GPT-6.1 Terra ist das schnelle, effiziente GPT-6.1-Modell von OpenAI für visuelles Reasoning und klare, natürliche Texte. GPT-6.1 Terra liest ein Kontextfenster von 1.050.000 Tokens, gibt bis zu 128.000 Tokens aus und verarbeitet Text und Bilder. Auf reAPI wird GPT-6.1 Terra pro Token abgerechnet, unter dem veröffentlichten OpenAI-Preis.
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| Kategorie | Standard · bis 272K ungecachte Input-Tokens | Long Context · über 272K ungecachte Input-Tokens |
|---|---|---|
| Input | $0.7500 Preis · 1M tokens | $1.5000 Preis · 1M tokens |
| Output | $3.7500 Preis · 1M tokens | $5.6250 Preis · 1M tokens |
| Cache-Lesevorgang | $0.0375 Preis · 1M tokens | $0.0750 Preis · 1M tokens |
| Cache-Schreibvorgang | $0.9375 Preis · 1M tokens | $1.8750 Preis · 1M tokens |
GPT-6.1 Terra gehört zur GPT-6.1-Reihe von OpenAI und wurde am 26. Oktober 2026 veröffentlicht. OpenAI beschreibt GPT-6.1 Terra als schnelles, effizientes Modell für visuelles Reasoning, präzise Computerbedienung und klare, natürliche Texte. Als Einsatzbereiche nennt OpenAI die Zuordnung von Produktfotos zu Katalogeinträgen, die Interpretation technischer Zeichnungen, Aktionen auf Anwendungsoberflächen sowie das Entwerfen und Überarbeiten von Texten. GPT-6.1 Terra verarbeitet Text und Bilder und gibt Text aus. Ein Modell namens GPT-6 Terra gibt es nicht: Die Modell-ID von OpenAI lautet gpt-6.1-terra. Auf reAPI ist GPT-6.1 Terra über den OpenAI-kompatiblen Chat-Completions-Endpunkt verfügbar und wird pro Token abgerechnet.
Echte Workflows und produktionsreife Use Cases, die du mit diesem Modell bauen und ausliefern kannst.
Senden Sie GPT-6.1 Terra ein Produktfoto mit einer kurzen Liste möglicher Katalogeinträge und fragen Sie, welcher Eintrag zum Foto passt, mit einer einzeiligen Begründung. Lassen Sie GPT-6.1 Terra in derselben Anfrage Farbe, Material und sichtbaren Text in Felder extrahieren. Prüfen Sie eine Stichprobe der Zuordnungen von GPT-6.1 Terra anhand Ihres eigenen Katalogs, bevor Sie diesen Schritt automatisieren.
API-Dokumentation lesen
Geben Sie GPT-6.1 Terra eine technische Zeichnung, ein gescanntes Formular oder einen Screenshot einer Anwendung. Fragen Sie, was darauf zu sehen ist, was sich zwischen zwei Versionen geändert hat oder welcher Wert in einem bestimmten Feld steht. Structured Outputs binden die Antwort an ein JSON-Schema, sodass sich die Antwort von GPT-6.1 Terra direkt in Ihrer Verarbeitungskette verwenden lässt.
OpenAI positioniert GPT-6.1 Terra für klare, natürliche Texte. Nutzen Sie GPT-6.1 Terra, um Release Notes zu entwerfen, Support-Antworten verständlich umzuformulieren, Produktbeschreibungen zu straffen oder zwei Fassungen einer Richtlinie zu vergleichen. Halten Sie den Reasoning-Effort für Routineentwürfe niedrig und erhöhen Sie ihn, wenn GPT-6.1 Terra widersprüchliche Anweisungen gegeneinander abwägen muss.
OpenAI führt GPT-6.1 Terra bei jedem Token-Typ zum halben Tarif von GPT-6.1 Sol: Input, Output, Cache-Lesevorgänge und Cache-Schreibvorgänge. reAPI rechnet GPT-6.1 Terra nochmals unter dem veröffentlichten OpenAI-Preis ab, über dasselbe Guthaben wie alle anderen Modelle. Die Preistabelle auf dieser Seite zeigt die aktuellen Preise für GPT-6.1 Terra.
