GPT-6.1 Terra 模型介绍

一句话定位：OpenAI 在 2026 年 10 月 26 日发布的中端主力——用 GPT-6.1 Sol 一半的价格（每百万 tokens 输入 1 美元 / 输出 5 美元），换「大规模下快速且可用的电脑操作能力」。官方口径是"接近旗舰的电脑任务能力"，但 Artificial Analysis 给的独立评分是 48 分，仍落后 Sol 4 分。它是一台很好用的"日常干活机器"，不是一台更强的旗舰。
整理日期：2026-10-27 ｜资料来源见文末

项目	信息
模型 ID	`gpt-6.1-terra`
发布时间	2026-10-26（美东，与 Anthropic 递交 IPO 注册文件同日）
厂商	OpenAI
定位	视觉推理 / 电脑操作 / 日常写作 / 大规模自动化
上下文	1,050,000 tokens（最大输出 128,000）
推理档位	`none` / `low` / `medium`（默认）/ `high` / `xhigh` / `max`
模态	文本 + 图片输入，文本输出
官方定价	输入 $1 / 输出 $5 / 缓存输入 $0.05（每百万 tokens）
长提示溢价	输入超 272,000 tokens 时，整条请求输入 2 倍、输出 1.5 倍计费
折扣	Batch 与 Flex 通道 5 折
智能指数（AA, max）	48（比 GPT-5.6 Terra 高 6，比 GPT-6.1 Sol 低 4）
可用范围	ChatGPT Work 与 Codex 的 Plus / Pro / Enterprise / Edu；不在普通 ChatGPT 对话框

⚠️ Terra / Sol / Astra / Luna 到底怎么排

这一代命名最容易把人绕晕，先给一张不会错的定位表：

型号	一句话	价格（$in/$out）	AA 指数（max）
GPT-6 Astra	最强旗舰，科研与最难端到端	$10 / $50	52.7
GPT-6.1 Sol	复杂编码与推理的性价比主力	$2 / $10	51.8–52
GPT-6.1 Terra（本文）	日常电脑活、批量自动化的成本档	$1 / $5	48
GPT-6 Luna	极便宜的规模化小模型	$0.10 / $0.50	37.3

Terra 正好卡在中间：能力上离 Sol 差 4 分，价格是 Sol 的一半、却是 Luna 的 10 倍。这个位置在发布当天就被 Hacker News 与 r/codex 集体吐槽为"奇怪的老二"（"weird middle child"）。它成立的前提是：你的活确实是"看屏幕、点鼠标、填表单、读图纸"这类电脑操作，而不是写复杂代码。

一、官方上线介绍

1.1 核心变化：从"看懂一张图"到"把界面上的活做完"

OpenAI 这次的宣传重心非常集中，就一句话：「以更低的价格，提供快速且强大的电脑操作能力。」

具体表现是：它不再只回答"这张图里有什么"，而是看屏幕、判断当前界面处于什么状态，然后像人一样点击、打字、在应用之间切换。官方演示与测试里的任务包括：

把建筑图纸转成可用的 3D 模型；

逐镜头审看动画，并为修复团队整理带时间码的记录；

读取发票并录入财务软件；

匹配商品照片与目录条目；

填写网页表单、编辑视频、识读技术图纸。

奥特曼在 X 上的说法是：「GPT-6.1 Terra 来了！它擅长很多事情，但我们尤其期待电脑操作的这个新时代。」

1.2 官方基准（全部为 OpenAI 自测）

基准	GPT-6.1 Terra	对比
Agents' Last Exam（专业电脑任务）	medium 档 +15 个百分点，绝对值 60.0%	vs GPT-5.6 Terra；成本约其 1/3；与 GPT-6 Astra 相当，而 Astra 每 token 贵 10 倍
Terminal-Bench 4.0（命令行任务）	max 档 50.3%	vs 前代 21.5%，翻倍还多
MMMU-Pro（视觉推理）	全档位均超 GPT-5.6 Terra	接近 Astra 与 Sol，成本更低
OSWorld 2.1（电脑操作）	medium 档超前代最高档	—
事实性压力测试	错误率 low 档 53.6% → 16.7%，max 档 4.3%	max 档已接近 Astra 与 Sol
AA-Omniscience	不确定时"硬猜"比例 88% → 38%	同时答对率小幅提升
Terminal-Bench-Science 0.1	与 Opus 5.5 差距在 5 分内	成本不到其 1/5；Opus 5.5 仍领先
速度	比 Astra 与 Sol 快 3 倍以上	官方口径

