OpenAI 发布 GPT-6.1 Terra：主打快速低价的电脑操作，API 每百万 token $1/$5，比 GPT-5.6 Terra 和 GPT-6.1 Sol 便宜一半

核心背景与行业痛点

Terra 是 OpenAI 在旗舰 GPT-6 Astra 和 GPT-6.1 Sol 之下的高性价比档位。上一代 GPT-5.6 Terra 主要卖点是便宜，但做电脑操作（看屏幕、点按钮、填表）这类长链路任务时，要么不够准，要么得换成 Sol/Astra，成本一下子上去。对要批量跑发票录入、表单填写、截图理解的团队来说，单任务成本和速度才是能不能上生产的关键。

架构亮点与底层机制

官方没有公开参数规模和训练细节，只给了产品层面的规格：输入支持文本和图像、输出文本，上下文 1,050,000 token（最大输入 922,000、最大输出 128,000），知识截止 2026 年 6 月 1 日；reasoning.effort 有 none、low、medium（默认）、high、xhigh、max 六档，工具调用必须走 Responses API。官方称它带上了 GPT-6 系列的对齐改进，更倾向于守在任务范围内、主动说明阻碍，并在提示注入测试中表现出较强抵抗力。安全上，官方称它在 Preparedness Framework 的网络安全项达到 Critical 阈值，沿用 GPT-6 Astra 的防护。

权威 Benchmark 与实测跑分对比

以下均为 OpenAI 官方口径，暂无第三方复现。Agents' Last Exam（专业电脑操作任务）：中等强度比 GPT-5.6 Terra 高 15 个百分点，成本约三分之一；与 GPT-6 Astra 持平，但每 token 价格只有其十分之一；最高强度下 token 效率是 Claude Opus 5.5 的 3 倍以上、每 token 价格为其四分之一，单任务成本约低 9 倍；完成速度比 Astra 和 Sol 快 3 倍以上。Terminal-Bench 4.0 最高强度 50.3%，GPT-5.6 Terra 公布成绩为 21.5%，但官方也说最复杂的编程任务仍建议用 Sol 或 Astra。内部易错题集上，低强度错误率从 53.6% 降到 16.7%，最高强度降到 4.3%。MMMU-Pro 每个推理档位都超过 GPT-5.6 Terra，接近 Astra 和 Sol。

开发者实战落地与开箱指南

API 直接把模型名换成 gpt-6.1-terra 即可，价格为输入 $1、缓存输入 $0.05、输出 $5 每百万 token；注意单次输入超过 272K 时整单按 2 倍输入、1.5 倍输出计费，长上下文场景要算好账，能离线的任务可用 Batch/Flex 半价。适合高并发的截图理解、表单和后台系统操作、文档起草；复杂重构仍交给 Sol/Astra。ChatGPT Work 和 Codex 的 Plus、Pro、Enterprise、Edu 用户今天就能选用，官方称同样的额度能跑更多任务。