OpenAI dokumentiert für GPT-6.1 Terra dasselbe Kontextfenster von 1.050.000 Tokens, maximal 922.000 Input-Tokens und maximal 128.000 Output-Tokens wie für GPT-6.1 Sol. Ein langer Vertrag, ein Handbuch oder eine Sammlung von Screenshots passt in eine einzige Anfrage an GPT-6.1 Terra.
GPT-6.1 Terra unterstützt none, low, medium, high, xhigh und max, Standard ist medium; GPT-6.1 Sol bietet keine Einstellung none. In unseren Tests auf reAPI beantwortete GPT-6.1 Terra mit none eine mehrstufige Rechenaufgabe in 19 Tokens falsch, während es mit xhigh 80 Tokens für Reasoning verwendete und richtig antwortete. Reasoning-Tokens werden als Output abgerechnet. Wählen Sie daher die niedrigste Stufe, die Ihr Genauigkeitsziel erreicht.
GPT-6.1 Terra und GPT-6.1 Sol haben dieselben Kontext- und Output-Grenzen. OpenAI legt GPT-6.1 Terra auf schnelles, effizientes visuelles Reasoning und Schreiben aus, GPT-6.1 Sol auf komplexes Coding und professionelle Arbeit.
Quelle: OpenAI-Modelldokumentation, geprüft am 27. Oktober 2026. Offizielle Spezifikationen belegen keinen gemessenen Qualitätsunterschied. Beide Modelle sind auf reAPI verfügbar.
Melden Sie sich bei reAPI an und erstellen Sie unter API Keys einen Key. Derselbe Key erreicht GPT-6.1 Terra und jedes andere Modell der Plattform, abgerechnet über ein Guthaben.
ÖffnenSetzen Sie die Base URL auf https://reapi.ai/api/v1 und verwenden Sie den neuen Key. Jeder Client, der bereits OpenAI Chat Completions spricht, kann GPT-6.1 Terra ohne SDK-Wechsel aufrufen.
ÖffnenSetzen Sie das Feld model auf gpt-6.1-terra und senden Sie Ihre Messages. Starten Sie GPT-6.1 Terra wie von OpenAI empfohlen mit dem Reasoning-Effort medium und erhöhen Sie ihn nur, wenn der Qualitätsgewinn die zusätzlichen Tokens rechtfertigt.
ÖffnenSofort einsetzbarer Code und die vollständige Parametertabelle.
curl https://reapi.ai/api/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "gpt-6.1-terra",
"messages": [
{ "role": "user", "content": "Hello" }
],
"reasoning_effort": "medium",
"max_completion_tokens": 16000,
"stream": true
}'Synchron abgelehnt, das fehlerhafte Feld wird benannt. Enum-Werte, Bereiche und URL-Felder prüfen — es wird nichts berechnet.
401 bedeutet fehlender/ungültiger Bearer-Key; 402 bedeutet, die Reservierung übersteigt das Guthaben. Keys und Credits in der Konsole verwalten.
Referenzmaterial und Ausgaben durchlaufen eine automatische Prüfung. Abgelehnte Tasks schlagen mit klarer Fehlermeldung fehl und werden voll erstattet.
Ein fehlgeschlagener Task wird nie berechnet — die Reservierung wird automatisch erstattet. Task-ID behalten und erneut versuchen.
Häufige Fragen zu diesem Modell.
Preise
GPT-6.1 Terra Preise laut OpenAI: Input, Output, Cache-Lesevorgänge und Cache-Schreibvorgänge, 272K Long Context, Batch, Fast und fünf Kostenbeispiele.
Vergleiche
GPT-6.1 Terra vs. GPT-6.1 Sol laut OpenAI: Preise, Reasoning-Stufen, Kontext und Wissensstand im Vergleich, mit Auswahl nach Aufgabe und Einordnung von Luna.
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