GPT-6.1 Terra’ya Geçiş: temperature 400 Hatalarını Giderin, Araçları Responses’a Taşıyın ve Codex’i Kurun

GPT-6.1 Terra’ya geçmek tek satırlık bir değişikliktir: modeli gpt-6.1-terra olarak ayarlayın. Sonrasında ne olacağı, isteğin hangi API rotasını izlediğine bağlıdır. Responses API’de Terra, OpenAI kurallarına uyar: akıl yürütme eforu çalışır; temperature veya top_p ise HTTP 400 döndürür. AIHubMix’in Chat Completions rotasında aynı temperature sorunsuz kabul edilir; ayrıca AIHubMix’in 27 Ekim 2026 tarihli kontrollerinde reasoning_effort, küçük istemlerde ölçülebilir bir fark yaratmadı.

Özetle çoğu ekip için yapılması gerekenler: Terra trafiğini Responses API’ye taşıyın, örnekleme parametrelerini kaldırın ve her iş yükünü tek bir rotada tutun. Aşağıda karşılaşacağınız hatalar, hata vermeyen sorunlar, gözden kaçabilecek faturalandırma kuralları, aracı izinleri ve Codex ile Claude Code kurulumu yer alıyor. Terra, AIHubMix’in GPT-6.1 Terra model sayfasında, OpenAI’ın liste fiyatıyla sunuluyor: milyon girdi token’ı başına $1, önbelleğe alınmış token’lar için $0.05, 30 dakikalık önbellek yazımı için $1.25 ve çıktı için $5. AIHubMix’in kendi sayfasında da aynı girdi, çıktı ve önbellek okuma ücretleri listeleniyor, ancak önbellek yazma ücreti belirtilmiyor.

Kurallar OpenAI’ın GPT-6 geçiş kılavuzundan ve Terra’nın model sayfasından alınmıştır. Hata metinleri ve ağ geçidi davranışı ise AIHubMix’in 27 Ekim 2026 tarihli, ana kimlik gpt-6.1-terra ile küçük istemler kullanan kontrollerine dayanmaktadır. AIHubMix’in model kılavuzuna göre 400 hatalarının çoğu üst sağlayıcıdan olduğu gibi iletilir ve bu yanıtlar mesajda AIHubMix’in tid izleme kimliğiyle birlikte gelir.

Hangi rotayı kullanıyorsunuz?

Bu kontrollerde AIHubMix, Terra’yı üç protokolde sundu. Bunlar aynı şekilde davranmıyor:

“Görünür bir etkisi yok” ve “Kabul ediliyor” ifadeleri, AIHubMix’in 27 Ekim’de küçük istemlerle yaptığı ölçümlerin sonuçlarını anlatıyor. Chat Completions’ta araç çağrıları döndürüldü, ancak OpenAI, Terra’da araç çağırmanın yalnızca Responses için desteklendiğini belgeliyor.

Sıfırdan başlıyorsanız Responses’ı kullanın. Chat Completions entegrasyonunuz bugün çalışıyorsa, güvenmeden önce sessizce ortaya çıkan hataları okuyun.

Açıkça görülen hatalar

Bunlar HTTP 400 döndürür ve isteği durdurur.

“Desteklenmeyen parametre: ‘temperature’ bu modelde desteklenmiyor.”

Karşınıza çıkacak yanıt. temperature ayarlanmış ve varsayılan efor (medium) kullanılmış bir Responses API çağrısı şu yanıtı döndürür:

Unsupported parameter: 'temperature' is not supported with this model.

top_p gönderildiğinde aynı hata, temperature yerine top_p ifadesiyle döner. Efor varsayılan olarak medium olduğundan, eforu hiç ayarlamayan bir istek de bu hatayla karşılaşır.

Nedeni. OpenAI’ın geçiş kılavuzuna göre, akıl yürütme eforu none değilse temperature, top_p ve top_logprobs parametrelerini kaldırmanız gerekir. Responses’ta ayrıca include içindeki message.output_text.logprobs değerini de kaldırın.