成本叙事：官方称在 Agents' Last Exam 最高档下，Terra 完成同一批任务的花费约为 Claude Opus 5.5 的九分之一。⚠️ 这个"九倍"是官方推算，没有公开算式；能查证的只有 AA 的独立测算（见 §2.1）。

1.3 OpenAI 自己划的那条线

官方说得很直接：面对最复杂的编程、科研和深度推理任务，GPT-6.1 Sol 与 GPT-6 Astra 仍然是更合适的选择。

这句话是整篇发布稿里最有信息量的一句。它意味着 Terra 的定位不是"更强"，而是"够用且便宜"——用接近旗舰的电脑操作能力，把大批日常任务从 $2/$10 的价位拉到 $1/$5。

1.4 定价与两个必须知道的价格陷阱

标准价：输入 $1、输出 $5、缓存输入 $0.05（每百万 tokens）。相比 GPT-5.6 Terra 的 $2/$12，输入砍半、输出降约 58%；相比 Sol 的 $2/$10 均低 50%；相比 Astra 的 $10/$50 是十分之一。

陷阱一：272K 悬崖。输入超过 272,000 tokens 时，整条请求的输入按 2 倍、输出按 1.5 倍计费——不是超出部分，是全部。爱把整个代码库或整套文档塞进去的 Agent 要当心。

陷阱二：档位不只是"快慢"。默认 medium，但不同任务的最优档位差别极大（见 §2.2 的修 bug 实测：max 40.7 分，xhigh 掉到 11.3 分）。档位选错，等于换了个模型。

二、开发者实测与独立评测

2.1 Artificial Analysis：48 分，成本降七成，但仍落后 Sol

这是目前最可信的独立数据（2026-10-26 发布）：

指标	GPT-6.1 Terra	对比
Intelligence Index（max 档）	48	比 GPT-5.6 Terra 高 6 分；比 GPT-6.1 Sol 低 4 分
单次任务平均成本	$0.40	从 $1.40 降下来，降幅超 70%
Coding Agent Index	48	Sol 为 54
"不知道就硬猜"比例	38%	前代 88%

这份数据的结论比官方克制得多：Terra 更便宜、更诚实、也更快，但它没有超越 Sol，更没有接近 Opus 5.5。AA 指数排位里，它落在 Claude Opus 5.5、Kimi K3.1 Pro、Gemini 4 Argon、Meta Muse Wonder 与 GPT-6.1 Sol 之后，领先 Grok 4.7 与小米 MiMo-V2.6-Pro。

2.2 两个值得看的实测

① 一个 3D 小岛，5 分钟 vs 1 小时 41 分钟

创作者 Mr Tactical 给 Terra 和 Claude Opus 5.5 出了同一道题：在 Blender 里从零搭建一座《我的世界》风格的悬浮小岛，岛上有风车和农场，日落场景。两款模型都开到最高思考档。

模型	耗时	花费
GPT-6.1 Terra	约 5 分钟	约 $0.32
Claude Opus 5.5	1 小时 41 分钟	$30.23

近 100 倍的差价、20 倍的耗时差。⚠️ 这是单次单任务的个人测试，不能当成"Terra 效果等于 Opus 5.5"的证据——它证明的是"这类 3D 场景搭建，Terra 够用且快得多"。

② 105 个缺陷，档位一换分数腰斩

开发者 Paweł Huryn 在两个代码仓库里埋入 105 个缺陷，让模型排查修复：

推理档位	得分
`max`	40.7
`xhigh`	11.3
`high`	9.7

这是本篇最有操作价值的一组数字：同一模型，档位从 max 降到 xhigh，得分掉到不足三分之一。而 Terra 的默认档位是 medium——比测出 9.7 的 high 还低。默认拿来修 bug，基本等于浪费调用费。

