Alex Getmanสัญญาณ AI ก่อนใคร

GPT-5.6 Terra

OpenAI

เปิดตัวแล้ว อัปเดต
หน้าต่างบริบท
1M
1,050,000 โทเค็น
เอาต์พุตสูงสุด
128K
128,000 โทเค็น
อินพุต / เอาต์พุต
ข้อความ, ภาพ → ข้อความ

ราคา API

USD / หนึ่งล้านโทเค็น

อินพุตเอาต์พุตอินพุตที่แคชไว้
  • $2.00
openrouter
  • $12.00
openrouter
  • $0.20
openrouter

ลำดับเวลา

  1. · เข้าถึงผ่าน API ได้ · ลิงก์หลักฐาน
ราคาอินพุต / เอาต์พุต · USD / หนึ่งล้านโทเค็น
โมเดลลิงก์หลักฐานราคาอินพุต / เอาต์พุต
gpt-5.6-terra
batch · long context
openai
เส้นทาง API ไม่พร้อมใช้งาน
$2.00 (อินพุต > 272,000 โทเค็น) / $9.00 (อินพุต > 272,000 โทเค็น)
gpt-5.6-terra
batch · short context
openai
เส้นทาง API ไม่พร้อมใช้งาน
$1.00 (อินพุต ≤ 272,000 โทเค็น) / $6.00 (อินพุต ≤ 272,000 โทเค็น)
gpt-5.6-terra
fast · long context
openai
เส้นทาง API ไม่พร้อมใช้งาน
$8.00 (อินพุต > 272,000 โทเค็น) / $36.00 (อินพุต > 272,000 โทเค็น)
gpt-5.6-terra
fast · short context
openai
เส้นทาง API ไม่พร้อมใช้งาน
$4.00 (อินพุต ≤ 272,000 โทเค็น) / $24.00 (อินพุต ≤ 272,000 โทเค็น)
gpt-5.6-terra
flex · long context
openai
เส้นทาง API ไม่พร้อมใช้งาน
$2.00 (อินพุต > 272,000 โทเค็น) / $9.00 (อินพุต > 272,000 โทเค็น)
gpt-5.6-terra
flex · short context
openai
เส้นทาง API ไม่พร้อมใช้งาน
$1.00 (อินพุต ≤ 272,000 โทเค็น) / $6.00 (อินพุต ≤ 272,000 โทเค็น)
gpt-5.6-terra
standard · long context
openai
เส้นทาง API ไม่พร้อมใช้งาน
$4.00 (อินพุต > 272,000 โทเค็น) / $18.00 (อินพุต > 272,000 โทเค็น)
gpt-5.6-terra
standard · short context
openai
เส้นทาง API ไม่พร้อมใช้งาน
$2.00 (อินพุต ≤ 272,000 โทเค็น) / $12.00 (อินพุต ≤ 272,000 โทเค็น)
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. · ยืนยันการใช้งานแล้ว · OpenAI · official articles · Retell uses OpenAI models to help power 100M monthly calls
    ข้อความที่คัดมา
    After a call, Retell uses GPT‑5.6 Terra to analyze the transcript and extract outcomes and other data
  2. · ยืนยันการใช้งานแล้ว · OpenAI · official articles · How we detect frontier model misalignment
  3. · รายการในแค็ตตาล็อก · GitHub · openai/openai-node · code
    ข้อความที่คัดมา
    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. · รายการในแค็ตตาล็อก · GitHub · openai/codex · code
    ข้อความที่คัดมา
    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

    การอ้างอิงในโค้ดนี้ไม่ได้ยืนยันว่ามีการใช้ตัวระบุโมเดลนี้จริง

  5. · รายการในแค็ตตาล็อก · GitHub · openai/codex · code
    ข้อความที่คัดมา
    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. · รายการในแค็ตตาล็อก · GitHub · openai/openai-agents-python · code
    ข้อความที่คัดมา
    "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. · รายการในแค็ตตาล็อก · GitHub · openai/openai-python · code
    ข้อความที่คัดมา
    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. · รายการในแค็ตตาล็อก · GitHub · openai/openai-agents-js · code
    ข้อความที่คัดมา
    .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. · โพสต์ของ Alex · Alex Getman
    ข้อความที่คัดมา
    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. · โพสต์ของ Alex · Alex Getman
    ข้อความที่คัดมา
    🚨 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. · โพสต์ของ Alex · Alex Getman
    ข้อความที่คัดมา
    ⚡️ 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. · โพสต์ของ Alex · Alex Getman
    ข้อความที่คัดมา
    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. · โพสต์ของ Alex · Alex Getman
    ข้อความที่คัดมา
    ⚡️ 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. · โพสต์ของ Alex · Alex Getman
    ข้อความที่คัดมา
    ⚡️ 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. · โพสต์ของ Alex · Alex Getman
    ข้อความที่คัดมา
    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

สัญญาณ 2

ข้อมูลจำเพาะ

GPT-5.6 Terra เป็นโมเดลจาก OpenAI เปิดตัวเมื่อ 2026-07-09 หน้าต่างบริบทมีขนาด 1,050,000 โทเค็น เอาต์พุตสูงสุดคือ 128,000 โทเค็น ราคาอยู่ที่ $2.00 ต่อหนึ่งล้านโทเค็นอินพุต และ $12.00 ต่อหนึ่งล้านโทเค็นเอาต์พุต

หน้าต่างบริบท
1,050,000
เอาต์พุตสูงสุด
128,000
อินพุต
ข้อความ · ภาพ
เอาต์พุต
ข้อความ
อินพุต · USD / หนึ่งล้านโทเค็น
$2.00
เอาต์พุต · USD / หนึ่งล้านโทเค็น
$12.00
อินพุตที่แคชไว้ · USD / หนึ่งล้านโทเค็น
$0.20

คำถาม

หน้าต่างบริบทของ GPT-5.6 Terra มีขนาดเท่าไร?

หน้าต่างบริบทมีขนาด 1,050,000 โทเค็น เอาต์พุตสูงสุดคือ 128,000 โทเค็น

GPT-5.6 Terra ราคาเท่าไร?

ราคาอยู่ที่ $2.00 ต่อหนึ่งล้านโทเค็นอินพุต และ $12.00 ต่อหนึ่งล้านโทเค็นเอาต์พุต อินพุตที่แคชไว้มีราคา $0.20 ต่อหนึ่งล้านโทเค็น

GPT-5.6 Terra เปิดตัวเมื่อไร?

เมื่อ 2026-07-09