Yeniden oluşturun. AIHubMix Responses API üzerinden yapılan bu curl çağrısı, AIHubMix’in 27 Ekim’de gönderdiği gövdenin aynısını kullanır:

curl https://aihubmix.com/v1/responses \
  -H "Authorization: Bearer $AIHUBMIX_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "gpt-6.1-terra",
    "input": "Reply with the single word: ready.",
    "temperature": 0.2
  }'

HTTP 400 yanıtı döndü:

{"error":{"message":"Unsupported parameter: 'temperature' is not supported with this model. (tid: …)","type":"Aihubmix_api_error"},"type":"error"}

Düzeltme. Yardımcı işlevlerdeki (örneğin gözden kaçırmış olabileceğiniz özetleyici ve sınıflandırıcılardaki) çağrılar da dahil olmak üzere, tüm çağrı yollarından temperature ve top_p parametrelerini silin. Örnekleme kontrolüne ihtiyacınız varsa eforu none olarak ayarlayın: Terra bunu destekliyor ve AIHubMix’in kontrollerinde eforu none olan, "temperature": 0.2 içeren bir istek 200 döndürdü. OpenAI’ın geliştirici forumundaki bir gönderi de aynı kuralı bildiriyor ve none seviyesi bulunmayan GPT-6.1 Sol’da bunun engellendiğini belirtiyor.

{
  "model": "gpt-6.1-terra",
  "input": "Reply with the single word: ready.",
  "reasoning": {"effort": "none"},
  "temperature": 0.2
}

“Desteklenmeyen parametre: ‘logprobs’ bu modelde desteklenmiyor.”

Karşınıza çıkacak yanıt. logprobs: true ve reasoning_effort: "high" içeren bir Chat Completions çağrısı şu yanıtı döndürdü:

Unsupported parameter: 'logprobs' is not supported with this model.

Nedeni. Bu da aynı OpenAI kuralından kaynaklanıyor. Chat Completions için kılavuz, efor none değilse kaldırılması gereken parametreler listesine logprobs değerini de ekliyor.

Düzeltme. logprobs ve top_logprobs parametrelerini kaldırın. İşlem hattınızdaki bir güven puanı bunlara bağlıysa geçiş yapmadan önce yerlerine ne kullanacağınızı planlayın. AIHubMix, Chat Completions’ta efor none iken logprobs değerini test etmedi.

“Desteklenmeyen değer: ‘minimal’ desteklenmiyor…”

Karşınıza çıkacak yanıt. Daha eski OpenAI modelleri için yazılmış ve minimal efor gönderen kod şu yanıtı alır:

Unsupported value: 'minimal' is not supported with the 'gpt-6.1-terra' model. Supported values are: 'none', 'low', 'medium', 'high', 'xhigh', and 'max'.

Nedeni. Terra’nın efor seviyeleri none, low, medium, high, xhigh ve max şeklindedir. minimal seviyesi yoktur.

Düzeltme. OpenAI’ın kılavuzu, low ile başlayıp temsili görevlerde sonuçları karşılaştırmanızı öneriyor. Eski ayar akıl yürütmeyi kapatmak için seçildiyse, en yakın karşılık none değeridir.

Sessizce ortaya çıkan hatalar

Bunlar HTTP 200 döndürdüğü için günlüklerinizde görünmez. Sonradan ayarlarınızla uyuşmayan yanıtlar, kaçırılan önbellek isabetleri veya durup soru soran bir aracı olarak ortaya çıkarlar.

Chat Completions temperature değerini kabul ediyor ve eforu yok sayıyor gibi görünüyor

AIHubMix’in Chat Completions rotasında temperature: 0.2, efor hiç ayarlanmadan, efor none iken ve efor high iken 200 döndürdü. top_p: 0.5 de 200 döndürdü. Bunun bir yan etkisi var: test paketiniz Chat Completions’ta çalışıyorsa, aynı kodu Responses’a taşıdığınızda karşılaşacağınız 400 hatasını yakalayamaz.

Asıl sorun efor ayarıdır. AIHubMix’in 27 Ekim’deki kontrollerinde, Chat Completions’ta reasoning_effort ölçülebilir bir fark yaratmadı:

Sayılar, istek başına akıl yürütme token’larını gösteriyor. Chat Completions, asal sayı toplamları isteminde her ayar için iki kez çalıştırıldı.

Kısa sopa ve top isteminde none, low, high, max ve hiç efor ayarlanmaması 24 ila 27 akıl yürütme token’ı üretti. Bunun yerine bir nesne olarak reasoning: {effort: "none"} gönderildiğinde asal sayı toplamları isteminde 327 token üretildi. Responses’ta aynı asal sayı toplamları istemi, none ayarında 0 akıl yürütme token’ı ve 72 çıktı token’ı; max ayarında ise 1,078 akıl yürütme token’ı ve 1,153 çıktı token’ı üretti.

