GPT-6.1 Terra เปิดตัวในราคาครึ่งเดียว พร้อมจุดผิดพลาดลดลง 37 จุด และยังไม่มีรุ่นเรือธงให้เห็น

OpenAI เปิดตัว GPT-6.1 Terra เมื่อวันที่ 26 ตุลาคม 2026 ในราคา 1 ดอลลาร์ต่อล้านโทเคนอินพุต และ 5 ดอลลาร์ต่อล้านโทเคนเอาต์พุต — ครึ่งราคาของ GPT-5.6 Terra ทั้งสองด้าน และครึ่งราคาของ GPT-6.1 Sol สี่สัปดาห์หลังการเปิดตัวของโมเดลนั้นเอง ตัวเลขที่จะถูกอ้างอิงมากที่สุดคือตัวเลขด้านความน่าเชื่อถือ: ในการทดสอบภายในของ OpenAI ด้วยพรอมป์ที่ชักนำให้เกิดข้อผิดพลาด ข้อผิดพลาดเมื่อใช้ความพยายามในการให้เหตุผลต่ำลดลงจาก 53.6% เหลือ 16.7% ตัวเลขที่จะถูกอ้างอิงน้อยที่สุดคือ Terra ยังตามหลัง Sol อยู่สี่คะแนนในดัชนี Artificial Analysis ที่เป็นอิสระ ทั้งสองอย่างเป็นความจริง และช่องว่างระหว่างสองตัวเลขนี้คือเรื่องราวทั้งหมดของการเปิดตัวครั้งนี้

ช่องว่างนั้นสำคัญเพราะสิ่งที่ถูกคาดการณ์ไว้ ตอนที่โมเดลนี้ยังเป็นเพียงสตริงใน pull request ของชุดทดสอบประเมินผลของ Microsoft เราเขียนไว้เมื่อวันที่ 20 ตุลาคมว่าโมเดลระดับกลางที่ถูกกว่าจะต้องมีราคาต่ำกว่า $2 สำหรับอินพุตและ $10 สำหรับเอาต์พุตจึงจะสมเหตุสมผล และรายงานที่ว่าโมเดลนี้ชนะ Sol เป็นเพียงการคำนวณทางคณิตศาสตร์ ไม่ใช่หลักฐาน ครึ่งหนึ่งด้านราคาของคำทำนายนั้นออกมาเกือบเป๊ะ: $1/$5 ใกล้เคียงกับ $1/$4 ที่เราเคยบอกว่าเป็นไปได้ ครึ่งหนึ่งด้านประสิทธิภาพไม่ได้ออกมาเช่นนั้น Terra เอาชนะรุ่นก่อนหน้าอย่างชัดเจน และไม่ชนะ Sol ในจุดใดเลยที่มีการวัดผลอย่างเป็นอิสระ

สิ่งที่ OpenAI ประกาศ เรียงตามลำดับความสำคัญ

ข้อกำหนดด้านล่างมาจากเอกสารประกอบโมเดลของ OpenAI ซึ่งอ่านเมื่อวันที่ 27 ตุลาคม ข้อกล่าวอ้างด้านประสิทธิภาพในส่วนถัดไปเป็นของ OpenAI เอง และมีการระบุว่าเป็นเช่นนั้นตลอดทั้งเอกสาร

• ราคา — $1 ต่ออินพุต 1 ล้านโทเคน, $5 ต่อเอาต์พุต 1 ล้านโทเคน, $0.05 สำหรับอินพุตที่แคชไว้ เทียบกับ $2/$12 สำหรับ GPT-5.6 Terra และ $2/$10 สำหรับ GPT-6.1 Sol

• บริบท — 1,050,000 โทเค็น, อินพุตสูงสุด 922,000, เอาต์พุตสูงสุด 128,000 เหมือนกันกับรุ่นก่อนหน้าทั้งสองรุ่น; นี่ไม่ใช่รีลีสที่เกี่ยวกับหน้าต่างบริบท

• วันตัดขอบเขตความรู้ — 1 มิถุนายน 2026 เพิ่มขึ้นจาก 16 กุมภาพันธ์ 2026 บน GPT-5.6 Terra

• ระดับความพยายามในการให้เหตุผล — none, low, medium (ค่าเริ่มต้น), high, xhigh, max โปรดทราบเกี่ยวกับการตั้งค่า "none": GPT-6.1 Sol ไม่มีตัวเลือกนี้ ดังนั้น Terra จึงมีระดับราคาต่ำสุดที่ถูกกว่า Sol หนึ่งระดับ

