GPT-5.6 Terra ist die ausgewogene Mittelstufe von OpenAIs GPT-5.6-Familie, auf seiner Modellseite beschrieben als das GPT-5.6-Modell, das Intelligenz und Kosten ausbalanciert; OpenAI positioniert es für Business-Aufgaben mit hohem Volumen wie Kundensupport, interne Werkzeuge und Dokumentenanalyse und ordnet es preislich unterhalb des Flaggschiffs ein.
- Eingabe
- Text Bild $2.5/M
- Ausgabe
- Text $15/M
- Cache-Read
- $0.25/M
- Kontext
- 1.1M
- vs. GPT-4o
- ~50% günstiger
- Knowledge Cutoff
- 2026-02
Benchmarks
Herstellerangaben: Alibaba (Qwen) Anthropic ByteDance DeepSeek Google MiniMax Moonshot OpenAI Tencent Z.ai
Preis im Vergleich
Preisposition unter 60 vergleichbaren Modellen
Der Balken zeigt, wo der Preis dieses Modells unter allen Modellen derselben Art auf Synthorai liegt. An beiden Enden stehen das günstigste und das teuerste Modell. Es sind Grundpreise; Rabatte für Batch, Region und Cache-Schreibvorgänge stehen auf der Preisseite.
Spezifikationen & Limits
Tokens
| Kontextfenster (Herstellerangabe) | 1.050.000 |
|---|---|
| Max. Output (Anbieter-Spezifikation) | 128.000 |
| Knowledge Cutoff | 2026-02 |
Prompt Caching
| Modus | automatisch |
|---|---|
| Min. Präfix | 1.024 |
| Lebensdauer | 5-10 Min., bis zu 1 Std. |
Thinking
| Anbieter-Parameter | reasoning.effort |
|---|---|
| Zulässige Werte | none · low · medium · high · xhigh · max |
| Standardwert | medium gilt, wenn die Anfrage nichts angibt |
| Abschaltbar | Ja |
| Thinking-Verhalten | Die Responses API nimmt zusätzlich reasoning.mode entgegen, entweder standard (der Standardwert) oder pro; mode und effort sind voneinander unabhängige Regler. |
| Parameter | reasoning_effort |
| Werte | minimal · low · medium · high die Parameteroberfläche des Gateways - das Anbieter-Mapping oben gilt |
Modell
| Modalitäten | Text + Bild → Text |
|---|
- Mittlere Stufe für Workloads, die Intelligenz und Kosten ausbalancieren
- OpenAI positioniert es für Business-Aufgaben mit hohem Volumen zu einem niedrigeren Preis als das Flaggschiff
- 1.05M Kontext / 128k max. Output
- Prompts über 272k Input-Token werden mit 2x Input / 1,5x Output abgerechnet
Ein Prompt, gemessen über das Gateway
GPT-5.6 Terra bestanden · 3 sentences
Enabling reasoning makes the model generate additional internal analysis tokens and perform more computation before producing the final answer, increasing usage per request. Those extra tokens are billed like other model output or are reflected in higher-priced reasoning-model rates, so even unchanged user traffic can cost substantially more. The bill doubled because average cost per request rose, likely from longer reasoning traces, more complex model routing, or both.
Ausgabe 120 tok (+31 Denken) Latenz 2.4 s
Befolgen der Anweisung (genau drei Sätze - abzählbar), Zuschnitt auf das Publikum (CFO-Register), und die Abrechnungslücke durch verstecktes Denken, die die Token-Zähler unten offenlegen.
GPT-5.6 Terra bestanden · 8/8 cases
```python def longest_run(xs): if not xs: return 0 best = 1 cur = 1 for i in range(1, len(xs)): if xs[i] == xs[i - 1]: cur += 1 else: cur = 1 best = max(best, cur) return best ``` The bug is that `cur` and `best` were counting adjacent *matches* rather than the number of items in a run: a run of one item has zero matching adjacent pairs, and a run of length `n` has only `n - 1` such pairs. Initializing both counters to `1` for a nonempty list and resetting `cur` to `1` when the value changes makes them represent actual run lengths. Updating `best` on every iteration also ensures a run that continues through the final element is included.
