GPT-6.1 Terra: OpenAI obiecuje szybszą i tańszą pracę na komputerze

26 października 2026 OpenAI ogłosiło GPT-6.1 Terra, szybki i tani model do pracy na komputerze. Wypełnia formularze, czyta rysunki techniczne, pisze propozycje i montuje wideo. Trafił do planów Plus, Pro, Enterprise i Edu w ChatGPT Work i Codex oraz do API.

Liczby poniżej to deklaracje i testy samego OpenAI, bez niezależnej weryfikacji. Dotychczas wersja 6.1 w rodzinie OpenAI istniała tylko jako Sol (stan na 13.10.2026), więc to nowy gracz w składzie.

Cena, która zmienia rachunek przy żmudnej robocie

Standardowe ceny API to 1 USD za milion tokenów wejścia, 0,05 USD za milion tokenów wejścia z cache i 5 USD za milion tokenów wyjścia. OpenAI podaje, że to o 50% mniej niż w GPT-5.6 Terra i GPT-6.1 Sol. Dla porównania, według cenników ze stanem na 13.10.2026 GPT-6.1 Sol kosztuje 2/10 USD, GPT-6 Astra 10/50 USD, a Claude Opus 5.5 4/20 USD za milion tokenów (wejście/wyjście).

Przykład z ogłoszenia jest wyjątkowo przyziemny: czytanie przychodzących faktur i wpisywanie ich danych do programu księgowego. Do takiej roboty najmocniejszy model to wynajmowanie auta wyścigowego, żeby odebrać paczkę z osiedlowego punktu. Liczy się cena za tysiąc powtórzeń, nie błysk w pojedynczym zadaniu.

W planach ChatGPT działa to inaczej: ten sam limit użycia starcza na więcej zadań niż z GPT-5.6 Terra i wyraźnie więcej niż z GPT-6.1 Sol czy GPT-6 Astra. OpenAI nie podało jednak, ile dokładnie zadań więcej się mieści. W Polsce (z adresu w Polsce, stan na 13.10.2026) ChatGPT Plus kosztuje 99,99 zł miesięcznie.

Czytanie faktur i wpisywanie ich do księgowości - modelowy przykład pracy dla Terry według OpenAI

Co OpenAI zmierzyło: koszt, tempo i skuteczność na komputerze

Do pracy na komputerze OpenAI użyło testu Agents' Last Exam (zadania zawodowe, np. zamiana rysunków architektonicznych na model 3D). Przy średnim wysiłku rozumowania (ustawieniu, ile model ma się namyślać) Terra ma wynik o 15 punktów procentowych wyższy niż GPT-5.6 Terra, przy koszcie około jednej trzeciej. OpenAI podaje też, że dorównuje GPT-6 Astra przy jednej dziesiątej ceny za token.

Przy maksymalnym wysiłku, według OpenAI, Terra zużywa ponad trzy razy mniej tokenów niż Claude Opus 5.5, przy jednej czwartej ceny za token. Wychodzi z tego około 9 razy niższy koszt jednego zadania. Zadania kończy też ponad trzy razy szybciej niż GPT-6 Astra i GPT-6.1 Sol.

Wzrok i obsługa programów

W MMMU-Pro (rozumienie obrazu) Terra wypada lepiej niż GPT-5.6 Terra na każdym ustawieniu rozumowania. Według OpenAI niemal dorównuje Astrze oraz Sol przy dużo niższym koszcie. W OSWorld 2.1 (agent obsługuje programy na pulpicie) Terra przy średnim wysiłku przebija najlepszy wynik GPT-5.6 Terra, przy ułamku kosztu zadania. Wyniki z tych dwóch testów OpenAI pokazuje na wykresach.

Darmowy webinar na żywo z Janem Gajosem · w najbliższą środę o 19:00

Czytasz o AI, a w pracy dalej robisz wszystko ręcznie? Znam to.

Sam tak robiłem. Na webinarze pokazuję na swoim ekranie, jak oddać AI powtarzalne zadania: maile, proste automatyzacje, asystenta do pracy. Bez programowania i bez teorii. 90 minut, a na końcu pytasz, o co chcesz.

Link do pokoju przyjdzie mailem. Zapisując się, zgadzasz się na wiadomości e-mail zgodnie z polityką prywatności. Wolisz zacząć od lektury? Zobacz e-booki Jana Gajosa

Mniej zmyślania i lepszy kod, ale nie dla najtrudniejszych zadań

OpenAI deklaruje, że w tym roku mocno inwestowało w ograniczanie halucynacji. Na własnym teście podchwytliwych pytań odsetek odpowiedzi z błędem przy niskim wysiłku spadł z 53,6% (GPT-5.6 Terra) do 16,7%. Przy maksymalnym wysiłku błędy spadły o 18 punktów do 4,3%, czyli blisko poziomu Astry i Sol. To test wewnętrzny, więc traktuj go jako kierunek, nie wyrok.

W kodowaniu skok jest duży: w Terminal-Bench 4.0 przy maksymalnym wysiłku Terra rozwiązuje 50,3% zadań, a GPT-5.6 Terra miała opublikowane 21,5%. OpenAI sama zaznacza, że do najbardziej złożonych zadań programistycznych lepsze pozostają GPT-6.1 Sol i GPT-6 Astra. W Terminal-Bench-Science 0.1 (kod w badaniach naukowych) Terra przy maksymalnym rozumowaniu wyprzedza GPT-6.1 Sol przy niższym koszcie. Według OpenAI jest o mniej niż pięć punktów od Opus 5.5, przy koszcie szacowanym na mniej niż jedną piątą.

Spadek odsetka błędów w teście OpenAI: z 53,6% do 16,7% przy niskim wysiłku

Bezpieczeństwo: mocny model, mocne zabezpieczenia

OpenAI podaje, że Terra osiąga poziom Critical w cyberbezpieczeństwie według swojego Preparedness Framework i zachowuje zabezpieczenia opracowane dla GPT-6 Astra. Według firmy częściej niż GPT-5.6 Terra trzyma się zakresu zadania i uczciwie mówi o ograniczeniach i przeszkodach. W testach prompt injection (złośliwe instrukcje ukryte w treściach, które mają zmylić agenta) wykazała, według OpenAI, silną odporność. Szczegóły są w karcie systemowej, którą OpenAI opublikowało na stronie deploymentsafety.openai.com.

Jeśli śledzisz, jak OpenAI układa swoją linię modeli, zajrzyj do tekstu o tym, że GPT-6.1 Astra została wstrzymana. Jak model z wyższej półki radzi sobie na co dzień w biurze, pokazuje test na czterech zadaniach biurowych. A jeśli liczysz koszty masowych, prostych zadań, porównaj z Claude Haiku 5.5. O tym, jak GPT-6 wygląda w samej rozmowie, piszemy w tekście o odpowiedziach z przyciskami w ChatGPT.

Werdykt: Terra nie ma zastępować najmocniejszych modeli, tylko przejąć nudną, powtarzalną robotę, za którą nie chcesz płacić stawki za najlepszego. Wszystkie liczby wyżej pochodzą od producenta, więc potraktuj je jako zaproszenie do własnego testu. Weź jedno powtarzalne zadanie z Twojej pracy (np. przepisanie danych z kilku dokumentów do tabeli), otwórz ChatGPT Work, sprawdź, czy GPT-6.1 Terra jest dostępny na Twoim planie, i daj jej to zadanie. Policz, ile minut zajęło i ile poprawek trzeba było nanieść.

Na podstawie: OpenAI Blog - Introducing GPT-6.1 Terra, Simon Willison - GPT-6.1 Terra