GPT-6.1 Terra vs GPT-5.6 Terra: De migratie die je krijgt, of je die nu plant of niet

Deze maand zijn er twee migratieaankondigingen verschenen, en ze wijzen in verschillende richtingen. De deprecatietabel van OpenAI noemt GPT-5.6 Terra als de aanbevolen vervanging voor oudere modellen, waaronder gpt-5-mini en o4-mini. GitHub Copilot haalt GPT-5.6 Terra daarentegen op 16 november 2026 uit dienst en noemt GPT-6.1 Sol of GPT-6 Luna als de migratiedoelen — en slaat GPT-6.1 Terra volledig over. Met andere woorden, OpenAI stuurt nog steeds verkeer naar het model waar een van zijn grootste distributiepartners verkeer weg van stuurt. De eigen lancering van Terra op 26 oktober is de derde aankondiging, en het is de enige die pleit voor het blijven in het midden.

Deze pagina gaat over de upgrade zelf: wat er tussen de twee Terra-generaties is veranderd, wat die verandering in geld waard is, en wat een migratie daadwerkelijk inhoudt naast het vervangen van een model-string. Het is geen terugblik op de lancering — het model is gisteren uitgeleverd en de berichtgeving over de lancering is al overal te vinden. De interessante vraag is of een team met GPT-5.6 Terra in productie moet overstappen naar GPT-6.1 Terra, naar Sol, of moet wachten.

De delta, dimensie voor dimensie

Alles hieronder is afkomstig uit de modeldocumentatie van OpenAI voor de twee modellen, gelezen op 27 oktober 2026.

Prijs — GPT-6.1 Terra $1 invoer / $5 uitvoer per miljoen, tegenover $2 / $12. Gecachte invoer daalt van $0,20 naar $0,05.

• Context — 1.050.000 tokens op beide, 922.000 maximale invoer, 128.000 maximale uitvoer. Ongewijzigd.

• Kennisafsluitdatum — 1 juni 2026, tegenover 16 februari 2026. Ruwweg drie en een halve extra maand aan wereld.

Redeneerinspanning — dezelfde zes instellingen op beide: none, low, medium (standaard), high, xhigh, max. Dit is een van de punten waarop Terra een voordeel van Sol erft: GPT-6.1 Sol heeft geen "none"-instelling.

• Modaliteiten en endpoints — identiek. Tekst en afbeelding in, tekst uit; Chat Completions, Responses en Batch; tool calling alleen via Responses; geen fine-tuning bij geen van beide.

• Kostenmodificatoren — identieke structuur bij beide: batch en flex op 50% onder standaard, fast op 2×, regionaal op +10%, en de drempel van 272K invoer die de invoer- en cachetarieven verdubbelt en de uitvoer voor het hele verzoek met 1,5 vermenigvuldigt.

Dus het specificatieblad zegt: dezelfde vorm, de halve prijs, drie maanden extra kennis. Al het overige zijn benchmarkclaims.

Wat de generatie volgens OpenAI heeft gekocht

De cijfers bij de lancering zijn door de leverancier geproduceerd en geen ervan is nog onafhankelijk gereproduceerd. Gepresenteerd als beweringen, niet als bevindingen:

• Terminal-Bench 4.0 — 21,5% opgelost door GPT-5.6 Terra op maximale inspanning, 50,3% door GPT-6.1 Terra. Dit is de grootste relatieve sprong in de release en degene die het meest waarschijnlijk van belang is voor iedereen die Terra gebruikt voor shell-werk of repository-taken.

• Fouten uitlokkende prompts — het foutenpercentage bij lage inspanning daalt van 53,6% naar 16,7%, en naar 4,3% bij maximale inspanning. De test is van OpenAI zelf, ongepubliceerd en opgezet om fouten uit te lokken; hij meet de ondergrens, niet de bovengrens.

Agents' Last Exam — 15 punten boven GPT-5.6 Terra bij gemiddelde inspanning, tegen ongeveer een derde van de kosten.

• MMMU-Pro — vooruit op GPT-5.6 Terra op elk inspanningsniveau, in de buurt komend van Astra en Sol, zonder gepubliceerde absolute scores.

• Terminal-Bench-Science 0.1 — binnen 5 punten van Claude Opus 5.5 tegen minder dan een vijfde van de geschatte kosten.

