Alex GetmanAI के शुरुआती संकेत

GPT-5.6 Terra

OpenAI

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10,50,000 टोकन
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इनपुट / आउटपुट
टेक्स्ट, चित्र → टेक्स्ट

API कीमतें

USD / दस लाख टोकन

इनपुटआउटपुटकैश इनपुट
  • $2.00
openrouter
  • $12.00
openrouter
  • $0.20
openrouter

समयरेखा

  1. · API में उपलब्धता · संदर्भ लिंक
इनपुट/आउटपुट कीमत · USD / दस लाख टोकन
मॉडलसंदर्भ लिंकइनपुट/आउटपुट कीमत
gpt-5.6-terra
batch · long context
openai
API मार्ग उपलब्ध नहीं है
$2.00 (इनपुट > 2,72,000 टोकन) / $9.00 (इनपुट > 2,72,000 टोकन)
gpt-5.6-terra
batch · short context
openai
API मार्ग उपलब्ध नहीं है
$1.00 (इनपुट ≤ 2,72,000 टोकन) / $6.00 (इनपुट ≤ 2,72,000 टोकन)
gpt-5.6-terra
fast · long context
openai
API मार्ग उपलब्ध नहीं है
$8.00 (इनपुट > 2,72,000 टोकन) / $36.00 (इनपुट > 2,72,000 टोकन)
gpt-5.6-terra
fast · short context
openai
API मार्ग उपलब्ध नहीं है
$4.00 (इनपुट ≤ 2,72,000 टोकन) / $24.00 (इनपुट ≤ 2,72,000 टोकन)
gpt-5.6-terra
flex · long context
openai
API मार्ग उपलब्ध नहीं है
$2.00 (इनपुट > 2,72,000 टोकन) / $9.00 (इनपुट > 2,72,000 टोकन)
gpt-5.6-terra
flex · short context
openai
API मार्ग उपलब्ध नहीं है
$1.00 (इनपुट ≤ 2,72,000 टोकन) / $6.00 (इनपुट ≤ 2,72,000 टोकन)
gpt-5.6-terra
standard · long context
openai
API मार्ग उपलब्ध नहीं है
$4.00 (इनपुट > 2,72,000 टोकन) / $18.00 (इनपुट > 2,72,000 टोकन)
gpt-5.6-terra
standard · short context
openai
API मार्ग उपलब्ध नहीं है
$2.00 (इनपुट ≤ 2,72,000 टोकन) / $12.00 (इनपुट ≤ 2,72,000 टोकन)
openai/gpt-5.6-terra-pro
standard
openrouter$2.00 / $12.00
openai/gpt-5.6-terra-pro:batch
batch
openrouter$1.00 / $6.00
  1. · पुष्टि किया गया उपयोग · OpenAI · official articles · Retell uses OpenAI models to help power 100M monthly calls
    अंश
    After a call, Retell uses GPT‑5.6 Terra to analyze the transcript and extract outcomes and other data
  2. · पुष्टि किया गया उपयोग · OpenAI · official articles · How we detect frontier model misalignment
  3. · कैटलॉग में प्रविष्टि · GitHub · openai/openai-node · code
    अंश
    ttps://developers.openai.com/api/docs/deprecations for details and * recommended replacements. */ model: | 'gpt-6-astra' | 'gpt-6.1-sol' | 'gpt-6.1-terra' | 'gpt-6-sol' | 'gpt-6-luna' | 'gpt-5.6-sol' | 'gpt-5.6-terra' | 'gpt-5.6-luna' | 'gpt-5.5' | 'gpt-5.5-2026-04-23' | 'gpt-5.4' | 'gpt-5.4-mini' | 'gpt-5.4-nano' | 'gpt-5.4-mini-2026-03-17' | 'gpt-5.4-nano-2026-03-17' | 'gpt-5.3-chat-latest' | 'gpt-5.2' | 'gpt-5.2-2025-12-11' | 'gpt-5.2-chat-latest' | 'gpt-5.2-pro' | 'gpt-5.2-pro-2025-12-11' | 'gpt-5.1' | 'gpt-5.1-2025-11-13' | 'gpt-5.1-codex' | 'gpt-5.1-mini' | 'gpt-5.1-chat-latest' | 'gpt-5' | 'gpt-5-mini' | 'gpt-5-nano' | 'gpt-5-2025-08-07' | 'gpt-5-mini-2025-08-07' | 'gpt-5-nano-2025-08-07' | 'gpt-5-chat-latest' | 'gpt-4.1' | 'gp
  4. · कैटलॉग में प्रविष्टि · GitHub · openai/codex · code
    अंश
    cfg = ConfigToml { agents: Some(AgentsToml { enabled: Some(false), max_depth: Some(2), default_subagent_model: Some("gpt-5.6-terra".to_string()), default_subagent_reasoning_effort: Some(ReasoningEffort::High), interrupt_message: Some(false), ..Default::default() }), ..Default::default() }; let config = Config::load_from_base_config_with_overrides( cfg, ConfigOverrides::d