AIHubMix’in bu sonuçlara ilişkin yorumu, Chat Completions rotasının şu anda Terra’yı sabit bir efor düzeyinde çalıştırdığı ve bu nedenle ayarın modele ulaşmadığı yönünde. Bu, yalnızca AIHubMix’te ölçülen az sayıdaki küçük istemden çıkarılmış bir sonuçtur; Chat Completions için genel bir kural değildir. Daha büyük veya zor istemlerde farklı sonuçlar görülebilir. Efor ayarı maliyet veya kalite açısından önemliyse, açıkça çalıştığı Responses’ta ayarlayın.

Chat Completions’ta araç çağrıları çalışıyor, ancak belgelenmemiş

OpenAI’ın kılavuzuna göre GPT-6.1 Terra, Chat Completions’ı destekliyor ancak araç çağırmak için Responses gerekiyor. AIHubMix’te, işlev aracı içeren bir Chat Completions isteği finish_reason: tool_calls ile yanıt verdi. Buna güvenerek sistem kurmayın: bu, önceden haber verilmeksizin değişebilecek belgelenmemiş bir davranıştır. Responses’ta bir işlev aracı function_call öğesi döndürdü; web_search arama çağrıları ve bir mesaj döndürdü; async: true içeren bir işlev aracı da 200 döndürdü. Araç trafiğini Responses’a taşıyın.

Claude Code’un düşünme ayarları Messages rotasında etkisiz

AIHubMix, Terra’yı Claude Code’un kullandığı protokol olan Anthropic Messages API üzerinden de sunuyor. Metin, tool_use ve base64 görsellerin tümü 200 döndürdü. Ancak akıl yürütme kontrolü bu rotada çalışmadı: 4,000 token’lık bütçeyle etkinleştirilen thinking 24 düşünme token’ı, output_config.effort: "high" 26 token, hiçbiri ayarlanmayan istek ise 25 token verdi. Yanıtta yalnızca metin veya tool_use blokları döndü; thinking blokları dönmedi.

Responses ve Chat Completions önbellekleri birbirinden ayrıdır

AIHubMix, yaklaşık 9,600 token’lık sabit bir geliştirici önekini Responses üzerinden gönderdi. İlk çağrı önbelleğe 9,623 token yazdı; ikinci ve üçüncü çağrılar önbellekteki 9,623 token’ı okudu. Aynı önekle hemen ardından yapılan Chat Completions çağrısı önbellekten isabet alamadı ve 9,623 token’ın tamamını yeniden yazdı. Farklı bir önekle yapılan ikinci denemede de aynı örüntü tekrarlandı: Responses çağrısı 9,020 token yazdı; aynı önekle yapılan Chat Completions çağrısı önbellek isabeti olmadan 9,020 token yazdı; Chat Completions üzerinden yapılan tekrar çağrısı ise bu rotanın yazdığı önbellek girdisinden 9,007 token okudu.

Dolayısıyla rotalar arasında gidip gelen bir iş yükü, her önbellek yazımı için iki kez ödeme yapar. Her iş yükü için tek bir rota seçin.

Eski modellerden gelen önbellek ayarları

GPT-5.5 veya daha eski bir modelden geçiyorsanız OpenAI’ın kılavuzu, prompt_cache_retention yerine prompt_cache_options.ttl kullanmanızı söylüyor. Varsayılan değer "30m" şeklindedir. Responses’ta "12h" ömrü kullanılabilir ve AIHubMix bunu kabul etti: usage nesnesinde yazımlar cache_write_tokens_details.ttl_12h_tokens altında bildirildi. Kesme noktası olmadan açık mod kullanıldığında hiçbir şey yazılmadı; bu da OpenAI’ın belgeleriyle örtüşüyor.

Sohbet sırasında eforu değiştirme

İstek düzeyinde reasoning.effort değerini değiştirmek, istem önekini değiştirerek önbellek isabetini kaybetmenize yol açar. OpenAI bunun için configuration_update girdi öğesini ekledi. Bu öğe, konuşmanın o noktasından itibaren eforu artırıp azaltır ve özgün öneki korur. Bu öğeyi içeren bir istek, AIHubMix üzerinden 200 döndürdü. OpenAI’ın kılavuzu, standart tek aracılı isteklerde bunu öneriyor.

