شرح GPT-6.1 Terra: الأسعار وطريقة الاستخدام والفرق عن Claude Opus 5.5

في 26 أكتوبر، أطلقت OpenAI نموذج GPT-6.1 Terra، واسمه في الـ API هو gpt-6.1-terra.

عندما كتبت عن GPT-6.1 Sol في مطلع أكتوبر، لم يكن في سلسلة 6.1 سوى نموذج واحد هو Sol. الآن انضم إليه Terra، وسعره بالضبط نصف سعر Sol.

في هذه التدوينة سأشرح Terra بوضوح: ما موقعه، ومواصفاته وأسعاره، وأين يمكن استخدامه، وكيف تستدعيه عبر الـ API، وما المطبات التي قد تقع فيها، ثم أختم بمقارنته مع Claude Opus 5.5 وكيف تختار بينهما.

أولًا: أين يقع Terra ضمن عائلة نماذج OpenAI

تنقسم نماذج OpenAI حاليًا إلى أربع فئات حسب الحجم، من الأرخص إلى الأقوى:

الفئة	النموذج الحالي	الموقع
Luna	GPT-6 Luna	الأرخص، مناسب للاستخراج والتصنيف والمعالجة الدفعية
Terra	GPT-6.1 Terra	ثاني أرخص نموذج، سريع، ويتفوق في فهم الصور وتشغيل الحاسوب والكتابة
Sol	GPT-6.1 Sol	النموذج الأساسي للعمل اليومي
Astra	GPT-6 Astra	الأقوى والأغلى

يخلف Terra نموذج GPT-5.6 Terra، ولا يوجد GPT-6.0 Terra بينهما؛ فقد قفزت التسمية مباشرة من 5.6 إلى 6.1.

تصف OpenAI النموذج رسميًا في جملة واحدة: نموذج سريع وفعّال، يتفوق في الاستدلال البصري، وتشغيل الحاسوب بدقة، والكتابة الواضحة الطبيعية. أما بطاقة النظام فتقول إنه «موجّه للأعمال المهنية ذات الحجم الكبير».

والاستخدامات النموذجية التي يذكرها الدليل الرسمي محددة جدًا:

مطابقة صور المنتجات مع كتالوج المنتجات؛
مقارنة الفروق بين رسمين هندسيين؛
النقر على الأزرار وملء النماذج في واجهات التطبيقات؛
كتابة المسودات وتحريرها استنادًا إلى مواد معطاة؛
إصلاحات برمجية صغيرة واضحة النطاق.

وفي الوقت نفسه، تقولها OpenAI بصراحة: لأعقد المهام البرمجية، ما زالت توصي باستخدام GPT-6.1 Sol أو GPT-6 Astra. فـ Terra لم يأتِ ليحل محل Sol، بل لينجز الأعمال «الكثيرة والواضحة والقابلة للتحقق من نتائجها» بسرعة وبتكلفة منخفضة.

المواصفات

البند	GPT-6.1 Terra
السياق	1,050,000 tokens (حتى 922K للإدخال، وحتى 128K للإخراج)
الإدخال / الإخراج	إدخال نصوص وصور، وإخراج نصي فقط
تاريخ انتهاء المعرفة	1 يونيو 2026
مستويات الاستدلال	none وlow وmedium (الافتراضي) وhigh وxhigh وmax
الواجهات	Responses وChat Completions وBatch
الأدوات	استدعاء الدوال، والمخرجات المهيكلة، والبحث على الويب، والبحث في الملفات، ومفسّر الشيفرة، وتشغيل الحاسوب (computer use)، وMCP وغيرها
غير مدعوم	الضبط الدقيق (fine-tuning)، وPredicted Outputs، والصوت والفيديو

هناك تفصيل يسهل إغفاله: يدعم Terra المستوى none، أي إيقاف الاستدلال تمامًا، وهو ما لا يدعمه GPT-6.1 Sol ولا GPT-6 Astra. وفي المهام التي لا تحتاج إلا إلى إعادة صياغة أو استخراج سريع، يوفّر لك إيقاف الاستدلال قدرًا إضافيًا من الوقت والمال.

