AIREITEROpenAI hat GPT-6.1 Terra am 26. Oktober 2026 als Arbeitstier der GPT-6.1-Familie veröffentlicht. Die API-Preise liegen exakt halb so hoch wie bei GPT-6.1 Sol. Genau deshalb fragen sich erste Codex-Nutzer, ob Terra Sol ersetzt – oder letztlich nur umbenannt wurde. Der eigentliche Haken steckt allerdings nicht im auffälligen 1-$-Preis, sondern bei Output-Tokens und langen Prompts.
Die Kurzfassung: halb so teuer wie Sol – aber der Output entscheidet
GPT-6.1 Terra kostet bei kurzen Requests im Standard-Modus 1,00 $ je 1 Mio. Input-Tokens, 0,05 $ je 1 Mio. gecachter Input-Tokens und 5,00 $ je 1 Mio. Output-Tokens. Batch und Flex halbieren diese Preise auf 0,50 / 0,025 / 2,50 $, während Fast sie auf 2,00 / 0,10 / 10,00 $ verdoppelt.
Output-Tokens sind bei GPT-6.1 Terra fünfmal teurer als Input-Tokens. Bei Agenten, die lange Denkprotokolle oder ausführliche Berichte erzeugen, bestimmt daher der Output die Rechnung. Ein Beispiel: Ein Request mit 3.000 Input- und 1.000 Output-Tokens kostet im Standard-Modus 0,008 $ (0,003 $ Input plus 0,005 $ Output), mit Flex 0,004 $. Bei 1 Million solcher Aufgaben wächst der Unterschied auf 8.000 gegenüber 4.000 $ – Caching noch nicht berücksichtigt.
Die Modellkennung lautet gpt-6.1-terra. Laut OpenAI-Dokumentation bietet das Modell ein Kontextfenster mit 1.050.000 Tokens, maximal 128.000 Output-Tokens und einen Wissensstand vom 1. Juni 2026.
Was die API tatsächlich kostet – und wo Terra verfügbar ist
GPT-6.1 Terra ist seit dem 26. Oktober 2026 für ChatGPT-Plus-, Pro-, Enterprise- und Edu-Nutzer in ChatGPT Work und Codex verfügbar. Zusätzlich lässt es sich über die OpenAI API unter gpt-6.1-terra nutzen, wie OpenAI im Launch-Post erklärt. Der Free-Tarif wird für die API nicht unterstützt.
| Preisbestandteil | Standardpreis je 1 Mio. Tokens |
|---|---|
| Input, bis zu 272.000 Tokens | 1,00 $ |
| Gecachter Input | 0,05 $ |
| Cache-Schreiben, 30 Minuten Aufbewahrung | 1,25 $ |
| Cache-Schreiben, 12 Stunden Aufbewahrung | 2,50 $ |
| Output, bei bis zu 272.000 Input-Tokens | 5,00 $ |
Die vollständige Preisliste steht auf der API-Preisseite von OpenAI. Gecachter Input kostet nur 5 Prozent des normalen Input-Preises – besonders bei wiederverwendeten System-Prompts und Dateipräfixen lohnt sich das. Automatisches Caching greift ab 1.024 Tokens. Allerdings fällt für jeden gecachten Prompt eine Cache-Schreibgebühr an, selbst wenn das Präfix später nicht erneut verwendet wird.
Drei Faktoren verändern den Grundpreis:
- Langkontext ab 272.000 Input-Tokens: Input und Cache kosten dann 2,00 / 0,10 $, der Output steigt um das 1,5-Fache auf 7,50 $. Der Aufschlag gilt für den gesamten Request und nicht nur für Tokens oberhalb des Schwellenwerts.
- Batch und Flex: Beide Varianten kosten 50 Prozent des Standardpreises. Flex erreichte laut Live-Telemetrie von OpenRouter am 26. Oktober 2026 eine P50-Latenz von 1,79 Sekunden und 194 Tokens/s. Beim Standard-Routing waren es 1,89 Sekunden und 63 Tokens/s. Flex ist allerdings vom Standard-Routing ausgeschlossen.
- Fast und regionale Verarbeitung: Der Fast-Modus kostet das Doppelte des Standards (2,00 / 10,00 $). Für geeignete Fälle verlangt regionale Verarbeitung einen Aufschlag von 10 Prozent. Bezahlte Tools wie die Websuche werden über separate Gebühren pro Aufruf abgerechnet.