Model harekete geçmeden önce soruyor

OpenAI’ın GPT-6 istem yazma notlarına göre bu aile, daha fazla girdi sonucu değiştirebilecekse durup kullanıcıya soru sormaya daha yatkın ve AGENTS.md gibi beceri dosyalarındaki ve diğer dosyalardaki talimatlara karşı daha duyarlı. Bu notlar GPT-6 Astra için yazıldığından, Terra için de geçerli kabul etmek yerine kontrol etmekte fayda var. GPT-5.6 Terra’da gözetimsiz çalışan bir aracı şimdi onay beklemek için duruyorsa kılavuzun önerdiği çözüm, istemde kullanıcının talebinin zaten hangi işlemlere izin verdiğini belirtmektir. Ayrıca modelin okuyabildiği tüm beceri ve talimat dosyalarını denetlemenizi öneriyor.

Varsayılan efor medium, max ise çok daha maliyetli

Terra’nın varsayılan efor düzeyi medium’dur. Artificial Analysis, Intelligence Index testinde görev başına medium düzeyinde yaklaşık 6,000, max düzeyinde ise yaklaşık 35,000 çıktı tokenı (bunların 25,000’i akıl yürütme tokenı) ölçtü; görev başına maliyetler sırasıyla $0.10 ve $0.40’tı. Kalite sorununu çözmek için eforu artırırsanız önce bunun faturaya etkisini kontrol edin. ChatGPT planlarındaki Codex kullanıcıları Reddit’te, Terra’yı high efor düzeyinde kullanmanın plan kotalarını hızla tükettiğini bildirdi; bir vakada 20 dakikada beş saatlik kotanın 40%’ı kullanılmıştı. Bunlar anekdot niteliğinde, ancak hepsi aynı noktaya işaret ediyor.

Faturalandırma tuzakları

Terra’nın girdi, çıktı ve önbellek okuma ücretleri AIHubMix’te OpenAI ile aynıdır. Bunlar, faturanın liste fiyatının düşündürdüğünden daha yüksek olmasına neden olan kurallardır.

12 saatlik yazma ücreti OpenAI’ninkidir. AIHubMix’in Terra fiyat listesinde yalnızca girdi, çıktı ve önbellek okuma ücretleri yer alıyor: önbellek yazma ücreti, uzun bağlam kademesi ve 12 saatlik ek ücret yok. Bu nedenle yukarıdaki yazma ücretlerini ve 272K’yı aşan kullanım ücretlerini, onaylanmış AIHubMix ücretleri olarak değil, OpenAI’nin yayımladığı ücretler olarak değerlendirin.

272K sınırı isteğin tamamı için geçerlidir. Terra’nın model sayfasında 1,050,000 tokenlık bağlam penceresi listeleniyor; ancak girdi 272,000 tokenı aştığında isteğin tamamı için girdi ve önbellek ücretleri 2 kat, çıktı ücreti 1.5 kat olarak uygulanır. 270,000 girdi ve 20,000 çıktı tokenı içeren bir isteğin maliyeti $0.27 + $0.10 = $0.37 olur. 300,000 girdi ve 20,000 çıktı tokenı içeren bir isteğin maliyeti ise $0.60 + $0.15 = $0.75 olur. Yaklaşık 11% daha fazla girdi, yaklaşık iki kat maliyete yol açar (her iki örnekte de önbellekleme kullanılmıyor).

Akıl yürütme, çıktı olarak ücretlendirilir. Akıl yürütme tokenları, hiç görmeseniz bile milyon token başına $5 üzerinden çıktı tokenı olarak sayılır. AIHubMix’te yukarıdaki kontrolde aynı istem, none düzeyinde 72, max düzeyinde ise 1,153 çıktı tokenı üretti. Maliyeti yanıtın uzunluğundan tahmin etmek yerine kullanım nesnesindeki reasoning_tokens değerini kaydedin.

Önbellek yazma işlemleri ücretlendirilir. OpenAI’nin GPT-5.6 ve sonraki sürümler için geçerli istem önbelleğe alma kurallarına göre, 30 dakikalık süre için yazma ücreti girdi ücretinin 1.25 katı, 12 saatlik süre içinse 2.5 katıdır. Terra’da okuma ücreti 0.05 kattır. Önbelleğe alınabilecek en kısa önek 1,024 tokendır. Her turda değişen bir önek veya iki rota arasında bölünen trafik, yazma ücretini tekrar tekrar ödemeniz anlamına gelir.

