GPT-6.1 Terra API 定价：费率、长上下文成本与选型指南（2026）
GPT-6.1 Terra API 的标准短上下文价格为每百万输入 Token 1 美元、输出 Token 5 美元，缓存输入为 0.05 美元。它的标价约为 GPT-6.1 Sol 的一半，但实际账单还取决于输出长度、缓存写入、处理模式，以及一次请求是否超过 272,000 个输入 Token。本文按 2026 年 10 月 26 日公开的模型与价格资料整理费率、算例和选型边界；上线前应再次核对 OpenAI API 定价页 和项目控制台。
价格对比图来源：AIReiter 原文，数值请以 OpenAI API 定价页 为准。
一、GPT-6.1 Terra API 标准价格
以下为短上下文、每百万 Token 的标准处理价格。缓存写入是提示缓存的写入费用，缓存保留时间不同，价格也不同。
| 计费项目 | Standard 价格（美元/百万 Token） |
|---|---|
| 输入，不超过 272,000 Token | $1.00 |
| 缓存输入 | $0.05 |
| 缓存写入，保留 30 分钟 | $1.25 |
| 缓存写入，保留 12 小时 | $2.50 |
| 输出，不超过 272,000 Token | $5.00 |
GPT-6.1 Terra 的输出单价是输入的 5 倍，因此长答案、推理过程或 Agent 生成的大量中间文本可能主导账单。以 3,000 个未缓存输入 Token 和 1,000 个输出 Token 为例，Standard 成本约为 3,000 × $1/1,000,000 + 1,000 × $5/1,000,000 = $0.008；若一百万次调用都采用相同输入输出量，合计约 $8,000，不含工具调用和其他费用。
二、长上下文、缓存与处理模式会改变账单
输入超过 272,000 Token 后，长上下文费率作用于整次请求，而不是只对超出门槛的部分计费。按模型价格资料，输入和缓存输入费率变为 $2.00 和 $0.10/百万 Token，输出费率变为 $7.50/百万 Token。若请求贴近这条门槛，分块检索或压缩上下文可能比直接提交整段资料更省。
| 模式或条件 | 对标准价格的影响 | 适用时要确认 |
|---|---|---|
| Batch | Standard 的 50% | 异步处理是否满足任务时效 |
| Flex | Standard 的 50% | 服务延迟与可用性是否满足工作流；不进入 Standard 路由 |
| Fast | Standard 的 2 倍 | 速度提升是否值得额外费用 |
| 符合条件的区域处理 | 可能额外增加 10% | 适用区域和组织配置 |
| 付费工具调用 | 可能另计调用费 | Web Search 等工具的单次费用 |
提示缓存可以降低重复前缀的输入成本。公开说明提到，长度达到 1,024 Token 及以上的提示词可自动缓存；缓存输入费率较低，但缓存写入会单独收费，即使提示前缀后续没有复用也可能产生写入费用。重复调用系统提示词或相同文件前缀时，应把缓存命中、写入和保留时长一并纳入估算。
三、一个带缓存命中的成本算例
假设一次请求含 2,000 个输入 Token，其中 40% 命中缓存，并生成 1,000 个输出 Token。按短上下文 Standard 价格估算，不计缓存写入：
- 未缓存输入：1,200 × $1 / 1,000,000 = $0.0012
- 缓存输入：800 × $0.05 / 1,000,000 = $0.00004
- 输出：1,000 × $5 / 1,000,000 = $0.005
- 合计约 $0.00624，其中输出约占 80%
相同 Token 结构按 GPT-6 Luna 的 $0.10 输入、$0.005 缓存输入、$0.50 输出短上下文费率估算，约为 $0.000624；按 GPT-6.1 Sol 的 $2 输入、$0.20 缓存输入、$10 输出估算，约为 $0.01256。价格对照可参考站内的 GPT-6.1 Sol API 定价与评测 和 GPT-6 Sol、Luna 的定位与成本说明。模型价格并不能单独决定任务成本：如果较便宜的模型需要更多重试、更长输出或更多工具调用，最终账单可能不同。应使用自己的请求日志计算每个成功任务的总成本。
四、GPT-6.1 Terra 支持什么，以及工具调用限制
OpenAI 模型文档将模型 ID 列为 gpt-6.1-terra，上下文窗口为 1,050,000 Token，最大输出为 128,000 Token，知识截止日期为 2026 年 6 月 1 日。该窗口不意味着单次请求都能按短上下文费率计费；超过 272,000 输入 Token 仍会触发长上下文价格。
公开模型说明列出文本和图像输入、文本输出、函数调用、结构化输出与流式输出。工具调用需通过 Responses API；模型不支持微调、音频或视频输入输出。推理强度包括 low、medium、high、xhigh 和 max，默认值为 medium。若任务不需要长推理，限制输出长度并选择满足质量要求的推理强度，通常是控制费用的直接方法。
模型页面截图来源：AIReiter 原文；页面内容可能随 OpenAI 文档更新。
