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GPT-5.6 TerraAPI
GPT-5.6 Terra ist ein ausgewogenes Modell in OpenAIs GPT-5.6-Serie, das zwischen der führenden Sol-Stufe und der kosteneffizienten Luna-Stufe positioniert ist.
Preise werden automatisch aktualisiert — täglich geprüft anhand der Listenpreise der Anbieter.
- $4.5 pro 1M Tokens, basierend auf 3 Eingaben für 1 Ausgabe die von Artificial Analysis verwendete Konvention
- günstiger als 25% der 221 kommerziellen Modelle, die hier verfolgt werden
- 70 von 100 OpenAI Modellen, die hier verfolgt werden, vom günstigsten
Benchmarks & Leistung
Unabhängige Benchmark-Ergebnisse für GPT-5.6 Terra, gemessen von Artificial Analysis. Höher ist besser. Messmodus: max.
Modelle auf diesem Niveau kosten $4.56 pro 1M Tokens (Median von 11) — dieses kostet $4.5.
Günstiger und besser in diesem Index: Claude Opus 5.5 (batch) · Claude Sonnet 5.5 · Claude Sonnet 5.5 (batch) und 13 mehr
Über dieses Modell
GPT-5.6 Terra ist ein kommerzielles KI-Modell von OpenAI. Die unten stehenden Spezifikationen werden automatisch erfasst: Die Preise werden täglich anhand der öffentlichen Listenpreise aktualisiert, sodass die Zahlen auf dieser Seite die aktuellen Kosten für die Nutzung des Modells über seine API widerspiegeln.
Häufig gestellte Fragen
Was ist GPT-5.6 Terra?
GPT-5.6 Terra ist ein KI-Sprachmodell von OpenAI. Es ist ein proprietäres Modell, das über eine API verfügbar ist. Es erzielt 42.1 im Artificial Analysis Intelligenzindex.
Ist GPT-5.6 Terra kostenlos?
GPT-5.6 Terra ist nicht kostenlos: Es kostet 2 $ pro Million Eingabe-Tokens und 12 $ pro Million Ausgabe-Tokens. Open-Weight-Alternativen können ohne Kosten pro Token selbst gehostet werden.
Wofür ist GPT-5.6 Terra gut?
Unabhängige Benchmarks von Artificial Analysis geben ihm GPQA 92.5%, Humanity's Last Exam 42.9%, Long Context Reasoning 83%, SciCode 55%, IFBench 71.2%, τ²-Bench 86.3%, τ-Bench Banking 40.2%, Terminal-Bench 88%, Terminal-Bench Hard 57.6%. Es wird besonders verwendet für Code-Generierung.
Wie schnell ist GPT-5.6 Terra?
Es generiert etwa 107.7 Tokens pro Sekunde, mit einer Median 91.8s Verzögerung vor dem ersten Token. Unabhängig von Artificial Analysis gemessen.