    कोड में यह उल्लेख उपयोग में आने वाले मॉडल पहचानकर्ता की पुष्टि नहीं करता।

  5. · कैटलॉग में प्रविष्टि · GitHub · openai/codex · code
    अंश
    se; use codex_protocol::openai_models::WebSearchToolType; use super::BedrockEndpoint; const GPT_5_BEDROCK_CONTEXT_WINDOW: i64 = 272_000; const GPT_5_6_SOL_OPENAI_MODEL_ID: &str = "gpt-5.6-sol"; const GPT_5_6_TERRA_OPENAI_MODEL_ID: &str = "gpt-5.6-terra"; const GPT_5_6_LUNA_OPENAI_MODEL_ID: &str = "gpt-5.6-luna"; const GPT_6_1_SOL_OPENAI_MODEL_ID: &str = "gpt-6.1-sol"; const GPT_6_1_TERRA_OPENAI_MODEL_ID: &str = "gpt-6.1-terra"; const GPT_6_SOL_OPENAI_MODEL_ID: &str = "gpt-6-sol"; const GPT_6_LUNA_OPENAI_MODEL_ID: &str = "gpt-6-luna"; const GPT_6_ASTRA_OPENAI_MODEL_ID: &str = "gpt-6-astra"; const GPT_5_5_OPENAI_MODEL_ID: &str = "gpt-5.5"; pub(crate) fn static_model_catalog() -> ModelsResponse { let catalog = ModelsResponse { models: vec![ bedrock_model( bundled_openai_model(GPT_6_1_SOL_OPENAI_MODEL_ID), AMAZON_BEDROCK_GPT_6_
  6. · कैटलॉग में प्रविष्टि · GitHub · openai/openai-agents-python · code
    अंश
    "gpt-5.4-pro", "gpt-5.4-pro-2026-03-05", "gpt-5.5", "gpt-5.5-2026-04-23", "gpt-5.5-pro", "gpt-5.5-pro-2026-04-23", "gpt-5.6", "gpt-5.6-sol", "gpt-5.6-terra", "gpt-5.6-luna", "gpt-4.1", "gpt-4.1-2025-04-14", "gpt-4.1-mini", "gpt-4.1-mini-2025-04-14", "gpt-4.1-nano", "gpt-4.1-nano-2025-04-14", ), 1_047_576, ), **_model_context_windows( ( "gpt-5", "gpt-5-2025-08-07", "gpt-5-codex", "gpt-5-mini", "gpt-5-mini-2025-08-07", "gpt-5-nano", "gpt-5-nano-2025-08-07", "gpt-5-pro", "gpt-5-pro-2025-10-06", "gpt-5.1", "gpt-5.1-2025-11-13", "gpt-
  7. · कैटलॉग में प्रविष्टि · GitHub · openai/openai-python · code
    अंश
    gth of 512 characters. """ model: Union[ Literal[ "gpt-6-astra", "gpt-6.1-sol", "gpt-6.1-terra", "gpt-6-sol", "gpt-6-luna", "gpt-5.6-sol", "gpt-5.6-terra", "gpt-5.6-luna", "gpt-5.5", "gpt-5.5-2026-04-23", "gpt-5.4", "gpt-5.4-mini", "gpt-5.4-nano", "gpt-5.4-mini-2026-03-17", "gpt-5.4-nano-2026-03-17", "gpt-5.3-chat-latest", "gpt-5.2", "gpt-5.2-2025-12-11", "gpt-5.2-chat-latest", "gpt-5.2-pro", "gpt-5.2-pro-2025-12-11", "gpt-5.1", "gpt-5.1-2025-11-13", "gpt-5.1-codex", "gpt-5.1-mini", "gpt-5.1-chat-latest", "gpt-5", "gpt-5-mini",
  8. · कैटलॉग में प्रविष्टि · GitHub · openai/openai-agents-js · code
    अंश
    .replace(/-\d{4}-\d{2}-\d{2}$/u, ''); return [...new Set([normalized, withoutPinnedDate])]; } const SANDBOX_CONTEXT_WINDOWS_1M = new Set([ 'gpt-6-astra', 'gpt-6-sol', 'gpt-6-luna', 'gpt-6.1-sol', 'gpt-5.6', 'gpt-5.6-sol', 'gpt-5.6-terra', 'gpt-5.6-luna', 'gpt-5.4', 'gpt-5.4-2026-03-05', 'gpt-5.4-pro', 'gpt-5.4-pro-2026-03-05', 'gpt-4.1', 'gpt-4.1-2025-04-14', 'gpt-4.1-mini', 'gpt-4.1-mini-2025-04-14', 'gpt-4.1-nano', 'gpt-4.1-nano-2025-04-14', ]); const SANDBOX_CONTEXT_WINDOWS_400K = new Set([ 'gpt-5', 'gpt-5-codex', 'gpt-5-mini', 'gpt-5-nano', 'gpt-5-pro', 'gpt-5.1', 'gpt-5.1-codex', 'gpt-5.1-codex-max', 'gpt-5.1-codex-mini', 'gpt-5.2', 'gpt-5.2-codex', 'gpt-5.2-codex-cyber', 'gpt-5.2-pro', 'gpt-5.3-codex', 'gpt-5.3-codex-spark', 'gpt-5.4-mini', 'gpt-5.4-nano', ]); const SANDBOX_CONTEXT_WINDOWS_200K = new
  9. · Alex की पोस्ट · Alex Getman
    अंश
    Jev is out, a new AI model from startup TypeSafe AI It is built for fast decision making inside apps. You give it context and possible actions, and it picks the best option with probability and confidence. TypeSafe says Jev reaches GPT 5.6 Terra level on these tasks, responds in 70 to 500ms, and costs $0.042 per 1M input tokens. Output is free. It can route support tickets, score risk, and check AI agent actions.
  10. · Alex की पोस्ट · Alex Getman
    अंश
    🚨 Google released Gemini 3.8 Flash • still $0.75 per 1M input tokens • at the same price, it is noticeably stronger than Gemini 3.7 Flash across almost the entire table • especially big gains in autonomous computer use and complex scientific tasks • beats GPT 5.6 Terra, a model in the same class, on almost every benchmark
  11. · Alex की पोस्ट · Alex Getman
    अंश
    ⚡️ Qwen 3.8 27B beat GPT 5.6 Terra This happened in the AA Agentic Index, a benchmark that tests how well models handle agentic tasks. And you can run Qwen 3.8 27B locally on a single RTX 3090.
  12. · Alex की पोस्ट · Alex Getman
    अंश
    Very few people know this, but Muse Spark 1.2 might be the best value model on the market right now. Its intelligence is around GPT-5.6 Terra. But if you use Muse Code and agree to code analysis through the Contributor tier, the price drops 10–20x. So you basically get Terra-level intelligence at Luna-level cost.
  13. · Alex की पोस्ट · Alex Getman
    अंश
    ⚡️ Alibaba released Qwen 3.8 Max The new 2.4T parameter flagship benchmarks in the same league as GPT-5.6 Sol, Claude Opus 4.8 and Fable 5. API pricing is $2/M input and $6/M output, roughly half the cost of GPT-5.6 Terra and Claude Sonnet. Now it’s up to users to see whether Qwen can beat DeepSeek-V4-Flash and GPT-5.6 Luna on price to performance.
  14. · Alex की पोस्ट · Alex Getman
    अंश
    ⚡️ RELEASE: KIMI K3 Moonshot just dropped its new flagship: 2.8T parameters, a 1M-token context window, native vision, and a focus on large projects, coding, games, and 3D. Full weights are expected in the next few days. API: $3 / $15 per million input/output tokens. Pricing-wise, that puts it around Sonnet 5 or GPT-5.6 Terra, while Moonshot’s own benchmarks have it taking shots at Opus 4.8 and Sol. So basically: Opus-class performance at Sonnet pricing. You can already try it for free on the Kimi website or through Kimi Code CLI.
  15. · Alex की पोस्ट · Alex Getman
    अंश
    Grok 4.5: a new competitor to GPT and Claude Posting this a little late, but I prepared something interesting. Grok 4.5 is temporarily available to test for free in Grok Build and Cursor. The model runs at around 80 tokens per second, supports a context window of up to 500,000 tokens, and costs $2 per million input tokens and $6 per million output tokens. According to Musk, Grok 4.5 was trained from scratch on SpaceXAI’s own foundation and is not built on top of Kimi like Composer. In terms of quality, Grok 4.5 comes close to GPT-5.6 Terra, while its pricing is closer to Luna. Among Anthropic models, it sits between Haiku and Sonnet, making it especially attractive in terms of price-to-pe