Web araması, çağrı başına ücretlendirilir. AIHubMix, OpenAI model sayfalarında web_search için token ücretlerine ek olarak istek başına $0.01 ücret alıyor; Terra’nın sayfasında araç ücreti henüz ayrı gösterilmiyor, bu nedenle bütçenize ekleyin. Yapılan bir kontrolde tek bir soru iki arama çağrısı tetikledi.

Batch ve Flex indirimleri OpenAI’ye aittir. OpenAI, Batch ve Flex üzerinden 50% indirim, Fast modunda ise 2 kat ücret sunuyor. AIHubMix, GET /v1/batches çağrısına 404 ("İstenen API uç noktası mevcut değil.") yanıtı verdi; dolayısıyla orada kullanılabilecek bir Batch rotası yok. service_tier değeri flex veya priority olduğunda 200 yanıtı alındı; ancak AIHubMix’in Terra fiyat listesinde yalnızca standart ücretler gösterildiğinden indirim beklemeyin. Bu seçeneklerden herhangi birini gönderirseniz kullanım kaydınızı kontrol edin.

Gerçek izinlere sahip ajanlar

OpenAI, Terra’yı görsel akıl yürütme ve bilgisayar kullanımı için öne çıkarıyor. Yerleşik bilgisayar aracı AIHubMix üzerinden çalışıyor: {"type": "computer"} ve ekran görüntüsü içeren bir Responses isteği, ilk eylemi ekran görüntüsü olan bir computer_call döndürdü. Bir ajana yazma erişimi vermeden önce OpenAI’nin GPT-6.1 Terra sistem kartındaki ajan sonuçlarını okuyun. Bunlar, çoğunlukla düşük riskli simülasyonlarda yapılan OpenAI değerlendirmeleridir:

Terra’nın kısıtlamaları aşma oranı max efor düzeyinde ölçüldü; sistem kartında GPT-6.1 Sol bu açıdan Terra’dan daha aşağıda sıralanıyor. Diğer ajanlardan gelen mesajlara ilişkin değer, 80 örneğin 11’idir.

Dolaylı istem enjeksiyonuna karşı Terra’nın savunma oranı 98.8%’di; GPT-5.6 Terra’daki 96.2%’den yüksekti. Bu iyi bir sonuç, ancak hâlâ 100% değil. Geçiş açısından en önemli iki sonuç şunlar: Terra’nın başka bir ajandan gelen talimatlara göre hareket etme olasılığı Sol’a kıyasla daha yüksek ve talimatlarında belirtilen bir kısıtlamayı aşmanın yolunu zaman zaman buluyor. Bu nedenle:

• Araç izinlerini varsayılan olarak reddedecek şekilde ayarlayın ve yalnızca görev için gerekenleri etkinleştirin.
• Yazma, satın alma, veri aktarımı ve geri alınması zor tüm işlemler için onay isteyin.
• Diğer ajanlardan gelen mesajları da ekran içeriği ve araç sonuçları gibi, izin veremeyen güvenilmez girdiler olarak değerlendirin.
• Bilgisayar kullanımını izin listesi bulunan yalıtılmış bir tarayıcıda veya sanal makinede çalıştırın, adım ve maliyet sınırları belirleyin ve modelin son mesajına değil, işlemin gerçek sonucuna bakın. Bunlar OpenAI’nin bilgisayar kullanımına yönelik önerileridir.

Kodlama araçları: Codex ve Claude Code

Codex (Terra için önerilir)

Codex, Terra’nın efor ayarının AIHubMix üzerinden çalıştığı rota olan Responses API’ye bağlanır. AIHubMix’in Codex config.toml kılavuzu genel kurulumu açıklar. Terra için ~/.codex/config.toml şöyle görünür:

model = "gpt-6.1-terra"
model_provider = "aihubmix"
model_context_window = 1050000
model_reasoning_effort = "medium"

[model_providers.aihubmix]
name = "AIHubMix"
base_url = "https://aihubmix.com/v1"
env_key = "AIHUBMIX_API_KEY"
wire_api = "responses"

• wire_api değerini responses olarak bırakın. Efor ayarına uyan ve OpenAI’nin araçlar için belgelediği rota budur.
• Bağlam penceresini belirtin. model_context_window değerini Terra’nın 1,050,000 tokenlık bağlam penceresine ayarlayın.
• medium ile başlayın. Terra’nın varsayılanı budur. Yukarıdaki kota bildirimlerini göz önünde bulundurarak eforu genel olarak değil, zor görevlerde artırın.
• Düzenlemelerden sonra yeniden başlatın. config.toml dosyasını değiştirdikten sonra Codex’i yeniden başlatın.

