OpenAI: GPT Terra Latest

GPT Terra Latest to model tekstowy od OpenAI. Dostawca opisuje go jako model, który zawsze przekierowuje do najnowszego modelu w rodzinie GPT Terra, więc bazowa wersja może zmieniać się w czasie, podczas gdy identyfikator modelu pozostaje taki sam. Należy do kategorii tekstowej, a jego data odcięcia wiedzy to 2026-02-16.

Model przyjmuje jako dane wejściowe tekst, obrazy i pliki, a jako dane wyjściowe generuje tekst. Jego okno kontekstowe wynosi 1 050 000 tokenów, co wystarcza na bardzo długie dokumenty wraz z rozmową, a maksymalna długość danych wyjściowych to 128 000 tokenów. Ponieważ obrazy i pliki są przyjmowane obok tekstu, można wysyłać mieszane polecenia łączące pisemne instrukcje z materiałem wizualnym lub plikowym w jednym żądaniu.

Te możliwości wskazują na kilka praktycznych zastosowań. Praca z długim kontekstem, taka jak streszczanie lub odpytywanie dużych dokumentów, baz kodu czy transkrypcji, dobrze pasuje do okna 1 050 000 tokenów. Wejście obrazowe i plikowe sprawdza się w zadaniach takich jak wyodrębnianie informacji ze zrzutów ekranu, zeskanowanych stron lub załączonych dokumentów, a limit danych wyjściowych wynoszący 128 000 tokenów pomaga, gdy potrzebny jest długi, uporządkowany wynik, a nie krótka odpowiedź. Parametry związane z rozumowaniem czynią go również rozsądnym wyborem w przypadku problemów, w których chcesz, aby model przeanalizował kolejne kroki przed udzieleniem odpowiedzi, a parametry narzędzi i ustrukturyzowanych danych wyjściowych wspierają potoki wymagające wywoływania funkcji lub zwracania odpowiedzi czytelnych maszynowo.

Wywołujesz go przez zgodne z OpenAI API api14, używając identyfikatora modelu "~openai/gpt-terra-latest". Obsługiwane parametry żądania to include_reasoning, max_completion_tokens, max_tokens, reasoning, reasoning_effort, response_format, seed, structured_outputs, tool_choice, tools i verbosity. W praktyce oznacza to, że możesz kontrolować długość danych wyjściowych za pomocą max_completion_tokens lub max_tokens, kierować zachowaniem rozumowania za pomocą reasoning, reasoning_effort i include_reasoning, żądać odpowiedzi w formacie JSON za pomocą response_format lub structured_outputs, definiować i wybierać funkcje za pomocą tools i tool_choice oraz dostosowywać poziom szczegółowości odpowiedzi za pomocą verbosity. Parametr seed jest dostępny, gdy chcesz uzyskać bardziej powtarzalne próbkowanie.

Jedna rzecz do zapamiętania: identyfikator modelu wskazuje na ten model GPT Terra, który jest obecnie najnowszy, więc zachowanie może się zmieniać, gdy OpenAI zaktualizuje rodzinę, co ma znaczenie, jeśli zależysz od wysoce stabilnych wyników. Dane wyjściowe są wyłącznie tekstowe, więc wszystko, co wymaga generowania obrazów lub dźwięku, wymagałoby innego modelu. Data odcięcia wiedzy 2026-02-16 oznacza również, że pytania o zdarzenia po tej dacie opierają się na tym, co podasz w poleceniu, a nie na własnej wiedzy modelu.