संकेत 2

विनिर्देश

GPT-5.6 Terra, OpenAI का AI मॉडल है। रिलीज़ की तारीख: 2026-07-09। कॉन्टेक्स्ट विंडो 10,50,000 टोकन है। अधिकतम आउटपुट 1,28,000 टोकन है। प्रति दस लाख टोकन की कीमत इनपुट के लिए $2.00 और आउटपुट के लिए $12.00 है।

संदर्भ विंडो
10,50,000
अधिकतम आउटपुट
1,28,000
इनपुट
टेक्स्ट · चित्र
आउटपुट
टेक्स्ट
इनपुट · USD / दस लाख टोकन
$2.00
आउटपुट · USD / दस लाख टोकन
$12.00
कैश इनपुट · USD / दस लाख टोकन
$0.20

प्रश्न

GPT-5.6 Terra की संदर्भ विंडो कितनी है?

कॉन्टेक्स्ट विंडो 10,50,000 टोकन है। अधिकतम आउटपुट 1,28,000 टोकन है।

GPT-5.6 Terra की कीमत कितनी है?

प्रति दस लाख टोकन की कीमत इनपुट के लिए $2.00 और आउटपुट के लिए $12.00 है। कैश इनपुट की कीमत प्रति दस लाख टोकन $0.20 है।

GPT-5.6 Terra कब जारी हुआ?

2026-07-09 को।