السعر: نصف سعر Sol بالضبط

لكل مليون tokens، بالدولار الأمريكي:

النموذج	الإدخال	إصابة الذاكرة المؤقتة	الإخراج
GPT-6 Luna	0.10	0.01	0.50
GPT-6.1 Terra	1.00	0.05	5.00
GPT-6.1 Sol	2.00	0.10	10.00
GPT-6 Astra	10.00	1.00	50.00
GPT-5.6 Terra (الجيل السابق)	2.00	0.20	12.00

بعض قواعد الفوترة التي يجب الانتباه إليها:

علاوة السياق الطويل: إذا تجاوز إدخال الطلب الواحد 272K tokens، يُحتسب إدخال الطلب بأكمله بضعف السعر، وإخراجه بـ 1.5 ضعف، فيصبح سعر Terra 2.00 / 0.10 / 7.50.
فئات الخدمة: Batch وFlex بنصف السعر، وFast (التي كانت تُسمى Priority سابقًا) بضعف السعر. ولا توجد لـ Terra فئة Ultrafast.
الكتابة في الذاكرة المؤقتة: الكتابة مع الاحتفاظ لمدة 30 دقيقة تكلف 1.25 دولار، ومع الاحتفاظ لمدة 12 ساعة تكلف 2.50 دولار.
البحث على الويب يُحتسب بشكل منفصل بسعر 10 دولارات لكل ألف عملية بحث.

مقارنةً بالجيل السابق GPT-5.6 Terra، انخفض سعر الإدخال إلى النصف، وانخفض الإخراج من 12 دولارًا إلى 5 دولارات، أي بنحو 60%. تقول تقارير كثيرة إنه «أرخص بنسبة 50%»، لكنها في الحقيقة لا تتحدث إلا عن الإدخال.

أين يمكن استخدامه

الـ API: اسم النموذج gpt-6.1-terra، ولا توجد نسخة لقطة (snapshot) مؤرخة.

ChatGPT: يظهر فقط في ChatGPT Work وCodex، ولا يتوفر في المحادثة العادية. يمكن استخدامه في خطط Plus وPro وBusiness وEnterprise وEdu، باختياره يدويًا من قائمة النماذج، ولم تتغير حدود الاستخدام الإجمالية. أما أعضاء Enterprise وEdu فيحتاجون إلى أن يفعّل المسؤول هذا النموذج وWork / Codex معًا.

Codex: يتطلب Codex CLI بالإصدار 0.159.0 أو أحدث:

codex -m gpt-6.1-terra

ويمكنك أيضًا التبديل إليه داخل الجلسة باستخدام /model. وفي تطبيق Codex لسطح المكتب ونسخة Work على الويب، تختاره من قائمة النماذج ضمن «الإعدادات المتقدمة».

منصات أخرى: أُتيح على GitHub Copilot وMicrosoft Foundry في يوم الإطلاق نفسه. وبحسب GitHub، فإن Terra «حلّ عددًا أكبر بوضوح من مهام البرمجة في الطرفية وبلغة C# مقارنةً بـ GPT-5.6 Terra». كما أفادت تقارير من جهات خارجية بأنه أُطلق بالتزامن على Amazon Bedrock، لكنني لم أتحقق من ذلك في صفحة رسمية.

كيف نقرأ نتائج الاختبارات

هذه أبرز ما قالته OpenAI في إعلانها:

عند مستوى الاستدلال medium، تتفوق نتيجته في مهام تشغيل الحاسوب على GPT-5.6 Terra بـ 15 نقطة مئوية، بنحو ثلث التكلفة؛
يبلغ مستوى GPT-6 Astra، بينما سعره لكل token لا يتجاوز عُشر سعر Astra؛
متوسط سرعة إنجاز المهام أسرع بأكثر من 3 أضعاف من Astra و6.1 Sol.

