كيفية استخدام واجهة برمجة تطبيقات GPT-6.1 Terra

يتوفر GPT-6.1 Terra على واجهة OpenAI API باسم gpt-6.1-terra، اعتبارًا من 26 أكتوبر 2026. وهو يعمل مع Responses API وChat Completions وBatch، ويكلف دولارًا واحدًا لكل مليون رمز إدخال و5 دولارات لكل مليون رمز إخراج، ويقبل حتى 922,000 رمز إدخال و128,000 رمز إخراج. إذا كنت تستدعي GPT-5.6 Terra بالفعل، فإن التبديل في الغالب مجرد تغيير سطر واحد في اسم الطراز، مع وجود بعض الإعدادات التي يجدر التحقق منها أولًا.

يغطي هذا الدليل الحصول على مفتاح، وأول طلب لك باستخدام curl وPython وNode، ومستويات جهد الاستدلال الستة، واستخدام الحاسوب والأدوات الأخرى، وضوابط التكلفة، وما ينبغي اختباره عند الترحيل من gpt-5.6-terra. للحصول على نظرة عامة على الطراز، راجع ما هو GPT-6.1 Terra.

ما الذي تدعمه واجهة API

الميزة	GPT-6.1 Terra
معرّف الطراز	`gpt-6.1-terra` (لقطة واحدة)
نقاط النهاية	Responses وChat Completions وBatch
غير مدعوم	Realtime وLive وAssistants والضبط الدقيق والمخرجات المتوقعة
الإدخال	نص وصورة
الإخراج	نص
نافذة السياق	1,050,000 رمز (922,000 إدخال، 128,000 إخراج)
جهد الاستدلال	`none`، `low`، `medium` (افتراضي)، `high`، `xhigh`، `max`
الميزات	البث، والمخرجات المُهيكلة، واستدعاء الدوال، والتخزين المؤقت للمطالبات
الأدوات (Responses فقط)	`web_search`، `file_search`، `computer_use`، `code_interpreter`، `hosted_shell`، `apply_patch`، `skills`، `mcp`، `tool_search`، `image_generation`

المصدر: صفحة طراز GPT-6.1 Terra من OpenAI. تحتاج الأدوات المُستضافة إلى Responses API، لذا استخدمها للأعمال الجديدة.

الخطوة 1: احصل على مفتاح API

أنشئ مفتاحًا في لوحة تحكم منصة OpenAI وأضف طريقة الدفع. لا توجد طبقة مجانية لـ Terra: تمنحك خطة ChatGPT Plus أو Pro إمكانية الوصول إلى Terra داخل ChatGPT Work وCodex، لكنها لا تمنحك مفتاح API. يشرح دليلنا حول ما إذا كان GPT-6.1 Terra مجانيًا الفرق.

صدّره حتى تتمكن الأمثلة أدناه من قراءته:

export OPENAI_API_KEY="sk-..."

تعتمد حدود المعدل على طبقة الاستخدام الخاصة بك. تسرد صفحة الطراز 5,000 طلب ومليون رمز في الدقيقة على طبقة Build، و10,000 و4 ملايين على Launch، و15,000 و40 مليونًا على Grow.

الخطوة 2: أرسل طلبك الأول

باستخدام curl، مقابل Responses API:

curl https://api.openai.com/v1/responses \
  -H "Authorization: Bearer $OPENAI_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "gpt-6.1-terra",
    "reasoning": { "effort": "low" },
    "input": "Summarize the difference between PUT and PATCH in two sentences."
  }'

في Python باستخدام SDK الرسمي:

from openai import OpenAI

client = OpenAI()

response = client.responses.create(
    model="gpt-6.1-terra",
    reasoning={"effort": "low"},
    input="Summarize the difference between PUT and PATCH in two sentences.",
)

print(response.output_text)
print(response.usage)

في Node:

import OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI();

const response = await client.responses.create({
  model: "gpt-6.1-terra",
  reasoning: { effort: "low" },
  input: "Summarize the difference between PUT and PATCH in two sentences.",
});

console.log(response.output_text);
console.log(response.usage);

اطبع usage منذ البداية. فهو يخبرك برموز الإدخال والمخزّنة مؤقتًا والإخراج، وتُحتسب رموز الاستدلال كمخرجات.

الخطوة 3: اختر جهد استدلال

يدعم Terra ستة مستويات من الجهد. الافتراضي هو medium.

الجهد	استخدمه من أجل
`none`	التصنيف والاستخراج والتنسيق؛ مخرجات حتمية
`low`	الإجابات القصيرة، واستدعاءات الأدوات البسيطة، ومعظم أعمال نمط المحادثة
`medium`	الافتراضي؛ البرمجة العامة وخطوات الوكيل
`high` / `xhigh`	استدلال متعدد الخطوات أصعب
`max`	إعداد المعايير القياسية؛ أصعب المهام، الأبطأ والأكثر تكلفة

تبرز نقطتان.

