- Katılım
- 13 Ocak 2026
- Mesajlar
- 254
- Tepkime puanı
- 102
- Puan
- 43
Merhaba arkadaşlar, OpenAI’ın yeni GPT-6.1 Terra duyurusunda öne çıkan konu, bilgisayar üzerinden yürütülen işleri daha düşük maliyetle tamamlamak. Model görsel akıl yürütme, masaüstü uygulamaları ve kodlama görevlerine odaklanıyor. Şirket, bazı değerlendirmelerde GPT-6 Astra düzeyinde sonuçlar elde ederken daha düşük token ücretleri sunduğunu söylüyor. Yine de tek bir testteki benzerlikten bütün görevlerde aynı performansın çıkacağını varsaymamak gerekiyor.
Hangi işler hedefleniyor?
Duyuruda teklif taslağı hazırlama, teknik çizim yorumlama, form doldurma ve video düzenleme gibi işler örnek veriliyor. Faturadaki bilgileri okuyup muhasebe yazılımına aktarmak da yüksek hacimli otomasyon örnekleri arasında. Buradaki yaklaşım, yalnızca soruya cevap veren bir modelden uygulamalar arasında adım adım işlem yapan bir yardımcıya uzanıyor.
Örneğin bir faturanın tarihini doğru okumak işin tek bölümü. Bilginin doğru alana girilmesi ve işlemin tamamlanması da gerekiyor. Bu örnek, görsel anlama ile bilgisayar kullanımı arasındaki bağlantıyı açıklıyor. Gerçek bir iş akışındaki sonuç ise kullanılan uygulamaya, verilen yetkilere ve görevin karmaşıklığına göre değerlendirilmeli. Duyurudaki örnekler bütün muhasebe programlarına hazır entegrasyon bulunduğu anlamına gelmiyor.
Maliyet karşılaştırmalarında iki farklı ölçü var
OpenAI, Agents’ Last Exam testinde orta akıl yürütme düzeyindeki Terra’nın önceki GPT-5.6 Terra’dan 15 yüzde puan yüksek sonuç aldığını ve görev maliyetinin yaklaşık üçte bire indiğini bildiriyor. Aynı değerlendirmede GPT-6 Astra’yla benzer performans aktarılırken token başına fiyatın yaklaşık onda bir olduğu belirtiliyor.
Görev başına maliyet ile token fiyatını ayrı okumak önemli. Bir görevin toplam bedeli, kullanılan girdi ve çıktı miktarına da bağlı. Bu nedenle tokenın ucuzlaması toplam işin tam aynı oranda ucuzlayacağını garanti etmez. Şirketin bu testteki hız iddiası da görevlerin GPT-6 Astra ve GPT-6.1 Sol’dan üç kattan fazla hızlı tamamlanması. Bunlar OpenAI’ın kendi değerlendirme sonuçları.
Agents’ Last Exam v1 karşılaştırması. Grafik ve ölçümler: OpenAI; resmî duyurudaki grafikten indirildi.
Doğruluk ve kodlama sonuçları
Şirketin hataya yol açan istemlerden oluşan kurum içi testinde düşük akıl yürütme düzeyindeki hata oranı yüzde 53,6’dan yüzde 16,7’ye düşmüş. En yüksek düzeyde yeni model için yüzde 4,3 bildiriliyor. Bu rakamları, bütün günlük konuşmaların aynı oranda hatalı olduğu veya olmadığı şeklinde genelleştiremeyiz; seçilen değerlendirme kümesinin sonuçlarını anlatıyorlar.
Terminal-Bench 4.0 tarafında ise en yüksek akıl yürütme düzeyinde görevlerin yüzde 50,3’ünün çözüldüğü açıklanıyor. Önceki Terra için verilen oran yüzde 21,5. OpenAI buna rağmen en karmaşık kodlama işleri için GPT-6.1 Sol ve GPT-6 Astra’yı daha iyi seçenekler olarak konumlandırıyor. Bence bu ayrıntı, Terra’nın her görevde en güçlü model olmak yerine hız ve maliyet dengesine odaklandığını anlamayı kolaylaştırıyor.
Erişim ve API ücretleri
Duyuruya göre model Plus, Pro, Enterprise ve Edu kullanıcılarına ChatGPT Çalışma ile Codex üzerinden sunuluyor. API’deki model adı gpt-6.1-terra. Açıklanan standart ücretler, bir milyon girdi tokenı için 1 dolar, bir milyon önbelleğe alınmış girdi tokenı için 0,05 dolar ve bir milyon çıktı tokenı için 5 dolar. Bunlar aboneliğin aylık ücreti değil, API kullanım fiyatları.
Bu ayrım özellikle çok sayıda işlem planlayan geliştiriciler için anlamlı. Kısa yanıt veren bir iş ile uzun çıktı üreten bir işin maliyet dağılımı farklı olabilir. Şirket, standart API fiyatlarının önceki Terra ve GPT-6.1 Sol’dan yüzde 50 düşük olduğunu belirtiyor; pratik tasarrufun miktarı yine iş akışına bağlı.