• โมดัลลิตี้ — รับข้อความและรูปภาพเข้า ส่งออกเป็นข้อความ ไม่มีเสียง ไม่มีวิดีโอ

• Endpoints — Chat Completions, Responses และ Batch การเรียกใช้เครื่องมือ (Tool calling) ต้องใช้ Responses API ไม่มีการ fine-tuning ไม่มี Realtime และไม่มี Assistants

• ตัวปรับต้นทุน — โหมด batch และ flex ต่ำกว่ามาตรฐาน 50%; โหมด fast เป็น 2 เท่าของมาตรฐาน; การประมวลผลระดับภูมิภาคมีส่วนเพิ่ม 10% ในกรณีที่มีให้บริการ คำขอที่มีโทเค็นอินพุตเกิน 272K จะถูกคิดเงินในอัตราอินพุตและแคช 2 เท่า บวกอัตราเอาต์พุต 1.5 เท่า สำหรับคำขอทั้งหมด

การทยอยเปิดให้ใช้งาน ChatGPT ครั้งนี้มีขอบเขตแคบกว่าการทยอยเปิดให้ใช้งานผ่าน API โดย Terra พร้อมใช้งานบนแพ็กเกจ Plus, Pro, Business, Enterprise และ Edu ภายใน ChatGPT Work และ Codex โดยเลือกได้จากเมนู Advanced บนแอปเดสก์ท็อป และบน Work เวอร์ชันเว็บ ขณะที่ Work รองรับบนมือถือด้วย ทั้งนี้ ระบุชัดเจนว่าไม่พร้อมใช้งานใน ChatGPT Chat และไม่รองรับ UAE inference residency สำหรับการเข้าถึงระดับ Enterprise ยังขึ้นอยู่กับความพร้อมใช้งานของเวิร์กสเปซและการควบคุมของผู้ดูแลระบบ หากภาพในใจของคุณเกี่ยวกับการเปิดตัวของ OpenAI คือ "มันจะปรากฏในกล่องแชต" การเปิดตัวนี้ไม่เป็นเช่นนั้น

ข้อกล่าวอ้าง 37 ข้อนั้นเป็นเรื่องจริง แต่มีขอบเขตแคบกว่าที่ฟังดู

ผลลัพธ์เด่นของ OpenAI คืออัตราความผิดพลาดที่ลดลงบนพรอมต์ที่ออกแบบมาเพื่อชักจูงให้เกิดข้อผิดพลาด ซึ่งเป็นการทดสอบที่บริษัทดำเนินการภายใน ไม่ได้เผยแพร่ และยังไม่มี任何人ภายนอกทำซ้ำได้ เมื่อใช้ความพยายามในการให้เหตุผลต่ำ อัตราความผิดพลาดลดลงจาก 53.6% บน GPT-5.6 Terra เหลือ 16.7% บน Terra เมื่อใช้ความพยายามสูงสุด บริษัทรายงานว่าลดลงอีก 18 จุด เหลือ 4.3% ซึ่งบริษัทอธิบายว่าใกล้เคียงกับ GPT-6 Astra และ GPT-6.1 Sol

อ่านให้ดีๆ ตัวเลข 37 จุดไม่ใช่ "ข้อผิดพลาดน้อยลง 37% ในงานของคุณ" แต่เป็นการแกว่ง 37 จุดบนชุดข้อมูลภายในที่สร้างขึ้นแบบเป็นปฏิปักษ์ ที่การตั้งค่าความพยายามต่ำสุด เทียบกับโมเดลที่กำลังถูกปลดออกจากช่องทางจำหน่ายบางช่องทาง สรุปอย่างซื่อตรงก็คือ จุดต่ำสุดของ Terra ดูน่าขายหน้าน้อยลงมาก ส่วนจุดสูงสุดของมันจะไปถึงระดับของ Sol หรือไม่นั้นเป็นอีกคำถามหนึ่ง และการทดสอบภายในไม่สามารถตอบได้ เพราะตัวเลขของ Sol ในการทดสอบเดียวกันนั้นถูกอ้างถึงเพียงว่า "ใกล้เคียง"

คำกล่าวอ้างที่เปิดเผยต่อสาธารณะส่วนที่เหลือของ OpenAI ซึ่งทั้งหมดดำเนินการโดยผู้ขายเอง:

• Terminal-Bench 4.0 — แก้ไขได้ 50.3% เมื่อใช้ความพยายามสูงสุดบน Terra เทียบกับ 21.5% ของ GPT-5.6 Terra มากกว่าสองเท่า และเป็นการก้าวกระโดดจากรุ่นสู่รุ่นที่ lớnที่สุดในการเปิดตัวครั้งนี้

• Agents' Last Exam — สูงกว่า GPT-5.6 Terra ที่ระดับความพยายามปานกลาง 15 จุดเปอร์เซ็นต์ ด้วยต้นทุนประมาณหนึ่งในสาม

• MMMU-Pro — เอาชนะ GPT-5.6 Terra ในทุกระดับการให้เหตุผล และเข้าใกล้ Astra และ Sol โดยไม่มีการเผยแพร่คะแนนเชิงตัวเลข

• Terminal-Bench-Science 0.1 — ห่างจาก Claude Opus 5.5 ไม่เกิน 5 คะแนน ด้วยต้นทุนประมาณการต่ำกว่าหนึ่งในห้า

• ความเร็ว — การเปิดตัวระบุว่า Terra เร็วกว่า Astra และ Sol อย่างมีนัยสำคัญ ขณะที่เราตรวจสอบ Artificial Analysis ยังไม่ได้เผยแพร่ตัวเลขปริมาณงานประมวลผลที่วัดได้ของโมเดลนี้ ดังนั้นให้ถือว่า "faster" เป็นเพียงคำกล่าวอ้างจนกว่าจะมีคนนำไปทดลองใช้งานจริง

คะแนนจาก Independent: มากกว่ารุ่นก่อน 6 คะแนน และตามหลัง Sol อยู่ 4 คะแนน

Artificial Analysis จัดให้ GPT-6.1 Terra อยู่ที่ดัชนี Intelligence ที่ 48 อันดับ 25 จาก 221 โมเดล ในราคา 0.40 ดอลลาร์ต่องานในดัชนี ในรายการสดเดียวกัน GPT-5.6 Terra อยู่ที่ 42 (อันดับ 53, 1.40 ดอลลาร์ต่องาน) และ GPT-6.1 Sol อยู่ที่ 52 (อันดับ 13, 0.72 ดอลลาร์ต่องาน) การเปรียบเทียบเหล่านี้ใช้ได้เฉพาะเมื่อเทียบกันเองตามที่เผยแพร่ในปัจจุบันเท่านั้น — ดัชนีได้รับการปรับมาตรฐานใหม่เป็นระยะ และบทความเก่าต่างอ้างตัวเลขสัมบูรณ์ที่แตกต่างกันสำหรับโมเดลเดียวกัน

สามสิ่งตามมาจากเรื่องนี้ ประการแรก Terra เป็นการอัปเกรดที่แท้จริงจากรุ่นก่อน: ได้หกคะแนนดัชนีด้วยต้นทุนต่องานที่ต่ำกว่าหนึ่งในสาม ประการที่สอง มันไม่ได้เอาชนะ Sol ซึ่งเป็นสิ่งที่รายงานก่อนเปิดตัวชี้ว่าอาจเป็นไปได้ ประการที่สาม และถูกพูดถึงน้อยที่สุด ต้นทุนต่องานที่เสร็จสมบูรณ์ของ Terra ต่ำที่สุดในสามรุ่น — $0.40 เทียบกับ $0.72 ของ Sol — ซึ่งเป็นตัวเลขที่มีประโยชน์กว่าค่าต่อโทเคน เพราะรวมจำนวนโทเคนที่โมเดลใช้ไปในการหาคำตอบไว้ด้วย

ช่องว่างความเร็วที่วัดได้คือสิ่งที่ไปในทิศทางตรงกันข้าม GPT-5.6 Terra ระบุไว้ที่ 137 โทเคนเอาต์พุตต่อวินาที และ 111.75 วินาทีถึงโทเคนแรก ส่วน GPT-6.1 Sol อยู่ที่ 65.9 โทเคนต่อวินาที และ 325.58 วินาที หาก Terra เป็นตัวที่เร็วที่สุดในสามตัวจริง ก็ย่อมได้มงกุฎด้านความหน่วงไปครองเช่นเดียวกับมงกุฎด้านราคา และการผสมกันเช่นนั้น — ไม่ใช่ความฉลาดดิบ ๆ — คือสิ่งที่ระบบคอมพิวเตอร์ยูสหรือไปป์ไลน์เอกสารให้ความสำคัญจริง ๆ

