OpenAI
GPT 5.6
gpt-5.6-terra
OpenAI-Modellreihe in gestaffelten Größenklassen (Sol/Terra/Luna), spezialisiert auf Coding, komplexes Reasoning und Cybersicherheit, auswählbar entlang der Leistungs- und Kostenkurve
- Kontextfenster
- 1,050,000
- Eingabe
- Max. Ausgabe
- 128,000 Tokens
- Wissensstand
- 2026-02
Preise
gpt-5.6-terra /1M tokens
| Spezifikationen | Einzelpreis |
|---|---|
| Eingabe | $0.500 |
| Zwischengespeicherte Eingabe | $0.050 |
| Ausgabe | $3.000 |
| Cache-Schreiben (5 Min.) | $0.625 |
gpt-5.6-terra @azure /1M tokens
| Spezifikationen | Einzelpreis |
|---|---|
| Eingabe | $1.6387 |
| Zwischengespeicherte Eingabe | $0.1639 |
| Ausgabe | $9.832 |
| Cache-Schreiben (5 Min.) | $2.0484 |
Überblick
Kurzbeschreibung der Positionierung
Ein ausgewogenes Textmodell aus der GPT-5.6-Serie, das einen Mittelweg zwischen Leistung und Kosten wählt. Es richtet sich an Aufgaben wie Coding, komplexes Reasoning und Agent-Workflows und eignet sich für Entwickler, die bei kontrollierten Token-Kosten Spitzenleistung erzielen möchten. Über die einheitliche Schnittstelle von HiAPI.ai wird es token-basiert abgerechnet und lässt sich als universelles Textmodell in alltäglichen Produktions- und Versuchsabläufen einsetzen.
Zentrale Highlights
- Ausgewogene Stufe innerhalb der Serie – balanciert Leistung und Kosten zwischen Sol und Luna und eignet sich für die meisten gängigen Textaufgaben.
- Hohe Output-Token-Effizienz – laut Hersteller wird bei gleichem Token-Budget eine stärkere Leistung erreicht, was die Kosten langlaufender Aufgaben begrenzt.
- Schwerpunkt auf Coding und Sicherheitsabwehr – die Serie erzielt Spitzenwerte in Coding- und Cybersicherheits-Benchmarks; Terra kann solche Textaufgaben übernehmen.
Fähigkeitsbeschreibung
Komplexes Reasoning und Coding: Bewältigt mehrstufiges Reasoning sowie Anfragen zu Codegenerierung und -prüfung und liefert Ausgaben, die sich direkt als Entwürfe und Korrekturvorschläge in Entwicklungsprozessen verwenden lassen.
Ausführung von Agent-Workflows: Unterstützt textzentrierte agentische Aufgabenorchestrierung und eignet sich als Entscheidungs- und Generierungsknoten in automatisierten Abläufen.
Unterstützung der Sicherheitsabwehr: Einsetzbar für defensive Textanalysen wie Threat Modeling, Schwachstellenerkennung und Patch-Vorschläge – mit Fokus auf Erkennen und Beheben statt auf Angriff.
Unterstützung wissenschaftlicher Abläufe: Hilft bei der Eingrenzung von Ursachen fehlgeschlagener Experimente, bei der Interpretation von Ergebnissen und bei der Optimierung von Beschreibungen des Trainingsablaufs; geeignet für Forschungs- und Engineering-Dokumentation.
Anwendungsszenarien
- Coding und Review in Softwareteams – Eingabe von Codeausschnitten und Anforderungsbeschreibungen, Ausgabe von Implementierungsentwürfen, Review-Anmerkungen und Vorschlägen zur Fehlerbehebung für die tägliche Entwicklungszusammenarbeit.
- Defensive Analyse in Sicherheitsteams – Eingabe von Schwachstellenhinweisen und Code, Ausgabe von Texten zu Threat Modeling und Patch-Lösungen für Blue-Team-Übungen und Behebungsprozesse.
- Experimentunterstützung für Forschende – Eingabe von Versuchskonfigurationen und -ergebnissen, Ausgabe von Ursachenanalysen und Optimierungsvorschlägen für die Dokumentation von Forschungsiterationen.
- Kostensensible Produktions-Textaufgaben – Übernahme von Batch-Textgenerierung und Dialogen auf der ausgewogenen Stufe, Ausgabe strukturierter Textassets für Geschäftsautomatisierungsprozesse.
Einschränkungen und Auswahlempfehlungen
In den Bereichen Cybersicherheit und Biologie wird die Critical-Schwelle nicht erreicht; die Sicherheitsfähigkeiten konzentrieren sich auf das Erkennen und Beheben von Schwachstellen und können noch keine durchgängigen autonomen Angriffe zuverlässig ausführen. Wenn höchste Leistung gefordert ist, kommt Sol aus derselben Serie in Betracht; steht niedrige Latenz und geringe Kosten im Vordergrund, eher Luna. Die vorhandenen Fähigkeitsbeschreibungen stammen überwiegend aus Veröffentlichungsmaterialien, langfristige Bewertungen durch Dritte sind begrenzt; daher empfiehlt sich in kritischen Szenarien zunächst eine Validierung im kleinen Maßstab.
Neuigkeiten
Changelog ansehen →- Neues Modell gpt-5.6-luna ist verfügbar
- Neues Modell gpt-5.6-sol Modell jetzt verfügbar
- Neues Modell Neues Modell gpt-5.6-terra ist online
Artikel
Alle Artikel ansehen →-
Benutzerhandbuch
gpt-5.6-terra Einstiegsleitfaden: Fähigkeitsgrenzen, token-basierte Kostenkontrolle und Integrationspraxis
Checkliste für Integrationsentscheidungen und Engineering-Praxis für Entwickler
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Tutorial
gpt-5.6-terra 实战指南:5 个高价值文本应用场景与落地要点
从场景选择到接入要点,用文本模型解决真实业务问题
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Vergleichstest
gpt-5.6-terra im Quervergleich: Wie man同类-Modelle auswählt, migriert und Kosten kontrolliert
Von Fähigkeitsgrenzen über Preisstruktur bis zur Migrations-Checkliste – ein umsetzbares Auswahlverfahren für Engineering-Teams
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