Có gì thay đổi so với GPT-5.6 Terra?
Khả năng hiểu hình ảnh và sử dụng máy tính
Giới thiệu của OpenAI nhấn mạnh vào khả năng suy luận hình ảnh chi tiết, sử dụng máy tính chính xác và viết lách rõ ràng hơn. Hãy hình dung một tác nhân (agent) đang kiểm tra màn hình ứng dụng, quyết định trường nào cần điền và kiểm tra kết quả sau khi nhập liệu.
Tích hợp của bạn cung cấp môi trường thực thi. Mô hình diễn giải thông tin và đề xuất các hành động; các công cụ được kết nối sẽ thực hiện chúng và phản hồi lại. Do đó, việc đọc ảnh chụp màn hình là một tác vụ tích hợp nhỏ hơn so với việc vận hành trình duyệt một cách đáng tin cậy.
Một cuộc thảo luận cộng đồng trong ngày ra mắt đã mô tả Terra là mang lại “giá trị tuyệt vời so với chi phí,” đặc biệt là đối với khả năng hiểu hình ảnh. Đó là phản ứng ban đầu đối với các kết quả được công bố, chưa có thử nghiệm riêng tư nào có thể tái lập được ghi lại trong bài đăng.
Độ tin cậy về dữ kiện tốt hơn và lập trình hàng ngày
OpenAI báo cáo đạt 50,3% trên Terminal-Bench 4.0 ở mức nỗ lực suy luận tối đa, so với 21,5% đã công bố của GPT-5.6 Terra. Đối với các lời nhắc gây lỗi nội bộ, tỷ lệ lỗi dữ kiện ở mức nỗ lực thấp đã giảm từ 53,6% xuống 16,7%.
Những phép đo đó hỗ trợ cho một bản nâng cấp, với những giới hạn: đánh giá tính xác thực sử dụng các lời nhắc khó được chọn lọc và điểm số lập trình mô tả một thiết lập thử nghiệm cụ thể. OpenAI vẫn khuyến nghị sử dụng Sol và Astra cho các tác vụ lập trình phức tạp nhất.
Bạn có thể sử dụng GPT-6.1 Terra để làm gì?
Kiểm tra sản phẩm và danh mục là một điểm khởi đầu thiết thực. Hãy cung cấp cho mô hình ảnh sản phẩm và thông số kỹ thuật bằng văn bản, sau đó yêu cầu nó xác định các điểm không khớp có thể nhìn thấy. Yêu cầu tham chiếu đến các chi tiết hình ảnh liên quan để người đánh giá có thể kiểm tra từng phát hiện.
Phân tích ảnh chụp màn hình cung cấp một tác vụ giới hạn khác. Cung cấp ảnh chụp trang, bố cục mong đợi và một câu hỏi cụ thể. Yêu cầu tìm các phần tử chồng chéo, nhãn bị thiếu hoặc hành động tiếp theo có khả năng xảy ra nhất. Xác minh các quan sát trong ứng dụng thực tế trước khi cho phép thay đổi tự động.
Đối với lập trình thông thường, hãy sử dụng một lỗi có thể tái lập và một bài kiểm tra chấp nhận rõ ràng. Thử nghiệm ban đầu của GitHub cho thấy Terra đã giải quyết được nhiều tác vụ terminal và C# hơn so với phiên bản tiền nhiệm, với trọng tâm là các công việc có phạm vi rõ ràng. GitHub đã không công bố các phương pháp định lượng đầy đủ trong thông báo đó.
Đây là những tác vụ đánh giá được đề xuất. Hãy bắt đầu với một tập hợp nhỏ, ghi lại các lỗi và quyết định kết quả nào có thể được chấp nhận tự động.
Giữ cho các đầu vào và tiêu chí chấp nhận nhất quán khi so sánh các mô hình. Đối với kiểm tra danh mục, hãy bao gồm một điểm không khớp rõ ràng, một danh sách chính xác và một trường hợp hình ảnh quá mờ để quyết định. Một kết quả hữu ích sẽ xác định được điểm không khớp, giữ nguyên danh sách chính xác và thừa nhận sự không chắc chắn trong trường hợp mơ hồ. Điều này làm cho thử nghiệm trở nên nhiều thông tin hơn là chỉ đánh giá một câu trả lời trôi chảy duy nhất.
