OpenAI ha lanciato GPT-6.1 Terra con una promessa ambiziosa: un modello veloce, efficiente, capace di ragionare visivamente e di usare il computer come farebbe un umano. Compilare form, editare video, leggere disegni tecnici. Roba pratica, insomma.
Terra si posiziona come il modello del giusto equilibrio: più capace di GPT-5.6 Terra, molto più economico di GPT-6.1 Sol e GPT-6 Astra. I prezzi API sono stati tagliati del 50% rispetto a GPT-5.6 Terra: un dollaro per milione di token in input, cinque per milione in output. Cifre che rendono plausibile automatizzare lavori ad alto volume — pensate a un sistema che legge fatture in arrivo e le inserisce nel software contabile senza intervento umano.
Computer use: finalmente qualcosa di concreto
OpenAI ha testato Terra su Agents’ Last Exam, un benchmark che simula task professionali veri: trasformare disegni architettonici in modelli 3D, o rivedere un film d’animazione fotogramma per fotogramma per creare un log time-coded destinato a un team di restauro.
A reasoning medio, GPT-6.1 Terra segna 15 punti percentuali in più rispetto a GPT-5.6 Terra, costando un terzo. Performa come GPT-6 Astra a un decimo del prezzo per token. Alla massima potenza di ragionamento, è tre volte più efficiente in termini di token rispetto a Claude Opus 5.5, con un costo per task circa nove volte inferiore.
Velocità: completa i task tre volte più velocemente sia di GPT-6 Astra che di GPT-6.1 Sol. Non male per un modello di fascia media.
Ragionamento visivo e coding: i numeri
Su MMMU-Pro, benchmark di visual reasoning, Terra batte GPT-5.6 Terra a ogni livello di reasoning e arriva quasi a pareggiare GPT-6 Astra e GPT-6.1 Sol, costando molto meno.
OSWorld 2.1 testa quanto bene gli agenti AI usano app desktop per completare task multi-step, tipo costruire un modello 3D da un disegno tecnico. A reasoning medio, Terra supera il miglior punteggio di GPT-5.6 Terra a una frazione del costo.
Su Terminal-Bench 4.0, che verifica come gli agenti risolvono problemi da linea di comando, GPT-6.1 Terra risolve il 50,3% dei task al massimo reasoning: più del doppio del 21,5% di GPT-5.6 Terra. Per i task di coding più complessi, GPT-6.1 Sol e GPT-6 Astra restano la scelta migliore.
Terminal-Bench-Science 0.1 testa agenti che usano codice per ricerca scientifica, tipo tracciare divisioni cellulari in un video time-lapse. A max reasoning, Terra supera GPT-6.1 Sol costando meno, e arriva a cinque punti da Opus 5.5 a meno di un quinto del costo stimato.
Allucinazioni: un calo serio
OpenAI ha investito pesante quest’anno per ridurre allucinazioni ed errori fattuali. Sul loro benchmark interno di prompt trappola, il tasso di errore a basso reasoning è crollato dal 53,6% di GPT-5.6 Terra al 16,7% di GPT-6.1 Terra: quasi 37 punti percentuali in meno. Al massimo sforzo, gli errori scendono al 4,3%, quasi in linea con GPT-6 Astra e GPT-6.1 Sol.
Non è perfezione. Ma rispetto a prima, è un salto netto.
Sicurezza e disponibilità
Terra raggiunge la soglia Critical in cybersecurity secondo il Preparedness Framework di OpenAI e mantiene le protezioni sviluppate per GPT-6 Astra. Secondo le valutazioni interne, Terra è più bravo a restare nel perimetro del task, ammettere i propri limiti e resistere a prompt injection malevoli rispetto a GPT-5.6 Terra.
GPT-6.1 Terra è disponibile da oggi per utenti Plus, Pro, Enterprise ed Edu su ChatGPT Work e Codex. Gli sviluppatori possono accedervi via API come gpt-6.1-terra. Fa molto, costa poco e, almeno sulla carta, sbaglia meno. Vedremo se la realtà conferma i benchmark.
