OpenAI 于 2026 年 10 月 26 日发布 GPT-6.1 Terra，定位中档模型，强调视觉推理、电脑操控与日常办公自动化。标准 API 价格为：输入每百万 token 1 美元、缓存输入 0.05 美元、输出 5 美元；官方称较 GPT-5.6 Terra 与 GPT-6.1 Sol 的标准价低 50%。同日向 Plus、Pro、Enterprise、Edu 用户在 ChatGPT Work 与 Codex 开放，开发者可通过 API 调用 gpt-6.1-terra。
关键事实
| 内容 | |
|---|---|
| 宣布日期 | 2026 年 10 月 26 日（OpenAI 博客；OpenRouter 标注发布日同日） |
| API 模型 id | gpt-6.1-terra |
| 标准 API 价 | 输入 1 美元 / M；缓存输入 0.05 美元 / M；输出 5 美元 / M（OpenAI） |
| 相对旧价 | 称较 GPT-5.6 Terra、GPT-6.1 Sol 标准价低 50%（OpenAI） |
| 可用性 | ChatGPT Work / Codex（Plus、Pro、Enterprise、Edu）；OpenAI API |
| OpenRouter | 同为 1 / 5 美元；Flex 0.50 / 2.50；Fast 2 / 10（OpenRouter） |
| Terminal-Bench 4.0（最大推理，OpenAI） | 50.3%，GPT-5.6 Terra 为 21.5% |
| 内部事实错误率（OpenAI） | 低推理：53.6% → 16.7%；最大推理：4.3% |
| 安全（OpenAI） | Preparedness Framework 下达到 Critical 网络安全门槛；附系统卡 |
| Artificial Analysis Intelligence Index（最大） | 48（Sol 52、旧 Terra 42、Luna 31） |
| AA 单任务成本（最大推理） | 0.40 美元，旧 Terra 为 1.40 美元 |
| AA-Omniscience 幻觉（不知时） | 猜测率 38%，旧 Terra 为 88% |
背景
Terra 介于更便宜的 Luna 档与更高的 Sol / Astra 档之间。OpenAI 将其面向高通量电脑操控场景（读发票入账、写方案、解读技术图纸），最难的编程任务仍建议用 GPT-6.1 Sol 与 GPT-6 Astra。
在 Agents' Last Exam 中等推理设置下，官方称较 GPT-5.6 Terra 高 15 个百分点、成本约三分之一，并与 GPT-6 Astra 表现相当而 token 单价约十分之一。最大推理下称相对 Claude Opus 5.5 token 效率超三倍、单价四分之一（单任务成本约九分之一），完成速度也快于 GPT-6 Astra 与 GPT-6.1 Sol 三倍以上。MMMU-Pro、OSWorld 2.1 上亦称全面优于前代且更便宜。上述对照数字来自 OpenAI；Artificial Analysis 另有独立的 Intelligence Index 与 Coding Agent Index 成本效率图。
反应与影响
Artificial Analysis 称 GPT-6.1 Terra 推动了成本效率边界：最大推理下 Intelligence Index 较旧 Terra 高 6 分、单任务成本不到三分之一，低推理增益更大（7–13 分），Coding Agent Index v2.0 为 48。THE DECODER 复述了官方定价与基准，并称其相对 Anthropic Sonnet 档在其引用的 token 价上约一半。OpenRouter 同日上架，价格与官方一致。
尚未证实
- 第三方代理基准是否会复现 OpenAI 对 Agents' Last Exam、OSWorld 以及相对 Claude Opus 5.5 的单任务成本对比。
- 系统卡全文细节（THE DECODER 引用的直接攻击 99.99%、间接注入 98.8% 等）以线上系统卡为准。
- ChatGPT Work / Codex「同等额度可跑更多任务」的实际换算表未公布。
- Artificial Analysis 另列缓存写入 1.25 美元 / M；OpenAI 发布文仅列输入、缓存输入与输出价。