OpenAI가 GPT-6.1 Terra를 출시하며 비용 효율성 프론티어를 확장했습니다. GPT-5.6 이후 첫 Terra급 모델로, 3분의 1 미만의 비용으로 더 높은 지능을 제공합니다
토큰당 가격은 GPT-5.6 Terra의 절반 이하입니다 - 백만 입력/출력 토큰당 $1/$5로, 이전 모델의 $2/$12 대비 낮은 수준입니다. 캐시 쓰기 비용도 절반으로 줄어 현재 백만 토큰당 $1.25입니다. 캐시된 입력은 4분의 1 수준으로, 백만 토큰당 $0.05로 $0.20에서 낮아졌습니다.
핵심 요약:
➤ 낮은 및 중간 effort에서 지능 대비 비용의 파레토 최적: 최대 effort에서 GPT-6.1 Terra는 GPT-5.6 Terra 대비 Artificial Analysis Intelligence Index에서 6점을 얻었으며, 태스크당 비용은 3분의 1 미만($0.40 vs $1.40)입니다. 더 낮은 effort 수준에서는 향상 폭이 더 크며 7점에서 13점 사이입니다. 낮은 및 중간 effort 수준은 비용 효율성에서 파레토 최적이며, 다른 effort 수준은 프론티어 뒤에 위치합니다. 최대 effort에서 이 모델은 Intelligence Index에서 GPT-6.1 Sol보다 4점 낮고 GPT-6 Luna보다 10점 높습니다.
➤ 코딩 에이전트 인덱스의 비용 효율성 프론티어 확장: 새로 출시된 Artificial Analysis Coding Agent Index v2.0에서 48점을 기록한 이 모델은 GPT-6.1 Sol(54)보다 6점 낮고 GPT-6 Luna(31)보다 17점 높습니다. xhigh 및 low effort 설정은 Coding Agent Index의 비용 효율성 프론티어 위에 위치하며, 다른 effort 수준은 프론티어 뒤에 있습니다.
➤ 환각률 50점 하락: GPT-6.1 Terra는 사적 지식 및 환각 벤치마크인 AA-Omniscience에서 질문에 대한 답을 모를 때 38%의 확률로 추측합니다. 이전에 GPT-5.6 Terra의 환각률은 88%였습니다. 이러한 환각의 significant한 감소는 AA-Omniscience 정확도 2점 향상과 함께 나타나, 모델이 동시에 더 많은 질문에 정확히 답변한다는 것을 의미합니다.
➤ Terminal-Bench 4.0에서 20점 상승, 대부분의 평가에서 소폭 향상: 이 모델은 터미널 기반 에이전틱 벤치마크인 Terminal-Bench 4.0에서 ~20점의 향상으로 significant한 진전을 이루었으며, 이제 최대 effort에서 GPT-6.1 Sol에 필적합니다. 대부분의 다른 평가에서의 향상은 더 작으며, 예를 들어 GDP.pdf에서는 5점입니다.
Artificial Analysis Coding Agent Index v2.0에서 48점을 기록한 GPT-6.1 Terra는 GPT-6.1 Sol(54)보다 6점 낮고 GPT-6 Luna(31)보다 17점 높습니다. xhigh 및 low effort 설정은 비용 효율성 프론티어 위에 위치합니다.
GPT-6.1 Terra는 AA-Omniscience에서 측정된 환각률이 50점 하락했습니다. 이는 AA-Omniscience 정확도 2점 향상과 함께 나타나, 모델이 동시에 더 많은 질문에 정확히 답변한다는 것을 의미합니다.
이 모델은 터미널 기반 에이전틱 벤치마크인 Terminal-Bench 4.0에서 ~20점의 향상으로 significant한 진전을 이루었으며, 이제 최대 effort에서 GPT-6.1 Sol에 필적합니다.
Artificial Analysis Intelligence Index v4.3.2의 개별 평가 세부 분석
다음에서 GPT-6.1 Terra를 다른 선도 모델과 비교해 보세요: https://artificialanalysis.ai/models/releases/gpt-6-1-terra