Định giá GPT-6.1 Terra: Một tác vụ có chi phí bao nhiêu?
Tài liệu mô hình Terra và tài liệu mô hình Sol liệt kê các mức giá Tiêu chuẩn chính thức này, tính bằng đô la Mỹ trên mỗi triệu token:
| Mô hình |
Đầu vào |
Đầu vào đã lưu bộ nhớ đệm |
Đầu ra |
| GPT-6.1 Terra |
$1.00 |
$0.05 |
$5.00 |
| GPT-6.1 Sol |
$2.00 |
$0.10 |
$10.00 |
Đối với một yêu cầu giả định có 10.000 token đầu vào và 1.000 token đầu ra được tính phí, Terra có chi phí $0.015 và Sol có chi phí $0.030. Phép tính đó giả định không có bộ nhớ đệm hoặc phí công cụ bổ sung và mức sử dụng được tính phí là như nhau.
Một tác nhân có thể tiêu tốn lượng suy luận và đầu ra khác nhau cho cùng một tác vụ. Việc thử lại và các bước công cụ bổ sung cũng ảnh hưởng đến hóa đơn. Hãy ghi lại tổng chi phí cùng với việc kết quả cuối cùng có vượt qua các bước kiểm tra của bạn hay không.
Để so sánh nội bộ, hãy ghi lại các yêu cầu, token được tính phí, kết quả được chấp nhận và số phút sửa lỗi thủ công. Chia tổng chi phí cho các kết quả được chấp nhận, đồng thời giữ cho thời gian xem xét được hiển thị rõ ràng. Một yêu cầu rẻ hơn nhưng tạo ra nhiều công việc kiểm tra hơn vẫn có thể không phù hợp với nhóm của bạn.
Các câu lệnh (prompt) dài có một điều kiện khác: trên 272K token đầu vào, OpenAI áp dụng gấp đôi mức giá đầu vào và bộ nhớ đệm, và gấp 1,5 lần mức giá đầu ra cho toàn bộ yêu cầu. Hãy kiểm tra bảng giá Terra hiện tại của GPT Proto để biết các mức giá áp dụng và các tùy chọn được hỗ trợ của nền tảng.
GPT-6.1 Terra so với Sol, Sonnet 5.5 và GLM-5.3
Ảnh chụp nhanh sau đây đến từ Chỉ số Trí tuệ v4.3.2 của Artificial Analysis, được kiểm tra vào ngày 27 tháng 10. Chỉ số này là điểm tổng hợp, không phải tỷ lệ phần trăm. Chi phí tác vụ là chi phí đánh giá trung bình có trọng số của nó.
GPT-6.1 Terra so với GPT-6.1 Sol
Cả Terra max và Sol medium đều hiển thị 48 điểm, nhưng chi phí tác vụ đo được của Sol medium lại thấp hơn. Việc khớp các điểm số tổng hợp được làm tròn không thiết lập khả năng giống hệt nhau. Nó cung cấp cho bạn lý do để so sánh các cấu hình trước khi tăng mọi yêu cầu lên mức tối đa.
Tôi sẽ dùng thử Terra cho các tác vụ thông thường với các bước kiểm tra rõ ràng và bao gồm GPT-6.1 Sol khi đánh giá các công việc lập trình khó hơn. Hãy giữ một lộ trình leo thang cho các trường hợp Terra không thể hoàn thành một cách đáng tin cậy.
GPT-6.1 Terra có tốt hơn Sonnet 5.5 không?
Cấu hình Sonnet được hiển thị đạt điểm số cao hơn và tốn kém hơn cho mỗi tác vụ đánh giá. Cài đặt “Default Fallback” (Dự phòng mặc định) của nó là một phần của cấu hình được thử nghiệm và cần được xem xét cùng với bất kỳ cách giải thích nào về điểm số.