Samen gelezen beschrijven deze een model dat veel beter werd in de taken waarvoor Terra al werd aangeboden — computergebruik, screenshots, documenten, terminalwerk — in plaats van een model dat zich op het terrein van Sol begaf. Dat komt overeen met hoe OpenAI het positioneert: een snel, efficiënt model voor visueel redeneren en nauwkeurig computergebruik, geen flaggenschip op het gebied van redeneren.

De onafhankelijke controle is minder dramatisch.

Artificial Analysis vermeldt GPT-5.6 Terra momenteel met een Intelligence Index van 42, op de 53e plaats van 221 modellen, tegen $1,40 per indextaak en $2/$12 per miljoen tokens. GPT-6.1 Terra staat op 48, op de 25e plaats, tegen $0,40 per taak en $1/$5. Dat is een winst van zes punten en een kostenverlaging van 71% per voltooide taak — een goede upgrade, en een kleinere dan het Terminal-Bench-cijfer van de leverancier suggereert.

Beide vermeldingen zijn actueel per 27 oktober en alleen onderling vergelijkbaar op dezelfde schaal; de index wordt periodiek opnieuw genormaliseerd, en oudere verslagen noemen andere absolute waarden voor deze modellen. Dezelfde pagina vermeldt dat GPT-5.6 Terra als verouderd is gemarkeerd en dat alleen de standaardbenchmark van 10k tokens ervan nog wordt bijgewerkt, wat een subtiel signaal is dat de gepubliceerde scores van de voorganger een momentopname worden in plaats van een live meting.

Snelheid is de onopgeloste kolom. GPT-5.6 Terra is gemeten op 137 outputtokens per seconde met 111,75 seconden tot het eerste token. Artificial Analysis heeft nog geen doorvoercijfer voor GPT-6.1 Terra. OpenAI beschrijft het nieuwe model als aanzienlijk sneller, en als die bewering standhoudt, verbetert de migratie zowel de latentie als de kosten — maar op deze machine, vandaag, is dat een bewering waar geen enkel onafhankelijk cijfer achter zit.

De kostenregel op vier manieren herschrijven

De kop is "halve prijs", en op het standaardtarief klopt dat precies: $1 tegen $2 voor input, $5 tegen $12 voor output. Op output is de besparing groter — een korting van 58% — dus workloads met veel output doen het beter dan de kop belooft.

Een verzoek met 100.000 tokens invoer en 5.000 tokens uitvoer: $0,26 op GPT-5.6 Terra, $0,125 op GPT-6.1 Terra. Een verzoek met 400.000 tokens invoer en 4.000 tokens uitvoer, waarbij bij beide modellen de long-contextvermenigvuldiger in werking treedt: $1,67 tegen $0,83. De vermenigvuldiger is proportioneel, dus hij vreet de korting nooit aan; hij maakt beide modellen alleen duurder dan hun nominale tarieven doen vermoeden.

Batch en flex halveren beide: $1/$6 op het oude model, $0,50/$2,50 op het nieuwe. Voor elke pipeline die een doorlooptijdvenster kan tolereren, is dit de goedkoopste configuratie in de vergelijking en het eerste dat je moet testen.

Fast-modus keert het verhaal om. Bij 2× standaard kost GPT-6.1 Terra $2/$10 — precies de standaardlijstprijs van GPT-6.1 Sol, voor een model dat vier indexpunten zwakker is. Als je workload de snelle instelling nodig heeft, stort het prijsargument voor Terra ten opzichte van Sol in en gaat de beslissing puur over uitvoerkwaliteit. Dat is de allerbelangrijkste regel in deze vergelijking en hij staat op geen van beide prijspagina's van de modellen.

Wat je eigenlijk moet veranderen

De migratie is grotendeels een kwestie van strings vervangen, maar vier dingen verdienen een controle voordat je het uitbrengt.

• Modelidentificatie en snapshot — de nieuwe ID is gpt-6.1-terra en er is één snapshot, met een alias naar de basisnaam. Als je vandaag gedateerde snapshots vastpint, ga je over naar een zwevende alias, wat net zozeer een beleidswijziging is als een modelwijziging.