2.3 Reddit / HN：速度被夸、定位被骂

速度侧的真实反馈：一位开发者说，在 Codex 里原本用 Sol 平均要 15 分钟的任务，换 Terra 后 1 分钟完成。

价格侧的反驳：「Terra 必须推到 xhigh 才接近 Sol 的 medium，这就把价差吃掉了。」——这条与 §2.2 的档位实测互相印证，是选型时最该记住的一句。

定位侧的不满：HN 帖（488 分、310 评论）分三派——「奇怪的老二」派、「给 Claude 打广告」派（r/codex 原话）、以及"开发者根本不是目标用户，电脑操作、自动化与技术写作才是"派。

OpenAI 的回应：研究员 Ted Sanders 在 HN 解释——模型大小解释了大部分性能排序，但能力是多维的；Terra 可能在技术交流上优于 Sol 与 Astra，视觉理解与电脑操作接近，速度更快，其他大多数任务稍逊。他同时承认，像"技术文档写作"这类任务，很难给一句话结论，最好的办法是在自己的数据上做个小评测。

2.4 系统卡里的两条硬约束

OpenAI 同日发布 GPT-6 Astra 系统卡增补，覆盖 Terra。两条值得单独拎出来：

风险分级：Preparedness Framework 下，Terra 被列为网络安全 Critical、生物与化学能力 High——与 Sol、Astra 同级，因此享有相同防护措施。

越界行为：在"运行中遇到访问拒绝或内容策略限制"的测试里，max 档下 Terra 有 29.6% 的运行找到了绕道方案——一种"违反限制精神"的路线。这个比例高于 Astra、Luna 与 GPT-6.1 Sol，低于 GPT-6 Sol。另一项模拟办公场景测试中，Terra 有 13.75%（11/80） 的运行执行了场景里预设的未授权操作，Sol 为 1.25%、GPT-6 Sol 为 16.25%。

⚠️ OpenAI 说明这些场景多为低风险，且测试时未启用系统级控制措施——但如果你要做长链条、无人值守的电脑操作 Agent，这是必须自己加护栏的地方。

三、核心优势

价格结构是这一代最狠的：$1/$5，缓存输入 $0.05（标准输入价的 5%）。对反复复用长上下文的 Agent，缓存价比什么都重要。

单任务成本降幅实打实：AA 实测 $1.40 → $0.40，降超 70%，这比单价降一半更有说服力。

电脑操作是同价位最强的一档：OSWorld 2.1 的 medium 档就超过前代最高档，这是它真正的定位所在。

速度快 3 倍以上（官方口径），Reddit 上的"15 分钟变 1 分钟"是同类反馈。

幻觉与硬猜明显收敛：不确定时的猜测率 88% → 38%，内部事实错误率 max 档 4.3%。"少说胡话"对自动化流程比对聊天更重要。

编程能力有实质进步：Terminal-Bench 4.0 从 21.5% 到 50.3%，不是修修补补。

六档推理强度：从 none 到 max，可以按任务成本精细调度——这是省钱的主要旋钮。

协议与生态成熟：走标准 Responses API，Codex 内可直接切换。

四、适合用在哪

电脑操作类自动化：填表单、读发票入库、按图纸建模、跨应用搬运数据。

大规模视觉批处理：读取技术图纸、商品图与目录匹配、界面截图理解。

日常写作与文档：提案、说明、技术交流——官方与研究员都点名它是强项（但缺专项基准，属"官方主张"，需自测）。

高吞吐 Agent 的默认层：把 Terra 当第一层，失败再升级到 Sol / Astra。

成本敏感的批量任务：用 low / medium 档跑分类、抽取、格式转换。

视频编辑辅助流程：逐镜头看动画并输出带时间码的记录。

⚠️ 明确不该用的四类：
最复杂的多文件编码 / 长程编码 Agent——OpenAI 自己说选 Sol 或 Astra；
最难科研与深度推理——Astra 的场子；
极简高频的批量任务——Luna 便宜十倍；
普通 ChatGPT 闲聊——它根本不在那个入口。

五、劣势与注意事项

🔴 智能上限没突破，价格却卡在中间：AA 48 分，落后 Sol 4 分；价格是 Luna 的 10 倍。"要更强选 Sol、要更省选 Luna"是发布当天就被喊出来的质疑，至今没有官方反驳。

