GPT-6.1 Terra骨折价发布

OpenAI 的“中杯”模型，终于回来了！

这次登场的是 GPT-6.1 Terra。

一句话介绍：更细的视觉理解、更准的 computer use（操作电脑）、更清楚自然的写作，价格比上一代砍了一半。

而且通过官方给的成绩单看，在一项考 AI 干真实工作的测试里，它追平了自家最贵的 GPT-6 Astra，单价只有 Astra 的十分之一。在官方测试任务里，它完成任务的速度是 Astra 的 3 倍多。

上个月我们还在说 Terra 断更了，没想到它直接跳过 GPT-6，以 6.1 的版本号回来了。

下面一件件说。

◽价格：中杯直接打对折

先认一下家谱。

OpenAI 现在按杯型卖模型：Astra 是超大杯，Sol 是大杯，Terra 是中杯，Luna 是小杯。

9 月 GPT-6 一代上新，先是 Astra，后来是 Sol 和 Luna，唯独 Terra 没跟上。那时候中杯这一档，还停在 GPT-5.6 Terra。

这一次，Terra 一回归就祭出了骨折价：每百万 token 输入 1 美元，输出 5 美元，缓存命中 0.05 美元。

对比上一代 GPT-5.6 Terra 的输入 2 美元、输出 12 美元、缓存 0.20 美元，输入砍半，输出降了将近六成，缓存更是只剩四分之一！

放到整个行业里看，这个价格也是相当能打了。

自家大杯 GPT-6.1 Sol 输入 2 美元、输出 10 美元，Anthropic 的中杯 Claude Sonnet 5.5 同样是 2 美元和 10 美元，Terra 直接便宜了一半。

再往上看，Claude Opus 5.5 是 4 美元和 20 美元，Terra 只要四分之一；超大杯 GPT-6 Astra 是 10 美元和 50 美元，Terra 只要十分之一。

整个阵容里，比它更便宜的只剩小杯 GPT-6 Luna，输入 0.1 美元、输出 0.5 美元。

当然，价格低是一方面，我们再去看看它的能力。

◽能力：速度快，还能操作电脑

这一次，OpenAI 给 Terra 的定位非常明确：速度快 + 视觉推理 + 精确的 computer use。

模型发布后，X 上已经有人拿它跑起了任务。

OpenAI 员工 Victor E. Nunez 做了一组表单对比：让 GPT-6.1 Terra 和 GPT-6.1 Sol 填写同一张长表，两边都开启 Fast 模式。

他表示，在最初一次运行中，Terra 用了 53.5 秒，Sol 用了 3 分 21.7 秒，前后差了近两分半。

另一位用户 @SPAC89 则用 用 Codex 的 Terra Ultra 模式，2 分 47 秒做出了一座带列车动画的 3D 无限轨道城，外加一段 20 秒的影片。

速度之外，Terra 还有一个重点：它可以看懂屏幕，并配合工具操作电脑。

computer use 就是让 AI 直接操作电脑。它先看屏幕截图，认出哪里是按钮、哪里是输入框，然后自己点击、打字，在几个软件之间来回切换，跟人用电脑差不多。

OpenAI 举了个例子。

公司每天收到一堆发票，以前得有人一张张看，再手动敲进财务软件。现在可以把这摞发票交给 Terra，它逐张读完，自己把信息录进去。

不仅如此，填表、写方案、看工程图纸、剪视频，这些占满打工人一整天的电脑活，Terra 都能上手。

在官方的测试任务中，Terra 还展示了两项硬核操作。

一是把建筑图纸直接变成 3D 模型。

二是逐镜头看完一部动画片，为修复团队写出一份带时间码的记录，哪一秒、哪个镜头需要修复，一目了然。

除了官方演示，还有人已经拿 Terra 玩起了 3D。

在 fal 担任创意技术人员的 Matt Workman 分享了一个跑车案例：他在 Codex 中使用自己称为 GPT-6.1 Terra Ultra 的配置，配合 fal 插件，先生成一张敞篷跑车参考图，Terra 随后操作 Blender，制作 3D 车模并设置镜头运动，让这辆车从一张图变成了能出现在镜头里的模型。