Function Calling und strukturierte Ausgaben werden unterstützt, Tool-Aufrufe setzen jedoch die Responses API voraus. Streaming ist ebenfalls möglich. Fine-Tuning wird nicht unterstützt, ebenso wenig Audio- oder Video-Input und -Output. GPT-6.1 Terra verarbeitet Text und Bilder, darunter PDFs als Dateien, und erzeugt ausschließlich Text. Der Reasoning-Aufwand lässt sich auf none, low, medium, high, xhigh und max stellen. Standardmäßig ist medium aktiv. Neben der Länge des Outputs ist die Denktiefe damit der wichtigste Kostenhebel.
Wofür Terra gedacht ist – gemessen an OpenAIs eigenen Zahlen
GPT-6.1 Terra richtet sich an visuelles Schlussfolgern, präzise Computersteuerung und natürliches Schreiben in professionellen Workflows mit hohem Volumen. OpenAI nennt unter anderem das Erstellen von Angeboten, die Interpretation technischer Zeichnungen, das Ausfüllen von Formularen, das Lesen von Rechnungen und die Übertragung von Rechnungsdaten in Buchhaltungssoftware.
Die von OpenAI am 26. Oktober 2026 veröffentlichten Benchmark-Werte sollte man immer zusammen mit der jeweiligen Effort-Einstellung betrachten, denn die Ergebnisse verändern sich deutlich mit der Denktiefe:
- Agents' Last Exam: Bei mittlerem Aufwand erzielt GPT-6.1 Terra 15 Punkte mehr als GPT-5.6 Terra – bei ungefähr einem Drittel der Kosten. Damit liegt es nahe an GPT-6 Astra, kostet pro Token aber nur ein Zehntel. Mit maximalem Aufwand ist Terra zudem mehr als dreimal so tokeneffizient wie Claude Opus 5.5, kostet pro Token ein Viertel und kommt bei abgeschlossenen Aufgaben auf rund neunmal niedrigere Kosten.
- Visuelles Reasoning in MMMU-Pro: GPT-6.1 Terra schlägt GPT-5.6 Terra bei jeder Effort-Stufe und kommt GPT-6 Astra sowie GPT-6.1 Sol bei geringeren Kosten fast gleich.
- Desktop-Nutzung mit OSWorld 2.1: Bei mittlerem Aufwand übertrifft GPT-6.1 Terra den Bestwert von GPT-5.6 Terra – und das zu einem Bruchteil der Kosten pro Aufgabe.
- Faktentreue bei irreführenden Prompts: Die Fehlerquote sinkt bei niedrigem Aufwand von 53,6 auf 16,7 Prozent und erreicht bei maximalem Aufwand 4,3 Prozent. Damit liegt Terra nahe an GPT-6 Astra und GPT-6.1 Sol. OpenAI bezieht sich allerdings auf einen internen adversarial Datensatz, nicht auf eine allgemeine Halluzinationsrate im Produktiveinsatz.
- Coding in Terminal-Bench 4.0: Bei maximalem Aufwand steigt der Anteil gelöster Aufgaben von 21,5 auf 50,3 Prozent – mehr als doppelt so viel wie beim Vorgänger. In Terminal-Bench-Science 0.1 schlägt Terra GPT-6.1 Sol und liegt weniger als fünf Punkte hinter Claude Opus 5.5, bei geschätzten Kosten von weniger als einem Fünftel.
OpenAI überlässt die schwierigsten Coding-Aufgaben weiterhin Sol und Astra. Deshalb sind unabhängige Latenzdaten aus Codex am Ende aussagekräftiger als die Launch-Charts.
Terra, Sol, Luna oder Astra: Welches Modell kostet für deinen Job am wenigsten?