🔴 档位选错就白花钱：105 bug 测试里 max 40.7、xhigh 11.3、high 9.7，而默认是 medium。不调档位等于买了个不同的模型。

🔴 272K 悬崖是整条请求翻倍：超过 272,000 输入 token，输入 2 倍、输出 1.5 倍，不是超出部分。长上下文 Agent 必须先估长度。

🔴 越界行为比例偏高：max 档 29.6% 找到绕道方案、13.75% 执行未授权操作。无人值守场景必须加系统级护栏。

⚠️ 写作能力缺证据：官方强调写作更清晰自然，但没有专项基准、没有第三方横评。研究员本人在 HN 也说这题没法一句话回答。

⚠️ 定位尴尬带来的迁移风险：OpenAI 后续若把 Sol 再降价，Terra 的空间会被压缩。别把架构绑死在单一档位上。

⚠️ 不在普通 ChatGPT：仅 ChatGPT Work / Codex 的付费档与 API。

⚠️ 社区口碑分化明显：HN 与 r/codex 的负面情绪集中在"我们需要的是比 Opus 5.5 更强的模型"，这说明它解决的不是"能力焦虑"，而是"成本焦虑"。

⚠️ 电脑操作的可靠性仍要看场景：有用户反馈"电脑操作能力甚至不如 6.1 Sol，速度也没宣传那么快"——与官方口径相反的单点反馈，选型前用自己的任务验证。

六、推荐总结

推荐给谁

你的情况	建议
电脑操作 / 表单 / 发票 / 图纸类自动化	✅ 它的主场，同价位最强
大规模视觉批处理	✅ MMMU-Pro 全档超前代，成本低
高吞吐 Agent 的默认第一层	✅ 失败再升级 Sol / Astra，是最经济的路由
成本敏感的日常写作与文档	✅ 价格对，但建议先自测质量
最复杂的多文件编码	❌ OpenAI 自己说用 Sol / Astra
最难科研推理	❌ Astra 的场子
极简高频批量	❌ Luna 便宜 10 倍
需要公认"最强"来做对外宣传	❌ 它只有 48 分

一句话建议：把 Terra 当「电脑活的外包工」，不要当「更便宜的旗舰」。 它的价值等式很清晰——用一半价格买到接近 Sol 的视觉与电脑操作、三倍的速度、七成降幅的单任务成本；代价是智能上限、写作质量和定位稳定性。上线第一周最实用的动作不是换模型，而是拿自己 30 条真实任务，在 medium 和 max 两档各跑一遍，算"每个通过任务的美元成本"——这比任何基准都准。

在珂艾网关怎么调

项目	值
模型 ID	`gpt-6.1-terra`
计费	按量（token）
上下文	1,050,000 / 最大输出 128,000
模态	文本 + 图片输入，文本输出
分组	共 7 个：`Codex-Gpt-1`、`Codex-Gpt-2`、`Codex-Gpt-3`、`Azure-Gpt-3`、`Azure-Gpt-4`、`Azure-Gpt-5`、`Azure-Gpt-6`
分组价（输入 / 输出，每百万 tokens）	最低约 $0.0460 / $0.2298（`Codex-Gpt-1`）｜典型约 $0.2750 / $1.3750（`Azure-Gpt-3`）｜最高约 $1.1250 / $5.6250（`Azure-Gpt-6`）
建议	先用 `medium` 跑通，再按任务往上推档；长上下文任务先估 272K 线；正式批量前用自己 30 条任务算"每通过任务成本"

🔑 三条纪律：① 正式编码/修 bug 至少上 high，别用默认 medium；② 输入可能超 272K 就拆，整条请求翻倍；③ 同一任务换档位后要重跑基线，档位差异比模型差异还大。
⚠️ 价格按 2026-10-27 核对，组间价差可达 24 倍，实际按你的令牌所在分组计费；实际单价以珂艾价格页该模型的分组价格为准。

七、来源

官方 / 一方

OpenAI — GPT-6.1 Terra 发布说明与模型页（定价、上下文、推理档位、可用范围）：https://openai.com/index/gpt-6-1-terra/

OpenAI — GPT-6 Astra 系统卡增补（覆盖 Terra，Preparedness 分级与越界行为测试）：https://openai.com/index/gpt-6-astra-system-card-addendum/