Workman 说，这次使用消耗了他 Pro 200 套餐约 3% 的额度。

另一位用户 @doe_naps 也分享了一个 Blender 案例：他让 GPT-6.1 Terra 制作一座城堡，大约 1 分钟内就得到了画面中的城堡模型。

能力说得这么好，实际成绩到底如何？

◽跑分：追平Astra，速度快3倍

OpenAI 这次主要亮出了 Agents’ Last Exam 的成绩。

这项测试覆盖几十个行业，考的是长流程的真实工作任务，比如在多个软件里查资料、填数据、交付一份完整结果，很接近“替人上班”。

在中等推理档位下，新 Terra 比上一代 Terra 高了约 15 个百分点，干同样的活，成本只有上一代的三分之一左右。

更狠的是和自家大哥比。

在这项测试里，Terra 的分数追平了 GPT-6 Astra，而 token 单价只有 Astra 的十分之一。

速度上，官方说在相关测试任务里，Terra 完成任务比 GPT-6 Astra 和 GPT-6.1 Sol 都快 3 倍以上。

OpenAI 还拉来了 Anthropic 的 Claude Opus 5.5 做对比。在这项测试里两边都开到最高推理档，Terra 完成任务的成本大约只有 Opus 5.5 的九分之一，分数比 Opus 5.5 略低。

写代码也进步不少。在终端编程测试 Terminal-Bench 4.0 上，Terra 开满档做对了 50.3% 的题，上一代只有 21.5%，翻了一倍多。

不过，有两点必须说清楚。

第一，以上全是 OpenAI 自己测的。“追平 Astra”只发生在 Agents’ Last Exam 这一项测试里，不等于 Terra 整体上就和 Astra 一样强。

第二，OpenAI 自己也说，最难的编程活还是交给 Sol 或 Astra。

当然以上官方的数据说完了，我们还要看看第三方又是怎么评价的。

◽评测：幻觉率从88%降到38%

发布当天，第三方评测机构 Artificial Analysis 就放出了结果。

在它的综合智能指数上，新 Terra 拿到 48 分，比上一代 Terra 高 6 分，比 GPT-6.1 Sol 低 4 分。

成本降得更明显。跑完同样的测试，新 Terra 平均每道题花 0.40 美元，上一代要 1.40 美元。

最让我意外的是幻觉。

Artificial Analysis 专门测了模型遇到不会的题时，会不会硬编一个答案。上一代 Terra 有 88% 的时候会瞎猜，新 Terra 降到了 38%，与此同时，它答对的题目还多了一些。。

OpenAI 的内部测试也印证了这一点：在一组专门诱导模型出错的问题上，最低档位的错误率从 53.6% 骤降至 16.7%。

这一点可能比跑分更重要。我们对模型的要求就是：宁可说“我不知道”，也别一本正经地填错。

而且安全上也有个细节。

就在一个月前，OpenAI 刚刚因为安全测试未通过，取消了 GPT-6.1 Astra 的发布。

这一次，GPT-6.1 Terra 在系统卡中被评为最高等级的 Critical 级网络安全能力，因此直接沿用了与 GPT-6 Astra 相同的防护措施。

OpenAI 还特别强调，与上一代相比，Terra 更能守住任务边界，也更愿意主动告诉用户自己做不到什么。

◽上手：现在就能用

目前，GPT-6.1 Terra 已经全面开放。

在 ChatGPT 中，Plus、Pro、Business、Enterprise、Edu 用户可以在 ChatGPT Work 和 Codex 里直接使用。

网页版和桌面版在 Work 的高级模型列表中选择，手机端 Work 同样支持。

开发者这边，API 模型名为 gpt-6.1-terra，支持 105 万 token 上下文，单次最多输出 12.8 万 token。

特别提醒：用 Terra 调用工具，必须使用 Responses API。

从 Astra 到 Sol，再到如今的 Terra，OpenAI 的思路已经越来越清晰：

Astra 负责把天花板顶上去，Sol、Terra 和 Luna 负责把价格打下来。

这一次，Terra 不和大杯们比谁更聪明，它要抢的是那一大堆重复、琐碎、却占满打工人一整天的电脑活。

当一个能自己看屏幕、自己点鼠标的 AI，价格被打到一美元级别，AI 替人上班的时代，或许真的不远了。

参考文献

[1] OpenAI：Introducing GPT-6.1 Terra: https://openai.com/index/introducing-gpt-6-1-terra/

[2] OpenAI 官方 X: https://x.com/OpenAI/status/2114780711664398349

文章来自于微信公众号 “夕小瑶科技说”，作者 “夕小瑶科技说”