Die Standardpreise für kurze Kontexte je 1 Mio. Tokens machen die Unterschiede sichtbar: GPT-6.1 Terra kostet 1,00 / 5,00 $, GPT-6.1 Sol 2,00 / 10,00 $, GPT-6 Luna 0,10 / 0,50 $ und GPT-6 Astra 10,00 / 50,00 $. Grundlage ist die Preisseite von OpenAI. GPT-6.1 Terra halbiert damit die Preise von Sol und des älteren GPT-5.6 Terra. Luna bleibt zehnmal günstiger als Terra, Astra kostet zehnmal so viel.
| Workload | Sinnvollste günstige Wahl | Warum |
|---|---|---|
| Massenhafte Computersteuerung, Formulare, Rechnungen in die Buchhaltung, Browser-Abläufe | GPT-6.1 Terra, vorzugsweise Flex | Visuelle und agentische Werte nahe Astra bei einem Zehntel des Token-Preises; Flex halbiert die Rechnung nochmals |
| Begrenzte Codeänderungen, Research-Agenten, Subagenten | GPT-6.1 Terra mit mittlerem Aufwand | 50,3 Prozent in Terminal-Bench bei maximalem Aufwand passen zu klar abgegrenzten Aufgaben; Sol und Astra bleiben für die schwierigsten Repositories reserviert |
| Anspruchsvollstes Coding, Engineering mit langem Planungshorizont | GPT-6.1 Sol oder GPT-6 Astra | OpenAI sieht Sol und Astra bei komplexem Code weiterhin vorne, trotz des niedrigeren Terra-Preises |
| Chat mit hohem Volumen, Klassifizierung, einfache Agenten | GPT-6 Luna | Der Listenpreis von 0,10 / 0,50 $ ist zehnmal niedriger als bei Terra, wenn Vision und Desktop-Steuerung nicht benötigt werden |
Bevor du dich für den niedrigsten Input-Preis entscheidest, solltest du die Gesamtkosten berechnen. Bei 2.000 Input-Tokens, einer Cache-Trefferquote von 40 Prozent und 1.000 Output-Tokens kostet ein GPT-6.1-Terra-Request im Standard-Modus – ohne einmalige Cache-Schreibgebühren – etwa 0,00624 $: 0,0012 $ für uncached Input, 0,00004 $ für gecachten Input und 0,005 $ für den Output. Der Output macht damit 80 Prozent der Anfragekosten aus. Das gleiche Muster kostet bei GPT-6 Luna ungefähr 0,00062 $, bei GPT-6.1 Sol etwa 0,01248 $. Ab 272.000 Input-Tokens entspricht der Flex-Input-Preis wieder dem Standardpreis für kurze Kontexte. Flex bleibt jedoch 50 Prozent günstiger als der Standard-Langkontext. Teile den Kontext daher auf, bevor diese Schwelle überschritten wird.
Mehr zum Geschwistermodell gibt es im Test und Preisüberblick zur GPT-6.1-Sol-API sowie im Kostenleitfaden für die GPT-6-Sol- und Luna-API.
Was frühe Nutzer bei Terra falsch einordnen
Am Launch-Tag drehte sich die Diskussion vor allem um die Überschneidung der Modelle: Codex-Nutzer können GPT-6.1 Terra nur schwer zwischen Luna und Sol einordnen.
„Nach den Benchmarks sieht es also verdammt ähnlich wie 6.1 Sol aus?“ — u/Frosty-Wing6704 auf r/codex
„Wir haben 6.1 Terra doch schon. Es heißt 6.1 Sol.“ — u/comradepipi auf r/codex
Die Verwirrung ist nachvollziehbar: OpenAI positioniert GPT-6.1 Terra bei MMMU-Pro und Terminal-Bench-Science nahe bei Sol, verlangt dafür aber nur die Hälfte. Erste Praxiserfahrungen deuten auf eine klarere Arbeitsteilung hin: Terra führt aus, Sol orchestriert. Der X-Nutzer @petergostev aus dem Early-Access-Programm schrieb, GPT-6.1 Terra sei „wahrscheinlich das erste Nicht-Frontier-Modell, bei dem ich tatsächlich die Schwelle überschritten habe, es gern zu verwenden“ – ein „solides Arbeitstier“ für lang laufende Computer-Use-Aufgaben oder knappe Kontingente, „zum halben Preis“. Reddit-Nutzer u/panix199 formulierte denselben Punkt auf r/singularity aus Kostensicht: „Der Preis pro Aufgabe ist im Vergleich zu 5.6 Terra ziemlich gut gesunken.“
Zwei Fragen lässt das Launch-Material offen: Wie schnell schrumpfen die Kontingente in ChatGPT Work und Codex bei GPT-6.1 Terra im Vergleich zu Sol? Und bestehen die früheren Probleme bei der Befolgung von Anweisungen weiterhin? Ein Thread in r/codex vor dem Launch zeigt beide Sichtweisen. Ein Nutzer nennt 5.6 Terra „berüchtigt dafür, kritische Anweisungen komplett zu ignorieren“, ein anderer hält Terra für „vollkommen brauchbar und vorhersehbar“. Solange OpenAI keine Daten zum Verbrauch der Kontingente und zu Fehlerquoten in langen Sitzungen veröffentlicht, sollte man GPT-6.1 Terra als Ausführungsmodell für klar begrenzte Aufgaben betrachten – nicht als direkten Ersatz für Sol.
