OpenAI GPT-6.1 Terra：更便宜的视觉推理、计算机使用和编码，API价格减半
OpenAI于2026年10月26日发布了GPT-6.1 Terra，这是一个快速、高效的模型，将详细的视觉推理和精确的计算机使用与OpenAI所称的更清晰、更自然的写作相结合。其重要性的核心在于：Terra被定位在OpenAI模型系列的成本智能前沿，标准API价格比GPT-5.6 Terra和GPT-6.1 Sol低50%，而在专业计算机使用基准上的得分比GPT-5.6 Terra高出15个百分点，成本约为其三分之一。
关键信息一览
| 项目 | 详情 |
|---|---|
| 模型 | GPT-6.1 Terra |
| 发布时间 | 2026年10月26日 |
| 前代模型 | GPT-5.6 Terra |
| API模型名称 | gpt-6.1-terra |
| 标准输入价格 | 每百万令牌1美元 |
| 缓存输入价格 | 每百万令牌0.05美元 |
| 输出价格 | 每百万令牌5美元 |
| 价格对比前代 | 比GPT-5.6 Terra和GPT-6.1 Sol低50% |
| ChatGPT可用性 | ChatGPT Work和Codex中的Plus、Pro、Enterprise和Edu用户 |
GPT-6.1 Terra是成本智能的举措，而非前沿能力的举措
OpenAI将GPT-6.1 Terra定位为其模型系列在成本智能前沿的进步，提供了速度、能力和成本的新平衡，而不是能力的新上限。Terra被描述为从GPT-5.6 Terra在沟通和基于计算机的任务（如起草提案、解读技术图纸、填写表格和编辑视频）上的显著提升，这些任务填满了工作日。
该模型的标准API价格比GPT-5.6 Terra和GPT-6.1 Sol低50%。OpenAI表示，这使得开发者能够实际自动化高容量工作，例如读取收到的发票并将其详细信息输入会计软件。
在ChatGPT Work和Codex中，OpenAI表示用户的计划在GPT-6.1 Terra下能走得更远：相同的使用额度比GPT-5.6 Terra覆盖更多任务，且比GPT-6.1 Sol或GPT-6 Astra覆盖的任务多得多。
计算机使用和视觉推理：Terra以一小部分成本缩小了与OpenAI前沿模型的差距
OpenAI报告称，GPT-6.1 Terra在计算机使用和视觉推理结果上接近其最强大的模型，而每任务成本远低。证据来自三个指定的基准。
Agents' Last Exam（专业计算机使用任务）
Agents' Last Exam被描述为专业任务的基准，包括将建筑图纸转换为3D模型，以及逐帧审查动画电影以为修复团队创建带时间码的日志。
- 在中等推理努力下，GPT-6.1 Terra比GPT-5.6 Terra得分高15个百分点，成本约为三分之一。
- Terra在每令牌价格仅为十分之一的情况下，表现与GPT-6 Astra相当。
- 在最大努力下，Terra的令牌效率是Claude Opus 5.5的三倍以上，每令牌价格为其四分之一，产生每任务成本约低9倍的效果。
- Terra完成任务的速度比GPT-6 Astra和GPT-6.1 Sol快三倍以上。
MMMU-Pro（视觉推理）
在MMMU-Pro上，GPT-6.1 Terra在每个推理设置下都优于GPT-5.6 Terra。OpenAI表示，Terra在成本低得多的情况下，几乎匹配其最强大的前沿模型GPT-6 Astra和GPT-6.1 Sol的得分。
OSWorld 2.1（桌面应用代理）
OSWorld 2.1测试AI代理如何使用桌面应用完成多步骤任务，例如从技术图纸构建3D模型。在中等推理努力下，GPT-6.1 Terra以每任务成本的一小部分超越了GPT-5.6 Terra的最佳得分。
事实性：诱导错误提示的错误率大幅下降
OpenAI表示，今年在减少幻觉和事实错误方面投入了大量资源，并报告从GPT-5.6 Terra到GPT-6.1 Terra在其内部诱导错误提示基准上的显著进步。
- 在低推理努力下，错误率从GPT-5.6 Terra的53.6%降至GPT-6.1 Terra的16.7%，下降了近37个百分点。
- 在最大努力下，错误率下降了18个百分点至4.3%，几乎与GPT-6 Astra和GPT-6.1 Sol的水平相当。
编码：Terminal-Bench 4.0得分超过前代两倍
根据OpenAI的评估，GPT-6.1 Terra在软件工程方面比GPT-5.6 Terra有显著改进。
Terminal-Bench 4.0测试编码代理如何从命令行解决问题，例如修复加载时布局偏移的网页。在最大推理努力下，GPT-6.1 Terra解决了**50.3%的任务，是GPT-5.6 Terra公布的21.5%**得分的两倍多。
OpenAI添加了一个重要的边界条件：对于最复杂的编码任务，GPT-6.1 Sol和GPT-6 Astra仍然是更好的选择。
Terminal-Bench-Science 0.1测试代理如何使用代码执行科学研究任务，例如在延时视频中跟踪细胞分裂。在最大推理下，GPT-6.1 Terra以较低成本超越了GPT-6.1 Sol，并以不到估计成本五分之一的价格，与Claude Opus 5.5的差距在五分以内。
安全与对齐：GPT-6系列对齐改进得以延续
GPT-6.1 Terra在OpenAI的准备框架下满足网络安全的关键阈值，并保持了为GPT-6 Astra开发的保护措施。
OpenAI表示，GPT-6.1 Terra带来了GPT-6系列的对齐改进。根据其评估，与GPT-5.6 Terra相比，Terra更可能保持在范围内，并诚实地向用户披露限制和潜在障碍。在OpenAI的提示注入测试中，GPT-6.1 Terra也表现出对旨在使其偏离用户任务的恶意指令的强大抵抗力。OpenAI指出，更多细节请参见deploymentsafety.openai.com/gpt-6-1-terra的系统卡。
定价与可用性：今天在ChatGPT Work、Codex和API中可用
从今天开始，GPT-6.1 Terra对所有Plus、Pro、Enterprise和Edu用户在ChatGPT Work和Codex中可用。开发者可以通过OpenAI API以gpt-6.1-terra访问。
标准API定价为每百万输入令牌1美元，每百万缓存输入令牌0.05美元，每百万输出令牌5美元。
OpenAI定位的含义
OpenAI将GPT-6.1 Terra置于GPT-6 Astra和GPT-6.1 Sol之下，用于最困难的问题，同时声称在几个评估任务上接近持平。明确的指导是，对于最复杂的编码任务，GPT-6.1 Sol和GPT-6 Astra仍然是更好的选择，而Terra针对的是高容量自动化和日常沟通及基于计算机的工作。
OpenAI报告的数字中显示的模式是，当成本进入画面时，Terra的优势会复合：在Agents' Last Exam、MMMU-Pro和最大努力下的事实性上持平或接近持平，加上报告的大幅降低的每任务成本和每任务时间。定量地，OpenAI报告在Agents' Last Exam上以约三分之一成本获得15个百分点的提升，在每令牌价格十分之一的情况下与GPT-6 Astra表现持平，以及在最大努力下与Claude Opus 5.5相比每任务成本约低9倍。
本文中的所有数据均来自OpenAI的公告。来源材料中不包含第三方验证、独立基准运行或用户报告。
Sources
- OriginalIntroducing GPT-6.1 Terra