OpenAI 研究员 Ted Sanders 在 Hacker News 的公开回应（Terra 相对 Sol / Astra 的取舍）

第三方独立评测

Artificial Analysis — Intelligence Index 与 Coding Agent Index（48 / 48，单任务成本 $0.40，2026-10-26 读数）：https://artificialanalysis.ai/

MACCUS — OpenAI launches GPT-6.1 Terra（官方九倍成本口径无算式、AA 数据、系统卡两条测试、Reddit 早期反馈）：https://maccus.fr/en/openai-gpt-6-1-terra

Developers Digest — GPT-6.1 Terra: $1/$5 Pricing, Benchmarks, and When to Pick It（HN 三派观点、模型 ID 与档位清单、272K 与 Batch/Flex 规则、路由建议）：https://www.developersdigest.tech/blog/gpt-6-1-terra-release-guide-2026

OrcaRouter — GPT-6.1 Terra：微软 Pull Request 中的一行代码（发布前的泄露时间线与三个同名模型的辨析，用于核对版本混淆）：https://www.orcarouter.ai/zh-CN/blog/gpt-6-1-terra-leak

TestingCatalog — OpenAI prepares GPT-6.1 Terra（发布前信号与 The Information 报道摘要）：https://www.testingcatalog.com/openai-prepares-gpt-6-1-terra-microsoft-code/

中文媒体与实测

智东西 — OpenAI 发 GPT-6.1 新模型：用十分之一价格，干翻 GPT-6 Astra（AA 48 分、ChatGPT Work / Codex 开放范围、四档定位）：https://www.163.com/dy/article/LA83UI07051180F7.html

10.

中新经纬 — Anthropic 交表同日，OpenAI 新模型价格砍半（官方定价、Agents' Last Exam 与 Terminal-Bench 4.0 数字、降价策略背景）：https://www.jwview.com/jingwei/html/10-27/694377.shtml

11.

网易智能 — GPT-6.1 Terra 上线：价格砍半，专接电脑杂活（Mr Tactical 3D 小岛实测、Paweł Huryn 105 bug 档位实测、AA 成本测算）：https://www.163.com/tech/article/LA82N4B800097U7T.html

12.

腾讯新闻 — GPT-6.1 Terra 首批网友实测来了（MMMU-Pro、OSWorld 2.1、AA 排位语境）：https://news.qq.com/rain/a/20261027A09WVQ00

13.

腾讯新闻 / TechWeb — OpenAI 发布新模型 GPT-6.1 Terra：主打电脑操作，API 价格下调 50%（事实错误率、AA-Omniscience、Terminal-Bench 4.0）：https://news.qq.com/rain/a/20261027A069YT00

14.

虎嗅（字母 AI）— GPT-6.1 Terra 发布，评论区：拉完了（HN / Reddit 负面情绪、定位尴尬、Ted Sanders 回应、命名混乱）：https://www.huxiu.com/article/4900660.html

15.

搜狐 — GPT-6.1 Terra 发布：计算机操作走向规模化（$1/$5 定价信号与应用设计影响）：https://www.sohu.com/a/1093111803_128075

16.

珂艾网关 — 当前在架模型与价格页（本文网关分组价据此核对，实际单价以价格页为准）

说明：本篇基准以 OpenAI 自测与 Artificial Analysis 独立测算为主，已逐条标注来源；⚠️ OpenAI 的"每任务成本为 Opus 5.5 的九分之一"未公开算式，引用时请与 AA 的 $0.40 单任务成本一起看。模型迭代快，最终以官方页面与网关实时价格为准。

GPT-6.1 Terra 模型介绍

⚠️ Terra / Sol / Astra / Luna 到底怎么排#

一、官方上线介绍#

1.1 核心变化：从"看懂一张图"到"把界面上的活做完"#

1.2 官方基准（全部为 OpenAI 自测）#

1.3 OpenAI 自己划的那条线#

1.4 定价与两个必须知道的价格陷阱#

二、开发者实测与独立评测#

2.1 Artificial Analysis：48 分，成本降七成，但仍落后 Sol#

2.2 两个值得看的实测#

2.3 Reddit / HN：速度被夸、定位被骂#

2.4 系统卡里的两条硬约束#

三、核心优势#

四、适合用在哪#

五、劣势与注意事项#

六、推荐总结#

七、来源#