خيار none مدعوم. أزاله GPT-6.1 Sol، لذا يُعدّ هذا أحد الفروق العملية بين الاثنين. أفاد أحد المطورين على منتدى مجتمع OpenAI أنه مع reasoning.effort: "none"، يقبل Terra مرة أخرى كلاً من temperature وtop_p. وبالنسبة لخط معالجة يقوم بوسم أو استخراج البيانات بكميات كبيرة، يمنحك none أقل تكلفة لكل استدعاء ومخرجات قابلة للتكرار.

الجهد المنخفض هو الأكثر تحسنًا. في اختبار OpenAI الداخلي للوقائعية، انخفض معدل خطأ Terra عند الجهد المنخفض من 53.6% على GPT-5.6 Terra إلى 16.7%. كما قاست Artificial Analysis مكاسب أكبر مقارنةً بـ GPT-5.6 Terra عند مستويات الجهد الأدنى (من 7 إلى 13 نقطة) مقارنةً بـ max (6 نقاط). إذا كنت تشغّل GPT-5.6 Terra على high للحصول على جودة مقبولة، فجرّب low أو medium على 6.1 Terra قبل أن تفترض أنك بحاجة إلى الإعداد نفسه.

الخطوة 4: استخدم الأدوات، بما في ذلك استخدام الحاسوب

روّجت OpenAI لهذا الإصدار حول "استخدام حاسوب سريع وقادر بسعر أقل." يتوفر استخدام الحاسوب والبحث على الويب والبحث في الملفات وغيرها من الأدوات المُستضافة على Responses API. يبدو استدعاء البحث على الويب هكذا:

response = client.responses.create(
    model="gpt-6.1-terra",
    reasoning={"effort": "low"},
    tools=[{"type": "web_search"}],
    input="What changed in the latest OpenAPI Specification release?",
)
print(response.output_text)

يعمل استدعاء الدوال والمخرجات المُهيكلة كما هو الحال في طرازات GPT-6 الأخرى: عرّف مخططات دوالك في tools، أو مرّر مخطط JSON في إعداد تنسيق النص، وتحقق من صحة ما يعود. للحصول على نظرة أعمق على استخدام الحاسوب مقابل تطبيق حقيقي، ينطبق دليل استخدام الحاسوب في GPT-6 Astra على Terra أيضًا، بعُشر سعر Astra لكل رمز.

الخطوة 5: تحكم في التكلفة

أسعار Terra منخفضة بالفعل، وأربعة إعدادات تخفضها أكثر:

التخزين المؤقت للمطالبات تلقائي. يكلف الإدخال المخزّن مؤقتًا $0.05 لكل مليون مقابل $1 للإدخال الجديد. أبقِ المحتوى الثابت (مطالبة النظام، ومخططات الأدوات، والمستندات المرجعية) في مقدمة المطالبة. تكلف كتابات ذاكرة التخزين المؤقت $1.25 لكل مليون لمدة احتفاظ تبلغ 30 دقيقة، أو $2.50 لمدة 12 ساعة. راجع دليل التخزين المؤقت للمطالبات في GPT-6.
Batch يخفض كل سعر إلى النصف للمهام غير المتزامنة: $0.50 للإدخال، و$2.50 للإخراج. يعرض دليل OpenAI Batch API التدفق الكامل.
Flex يمنحك نصف السعر نفسه على الطلبات العادية مع service_tier: "flex"، مقابل ردود أبطأ وأخطاء 429 عرضية.
حد الـ 272K. تُحتسب المطالبات التي تتجاوز 272K رمز إدخال على الطلب بأكمله بمعدل 2x لأسعار الإدخال والتخزين المؤقت و1.5x للإخراج. إذا كنت قريبًا من الحد، فقلّص السياق المسترجع بدلًا من تجاوزه.

أما الوضع السريع فيسير في الاتجاه المعاكس: 2x سعر Standard ($2 للإدخال، و$10 للإخراج) مقابل ردود أسرع. يحتوي دليل أسعار GPT-6.1 Terra على كل سعر في جدول واحد.