ที่ซึ่ง {{1}}ครึ่งราคา{{/1}} ยังคงอยู่ และที่ซึ่งมันเลิกเป็นจริงอย่างเงียบ ๆ

เวิร์กโหลดระดับมาตรฐานที่ใช้โทเค็นอินพุต 100,000 โทเค็นและโทเค็นเอาต์พุต 5,000 โทเค็นมีค่าใช้จ่าย $0.26 บน GPT-5.6 Terra และมีค่าใช้จ่าย $0.125 บน GPT-6.1 Terra — ประหยัดได้ 52% ซึ่งดีกว่าเล็กน้อยเมื่อเทียบกับตัวเลขที่ประกาศ เพราะเอาต์พุตเป็นฝั่งที่มีราคาแพงกว่าในตารางราคาเดิม

ตัวคูณบริบทยาวไม่ได้ลบส่วนลด เพราะมันใช้กับทั้งสองโมเดล: เมื่อเกิน 272K โทเค็นอินพุต Terra คิดราคาที่ $2 สำหรับอินพุตและ $7.50 สำหรับเอาต์พุตสำหรับทั้งคำขอ ส่วน GPT-5.6 Terra อยู่ที่ $4 และ $18 คำขอที่มีอินพุต 400K และเอาต์พุต 4K มีค่าใช้จ่าย $0.83 เทียบกับ $1.67 ยังคงเป็นครึ่งหนึ่ง

จุดที่ตัวเลขเปลี่ยนไปคือโหมดเร็ว Terra ที่ราคา 2× ของมาตรฐานคือ $2/$10 ซึ่งเป็นราคาลิสต์มาตรฐานของ GPT-6.1 Sol พอดี สำหรับโมเดลที่อ่อนกว่าอยู่สี่จุดดัชนี หากงานของคุณต้องการความเร็วของ Terra และคุณกำลังจ่ายตัวคูณของโหมดเร็ว ข้อโต้แย้งด้านราคาที่จะเลือก Terra แทน Sol ก็หายไป และคำถามเดียวที่เหลืออยู่คือเอาต์พุตของ Terra ดีพอสำหรับงานนั้นหรือไม่ ส่วน Batch และ flex ให้ผลกลับกัน: ส่วนลด 50% ทำให้ Terra อยู่ที่ $0.50/$2.50 ซึ่งเป็นอัตราสำหรับงานทั่วไปที่ใช้งานได้จริงและถูกที่สุดบนการ์ดราคาของ OpenAI และเป็นการตั้งค่าที่ไปป์ไลน์แบบจำนวนมากควรทดสอบเป็นอย่างแรก

สิ่งนี้หมายความว่าอย่างไรหากคุณหาเลี้ยงชีพด้วยการจัดเส้นทางโมเดล

หมายเหตุความซื่อสัตย์หนึ่งข้อก่อนหมายเหตุผลิตภัณฑ์: ณ เวลาที่เขียนนี้ GPT-6.1 Terra ไม่ได้อยู่ในแคตตาล็อกของ OrcaRouter แคตตาล็อกของเรามี 214 โมเดล รวมถึง GPT-5.6 Terra, GPT-6.1 Sol, GPT-6 Astra และ GPT-6 Luna แต่ไม่มีรุ่นนี้ — ดังนั้นใครก็ตามที่บอกคุณว่าพวกเขาให้บริการ Terra ได้ในตอนนี้ ก็ต้องเป็นคนที่กำลังทำเร็วกว่าเอกสารของผู้จำหน่ายเอง หรือไม่ก็กำลังเดา

สิ่งที่เหลือให้คุณคือการตัดสินใจสองส่วนที่ OrcaRouter ทำให้ถูกลงจริง ๆ แขนเปรียบเทียบทั้งสองพร้อมใช้งานแล้ว: GPT-5.6 Terra ในราคาลิสต์ $2/$12 และ GPT-6.1 Sol ที่ $2/$10 บนคีย์เดียว โดยบวกกำไร 0% เหนือราคาลิสต์ของผู้ให้บริการ เรื่องนี้สำคัญกว่าปกติในกรณีนี้ เพราะคำถามที่น่าสนใจไม่ใช่ "Terra ดีกว่า Sol หรือไม่" ในเชิงนามธรรม แต่คือ "Terra ที่ $0.40 ต่องานจะหยุดชนะ Sol ที่ $0.72 บนทราฟฟิกของฉัน ณ จุดใด" คุณสามารถวัดแขน Sol ฝั่งเราได้วันนี้ และคงบันได fallback ไว้ที่นั่น ขณะที่ทดลอง Terra เทียบตรงกับ API ของ OpenAI หากภายหลังคุณย้ายเวิร์กโหลดไป Automatic failover หมายความว่าวันแย่ของผู้ให้บริการรายหนึ่งจะไม่กลายเป็นวันแย่ของผลิตภัณฑ์คุณ