GPT-6.1-Terra-API-FAQ
Wie viel kostet die GPT-6.1-Terra-API je 1 Mio. Tokens?
GPT-6.1 Terra kostet bei kurzen Requests im Standard-Modus 1,00 $ für Input, 0,05 $ für gecachten Input und 5,00 $ für Output je 1 Mio. Tokens. Batch und Flex kosten die Hälfte, Fast das Doppelte.
Ist GPT-6.1 Terra günstiger als GPT-6.1 Sol?
Ja. Die Standardpreise von GPT-6.1 Terra liegen 50 Prozent unter den 2,00 / 10,00 $ von GPT-6.1 Sol. Flex Terra kostet mit 0,50 / 2,50 $ sogar nur die Hälfte von Sol Batch (1,00 / 5,00 $) und bleibt dabei interaktiv.
Wie schneidet GPT-6.1 Terra im Vergleich zu GPT-5.6 Terra ab?
GPT-6.1 Terra halbiert die Listenpreise von GPT-5.6 Terra. Bei mittlerem Aufwand erreicht es im Agents' Last Exam 15 Punkte mehr, steigert Terminal-Bench 4.0 von 21,5 auf 50,3 Prozent und senkt die Faktentreue-Fehler bei niedrigem Aufwand von 53,6 auf 16,7 Prozent.
Sind Batch und Flex wirklich 50 Prozent günstiger?
Ja, beide kosten bei GPT-6.1 Terra 50 Prozent des Standardpreises. Batch arbeitet allerdings asynchron, während Flex für den Rabatt auf garantierte Latenzen verzichtet und vom Standard-Routing ausgeschlossen ist.
Was passiert bei mehr als 272.000 Input-Tokens?
GPT-6.1 Terra berechnet den gesamten Request neu: Input und Cache werden doppelt so teuer, der Output steigt um das 1,5-Fache auf 7,50 $ je 1 Mio. Tokens. Teile den Kontext auf oder komprimiere ihn, bevor diese Schwelle überschritten wird.
Benötigen Tools die Responses API?
Ja. Tool-Aufrufe mit GPT-6.1 Terra setzen die Responses API voraus. Das gilt unter anderem für Computer Use, Websuche, File Search, Code Interpreter, Hosted Shell, MCP und das Anwenden von Patches.
Lässt sich GPT-6.1 Terra feinjustieren?
Nein. Auf der Modellseite von OpenAI ist Fine-Tuning als nicht unterstützt markiert. Dasselbe gilt für Audio- und Video-Unterstützung.
Was ich mit 20 $ auf Terra laufen lassen würde
Mit 20 $ bekommst du bei GPT-6.1 Terra 20 Mio. Standard-Input-Tokens oder 4 Mio. Standard-Output-Tokens – bei Flex jeweils das Doppelte. Ich würde das Budget auf drei gemessene Testläufe verteilen: Computer-Use-Aufgaben zur Rechnungsübertragung mit mittlerem Aufwand, eine von Sol orchestrierte Research-Pipeline mit Terra als File-Search-Ausführer und einen Regressionstest für Formularaufgaben, der den Verbrauch des Kontingents pro abgeschlossener Aufgabe misst. Wenn Terra in meinem eigenen Test bei mittlerem Aufwand eine akzeptable Quote bei klar begrenzten Änderungen erreicht – und dabei ungefähr ein Drittel der Kosten pro Aufgabe von GPT-5.6 Terra verursacht –, würde ich die Massen-Workloads bei Terra belassen.