Ausgabe 196 tok Latenz 2.6 s
Ob der Fix tatsächlich korrekt ist (ausführbar), die Dichte der Erklärung, und die Token-Effizienz bei einer klar begrenzten Aufgabe.
GPT-5.6 Terra bestanden · 5/5 fields, guidance "withheld pending the Q4 close"
{"company":"Meridian Robotics","quarter":"September quarter","revenue_usd_m":412,"growth_pct":null,"guidance":"withheld pending the Q4 close"}
Ausgabe 149 tok (+103 Denken) Latenz 2.3 s
Schema-Treue (keine erfundenen Felder), Halluzinationsdruck (guidance wird ausdrücklich zurückgehalten), und Unterschiede im Pfad für strukturierte Ausgabe.
GPT-5.6 Terra bestanden · 120 words, 0 banned, 1 question
Today, our API gateway introduces cross-provider prompt caching, reducing repeated token processing while preserving your existing model routing. Teams can store reusable system prompts, policy blocks, and long context prefixes once, then serve them to supported providers with consistent cache keys and observability. The feature tracks hit rates, latency savings, and estimated cost reductions in the dashboard you already use for requests. Why pay to recompute identical context on every call? Configure cache policies by route, tenant, model, or TTL, and fall back automatically when a provider lacks compatible caching. Built-in controls help protect sensitive data through encryption, regional settings, and explicit expiration. Start with a single endpoint, compare results across providers, and scale prompt reuse without rewriting application logic.
Ausgabe 631 tok (+475 Denken) Latenz 6.0 s
Einhaltung der Vorgaben (Wortbudget, Liste verbotener Wörter, die eine Frage), Stil-Fingerabdruck, und Längensteuerung.
GPT-5.6 Terra in 30 Sekunden nutzen
OpenAI-kompatibel: Tauschen Sie die base_url, behalten Sie Ihr SDK. POST /v1/chat/completions
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://synthorai.io/v1",
api_key="sk-syn-...",
)
resp = client.chat.completions.create(
model="gpt-5.6-terra",
messages=[{"role": "user", "content": "Summarize this diff"}],
reasoning_effort="medium",
)
print(resp.choices[0].message.content)import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({
baseURL: "https://synthorai.io/v1",
apiKey: "sk-syn-...",
});
const resp = await client.chat.completions.create({
model: "gpt-5.6-terra",
messages: [{ role: "user", content: "Summarize this diff" }],
reasoning_effort: "medium",
});
console.log(resp.choices[0].message.content);curl https://synthorai.io/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer sk-syn-..." \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "gpt-5.6-terra",
"messages": [{"role": "user", "content": "Hello"}],
"reasoning_effort": "medium"
}'package main
import (
"context"
"fmt"
"github.com/openai/openai-go/v3"
"github.com/openai/openai-go/v3/option"
)
func main() {
client := openai.NewClient(
option.WithBaseURL("https://synthorai.io/v1"),
option.WithAPIKey("sk-syn-..."),
)
resp, _ := client.Chat.Completions.New(context.TODO(), openai.ChatCompletionNewParams{
Model: "gpt-5.6-terra",
Messages: []openai.ChatCompletionMessageParamUnion{
openai.UserMessage("Summarize this diff"),
},
ReasoningEffort: openai.ReasoningEffortMedium,
})
fmt.Println(resp.Choices[0].Message.Content)
}import com.openai.client.OpenAIClient;
import com.openai.client.okhttp.OpenAIOkHttpClient;
import com.openai.models.chat.completions.*;
import com.openai.models.ReasoningEffort;
OpenAIClient client = OpenAIOkHttpClient.builder()
.baseUrl("https://synthorai.io/v1")
.apiKey("sk-syn-...")