أما الأرقام التفصيلية في الرسوم البيانية للإعلان، فلم أتمكن من فتح الصفحة الرسمية مباشرةً للتحقق منها، لذا فالأرقام التالية منقولة عن نسخ نشرتها وسائل الإعلام، وهي للاستئناس فقط:

الاختبار (مستوى الاستدلال)	GPT-6.1 Terra	GPT-5.6 Terra	GPT-6.1 Sol	GPT-6 Astra
Agents’ Last Exam (max)	60.0%	50.7%	58.6%	59.3%
Terminal-Bench 4.0 (max)	50.3%	21.5%	55.9%	58.2%
OSWorld 2.1 (max، مجموعة فرعية غير متصلة)	74.2%	57.1%	نحو 75.9%	نحو 75.8%
MMMU-Pro	85.5%	—	—	—

ملاحظتان تستحقان الانتباه:

نتيجة Terminal-Bench 4.0 ترتبط بقوة بمستوى الاستدلال: يحقق Terra عند low نسبة 24.8% فقط، وعند medium نسبة 35.8%، ولا يصل إلى 50.3% إلا عند max. إذا اخترت Terra للبرمجة، فلا تخفّض مستوى الاستدلال كثيرًا.
رقم «15 نقطة مئوية» لا يتطابق: وفق أرقام الرسم البياني، يحقق Terra عند المستوى المتوسط 57.6%، بينما يحقق GPT-5.6 Terra عند أعلى مستوى 50.7%، والفارق 6.9 نقطة فقط. ربما تكون النقاط الـ 15 الرسمية ناتجة عن مقارنة عند المستوى نفسه، لكن لا يمكن التحقق من ذلك حاليًا.

في مؤشر الذكاء الشامل الصادر عن جهة التقييم المستقلة Artificial Analysis، سجّل Terra عند المستوى max 51 نقطة (6.1 Sol 55، وAstra 57، وClaude Opus 5.5 58)، بينما أورد مصدر آخر الرقم 48، وهو أيضًا للاستئناس فقط.

طريقة الاستخدام: مثال على الـ API وبعض المطبات

أبسط استدعاء:

from openai import OpenAI

client = OpenAI()
resp = client.responses.create(
    model="gpt-6.1-terra",
    reasoning={"effort": "medium"},
    input="استنادًا إلى محضر الاجتماع أدناه، اكتب رسالة بريد إلكتروني للمتابعة لا تتجاوز 200 كلمة: ……",
)
print(resp.output_text)

عند الترحيل من نماذج قديمة، هذه أكثر المواضع التي يقع فيها الخطأ:

1. عند تفعيل الاستدلال، لا يمكن تمرير temperature وtop_p

ما دام مستوى الاستدلال ليس none، يجب حذف temperature وtop_p وtop_logprobs. وفي Chat Completions يجب حذف logprobs أيضًا، وفي Responses يجب حذف message.output_text.logprobs من include. وقد جرّب بعض المطورين ذلك فعليًا، فإبقاء هذه المعاملات يعيد خطأ HTTP 400 مباشرةً.

2. لم يعد minimal موجودًا

إذا كنت تستخدم minimal سابقًا، فغيّره إلى low. فتمرير minimal يعيد هو الآخر خطأ 400.

3. استدعاء الأدوات يجب أن يمر عبر Responses API

يمكن لـ Chat Completions أن تتولى المحادثة العادية، لكن أدوات مثل استدعاء الدوال والبحث على الويب وتشغيل الحاسوب لا تعمل إلا في Responses API. والمشاريع القديمة التي تستدعي الأدوات عبر Chat Completions تحتاج إلى ترحيل.

4. لتغيير مستوى الاستدلال في منتصف المحادثة، لا تعدّل معاملات الطلب مباشرةً

توصي OpenAI باستخدام عنصر الإدخال configuration_update لإجراء التعديل، مع إبقاء reasoning.effort على مستوى الطلب دون تغيير، حتى لا تنقطع الذاكرة المؤقتة للموجّه (prompt caching).

