26 अक्टूबर 2026 को OpenAI ने GPT-6.1 Terra लॉन्च किया। API में इसकी कीमत प्रति 10 लाख इनपुट टोकन 1 डॉलर और प्रति 10 लाख आउटपुट टोकन 5 डॉलर है, यानी 3.75 SAR और 18.75 SAR: यह GPT-6.1 Sol की आधी कीमत है और GPT-5.6 Terra की भी आधी, जिसकी जगह यह ले रहा है। व्यावहारिक निष्कर्ष: अगर आपकी कंपनी दोहराए जाने वाले काम को ऑटोमेट करना चाहती है, जैसे आने वाले इनवॉइस पढ़कर अकाउंटिंग सिस्टम में दर्ज करना या फ़ॉर्म भरना, तो Terra नया बीच का विकल्प है; बहुत सरल कामों के लिए Luna दस गुना सस्ता है, और जटिल कोडिंग के लिए Sol और Astra ही सही विकल्प हैं। हर महीने 10,000 इनवॉइस के मोटे हिसाब में ख़र्च Sol के साथ लगभग 412 SAR से घटकर Terra के साथ लगभग 206 SAR रह जाता है। यह लेख हमारी पिछली तुलना GPT-6 Astra, Sol और Luna में नया स्तर जोड़ता है।

OpenAI ने क्या घोषित किया, आँकड़ों में

  • कीमत: प्रति 10 लाख इनपुट टोकन 1 डॉलर, कैश्ड इनपुट के लिए 0.05 डॉलर और प्रति 10 लाख आउटपुट टोकन 5 डॉलर। बैच प्रोसेसिंग इसकी आधी कीमत पर होती है।
  • कीमतों की तुलना: GPT-6.1 Sol की कीमत 2 और 10 डॉलर, GPT-5.6 Terra की 2 और 12 डॉलर, और GPT-6 Luna की 0.10 और 0.50 डॉलर है।
  • ग़लतियाँ: मॉडल को ग़लती में फँसाने के लिए बनाए गए प्रॉम्प्ट वाले OpenAI के आंतरिक परीक्षण में, कम तर्क-प्रयास पर त्रुटि दर GPT-5.6 Terra के 53.6% से घटकर 16.7% हो गई, और अधिकतम प्रयास पर 4.3%।
  • कोडिंग: अधिकतम प्रयास पर यह Terminal-Bench 4.0 के 50.3% काम हल करता है, जबकि पिछला संस्करण 21.5% करता था; OpenAI साफ़ कहता है कि सबसे कठिन कोडिंग कामों के लिए Sol और Astra बेहतर विकल्प बने रहेंगे।
  • कंप्यूटर का उपयोग: Agents' Last Exam पर यह GPT-5.6 Terra से 15 प्रतिशत अंक ज़्यादा स्कोर करता है, लगभग एक-तिहाई लागत पर, और OpenAI के अनुसार यह Astra और Sol से तीन गुना से भी ज़्यादा तेज़ी से काम पूरा करता है।
  • विशेषताएँ: 1,050,000 टोकन की कॉन्टेक्स्ट विंडो, अधिकतम 128,000 आउटपुट टोकन, टेक्स्ट और इमेज इनपुट, और 1 जून 2026 तक की जानकारी।

ये आँकड़े OpenAI के अपने परीक्षणों से हैं। इन्हें प्रोडक्ट शीट की तरह पढ़ें: पहले क्या परखना है इसका संकेत, अंतिम फ़ैसला नहीं।

Sol vs Terra vs Luna: हर एक का अंतर एक पंक्ति में

  • Luna: सबसे सस्ता, बड़ी मात्रा वाले केंद्रित कामों के लिए, जैसे वर्गीकरण, छोटे संदेशों का सार और साफ़ टेक्स्ट से एक-दो फ़ील्ड निकालना।
  • Terra: नया बीच का स्तर, स्क्रीन पर होने वाले ऑफ़िस के काम के लिए बना: इनवॉइस और ड्रॉइंग पढ़ना, फ़ॉर्म भरना, प्रस्ताव और पत्राचार लिखना।
  • Sol: जटिल कोडिंग और गहरी तर्कशक्ति वाले पेशेवर काम के लिए, Terra से दोगुनी कीमत पर।
  • Astra: सबसे सक्षम और सबसे महँगा, उन कामों के लिए जिन्हें कोई और नहीं संभाल सकता।

