GPT-6.1 Terra 正式发布：视觉推理、电脑操作与 API 价格解析（2026）
GPT-6.1 Terra 是 OpenAI 面向高频自动化任务推出的模型，重点放在视觉理解、精确电脑操作、事实准确性和自然写作。它可以处理工程图纸、发票、表单和视频审阅等工作，也能通过工具完成多步骤桌面操作。
一、GPT-6.1 Terra 适合解决什么问题？
Terra 的定位不是单纯追求最高分，而是以较低的 Token 成本处理大量边界清楚、能够自动验收的任务。典型场景包括：
- 读取发票或工程图纸，将字段录入财务、设计或项目管理软件；
- 根据界面状态操作桌面应用，完成多步骤表单和文件处理；
- 审阅动画或延时摄影视频，整理带时间码的日志；
- 生成方案、解释技术资料，以及修复范围明确的软件问题。
对于最复杂的代码库、长周期工程任务和需要大量人工判断的工作，仍应把 GPT-6.1 Sol 或 GPT-6 Astra 作为质量基线，再用 Terra 承担可拆分的子任务。模型名称、可用端点和账户权限会变化，使用前应查看 OpenAI 模型文档 和自己的控制台。
二、电脑操作和视觉推理能力有什么变化？
OpenAI 在 Agents' Last Exam 上测试了模型把视觉信息转化为实际操作的能力，例如根据建筑图纸构建 3D 模型、逐镜头检查影片并输出场记日志。公开结果显示，在中等推理强度下，GPT-6.1 Terra 比 GPT-5.6 Terra 高约 15 个百分点，单 Token 成本约为后者的三分之一；在最高推理强度下，Terra 的 Token 效率超过 Claude Opus 5.5 的 3 倍，单任务成本约低 9 倍。
MMMU-Pro 用于观察视觉推理。Terra 在不同推理档位下都超过 GPT-5.6 Terra，成绩接近 GPT-6.1 Sol 和 GPT-6 Astra，但这类结果是厂商公布的基准，不能直接等同于你的业务成功率。
OSWorld 2.1 主要考察智能体调用桌面软件完成多步骤任务的能力。这个方向与 Terra 的产品定位比较一致：如果工作流有明确的输入、操作路径和验收条件，较低价格可以让团队运行更多测试和重试。
三、事实准确性和编程能力是否提升？
OpenAI 还公布了困难提示词内部测试。在低推理强度下，GPT-6.1 Terra 的事实错误率从 GPT-5.6 Terra 的 53.6% 降至 16.7%；最高推理强度下为 4.3%，接近 GPT-6 Astra 和 GPT-6.1 Sol。错误率的定义、样本和提示词会影响结果，部署时仍应使用自己的事实核验和人工抽查流程。
在 Terminal-Bench 4.0 的最高推理档位下，Terra 的任务解决率为 50.3%，高于 GPT-5.6 Terra 的公开成绩 21.5%。Terminal-Bench-Science 0.1 则评估模型编写代码完成科研任务的能力，公开结果显示 Terra 的成本较低，成绩超过 GPT-6.1 Sol，并与 Claude Opus 5.5 接近。
这些数据说明 Terra 的编程能力比上一代有明显提升，但不能据此认定它适合所有软件工程任务。可以先用同一份代码任务集比较完成率、返工次数、工具调用和总耗时，再参考站内的 GPT-6.1 Sol 价格与评测 做模型路由。
四、GPT-6.1 Terra API 价格是多少？
以下是输入不超过 272K Token 时的公开 Standard 价格，单位为每百万 Token。缓存写入价格取决于缓存保留时间；超过 272K Token 的请求需要按长上下文费率核算。
| 模型 | 输入 | 缓存读取 | 缓存写入 | 输出 |
|---|---|---|---|---|
| GPT-6 Astra | $10.00 | $1.00 | $12.50 | $50.00 |
| GPT-6.1 Sol | $2.00 | $0.10 | $2.50 | $10.00 |
| GPT-6 Sol | $2.00 | $0.20 | $2.50 | $10.00 |
| GPT-6.1 Terra | $1.00 | $0.05 | $1.25 | $5.00 |
| GPT-6 Luna | $0.10 | $0.01 | $0.125 | $0.50 |
Terra 的标准输入和输出价格约为 GPT-6.1 Sol 的一半、GPT-6 Astra 的十分之一。实际账单还会受到输出长度、缓存命中、长上下文、工具调用和重试次数影响，不能只看输入单价。可进一步参考站内的 GPT-6.1 Terra API 定价与成本算例，并以上线时的 OpenAI API 定价页为准。
五、ChatGPT Work、Codex 与 API 如何使用？
原文称 GPT-6.1 Terra 已向 ChatGPT Work 和 Codex 的 Plus、Pro、Enterprise、Edu 用户开放，开发者可通过 API 使用模型 ID gpt-6.1-terra。实际账户是否能选择该模型、是否具备电脑操作或工具调用权限，应以产品界面和官方文档为准；不要因为第三方平台显示同名模型，就默认它连接的是 OpenAI 官方模型。
接入 API 时建议按以下顺序验证：
- 用官方模型 ID 发起最小文本请求，确认端点和权限；
- 再测试图像输入、函数调用、结构化输出和流式响应；
- 用固定任务集记录 Token、延迟、重试、工具费和人工返工；
- 只有在质量和总成本都满足要求时，才把 Terra 扩大到生产流量。
六、常见问题
GPT-6.1 Terra 比 GPT-6.1 Sol 便宜多少？
按短上下文 Standard 价格，Terra 输入为每百万 Token 1 美元、输出 5 美元；Sol 为 2 美元和 10 美元。两者实际任务成本还会受到输出长度、缓存和重试影响。
GPT-6.1 Terra 能操作电脑吗？
它的公开定位包含视觉推理和 Computer Use 能力，可用于表单、桌面软件和其他多步骤操作。具体工具是否对你的账户或 API 端点开放，需要以当前官方文档为准。
GPT-6.1 Terra 适合复杂编程吗？
它比 GPT-5.6 Terra 有明显提升，适合边界明确的修复和自动化任务。大型代码库、长周期工程和高风险变更仍应先用 GPT-6.1 Sol、GPT-6 Astra 或人工审查建立质量基线。
结语
GPT-6.1 Terra 的核心价值是把视觉理解、电脑操作和较强的代码执行能力带到更低的调用成本。它适合批量、可拆分、可验收的自动化工作流；是否比 Sol 或 Astra 更划算，要用真实任务的完成成本来判断。基准和价格都可能更新，部署前请回到 OpenAI 官方模型文档 与定价页核对。
本文为对公开发布信息的中文整理，不代表 OpenAI 官方，也不构成独立性能评测。使用第三方平台或 API 中转服务时，请单独核验其模型来源、数据保存方式、隐私政策和服务条款，并遵守当地法律法规与平台规则。