.build();
ChatCompletion resp = client.chat().completions().create(
ChatCompletionCreateParams.builder()
.model("gpt-5.6-terra")
.addUserMessage("Summarize this diff")
.reasoningEffort(ReasoningEffort.MEDIUM)
.build());
System.out.println(resp.choices().get(0).message().content().orElse(""));Über GPT-5.6 Terra
- OpenAIs eigene Stufenzuordnung sagt, dass Terra in etwa der Mini-Modellstufe früherer GPT-5-Familien entspricht, und sein Auswahlleitfaden empfiehlt es, wenn man starke Leistung zu einem niedrigeren Preis als beim Flaggschiff will.
- Es teilt das Kontextfenster der Familie von 1.050.000 Token (Herstellerangabe), maximal 128K Output-Token, Bildeingabe, Unterstützung für Reasoning-Token und die gehostete Tool-Suite von der Websuche bis zu Computer Use und MCP, mit einem Knowledge Cutoff im Februar 2026.
- Der Reasoning-Aufwand steht bei Weglassen standardmäßig auf medium und reicht bis zur neuen Stufe max der Generation; der pro-Modus der Responses API und die Beta-Orchestrierung von Subagenten sind hier wie überall in GPT-5.6 verfügbar.
- Gecachte Eingaben kosten ein Zehntel des Listen-Inputs, Cache-Schreibvorgänge 1,25x, und Prompts über 272K Input-Token werden für die gesamte Anfrage mit 2x Input und 1,5x Output abgerechnet.
- Für Teams, die GPT-5.5 als Standard eingeführt haben, ist Terra der direkte günstigere Ersatz.
- Auf Synthorai sitzt GPT-5.6 Terra hinter derselben OpenAI-kompatiblen API wie der Rest der Flotte.
FAQ
Lässt sich die GPT-5.6 Terra API kostenlos testen?
Ja, neue Konten erhalten 10 Test-Calls und bis zu $1 kostenloses Guthaben, keine Kreditkarte erforderlich. Bei $2.5/M Input-Tokens deckt allein dieses Guthaben rund 49 Requests mit je ~8K Tokens gegen GPT-5.6 Terra ab.
Worin ist GPT-5.6 Terra am besten?
Mit GPT-5.5 konkurrenzfähige Leistung bei 2x niedrigeren Kosten; gebaut für Business-Workloads mit hohem Volumen; voller 1.050.000-Token-Kontext und gehostete Tools. Das vollständige Bild finden Sie im Über-Abschnitt, direkt aus den offiziellen Release Notes des Anbieters.
Was kostet GPT-5.6 Terra?
GPT-5.6 Terra kostet auf Synthorai $2.5 pro Million Input-Tokens und $15 pro Million Output-Tokens. Das ist der Listenpreis des Anbieters, ohne Plattform-Aufschlag. Gecachte Input-Tokens werden mit $0.25/M abgerechnet.
Unterstützt GPT-5.6 Terra Prompt-Caching?
Ja, automatisch: Über OpenAI ausgelieferte Prompts werden ohne Codeänderungen gecacht. Gecachte Input-Tokens werden mit $0.25/M statt $2.5/M (ungecacht) abgerechnet; Prompts brauchen ein stabiles Präfix von 1,024 Tokens, um gecacht zu werden (TTL 5-10 Min., bis zu 1 Std.). Prompt-Caching-Guide →
Wie erhalte ich Zugang zu GPT-5.6 Terra?
Richten Sie Ihr vorhandenes OpenAI SDK auf base_url="https://synthorai.io/v1", setzen Sie model="gpt-5.6-terra", fertig. Ein API-Key deckt jedes Modell auf dem Gateway ab.
Wo liegt der Knowledge Cutoff von GPT-5.6 Terra?
Der Knowledge Cutoff von GPT-5.6 Terra liegt bei 2026-02, laut offizieller Dokumentation des Anbieters (Stand: 2026-07-10).
Verwandte Modelle
Vergleichen
Jeder Wert auf dieser Seite ist aus der Dokumentation des Anbieters übernommen, oben verlinkt, und trägt das Datum der Prüfung. Preise werden über den gesamten Katalog verglichen; Spezifikationswerte, die Anbieter unterschiedlich definieren, werden mit benanntem Unterschied gezeigt statt grafisch verglichen. Nichts hier wird von uns gemessen, und nichts wird bewertet.