OpenAI brengt GPT-6.1 Terra uit met 50 procent lagere api-tarieven dan Sol

OpenAI komt met GPT-6.1 Terra, een nieuw AI-model dat is gericht op efficiëntie. Volgens het bedrijf zijn de standaard api-tarieven 50 procent lager dan die voor zijn complexere GPT-6.1 Sol-model. Het nieuwe model moet tegen lagere kosten ook aanzienlijk beter presteren dan het vorige Terra-model.

Volgens OpenAI is GPT-6.1 Terra dan ook ontwikkeld als een snel en efficiënt large language model (llm), dat computertaken tegelijkertijd beter uitvoert.

In verschillende benchmarks presteert het nieuwe model een stuk beter dan het voorgaande GPT-5.6 Terra-model. In zeer specifieke gevallen komt het nieuwe model ook in de buurt van GPT-6 Astra en 6.1 Sol tegen lagere kosten, al hangt dat wel zeer sterk af van de benchmark.

Ook de kosten zijn lager dan die van OpenAI's complexere llm's en het vorige Terra-model. OpenAI rekent 1 dollar per miljoen inputtokens en 5 dollar per miljoen outputtokens. Die tarieven zijn de helft lager dan die van 6.1 Sol en 5.6 Terra.

Model voor 'alledaagse taken'

OpenAI ziet het GPT-6.1 Terra-model daarom vooral als een optie voor 'alledaagse taken' die op grote schaal uitgevoerd moeten worden. Het bedrijf noemt daarbij het invoeren van boekhoudgegevens op basis van binnenkomende facturen als voorbeeld. Voor dat soort taken moet Terra redelijk vaardig zijn en relatief goedkoop in gebruik.

Zeker voor complexe programmeertaken raadt OpenAI nog steeds zijn grotere en duurdere llm's aan. Het bedrijf vergelijkt zijn modellen in de Terminal-Bench 4.0-test ook met Claude Sonnet 5.5. Dat concurrerende model presteert daarin beter dan Terra, zij het tegen hogere kosten. Anthropics krachtigere Opus 5.5-model blijft daarbij buiten beschouwing.

GPT-6.1 Terra is per direct beschikbaar voor betalende ChatGPT-gebruikers via ChatGPT Work en Codex. Het model kan ook benaderd worden via de OpenAI-api door gpt-6.1-terra te selecteren.

OpenAI GPT-6.1 Terra-benchmarksOpenAI GPT-6.1 Terra-benchmarksOpenAI GPT-6.1 Terra-benchmarksOpenAI GPT-6.1 Terra-benchmarks

Enkele benchmarkresultaten die OpenAI publiceert voor GPT-6.1 Terra. Bron: OpenAI

Door Daan van Monsjou

Nieuwsredacteur

27-10-2026 • 10:23

23

Submitter: duvekot

Reacties (23)

Moderatie-faq

Sorteer op:

Weergave:

Ik ben geen fan van OpenAI, maar ik vind dit wel een mooie ontwikkeling. Uiteindelijk gaan we gewoon het brein nadoen: zoveel mogelijk output genereren voor zo weinig mogelijk energie om daarmee een zo goed mogelijk resultaat neer te zetten.
Dan kan je beter fan zijn van de Chinese AI bedrijven. Die doen dit vanaf het begin, en uit pure noodzaak.
nee we zijn helemaal het brein niet aan het nadoen. We doen een omgekeerde evolutie van het brein. Waar het menselijk brein is geevolueerd tot het gebruik van taal om een deel van de uitdagingen op te lossen, gebruikt AI taal om alles op te lossen. Hierdoor is het inherent inefficient als een oplossing voor alle problemen. Een simpel voorbeeld is dat als buiten op straat loopt. Je ziet auto's voorbijkomen. Je herkend het model, kleur etc... Je weet wat het is zonder het uberhaupt te benoemen.
De efficiëntie van het brein wordt zelfs nog niet benaderd. Check hoeveel spreekwoordelijke boterhammetjes je moet eten om uw brein een ganse dag taken te laten doen, die AI met moeite kan nadoen met kWh's aan energie.
En dan hebben we het enkel nog maar over het nabootsen van wat de mensheid de voorbije 10.000 jaar geproduceerd heeft (regurgitation). Dan zijn we nog niet bij innovatie en "think outside the box". Mensen kunnen dat wel, AI (nog?) niet.
Ik dacht dat ze op de rem wouden?
Marketing technisch wel ja, maar je denkt toch niet dat ze daarmee uit de race gaan stappen?
Nee maar misschien wel vertragen?
Nee maar misschien wel vertragen?
Wat is een verschil tussen rem en vertragen? Mijn antwoord komt op hetzelfde neer volgens mij ;)
Nee jij had het over uit de race stappen, dat is niet hetzelfde als (tijdelijk) vertragen natuurlijk.

