O
GPT-5.6 Terra (batch)API
GPT-5.6 Terra è un modello bilanciato nella serie GPT-5.6 di OpenAI, posizionato tra il livello di punta Sol e il livello economico Luna.
I prezzi vengono aggiornati automaticamente — verificati quotidianamente rispetto ai listini prezzi dei fornitori.
- $2.25 per 1M token, assumendo 3 input per 1 output la convenzione utilizzata da Artificial Analysis
- più economico del 45% dei 192 modelli commerciali monitorati qui
- 44 di 88 modelli OpenAI monitorati qui, dal più economico
Benchmark e prestazioni
Punteggi benchmark indipendenti per GPT-5.6 Terra (batch), misurati da Artificial Analysis. Più alto è meglio. Modalità di misurazione: max.
I modelli a questo livello costano $4.5 per 1M token (mediana di 18) — questo costa $2.25.
Più economico e migliore su questo indice: GPT-5.6 Sol (batch) · GLM 5.3 · GLM 5.3 Flash e 1 in più
Informazioni su questo modello
GPT-5.6 Terra (batch) è un modello AI commerciale di OpenAI. Le specifiche seguenti vengono tracciate automaticamente: i prezzi vengono aggiornati quotidianamente dai listini pubblici, quindi i numeri in questa pagina riflettono il costo attuale dell'utilizzo del modello tramite la sua API.
Domande frequenti
Cos'è GPT-5.6 Terra (batch)?
GPT-5.6 Terra (batch) è un modello di linguaggio AI di OpenAI. È un modello proprietario, disponibile tramite un'API. Ottiene 56.6 sull'indice di intelligenza Artificial Analysis.
GPT-5.6 Terra (batch) è gratuito?
GPT-5.6 Terra (batch) non è gratuito: costa $1 per milione di token in input e $6 per milione di token in output. Le alternative open-weight possono essere self-hosted senza costi per token.
In cosa eccelle GPT-5.6 Terra (batch)?
I benchmark indipendenti di Artificial Analysis gli danno GPQA 92.5%, Humanity's Last Exam 42.9%, Long Context Reasoning 79.7%, SciCode 53.9%, IFBench 71.2%, τ²-Bench 86.3%, τ-Bench Banking 40.2%, Terminal-Bench 88%, Terminal-Bench Hard 57.6%. È particolarmente utilizzato per generazione di codice.
Quanto è veloce GPT-5.6 Terra (batch)?
Genera circa 106.6 token al secondo, con una mediana 86.59s di ritardo prima del primo token. Misurato indipendentemente da Artificial Analysis.