हर महीने कितना भुगतान करेंगे? 10,000 इनवॉइस का उदाहरण

मान लीजिए आपकी कंपनी को हर महीने 10,000 इनवॉइस मिलते हैं, और हर इनवॉइस निर्देशों सहित लगभग 3,000 इनपुट टोकन और 500 आउटपुट टोकन लेता है। कुल मिलाकर 30 मिलियन इनपुट टोकन और 5 मिलियन आउटपुट टोकन:

  • GPT-6.1 Terra: 55 डॉलर, लगभग 206 SAR, और अगर नतीजा तुरंत नहीं चाहिए तो बैच प्रोसेसिंग से लगभग 103 SAR।
  • GPT-6.1 Sol: 110 डॉलर, लगभग 412 SAR।
  • GPT-5.6 Terra: 120 डॉलर, यानी 450 SAR।
  • GPT-6 Luna: 5.50 डॉलर, लगभग 21 SAR।

यह 1 डॉलर = 3.75 SAR की दर पर एक उदाहरण के तौर पर किया गया हिसाब है; असली टोकन संख्या इनवॉइस की इमेज की गुणवत्ता और आपके निर्देशों की लंबाई पर निर्भर करती है। सही फ़ैसला तालिका से नहीं, परीक्षण से आता है: अपने आर्काइव के 100 असली इनवॉइस Luna और Terra दोनों से चलाएँ, और कुल राशि, सप्लायर नंबर और तारीख़ में ग़लतियों की तुलना करें। अगर Luna पर्याप्त सटीक है तो आपने 90% बचाया; नहीं तो Terra उचित न्यूनतम विकल्प है।

ChatGPT में यह कहाँ मिलेगा

OpenAI की घोषणा के अनुसार, यह मॉडल लॉन्च के दिन से ChatGPT Work और Codex में Plus, Pro, Enterprise और Edu सब्सक्राइबर्स के लिए उपलब्ध है, और डेवलपर्स के लिए API में gpt-6.1-terra नाम से। OpenAI कहता है कि उसी प्लान की सीमा में Terra के साथ Sol या Astra की तुलना में ज़्यादा काम हो जाते हैं। अगर आपकी टीम ChatGPT Work की सीमा जल्दी ख़त्म कर देती है, तो रोज़मर्रा के कामों के लिए Terra को डिफ़ॉल्ट बनाएँ।

अपने सिस्टम को Terra पर ले जाने से पहले तीन कदम

  1. अपने डेटा पर परखें: प्रकाशित बेंचमार्क पर भरोसा न करें; त्रुटि दर मापने के लिए 100 असली दस्तावेज़ों का नमूना काफ़ी है।
  2. व्यक्तिगत डेटा की समीक्षा करें: इनवॉइस और फ़ॉर्म में नाम, फ़ोन नंबर और पते होते हैं, और इन्हें सऊदी अरब से बाहर के सर्वरों पर भेजना SDAIA के व्यक्तिगत डेटा संरक्षण कानून (PDPL) और देश से बाहर डेटा भेजने संबंधी उसके नियमों के अधीन है। भेजने से पहले वह जानकारी छिपा दें जिसकी मॉडल को ज़रूरत नहीं है।
  3. अहम मामलों के लिए इंसानी समीक्षक रखें: तय राशि से ऊपर के या कम भरोसे वाले इनवॉइस किसी कर्मचारी को भेजें; सबसे अच्छी स्थिति में भी 4.3% त्रुटि दर शून्य नहीं है।

Origami का नज़रिया

आधी कीमत का मतलब यह नहीं कि हर जगह मॉडल बदल दिया जाए। हम जो प्रोजेक्ट बनाते हैं उनमें काम बाँटते हैं: छँटाई और वर्गीकरण के लिए Luna, दस्तावेज़ पढ़ने और सिस्टम में डेटा भरने के लिए Terra, और Sol सिर्फ़ वहाँ जहाँ तर्क को सचमुच गहराई चाहिए। हम सिस्टम ऐसे डिज़ाइन करते हैं कि मॉडल का नाम एक ही सेटिंग से बदला जा सके, क्योंकि OpenAI ने चार महीनों में तीन पीढ़ियाँ जारी की हैं। अगर आप अपनी कंपनी में इनवॉइस या फ़ॉर्म को पहले से तय लागत पर ऑटोमेट करना चाहते हैं, तो हमसे संपर्क करें, और हम किसी भी प्रतिबद्धता से पहले आपके दस्तावेज़ों के नमूने पर लागत मापेंगे। अगर आप छोटे मॉडलों की तुलना कर रहे हैं, तो हमारी तुलना Claude Haiku 5.5 या GPT-6 Luna भी देखें।

स्रोत