Enig idee hoe vaak Max Verstappen zijn rem gebruikt om te vertragen, zonder dat ie meteen uit de race stapt?

[Reactie gewijzigd door watercoolertje op 27 oktober 2026 10:50]

Antrophic heeft net zijn beursgang aangekondigd. Op dit moment zijn Antrophic en OpenAI verwikkeld in een race naar de bodem (een vuurtje wat ook nog aangewakkerd word door Chinese open-weight modellen). Dus zou me niks verbazen als OpenAI dit doet om een beetje de rem op de IPO prijs van Antrophic te gooien.
Als dit model minder rekenkrachte vereist, is het ook veel goedkoper te draaien en is het beter om meer mensen die kant op te laten gaan als ze toch voldoende kwaliteit leveren voor de meeste taken.
Zolang dit model niet beter is dan Astra dan staat de rem er toch nog op?
Dit gaat niet meer op de rem.
Ik ben begonnen met localllm en moet zeggen het is gewoon dikke prima. Het is offline geen privacy geneuzel en je hebt duizenden modellen voor ieder wat wils. En je computer hardware hobby word weer interessant uitzoeken welke model je op oude hardware goed kan draaien. Ik snap dat de grote ai bedrijven hier bang voor zijn zodra het nog wat meer mainstream gaat worden heb je de dure frontier modellen voor 90 van de mensen niet nodig. Opzich goed dat zich verdiepen in efficiëntere modellen maar in de opensource zie je dat al

[Reactie gewijzigd door Spacekonijn op 27 oktober 2026 10:45]

Ja, dit is een interessante ontwikkeling: meer modellen die efficient genoeg zijn voor thuis gebruik en slimmer omgaan met de beschikbare hardware.
Als je deze tekst met een lokale llm gegenereerd of gecontroleerd hebt, zou ik e.e.a. toch nog eens heroverwegen. ;)
Het mooie is dan wel weer dat een LLM zijn input gewoon leest alsof het foutloos is :)

Ik verbeterd mijn typos in een AI-chat eigenlijk nooit muv natuurlijk met programmeren als ik iets expliciet benoem (variabel naam oid). Geen gezeur over typos en grammatica, heerlijk!
Zeker! Ik moet zeggen dat ik ook een groot fan ben van Proton's LLM: Lumo. Deze is ook gefocussed op privacy.

Is het net zo goed als de modellen van OpenAI en Antrophic? Nee, niet echt. Maar ik vind het privacy-aspect een stuk belangrijker. Met een aantal goede custom instructies (zoals doe web fetches etc), is het voor 90% van mijn interacties goed genoeg.
Ben van mening dat local LLM het ook gaat worden, over 10 jaar lachen wij om cloudbased LLM.
Wederom een Terra-model waarvan het onduidelijk wat het bestaansrecht is t.o.v. de Sol-equivalent. Ja, hij is goedkoper, maar als hij er per taak toch 2 keer zoveel tokens nodig heeft om het zelfde resultaat als Sol te krijgen, wat is dan het nut? Ik had eigenlijk verwacht dat ze 'm zouden laten zitten. Claude heeft zijn modellen iets beter onderverdeeld, hoewel je ook daar zit dat er nu weer geen Fable-model is van de huidige generatie.

Dit natuurlijk gebaseerd op basis van de benchmarks van OpenAI zelfs, die waarschijnlijk dus de beste benchmarks zijn die ze hebben. Indrukwekkend is het niet en dit zal niks veranderen aan de momenteel dominante marktpositie van Anthropic qua modelgebruik. Op OpenRouter is Opus 5.5 enorm populair.
De vorige generaties modellen (GPT-5.6 en Claude 5) waren een stuk duurder in API kosten dan ik eerder had gezien. Nu met GPT-6.1 en Claude 5.5 zijn die kosten weer een heel stuk lager.

Ik denk dat OpenAI en Anthropic de open source modellen in hun nek begonnen te voelen met die hoge kosten. Hoewel ze nog achterlopen op de frontier modellen is open source behoorlijk capabel aan het worden. Zo capabel dat het gedoe om te switchen de moeite waard begon te lijken als de kosten voor OpenAI en Anthropic zo hoog zijn.
Mooi. Ik vond Luna vrij waardeloos eigenlijk en Sol kostte inderdaad veel tokens. Met deze zou je er weer een beetje tussenin zitten, al vond ik de laatste keer dat ik Terra gebruikte, de agent wel erg veel tijd nodig hebben om een antwoord te geven (dat was dan wel weer een beter antwoord dan Luna, maar toch).

Ik vond de afgelopen weken dat ik wel veel kwijt was aan tokens voor mijn limieten. Hopelijk wordt dat met deze weer een beetje hersteld. Al doet Claude het de laatste dagen ook wel prima.

Om te kunnen reageren moet je ingelogd zijn