Claude Code

Claude Code, AIHubMix’in Messages rotası üzerinden Terra ile çalışır. Kurulumu Claude Code settings.json kılavuzunu izleyerek yapın ve model olarak gpt-6.1-terra kullanın. AIHubMix’in kontrollerinde araç kullanımı ve görseller çalıştı. Ancak Claude Code’un düşünme ve efor ayarları, Terra’nın akıl yürütmesini etkilemedi ve yanıtta hiçbir düşünme bloğu dönmedi. Claude Code’dan Terra’nın ne kadar yoğun düşüneceğini ayarlayamazsınız; bu nedenle Terra için Codex daha uygundur.

10-15 dakikalık duman testi

Test paketi bulunan küçük bir depoda her araç için bunu bir kez çalıştırın:

1. gpt-6.1-terra ile yeni bir oturum başlatın. Başka bir modelle çalışmış bir oturumu sürdürmeyin.
2. Şunu isteyin: "Bu depodaki bir işlev için birim testi ekle, testleri çalıştır ve başarısız olanları düzelt."
3. Başarı ölçütü: model dosyaları okur ve testleri çalıştırır; yani araç çağrıları çalışıyordur. Sonuçları gördükten sonra devam eder; yani araç çıktısı modele geri aktarılıyordur. Oturum, testler başarılı olarak ve hiçbir yerde 400 hatası görülmeden sona erer.
4. AIHubMix kullanım kaydınızda modelin gpt-6.1-terra olduğunu ve sonraki isteklerde sabit önek için önbelleğe alınmış girdi tokenlarının göründüğünü doğrulayın. Hiç görünmüyorsa önekte her turda değişen bir şey vardır.
5. Codex’te görevi low ve medium düzeylerinde tekrarlayın ve tur başına çıktı tokenlarını karşılaştırın. Biraz düşünmeyi gerektiren bir görevde medium daha fazla token kullanmalıdır. Her düzeyde sayılar aynı görünüyorsa isteklerin Responses üzerinden gittiğini kontrol edin.
6. Tur süresini ve çıktı tokenlarını not edin. Bunlar efor düzeyini seçerken kullanacağınız başlangıç değerleridir.

Geçiş kontrol listesi

• Modeli gpt-6.1-terra olarak ayarlayın.
• Araç çağrılarını ve efor ayarına bağlı her şeyi Responses API’ye taşıyın.
• Her çağrı yolundan temperature, top_p, top_logprobs ve logprobs parametrelerini kaldırın veya eforu none olarak ayarlayın.
• minimal efor düzeyini low ile değiştirin.
• Önbelleğin iki kez yazılmaması için her iş yükünü tek bir rotada tutun.
• prompt_cache_retention yerine prompt_cache_options.ttl kullanın.
• Görüşme sırasında eforu değiştirmek için configuration_update kullanın.
• Mümkün olduğunda istekleri 272K girdi tokenının altında tutun.
• Akıl yürütme tokenlarını, önbelleğe alınmış tokenları ve önbellek yazma tokenlarını kaydedin.
• Web araması için çağrı başına $0.01 bütçe ayırın ve AIHubMix üzerinden Batch kullanmayı planlamayın.
• AGENTS.md dosyasını ve beceri dosyalarını denetleyin; ajanın ne yapmaya yetkili olduğunu açıkça belirtin.
• Yazma işlemleri için onay şartı koyun ve diğer ajanlardan gelen mesajları güvenilmez kabul edin.
• Duman testini her kodlama aracında çalıştırın.

Sık sorulan sorular

GPT-6.1 Terra neden "Unsupported parameter: 'temperature'" hatası veriyor?
Çünkü akıl yürütme eforu none değil. OpenAI’nin GPT-6 ailesi için kuralı, efor none dışında herhangi bir değerdeyken temperature, top_p ve top_logprobs parametrelerinin kaldırılması gerektiğini söylüyor; Terra’nın varsayılanı medium. Bu parametreleri kaldırın veya örnekleme denetimine ihtiyacınız varsa eforu none olarak ayarlayın.

