OpenAI发布GPT-6.1 Terra：API价格砍半

当地时间10月26日，OpenAI发布新模型GPT-6.1 Terra，主打视觉理解与计算机操作能力，并把标准API价格较上一代下调了50%。按照OpenAI的定位，Terra是一款面向日常工作的平衡型模型：它要接手的不是最难的旗舰级推理任务，而是填表单、读图纸、编辑视频这类高频、重复、需要动手操作的桌面工作。

新模型主打什么：能看屏幕，也能动手操作

OpenAI对Terra的描述很直接：它能理解屏幕上的内容，并跨应用采取行动，同时可以自然地写作。用官方的说法，Terra是为“整个工作日”设计的模型，重点是把更多日常工作自动化，而不是只在基准测试里刷分。

在官方举例的任务类型中，包括起草提案、解读技术图纸、填写网页表单、编辑视频，以及把建筑图面转换为3D模型、逐镜检视动画电影并为修复团队制作附有时间码的记录。这些任务的共同点是步骤多、需要对照屏幕信息操作，而不是一问一答就能完成。

性能数字：三组官方评测结果

OpenAI公布的评测结果均来自其自身测试，实际效果仍需第三方验证，但数字本身说明了Terra的改进方向：

• 计算机操作：在Agents’ Last Exam评测中，GPT-6.1 Terra在中等推理强度下较前代GPT-5.6 Terra提高15个百分点，单项任务成本降至约三分之一；在相同测试中，其表现能与GPT-6 Astra相当，但每个token的成本仅约十分之一。
• 编程能力：在Terminal-Bench 4.0评测中，最高推理强度下可解出50.3%的题目，明显高于GPT-5.6 Terra的21.5%。
• 准确度与速度：在低推理设定下，事实错误率从53.6%降至16.7%；在视觉基准MMMU-Pro上优于前代模型；完成任务的速度比GPT-6 Astra与GPT-6.1 Sol快3倍以上。

OpenAI同时提醒，Terra在部分任务上已接近旗舰模型水平，但最复杂的编程任务仍更适合使用GPT-6.1 Sol或GPT-6 Astra。换句话说，Terra的卖点是“够用且便宜”，而不是全面取代旗舰。

价格：标准价砍半，缓存输入更便宜

价格是这次发布的重点。GPT-6.1 Terra的标准API价格为每百万token输入1美元、输出5美元，缓存输入为每百万token 0.05美元。相比GPT-5.6 Terra与GPT-6.1 Sol，标准价格下调50%。OpenAI表示，这让Terra成为更适合大批量工作流程自动化的模型选项，尤其有利于需要高频处理文件、资料及桌面任务的企业。

这一定价逻辑并不难理解：计算机操作和智能体应用要真正进入企业工作流，模型必须能稳定完成多步骤任务，同时把单次任务的推理成本压到可持续的水平。更低的token价格和任务成本，有助于扩大自动化应用的使用范围，并推动调用量增长。

产品定位：Sol、Terra、Luna各司其职

根据OpenAI的模型文件说明，Sol、Terra、Luna是三种不同定位的模型：Sol强调高阶推理与专业工作，Terra强调视觉理解与计算机操作，Luna则面向低成本的大量任务处理。GPT-6.1 Terra属于日常工作取向的平衡型模型，表现贴近前代旗舰产品，但成本和速度更适合高频使用。

安全性方面，OpenAI称GPT-6.1 Terra达到了其Preparedness Framework中的“Critical”网络安全门槛，并沿用GPT-6 Astra的防护措施。

如何用上：ChatGPT与API同步开放

GPT-6.1 Terra目前通过ChatGPT Work与Codex向ChatGPT Plus、Pro、Enterprise和Edu用户开放，开发者也可以通过OpenAI API使用，模型名称为gpt-6.1-terra。对普通用户而言，这意味着可以在日常办公场景中直接调用它处理文档和桌面任务；对开发者而言，则多了一个在成本与能力之间取平衡的选项。

影响与展望：降价比参数更值得关注

对企业和开发者来说，Terra的意义主要在两点。第一，它把“电脑操作”从演示变成了可按量付费的服务：表单填写、资料整理、视频剪辑辅助这类任务，理论上可以用更低的成本跑起来。第二，它划清了选型边界：日常工作用Terra，最难的编程与专业推理仍留给Sol和Astra，避免为所有任务都支付旗舰价格。

对行业而言，Terra也反映出大模型竞争焦点的变化：从单纯比拼基准分数，转向比拼“在真实工作流里跑得稳不稳、贵不贵”。如果计算机操作类应用确实能在企业场景中稳定落地，调用量和自动化深度都可能上一个台阶；反之，如果多步骤任务的稳定性跟不上，再低的价格也难以转化为持续的企业订单。接下来的关键验证，将是第三方评测和真实部署反馈，而不只是发布会上的数字。