OpenAI hat mit GPT-6.1 Terra ein neues KI-Modell für die Automatisierung digitaler Arbeitsabläufe vorgestellt. Gegenüber GPT-5.6 Terra soll es Computeranwendungen präziser bedienen, visuelle Informationen zuverlässiger auswerten und Programmieraufgaben besser lösen.
Zugleich sinken die regulären API-Preise laut OpenAI um 50 Prozent gegenüber dem Vorgänger. Das Modell richtet sich insbesondere an Unternehmen und Entwickler, die große Mengen wiederkehrender Aufgaben automatisieren möchten.
KI-Agenten bedienen Software und verstehen Bilder
GPT-6.1 Terra verbindet visuelle Analyse mit der Steuerung von Computeranwendungen. Dadurch können KI-Agenten beispielsweise Formulare ausfüllen, technische Zeichnungen auswerten oder Informationen zwischen verschiedenen Programmen übertragen.
Im Benchmark Agents’ Last Exam erreicht das Modell bei mittlerem Reasoning-Aufwand eine um 15 Prozentpunkte höhere Bewertung als GPT-5.6 Terra. Die Kosten pro Aufgabe liegen dabei nach OpenAI-Angaben bei ungefähr einem Drittel.
Auch beim Test OSWorld 2.1, der mehrstufige Aufgaben in Desktop-Anwendungen untersucht, übertrifft Terra den Vorgänger. Besonders für die Automatisierung standardisierter Büroprozesse könnte dies relevant werden.
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Deutlich weniger Fehler bei schwierigen Fragen
OpenAI meldet außerdem Fortschritte bei der faktischen Zuverlässigkeit. In einem internen Test mit besonders fehleranfälligen Aufgaben sank die Fehlerquote bei geringem Reasoning-Aufwand von 53,6 auf 16,7 Prozent.
Bei maximalem Aufwand erreichte GPT-6.1 Terra eine Fehlerquote von 4,3 Prozent. Damit nähert sich das Modell laut Anbieter den leistungsfähigeren Varianten GPT-6 Astra und GPT-6.1 Sol an.
Die Ergebnisse stammen aus den von OpenAI veröffentlichten Evaluierungen. Wie stark sich die Verbesserungen auf unterschiedliche Unternehmensanwendungen übertragen lassen, hängt von den jeweiligen Aufgaben ab.
Programmierleistung mehr als verdoppelt
Auch bei der Softwareentwicklung zeigt GPT-6.1 Terra höhere Leistungswerte. Im Benchmark Terminal-Bench 4.0 löste das Modell bei maximalem Reasoning-Aufwand 50,3 Prozent der Aufgaben.
Der Vorgänger GPT-5.6 Terra erreichte im veröffentlichten Vergleich 21,5 Prozent. Für besonders komplexe Programmierprojekte empfiehlt OpenAI weiterhin die leistungsfähigeren Modelle Sol und Astra.
Zusätzlich verbessert Terra die Bearbeitung wissenschaftlicher Aufgaben mithilfe von Code. Dabei soll das Modell insbesondere durch ein günstigeres Verhältnis zwischen Rechenaufwand und Ergebnisqualität überzeugen.
API-Preise beginnen bei einem Dollar
Die regulären API-Kosten betragen einen US-Dollar je Million Eingabetokens und fünf Dollar je Million Ausgabetokens. Für zwischengespeicherte Eingabetokens berechnet OpenAI 0,05 Dollar je Million.
Damit kostet GPT-6.1 Terra laut Anbieter nur halb so viel wie GPT-5.6 Terra und GPT-6.1 Sol. Unternehmen könnten dadurch umfangreiche Automatisierungsprozesse wirtschaftlicher betreiben.
Ein mögliches Einsatzgebiet ist die Rechnungsverarbeitung. KI-Agenten können eingehende Dokumente auslesen und relevante Angaben in Buchhaltungssoftware übertragen.
Verfügbar in ChatGPT Work, Codex und API
GPT-6.1 Terra steht laut OpenAI ab sofort Nutzern der Tarife Plus, Pro, Enterprise und Edu in ChatGPT Work und Codex zur Verfügung. Entwickler können das Modell über die API unter der Bezeichnung gpt-6.1-terra einsetzen.
Der Anbieter betont zudem verbesserte Sicherheitsmechanismen und eine höhere Widerstandsfähigkeit gegen manipulierte Anweisungen. Das Modell soll Berechtigungsgrenzen zuverlässiger einhalten und Einschränkungen transparenter kommunizieren.
Bedeutung für Handel und Unternehmensprozesse
Für Handelsunternehmen eröffnen sich Einsatzmöglichkeiten in Verwaltung, Kundenservice und Warenwirtschaft. KI-Agenten könnten Rechnungen bearbeiten, Produktdaten übertragen oder wiederkehrende Aufgaben in bestehenden Softwaresystemen übernehmen.
Entscheidend bleiben dabei zuverlässige Ergebnisse und kontrollierbare Zugriffsrechte. Die Kombination aus geringeren Kosten, verbesserter visueller Verarbeitung und Computersteuerung könnte den wirtschaftlichen Einsatz solcher Systeme erleichtern.