ตำแหน่งที่น่าอึดอัดในแถว

คำวิจารณ์ที่เฉียบคมที่สุดต่อการเปิดตัวครั้งนี้ไม่ใช่เรื่องเบนช์มาร์ก แต่เป็นเรื่องที่ Terra อยู่ในช่วงระดับที่รุ่นพี่น้องของมันเองเบียดจนแน่น ผู้แสดงความคิดเห็นบน Hacker News ใช้เวลาช่วงเปิดตัวโต้แย้งว่า Terra ที่ใช้ความพยายามระดับ xhigh มีต้นทุนสูงกว่า Sol ที่ใช้ความพยายามระดับ low แต่ได้คะแนนแย่กว่า ซึ่งทำให้ "เลือกโมเดลที่ถูกกว่า" ไม่ใช่กฎที่ชัดเจนอย่างที่ตารางราคาบอกไว้เลย คนอื่น ๆ ชี้ว่า GPT-6.1 Sol เทียบเท่า Astra รุ่นเก่าในงานบางประเภทได้แล้ว และถามว่าเหลืออะไรให้โมเดลระดับกลาง เมื่อระดับที่ต่ำกว่ามันดูดซับความสามารถไปเรื่อย ๆ

คำตอบของ OpenAI คือลักษณะของภาระงาน มากกว่าอันดับบน benchmark: เอกสารงานประจำ ภาพหน้าจอ แบบฟอร์ม แบบทางเทคนิค การทำงานอัตโนมัติบนเบราว์เซอร์และเดสก์ท็อป การร่างและการแก้ไข — งานปริมาณมากที่โมเดลต้องเชื่อถือได้และรวดเร็ว ไม่ใช่ฉลาดที่สุด นั่นคือหมวดหมู่จริง และการลดข้อผิดพลาด 37 จุดก็มุ่งเป้าไปที่มันโดยตรง นอกจากนี้ยังเป็นหมวดหมู่ที่การด้อยกว่าดัชนีสี่จุดเมื่อเทียบกับ Sol ไม่มีความสำคัญ แต่การประหยัด $0.32 ต่องานต่อการเรียกหนึ่งพันครั้งกลับมีความสำคัญ

มีสองเรื่องที่ต้องจับตา OpenAI ยังไม่ได้ประกาศวันปิดให้บริการ gpt-5.6-terra แม้ว่าเอกสารจากบุคคลที่สามจะระบุแล้วว่าถูกเลิกใช้ และ GitHub Copilot จะเลิกใช้ในวันที่ 16 พฤศจิกายน 2026 โดยระบุ GPT-6.1 Sol หรือ GPT-6 Luna เป็นเป้าหมายในการย้ายระบบ — ไม่ใช่ Terra และ GPT-6.1 Astra ยังไม่เปิดตัว จนกว่าจะเปิดตัว โมเดลสูงสุดของตระกูลนี้ยังคงเป็น GPT-6 Astra ซึ่งเป็นโมเดลที่ Terra ถูกนำมาเปรียบเทียบอย่างชัดเจนในราคาต่อโทเคนเพียงหนึ่งในสิบ

ถ้างานของคุณมีปริมาณสูงและมีสเปกชัดเจน เหตุผลที่จะย้ายนั้นหนักแน่น และต้นทุนการย้ายก็คือสตริงโมเดลเพียงเท่านั้น หากงานของคุณคือ 5% ที่ยากที่สุด — การเขียนโค้ดระยะยาว การวิจัยเชิงลึก งานแบบเอเจนต์ที่ก้าวผิดเพียงก้าวเดียวก็ทำให้ทั้งรอบพัง — ไม่มีอะไรในรีลีสนี้ที่จะเปลี่ยนคำตอบของคุณ และช่องว่างดัชนี 4 จุดคือเหตุผล การลดราคาเป็นเรื่องจริง เพียงแต่มันไม่ใช่เรื่องเล่าเกี่ยวกับขีดความสามารถ