الترحيل من gpt-5.6-terra

تغيير معرّف الطراز هو سطر واحد. إليك الأمور التي ينبغي التحقق منها حوله:

السعر. ينخفض الإدخال من $2 إلى $1، والإدخال المخزّن مؤقتًا من $0.20 إلى $0.05، والإخراج من $12 إلى $5. حدّث أي لوحات تكلفة أو تنبيهات ميزانية تُثبّت الأسعار بشكل ثابت.
إعداد الجهد. أعد الاختبار عند جهد أقل. كانت الجودة عند low هي الأكثر تغيرًا.
حد المعرفة. حد Terra هو 1 يونيو 2026. قد تتغير المطالبات التي تفترض حدًا أقدم، أو الاختبارات ذات الإجابات المتوقعة الحساسة للتاريخ.
طول الإخراج وتنسيقه. قد يكتب الطراز الجديد إجابات أطول أو أقصر. تحقق من usage.output_tokens وأي محلل يتوقع تنسيقًا ثابتًا؛ استخدم المخرجات المُهيكلة عندما يكون الشكل مهمًا.
السرعة. تقول OpenAI إن Terra ينجز المهام أسرع بأكثر من 3 أضعاف في المتوسط مقارنةً بـ Astra وGPT-6.1 Sol. تُعدّ مهل الانتهاء المضبوطة للطرازات الأبطأ جيدة، لكن منطق إعادة المحاولة والاستقصاء المبني حول فترات انتظار طويلة قد يصبح الآن مضيعة للموارد.
Codex. إذا كان فريقك يستخدم Codex، فيحتاج Terra إلى Codex CLI 0.159.0 أو أحدث: codex -m gpt-6.1-terra.

لم تُعلن OpenAI عن تاريخ إيقاف لـ GPT-5.6 Terra، لذا يمكنك تشغيل كليهما جنبًا إلى جنب أثناء المقارنة.

دع وكيل البرمجة الخاص بك يثبت الترحيل باستخدام Apidog CLI

الخطوات من 1 إلى 6 هي بالضبط نوع الفحوصات التي لا ينبغي القيام بها يدويًا. وجّه وكيل البرمجة الخاص بك إلى Apidog CLI وسيتمكن من بناء الاختبار وتشغيله على كلا الطرازين وإخبارك بما تغيّر.

أعِدّ الإعداد مرة واحدة:

npm install -g apidog-cli@latest
apidog auth login --with-token <YOUR_TOKEN>
apidog skill install

ثم أعطِ Claude Code أو Codex أو Cursor مطالبة واحدة:

In Apidog project <id>, add POST https://api.openai.com/v1/responses as an endpoint.
Create a test case that sends my production prompt with model {{MODEL}} and reasoning
effort low, and asserts: status 200, output_text not empty, output matches our JSON
schema, usage.output_tokens under 3000. Run it with MODEL=gpt-5.6-terra and again with
MODEL=gpt-6.1-terra against the <env> environment, then compare tokens and failures.

يقرأ الوكيل كل مخطط، ويتحقق من صحة حمولته، ويشغّل الحالة مرتين:

apidog cli-schema get endpoint-create
apidog endpoint create --project <id> --file endpoint.json
apidog cli-schema validate test-case-create --file case.json
apidog test-case create --project <id> --file case.json
apidog run --test-case <caseId> --project <id> -e <envId> --env-var "MODEL=gpt-5.6-terra" -r cli,json
apidog run --test-case <caseId> --project <id> -e <envId> --env-var "MODEL=gpt-6.1-terra" -r cli,json

احتفظ بمفتاح OpenAI الخاص بك في بيئة Apidog. عندما تنجح تشغيلة Terra، أضفها إلى CI باستخدام -r junit حتى لا يتمكن تغيير لاحق في المطالبة أو الطراز من كسر العقد بصمت؛ يحتوي دليل Apidog CLI لـ CI/CD على ملف خط الأنابيب، ويغطي Apidog CLI في Codex إعداد Codex.

الأسئلة الشائعة

ما هو معرّف طراز GPT-6.1 Terra؟ gpt-6.1-terra. هناك لقطة واحدة، وهي أيضًا الافتراضية.

هل يعمل GPT-6.1 Terra مع Chat Completions؟ نعم. يدعم Responses وChat Completions وBatch. تحتاج الأدوات المُستضافة مثل البحث على الويب واستخدام الحاسوب إلى Responses API.

هل يمكنني ضبط temperature على GPT-6.1 Terra؟ يشير تقرير مجتمعي إلى نعم مع reasoning.effort: "none". عند مستويات الجهد الأخرى، تحقق من صفحة الطراز قبل إرسال إعدادات العينات.

هل يدعم GPT-6.1 Terra واجهة Realtime API؟ لا. لا يتم دعم Realtime وLive وAssistants والضبط الدقيق.

ما هو حد معدل GPT-6.1 Terra؟ يعتمد على طبقتك: من 5,000 طلب ومليون رمز في الدقيقة على Build وصولًا إلى 15,000 و40 مليونًا على Grow.

الخطوة التالية

استبدل معرّف الطراز على نقطة نهاية واحدة، وأعد الاختبار عند جهد أقل، ودع وكيلك يقارن التشغيلتين باستخدام Apidog CLI. إذا صمدت الأرقام، فأطلقه على نطاق واسع. لست متأكدًا مما إذا كان Terra أم Sol يناسب عبء عملك؟ اقرأ GPT-6.1 Terra مقابل GPT-6.1 Sol.

button