五、Terra、Sol、Luna 和 Astra 怎么选
| 工作负载 | 可先评估的模型 | 判断依据 |
|---|---|---|
| 高频分类、简短对话、轻量 Agent | GPT-6 Luna | 标价低；若不需要复杂视觉推理或桌面操作，可先测试能否满足质量要求 |
| 表单填写、发票录入、电脑操作、边界明确的执行任务 | GPT-6.1 Terra | 价格低于 Sol，且 OpenAI 公布的视觉与 Agent 基准显示其在部分任务上有竞争力；需用自己的流程验证 |
| 复杂代码库、长周期工程任务 | GPT-6.1 Sol 或 GPT-6 Astra | 先对照官方能力说明和真实代码任务结果，不要仅凭较低单价迁移 |
按短上下文 Standard 价格，GPT-6.1 Terra 为 $1/$5、GPT-6.1 Sol 为 $2/$10、GPT-6 Luna 为 $0.10/$0.50、GPT-6 Astra 为 $10/$50（输入/输出，每百万 Token）。Terra 的标价是 Sol 的一半、Luna 的 10 倍、Astra 的十分之一。Batch 或 Flex 能进一步降低单价，但会改变处理时效或路由条件。
OpenAI 在发布资料中报告了 Agents' Last Exam、MMMU-Pro、OSWorld 和 Terminal-Bench 等测试结果。这些是厂商公布的基准，不等同于独立评测或生产环境保证；跨模型比较还会受推理强度、提示词、工具、成本口径和评测集影响。特别是对抗测试集上的错误率不应被理解为通用场景的幻觉率。上线前应以固定任务集记录完成率、误报、延迟、输出 Token、工具费用和人工返工，再决定是否切换。
官方定位对开发者选型意味着什么
OpenAI 的发布公告把 GPT-6.1 Terra 描述为快速、高效，侧重细致的视觉推理、精确电脑操作与自然写作；公告举例包括读取发票并把信息录入会计软件。OpenAI 还称，Terra 的标准 API 价格比 GPT-6.1 Sol 和 GPT-5.6 Terra 低 50%，希望以较低成本支撑大批量自动化。公告同时明确表示，最复杂的编程任务仍更适合 Sol 和 Astra。
我的判断是，Terra 的价值不应概括成“半价 Sol”，而应看成把一类执行型、多模态工作流的试错成本压低。对于发票录入、表单处理、桌面操作或范围明确的代码任务，较低单价让团队更容易增加验证样本和重试预算；但只要需要长上下文、输出较长推理或额外调用工具，单价折扣就不等于同幅度的单任务成本下降。对复杂工程任务，也不宜因为 Terra 在某些基准上接近 Sol 就直接切换，因为 OpenAI 自己仍把最困难的编程工作指向 Sol/Astra。
因此我会先按“任务完成成本”做路由：让 Terra 执行输入输出边界清楚、可自动验收的子任务；由更强模型或人工负责拆解、审查和异常处理。试运行时记录成功任务的 Token、缓存、工具费、重试和人工返工，再与当前模型比较。若通过兼容 API 接入 Codex，还应先依照站内的 Codex 自定义 API 兼容性与成本核对指南验证 Responses API、工具调用、计费明细和模型 ID，不能只凭普通文本请求成功就认定工作流兼容。
六、常见问题
GPT-6.1 Terra API 每百万 Token 多少钱？
短上下文 Standard 价格为输入 $1、缓存输入 $0.05、输出 $5；公开价格表还列出 30 分钟缓存写入 $1.25、12 小时缓存写入 $2.50。Batch 和 Flex 为 Standard 的一半，Fast 为两倍。实际价格以 OpenAI 实时价格页为准。
输入超过 272,000 Token 会怎样？
整次请求改用长上下文费率。按公开费率，输入和缓存输入分别为 $2 和 $0.10/百万 Token，输出为 $7.50/百万 Token。分块检索、摘要或减少无关历史可以帮助避免不必要的长上下文费用。
GPT-6.1 Terra 可以用于工具调用吗？
可以，但工具调用需使用 Responses API。模型和端点支持情况可能变化，实施前应核对 模型文档 与 Responses API 说明。
GPT-6.1 Terra 比 GPT-6.1 Sol 划算吗？
标价约为 Sol 的一半，但是否更划算取决于每个成功任务的总 Token、缓存命中、工具调用和重试。建议用同一批真实任务对照单任务成本与质量，再决定是否迁移。
结语
GPT-6.1 Terra API 的低标价适合纳入成本评估，但输出 Token 和超过 272,000 Token 的长上下文倍率都可能显著改变预算。可以先用小规模任务集比较 Terra、Sol 与 Luna，再决定哪些工作负载使用 Standard、Flex 或 Batch。本文价格与模型规格按 2026 年 10 月 26 日公开资料整理，变更时以 OpenAI API 定价 和模型文档为准。
相关内容可参阅站内的 GPT-6 Sol 模型规格与 API 价格。本文的能力与定位判断依据 OpenAI GPT-6.1 Terra 发布公告；价格应以 OpenAI API 实时定价页为准。原始主题参考 AIReiter 的 GPT-6.1 Terra API 定价文章；原页面包含其 Coding Plan 推广内容，本文不代表 OpenAI，也不构成独立性能评测。