5. تغيّر اسم معامل الذاكرة المؤقتة

عند الترحيل من GPT-5.5 أو نماذج أقدم، يجب استبدال prompt_cache_retention بـ prompt_cache_options.ttl، مثل "30m".

توصية OpenAI هي: ابدأ من medium، ولا ترفع المستوى إلا إذا كانت هناك حاجة فعلية. وقبل الترحيل، خذ صورًا وسير عمل تمثيلية، وشغّل Terra والنموذج الذي تستخدمه حاليًا على المستوى نفسه من الاستدلال، وقارن النتائج.

إذا استخدمته لتشغيل الحاسوب، فاحرص على التأكيد البشري

يُسوَّق Terra أساسًا لتشغيل الحاسوب، لكن في بطاقة النظام الخاصة به بيانات تستحق قراءة متأنية:

المشكلات الخطيرة أقل منها لدى 6.1 Sol وAstra: في نحو 49 ألف مهمة محاكاة على Codex، بلغ عدد العلامات بدرجة خطورة 3 فما فوق لدى Terra 22، ولدى 6.1 Sol 24، ولدى Astra 26؛
لكن المشكلات منخفضة الخطورة أكثر: فمعدلات العلامات في فئات إخفاء عدم اليقين، والالتفاف على القيود، وتسريب البيانات، والعمليات التدميرية، كلها أعلى منها لدى 6.1 Sol وAstra؛
في 29.6% من الاختبارات، أنجز المهمة بطريقة تخالف المقصد الحقيقي من القيود المفروضة؛
في 13.75% من الاختبارات، استجاب لتعليمات بدت صادرة عن «ذكاء اصطناعي زميل» ونفّذ عمليات غير مصرّح بها، مقابل 1.25% فقط لدى 6.1 Sol.

لذا نصيحتي بسيطة: لا بأس في أن تدع Terra ينقر الأزرار ويملأ النماذج، لكن العمليات التي لا يمكن التراجع عنها، مثل الحذف والدفع والإرسال والتقديم، يجب أن تسبقها خطوة تأكيد بشري.

ما الفرق بينه وبين Claude Opus 5.5

لنوضح أمرًا أولًا: هذان النموذجان ليسا من الفئة نفسها. فـ Terra هو ثاني أرخص فئة لدى OpenAI، أما Claude Opus 5.5 فهو النموذج الرائد متعدد الأغراض لدى Anthropic. وإذا أردنا مقارنة من الفئة نفسها، فإن ما يقابل Opus 5.5 هو GPT-6.1 Sol أو GPT-6 Astra؛ أما الأقرب إلى Terra من حيث السعر فهو Claude Sonnet 5.5 (دولاران للإدخال، و10 دولارات للإخراج).

لكن كثيرين يقارنون بين هذين النموذجين فعلًا، لذا إليك أهم الفروق:

	GPT-6.1 Terra	Claude Opus 5.5
تاريخ الإطلاق	2026-10-26	2026-09-22
الموقع	سريع ورخيص، لفهم الصور وتشغيل الحاسوب والكتابة	نموذج رائد متعدد الأغراض، للبرمجة والعمل المعرفي لفترات طويلة
السعر (لكل مليون tokens)	1 دولار للإدخال، و5 دولارات للإخراج	4 دولارات للإدخال، و20 دولارًا للإخراج
إصابة الذاكرة المؤقتة	0.05 دولار	0.20 دولار
السياق الطويل	علاوة على الطلب بأكمله عند تجاوز 272K	سعر موحد حتى 1M دون علاوة
السياق / الإخراج	نحو 1M / 128K	1M / 128K
الاستدلال	يمكن إيقافه تمامًا (none)	مفعّل دائمًا، والافتراضي medium
تاريخ انتهاء المعرفة	يونيو 2026	يونيو 2026
أين يُستخدم	API وChatGPT Work وCodex وCopilot	API واشتراكات Claude المختلفة وClaude Code وBedrock وVertex وغيرها