Benim için duyurunun en ilginç tarafı, bilgisayar kullanma becerisinin maliyet hesabıyla birlikte ele alınması. Daha fazla işi uygun bütçeyle tamamlayabilmek değerli; fakat doğruluk ve tamamlanma kalitesi de birlikte ölçülmeli. Siz böyle bir modeli önce belge işlemede mi, masaüstü otomasyonunda mı, yoksa günlük kodlama işlerinde mi denemek isterdiniz?
Kaynak: OpenAI – GPT-6.1 Terra resmî duyurusu.
Hangi işler hedefleniyor?
Duyuruda teklif taslağı hazırlama, teknik çizim yorumlama, form doldurma ve video düzenleme gibi işler örnek veriliyor. Faturadaki bilgileri okuyup muhasebe yazılımına aktarmak da yüksek hacimli otomasyon örnekleri arasında. Buradaki yaklaşım, yalnızca soruya cevap veren bir modelden uygulamalar arasında adım adım işlem yapan bir yardımcıya uzanıyor.
Örneğin bir faturanın tarihini doğru okumak işin tek bölümü. Bilginin doğru alana girilmesi ve işlemin tamamlanması da gerekiyor. Bu örnek, görsel anlama ile bilgisayar kullanımı arasındaki bağlantıyı açıklıyor. Gerçek bir iş akışındaki sonuç ise kullanılan uygulamaya, verilen yetkilere ve görevin karmaşıklığına göre değerlendirilmeli. Duyurudaki örnekler bütün muhasebe programlarına hazır entegrasyon bulunduğu anlamına gelmiyor.
Maliyet karşılaştırmalarında iki farklı ölçü var
OpenAI, Agents’ Last Exam testinde orta akıl yürütme düzeyindeki Terra’nın önceki GPT-5.6 Terra’dan 15 yüzde puan yüksek sonuç aldığını ve görev maliyetinin yaklaşık üçte bire indiğini bildiriyor. Aynı değerlendirmede GPT-6 Astra’yla benzer performans aktarılırken token başına fiyatın yaklaşık onda bir olduğu belirtiliyor.
Görev başına maliyet ile token fiyatını ayrı okumak önemli. Bir görevin toplam bedeli, kullanılan girdi ve çıktı miktarına da bağlı. Bu nedenle tokenın ucuzlaması toplam işin tam aynı oranda ucuzlayacağını garanti etmez. Şirketin bu testteki hız iddiası da görevlerin GPT-6 Astra ve GPT-6.1 Sol’dan üç kattan fazla hızlı tamamlanması. Bunlar OpenAI’ın kendi değerlendirme sonuçları.
Agents’ Last Exam v1 karşılaştırması. Grafik ve ölçümler: OpenAI; resmî duyurudaki grafikten indirildi.
Doğruluk ve kodlama sonuçları
Şirketin hataya yol açan istemlerden oluşan kurum içi testinde düşük akıl yürütme düzeyindeki hata oranı yüzde 53,6’dan yüzde 16,7’ye düşmüş. En yüksek düzeyde yeni model için yüzde 4,3 bildiriliyor. Bu rakamları, bütün günlük konuşmaların aynı oranda hatalı olduğu veya olmadığı şeklinde genelleştiremeyiz; seçilen değerlendirme kümesinin sonuçlarını anlatıyorlar.
Terminal-Bench 4.0 tarafında ise en yüksek akıl yürütme düzeyinde görevlerin yüzde 50,3’ünün çözüldüğü açıklanıyor. Önceki Terra için verilen oran yüzde 21,5. OpenAI buna rağmen en karmaşık kodlama işleri için GPT-6.1 Sol ve GPT-6 Astra’yı daha iyi seçenekler olarak konumlandırıyor. Bence bu ayrıntı, Terra’nın her görevde en güçlü model olmak yerine hız ve maliyet dengesine odaklandığını anlamayı kolaylaştırıyor.
Erişim ve API ücretleri
Duyuruya göre model Plus, Pro, Enterprise ve Edu kullanıcılarına ChatGPT Çalışma ile Codex üzerinden sunuluyor. API’deki model adı gpt-6.1-terra. Açıklanan standart ücretler, bir milyon girdi tokenı için 1 dolar, bir milyon önbelleğe alınmış girdi tokenı için 0,05 dolar ve bir milyon çıktı tokenı için 5 dolar. Bunlar aboneliğin aylık ücreti değil, API kullanım fiyatları.
Bu ayrım özellikle çok sayıda işlem planlayan geliştiriciler için anlamlı. Kısa yanıt veren bir iş ile uzun çıktı üreten bir işin maliyet dağılımı farklı olabilir. Şirket, standart API fiyatlarının önceki Terra ve GPT-6.1 Sol’dan yüzde 50 düşük olduğunu belirtiyor; pratik tasarrufun miktarı yine iş akışına bağlı.
Benim için duyurunun en ilginç tarafı, bilgisayar kullanma becerisinin maliyet hesabıyla birlikte ele alınması. Daha fazla işi uygun bütçeyle tamamlayabilmek değerli; fakat doğruluk ve tamamlanma kalitesi de birlikte ölçülmeli. Siz böyle bir modeli önce belge işlemede mi, masaüstü otomasyonunda mı, yoksa günlük kodlama işlerinde mi denemek isterdiniz?
Kaynak: OpenAI – GPT-6.1 Terra resmî duyurusu.