OpenAI 发布 GPT-6.1 Terra：电脑操作追平 Astra，价格只要十分之一
OpenAI 10 月 26 日发布 GPT-6.1 Terra：$1/$5 每百万 token，约为 Astra 十分之一，当天进 Work 与 Codex。
OpenAI 10 月 26 日发布中档模型 GPT-6.1 Terra，定位电脑操作与视觉推理。API 定价每百万 token 输入 1 美元、输出 5 美元（缓存输入 0.05 美元），约为旗舰 GPT-6 Astra 标准价（10/50 美元）的十分之一。官方称其在 Agents’ Last Exam 基准上追平 Astra，完成任务平均比 Astra 与 GPT-6.1 Sol 快 3 倍以上；模型当天进入 ChatGPT Work、Codex 与 API，聚合网关 OpenRouter 同步上线，标称上下文 1.05M token。
要点
- 十分之一的价格：Terra 定价 $1/$5 每百万 token（缓存输入 $0.05），Astra 为 $10/$50；较前代 GPT-5.6 Terra（$2/$12）也降了一半。
- 官方基准口径：Agents’ Last Exam 追平 Astra、比 GPT-5.6 Terra 高 15 个百分点且单任务成本约三分之一；Terminal-Bench 4.0（max reasoning）得分 50.3%，前代为 21.5%。
- 可用性：即日面向 ChatGPT Work 与 Codex 的 Plus/Pro/Enterprise/Edu 用户开放，API 同步上线；OpenRouter 当天跟进，上下文 1.05M token。
背景
Terra 是 OpenAI 9 月底以来「低价走量」路线的第三步：DevDay 上发布的 GPT-6.1 Sol 以 Astra 五分之一的价格对标旗舰，10 月初 Sol 又开了价格 6 倍的 Ultrafast 高速档。这条路线的另一面是旗舰的波折——GPT-6.1 Astra 曾因对齐测试不佳被叫停发布，最终以全场最贵的档位上线。Terra 补上的正是中间档：The Decoder 把它读作对 Anthropic 中档 Sonnet 系列的直接回应——Claude Sonnet 5.5 定价 $2/$10，是 Terra 标准价的两倍。
事实部分
Terra 的定价与基准数字全部出自 OpenAI 10 月 26 日的发布口径，独立复核见下一节。
| 项目 | GPT-6.1 Terra | GPT-5.6 Terra（前代） | GPT-6 Astra（旗舰） |
|---|---|---|---|
| 输入 / 输出（每百万 token） | $1 / $5 | $2 / $12 | $10 / $50 |
| 缓存输入（每百万 token） | $0.05 | $0.20 | — |
| Agents’ Last Exam | 追平 Astra | 低 15 个百分点 | 基准 |
| Terminal-Bench 4.0（max reasoning） | 50.3% | 21.5% | — |
- 两个折扣基数：「约为 Astra 十分之一」以旗舰价为基数；The Decoder 标题里的「API 价格减半」以 GPT-5.6 Terra（$2/$12）为基数。两个口径各自成立，引用时别混用。
- 能力范围：官方给出的场景是浏览器表单、电子表格、技术图纸与视频剪辑这类屏幕理解工作，写作为「更自然」；MMMU-Pro 视觉推理基准接近 Astra 与 Sol。
- 官方自留的限制：对最复杂的编码任务，OpenAI 称 Sol 与 Astra 仍是更好的选择——官方原话只点了编码。
- 安全口径：官方称达到自家 Preparedness Framework 的「Critical」网络安全能力阈值，护栏继承自 Astra；间接提示注入防御率 98.8%，前代为 96.2%。
- 第三方复核：Artificial Analysis 的「每美元智能」指数给 Terra 48 分（前代 42、Sol 52），每任务成本 0.40 美元对前代 1.40 美元；硬猜比例从 88% 降到 38%。
第三方复核
独立数字主要来自 The Decoder 转引的 Artificial Analysis——这家评测机构维护一份「每美元智能」指数，Terra 拿到 48 分（GPT-5.6 Terra 为 42、Sol 为 52），每任务成本 0.40 美元、前代为 1.40 美元，落在性价比的帕累托前沿上。其余几个数：Coding Agent Index v2.0 得分 48，比 Sol（54）低 6 分、比 Luna（31）高 17 分；答不上来时硬猜的比例从 88% 降到 38%；间接提示注入防御 98.8%（前代 96.2%）；OSWorld 2.1 在中档推理强度下超过前代最好成绩，成本只是零头。整体看，独立评测与官方口径方向一致：Terra 没有刷新最强模型的榜，它刷新的是「够用的智能」这条线上的价格。
各方说法
发布当天，从业者把注意力放在价格与速度上。OpenAI 总裁 Greg Brockman 在 X 上写道，用 Terra 操作电脑「跨过了质的门槛——感觉它用电脑比我不靠帮手还快」；这条帖子下的热门回复问的则是「它点错按钮的频率有多高」。聚合网关 OpenRouter 当天上线 Terra，定价 $1/$5、标称 1.05M 上下文；95% 的缓存折扣不是官方口径，但它可以从 $0.05/$1 的标价直接算出来——对每一步都重复读入大段上下文的 agent，这一项往往比标价本身更值钱。The Decoder 的标题把这层意思压缩成一句话：「API 价格减半，仍在向自家更大的模型逼近」。
编辑判断
对做浏览器自动化和 RPA 类 agent 的团队，Terra 改写的是成本线：电脑操作档位此前只有旗舰价（Astra $10/$50）与前代价（$2/$12）可选，$1/$5 加上 0.05 美元的缓存价，让「每步重读整屏」的循环第一次有了批量可负担的标价。产品分工也随之清晰——Terra 干批量电脑操作，Sol 与 Astra 留给最难的编码，这是 OpenAI 自己给出的建议；写新闻稿、做研究这类重推理负载同理。需要留着的那道坎：以上数字全部是发布日自报或按官方设定跑出的第三方基准，真实任务里的点错率与返工率仍要自己测。另外，截至发稿（2026-10-27），我们在 Bing 中文检索与 Solidot 站内均未见到中文报道，本文数字以 OpenAI 官方发布、Digital Trends 与 The Decoder 三方交叉核对为准。需要盯着的一件事：0.05 美元的缓存输入价是 1.05M 上下文里最值钱的一项——本周线报在 OpenAI 12 小时缓存 的报道里已经见过一次「缓存价改写 agent 成本模型」，这次是同一个杠杆换了个模型再来一遍。