Nếu bạn đã sử dụng các công cụ của Claude, hãy so sánh Sonnet 5.5 và Terra trên quy trình làm việc thực tế của bạn, bao gồm cả việc xử lý công cụ và thời gian đánh giá. Chỉ riêng bảng này không thể xác định lựa chọn tốt nhất cho ứng dụng của bạn.
GPT-6.1 Terra so với GLM-5.3
Terra max đạt điểm cao hơn và có chi phí tác vụ đo lường thấp hơn trong ảnh chụp nhanh này. Artificial Analysis cũng liệt kê Terra có hỗ trợ đầu vào hình ảnh, trong khi GLM-5.3 chỉ hỗ trợ văn bản và có trọng số mở.
Điều đó làm cho các yêu cầu về công việc trực quan và triển khai trở thành các tiêu chí lựa chọn hữu ích. Hãy xem xét quyền truy cập API GLM-5.3 nếu mô hình đó phù hợp với ứng dụng của bạn và bao gồm các định dạng đầu vào bắt buộc của bạn trong quá trình so sánh.
Bạn có thể sử dụng GPT-6.1 Terra trong Codex hoặc Claude Code không?
Có. Bạn có thể kết nối GPT-6.1 Terra với cả Codex và Claude Code thông qua các tích hợp API của GPT Proto. Để thiết lập nhanh nhất, hãy mở trang mô hình GPT-6.1 Terra và sử dụng Thử mô hình này để truy cập các tùy chọn thiết lập chuyên dụng.
Nhấp vào “Thử mô hình này.” Thao tác này sẽ mở bảng Bắt đầu nhanh trên trang mô hình.
Chọn công cụ lập trình của bạn. Trong phần Để AI hoàn tất tích hợp, hãy chọn Claude Code hoặc ChatGPT (Codex) để bắt đầu thiết lập chỉ với một cú nhấp chuột.
Hoàn tất kết nối. Làm theo hướng dẫn thiết lập để kết nối khóa API GPT Proto của bạn và định cấu hình GPT-6.1 Terra.
Bạn cũng có thể nhấp vào Sao chép Markdown cho AI trong cùng bảng đó và dán hướng dẫn tích hợp vào trợ lý lập trình của bạn. Nó cung cấp các hướng dẫn cụ thể cho mô hình mà trợ lý của bạn có thể sử dụng để giúp định cấu hình kết nối trong dự án của bạn.
Cách thử GPT-6.1 Terra trên GPT Proto
Mở trang mô hình Terra, kiểm tra quyền truy cập và giá hiện tại, đồng thời sử dụng ví dụ về Sử dụng API của nó. Sao chép yêu cầu hiện tại của trang vào trợ lý lập trình AI của bạn nếu bạn muốn được trợ giúp tích hợp. Cùng một tài khoản GPT Proto cung cấp cho bạn một nơi để so sánh các lựa chọn thay thế được hỗ trợ và mức giá hiện tại của chúng khi khối lượng công việc của bạn thay đổi.
Đối với kiểm tra khói văn bản cơ bản, mẫu yêu cầu là:
curl --fail-with-body https://gptproto.com/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $GPTPROTO_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "gpt-6.1-terra",
"messages": [{
"role": "user",
"content": "Simplify this label: Commence account creation."
}]
}'
Đặt GPTPROTO_API_KEY cục bộ và xác nhận định danh mô hình so với ví dụ hiện tại của trang trước khi chạy yêu cầu tính phí này. Mẫu chỉ dành cho văn bản này chưa được kiểm tra trực tiếp với lộ trình Terra cho hướng dẫn này.
Phản hồi xác nhận quyền truy cập cơ bản. Tiếp theo, hãy thử một tác vụ đại diện với kiểm tra chấp nhận rõ ràng. OpenAI yêu cầu API Phản hồi để gọi công cụ Terra; hãy xác minh lộ trình tương ứng của GPT Proto trước khi mở rộng ví dụ thành một tác nhân.
Bắt đầu với một quy trình làm việc có thể lặp lại và so sánh tổng chi phí của các kết quả đáp ứng yêu cầu của bạn. Khám phá GPT-6.1 Terra trên GPT Proto, với Sol khả dụng cho các tác vụ cần thiết.