• Pad voor tool-aanroepen — beide modellen vereisen de Responses API voor tool-aanroepen. Als je tools hebt aangeroepen via Chat Completions op GPT-5.6 Terra, was dat al niet ondersteund; de migratie is een goed moment om te bevestigen welk endpoint je SDK echt aanspreekt.

• Standaardwaarden voor effort — medium is bij beide de standaard, en de claims over het foutpercentage worden gedaan bij low effort. Als je op none of low draait om geld te besparen, voer je je evaluatie opnieuw uit voordat je aanneemt dat de verbetering van 37 punten op jouw situatie van toepassing is, omdat de cijfers van OpenAI sterk variëren tussen effortniveaus.

• Facturering voor lange contexten — de drempel van 272K is ongewijzigd, maar uw prompts kunnen zijn gegroeid. Een prompt die er bij het oude model overheen ging, kost bij het nieuwe model dezelfde relatieve toeslag, dus de korting is reëel, maar de prijskloof is er nog steeds.

Niets aan de overstap vereist een wijziging van modaliteit, een wijziging van het contextvenster of een nieuwe tool. Dat is het goede nieuws: dit is een van de schonere generatiewissels die OpenAI heeft uitgebracht, omdat de interface echt identiek is.

De oude arm en de exit-arm op één toets uitvoeren

Dit is het praktische probleem met deze vergelijking: het model dat je verlaat en het model waarnaar je mogelijk overstapt, zijn niet noodzakelijkerwijs hetzelfde. De migratie van GitHub Copilot noemt GPT-6.1 Sol en GPT-6 Luna, niet Terra. Dus een team dat zijn distributiepartner vertrouwt, vergelijkt uiteindelijk GPT-5.6 Terra met Sol, terwijl een team dat de aanbeveling van de leverancier vertrouwt, uiteindelijk op Terra uitkomt.

OrcaRouter biedt beide varianten die je vandaag daadwerkelijk kunt meten — GPT-5.6 Terra voor $2/$12 en GPT-6.1 Sol voor $2/$10, met 0% markup bovenop de listprijs van de provider, op één key. Dat maakt de echte vraag testbaar: laat je eigen verkeer via de oude Terra en via Sol lopen, vergelijk kwaliteit per dollar, en beslis pas daarna of de middenpositie van GPT-6.1 Terra het waard is om te adopteren. GPT-6.1 Terra zelf is per 27 oktober niet in onze catalogus opgenomen, dus het moet rechtstreeks tegen de API van OpenAI worden getest; automatische failover aan onze kant houdt de Sol-arm beschikbaar als fallback terwijl je dat doet.

Het 0%-opslagpunt is hier niet decoratief. De lancering van Terra halveerde de lijstprijs van het model dat je draait, en op een pass-through-router bereikt die prijsverandering je factuur zonder heronderhandeling. Op een platform dat opslag rekent over inference, komt dezelfde verlaging aan als een kleinere korting en een nieuw contract.

Wie moet een zet doen, en wie moet twee weken wachten

Stap nu over als jouw workload degene is waar Terra op is gericht: screenshots, formulieren, documentextractie, browser- en desktopautomatisering, grootschalig concepten opstellen. De prijs halveert, de kennisafsluitdatum schuift drieënhalf maanden op, het contextvenster blijft ongewijzigd, en de grootste winst die de leverancier claimt — Terminal-Bench — zit precies in het soort taak dat jij uitvoert. De onafhankelijke winst van zes punten ondersteunt de richting, ook al relativeert die de omvang.

Wacht, als je voor zware redeneertaken op GPT-5.6 Terra zit en het hebt gekozen als een goedkopere Sol. In dat geval was de eerlijke vergelijking nooit met de oude Terra; het was met Sol, en Sol ligt nog steeds vier indexpunten voor op de nieuwe Terra, tegen twee keer de invoerprijs en dezelfde uitvoerprijs als Terra's fast mode. Let op de eerste onafhankelijke snelheidsmetingen, en let op wat OpenAI doet met een stopdatum — voor gpt-5.6-terra is er vandaag geen gepubliceerd, daarom is de datum van 16 november in dit artikel die van Copilot, niet van OpenAI.

En als je een van de teams bent die OpenAI van gpt-5-mini wegduwt en naar GPT-5.6 Terra toe: sla een stap over. Overstappen naar een model dat een grote distributeur al over drie weken uitfasert, is geen migratie, het is uitstel.