Aynı kod Chat Completions’ta neden çalışıyor?
AIHubMix’in Chat Completions rotası, 27 October 2026 tarihindeki kontrollerde temperature 0.2 ve top_p 0.5 değerlerini kabul ederek 200 yanıtı verdi. Dolayısıyla Chat Completions üzerinde yapılan testler, Responses API’nin döndürdüğü 400 hatasını yakalamaz.

AIHubMix üzerinden Chat Completions’ta reasoning_effort çalışıyor mu?
27 October 2026 tarihinde AIHubMix’te birkaç küçük istemle yapılan kontrollerde ölçülebilir bir fark yaratmadı: none ve max benzer sayıda akıl yürütme tokenı üretti. Bu genel geçer bir kural değil; ancak efor sizin için önemliyse, açıkça çalıştığı Responses API’de ayarlayın.

Araç çağrılarını Responses API’ye taşımam gerekiyor mu?
Evet. OpenAI, Terra’da araç çağrılarının Responses gerektirdiğini belgeliyor. AIHubMix üzerinden yapılan ve işlev aracı içeren bir Chat Completions isteği araç çağrıları döndürdü; ancak bu belgelenmemiş bir davranış ve buna güvenilmemeli.

minimal efor düzeyinin yerini ne alıyor?
Terra none, low, medium, high, xhigh ve max düzeylerini destekler. OpenAI, low düzeyinden başlamayı ve sonuçları temsili görevlerde karşılaştırmayı öneriyor.

AIHubMix’te Terra için Batch kullanılabilir mi?
Hayır. AIHubMix’te GET /v1/batches çağrısı 404 döndürüyor; dolayısıyla kullanılabilecek bir Batch rotası yok. 50% Batch ve Flex indirimleri OpenAI’ye aittir. AIHubMix’in Terra fiyat listesinde, OpenAI’nin liste fiyatlarıyla eşleşen standart girdi, çıktı ve önbellek okuma ücretleri gösteriliyor.

Terra ile Codex mi, Claude Code mu kullanmalıyım?
Codex. Terra’nın efor ayarının AIHubMix üzerinden çalıştığı Responses API’yi kullanır. Claude Code, Messages rotası üzerinden çalışır; ancak AIHubMix kontrollerinde düşünme ve efor ayarlarının Terra üzerinde hiçbir etkisi olmadı.

Okumaya devam edin: GPT-6.1 Terra serisi

• GPT-5.6 Terra’dan geçişin değip değmeyeceğine henüz karar vermediyseniz, önce nelerin değiştiğine ve kimlerin avantaj elde edeceğine göz atın: GPT-6.1 Terra vs GPT-5.6 Terra: Fiyatı Yarıya İndi, Neler Değişti ve Kimler Geçiş Yapmalı?
• Ekran veya belge ajanı için geçiş yapıyorsanız ve Anthropic’in orta seviye modelini değerlendiriyorsanız, işte iki modelin karşılaştırması: GPT-6.1 Terra ve Claude Sonnet 5.5: Ekran ve Belge Ajanları için Hangi Orta Seviye Model?
• Yukarıdaki ajan sonuçları sizi düşündürdüyse veya zorlu kodlama işleriniz hâlâ daha büyük modeli gerektiriyorsa, bu yazı hangi işin hangi modele uygun olduğunu açıklıyor: GPT-6.1 Terra ve GPT-6.1 Sol: Hangi Görevler Hâlâ Sol Gerektiriyor?
• Buradaki faturalandırma tuzakları kendi hesaplarınızı kontrol etmenize yol açtıysa, kapsamlı maliyet dökümü; efor düzeylerini, 272K sınırını ve önbelleğe almayı örneklerle açıklıyor: GPT-6.1 Terra’nın Gerçek Maliyeti: Efor Düzeyleri, 272K Sınırı ve Önbelleğe Alma

Kaynaklar

• OpenAI: GPT-6.1 Terra model sayfası
• OpenAI: GPT-6 modellerini kullanma (geçiş kılavuzu)
• OpenAI: İstem önbelleğe alma
• OpenAI: GPT-6.1 Terra sistem kartı
• AIHubMix: GPT-6.1 Terra model sayfası