الاختبارات التي نشرت فيها الشركتان نتائج:

الاختبار	GPT-6.1 Terra	Claude Opus 5.5
Terminal-Bench 4.0	50.3% (max)	66.4% (xhigh)
Terminal-Bench-Science 0.1	58.3% (max)	58.7%
OSWorld 2.1	74.2% (مجموعة فرعية غير متصلة)	81.8% (بعض المهام)
Agents’ Last Exam	60.0%	63.2% (الرقم الوارد في رسم OpenAI البياني)

يجب قراءة هذا الجدول بحذر: فمستويات الاستدلال ومجموعات المهام الفرعية تختلف بين الطرفين، كما أن أرقام Terra منقولة، فلا تصح المقارنة الدقيقة. بل إن الرقم نفسه قد يختلف أحيانًا بين ما تنشره كل شركة؛ فمثلًا نتيجة Opus 5.5 في Terminal-Bench-Science هي 58.7% بحسب Anthropic نفسها، بينما تظهر في رسم OpenAI البياني 63.3% (مع ملاحظة «مع الرجوع الاحتياطي»).

الخلاصة التقريبية: في مهام البرمجة عبر الطرفية، Opus 5.5 أقوى بوضوح؛ وفي الحوسبة العلمية وتشغيل الحاسوب الفارق ليس كبيرًا؛ أما السعر فـ Terra لا يكلف سوى ربع سعره.

كيف تختار في النهاية

السيناريو	الخيار	السبب
كتابة المسودات وتحريرها بكميات كبيرة، وتلخيص المواد	Terra	رخيص وسريع، ويمكن إيقاف الاستدلال فيه
فهم الصور، ومقارنة الرسوم الهندسية، وقراءة لقطات الشاشة	Terra	قدرة تروّج لها OpenAI رسميًا، وبسعر منخفض
تشغيل الحاسوب لأهداف واضحة ونتائج قابلة للتحقق	Terra	السيناريو الأساسي له، لكن العمليات غير القابلة للتراجع تحتاج إلى تأكيد بشري
البرمجة المعقدة، وإعادة الهيكلة الطويلة، وتتبّع الأخطاء متعدد الخطوات	Opus 5.5 أو GPT-6.1 Sol	الفارق في Terminal-Bench واضح، وOpenAI نفسها توصي بذلك
تمرير سياق طويل جدًا (أكثر من 272K)	Opus 5.5	لا علاوة حتى 1M؛ أما Terra فيرفع سعر الطلب بأكمله عند تجاوز 272K
ميزانية محدودة مع رغبة في استخدام Claude	Sonnet 5.5	المنافس من الفئة نفسها والأقرب إلى Terra في السعر

وفق هذا المنطق، فإن الخيار الأجدى اقتصاديًا هو الجمع بينهما: البرمجة والمشاريع الكبيرة لـ Opus 5.5، وهذا ما فعلته عندما بنيت تطبيقًا للهاتف، وقد كتبت عن التجربة في النموذج نفسه Claude Opus 5.5، فلماذا ينجح البعض في بناء تطبيق به؟؛ أما الأعمال الكثيفة مثل تنظيم النصوص وقراءة لقطات الشاشة، فتُسند إلى نموذج رخيص وسريع مثل Terra.

النماذج والأسعار تتغير بسرعة، لذا قبل الاعتماد الفعلي على أي منها، يُرجى الرجوع إلى أحدث المعلومات في الوثائق الرسمية لـ OpenAI وAnthropic.

المراجع:

إذا كنت أنت أيضًا تعمل على اختيار نموذج، أو تدرس الترحيل من GPT-5.6 إلى GPT-6.1، فيسعدني التواصل معك: linktr.ee/weiyii