GPT-6.1 Terra 发布：$1 输入、电脑操作追平旗舰，Agent 时代的「打工模型」来了

发布日期：2026-10-27 ｜ 数据截至 2026-10-27，来源为 OpenAI 官方博客、developers.openai.com 及国内多家科技媒体报道

2026 年 10 月 27 日凌晨，OpenAI 正式发布 GPT-6.1 Terra，定位为面向 Agent 批量自动化任务的高性价比中端模型，标准 API 定价输入 $1/百万 Token、输出 $5/百万，较上一代 GPT-5.6 Terra 和同系列旗舰 GPT-6.1 Sol 均降价 50%。在专项考察 Agent 自主完成复杂任务的 Agents’ Last Exam 基准测试中，Terra 开到满推理得分 60.0，超过了 Sol（58.6）和旗舰 Astra（57.6），而每任务成本仅 $0.29，Astra 同等任务需要 $4.82——约为其 1/16。这意味着在 Computer Use 和多步 Agent 工作流场景，性能不输旗舰但成本大幅压缩的中端模型已经具备生产可用性。本文梳理 Terra 的核心能力、API 定价、适用场景，以及开发者如何判断它是否适合接入自己的 Agent 工作流。

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GPT-6.1 Terra 是什么

GPT-6.1 Terra 是 OpenAI 于 2026 年 10 月 27 日发布的新一代中端模型，官方定位是"一个快速高效的模型，擅长视觉推理、精准的电脑操作能力，以及清晰自然的写作"。

它属于 OpenAI 模型体系中的 Terra 系列（中端、效率优先）。上一代 GPT-5.6 Terra 主打低成本电脑操作，GPT-6.1 Terra 在此基础上大幅提升了事实准确性和编程能力，同时将价格再降 50%。

核心规格：

参数	数值
模型 ID	gpt-6.1-terra
输入价格	$1 / 百万 Token
输出价格	$5 / 百万 Token
Context Window	1,050,000 Token（约 105 万）
最大输出	128,000 Token
推理档位	none / low / medium / high / xhigh / max
知识截止	2026 年 6 月 1 日

降价多少：和同系列其他模型比

GPT-6.1 Terra 的 $1/$5 定价，是近期 OpenAI 发布的最低 API 价格之一。

模型	输入价	输出价	对 Terra 的倍数
GPT-6.1 Terra（新）	$1	$5	1×
GPT-5.6 Terra（上一代）	~$2	~$10	2×
GPT-6.1 Sol	~$2	~$10	2×
GPT-6 Astra（旗舰）	~$10	~$40	10×

同等推理预算下，Terra 能跑出 Astra 约 10 倍的请求量，这在批量文档处理、多步 Agent 工作流里直接影响月账单量级。

能力亮点：电脑操作 + 编程双线提升

Computer Use：中端追平旗舰

Agents’ Last Exam 是专门考察 AI 自主完成复杂专业任务的基准，覆盖根据建筑图纸建模、逐步操作软件完成任务等多个子项。

模型	中等推理得分	满推理得分	每任务成本
GPT-6.1 Terra	57.6	60.0	$0.29
GPT-6.1 Sol	58.6	58.6	~$0.8
GPT-6 Astra	57.6	57.6	$4.82

满推理下，Terra 以 60.0 分超过了 Sol（58.6）和 Astra（57.6），每任务成本是 Astra 的 1/16。这意味着在 Computer Use 场景里，用 Terra 满推理可以在降低成本的同时获得更好的结果。

编程能力：接近 Opus 5.5

多家评测媒体报道，GPT-6.1 Terra 在编程任务上的表现已接近旗舰级别的 Claude Opus 5.5，同等难度任务成本不到 Opus 5.5 的 1/5。对于代码生成、代码审查类 Agent 工作流，这是一个值得考虑的替换选项。

典型工作场景

官方给出的典型适用场景：

• 起草提案、报告
• 解读技术图纸（视觉推理）
• 填写表单、处理发票
• 视频剪辑操作
• 跨软件数据整理

这些场景的共同特征：需要精准的视觉定位 + 多步操作序列，但对最顶级推理能力要求不高——正是旗舰模型性价比最低、Terra 优势最大的区域。

Terra 适合接入哪类 Agent 工作流

适合：

• 批量文档处理 Agent：发票识别、合同提取、技术图纸解析——单任务成本低，批量跑时成本差距放大
• RPA 类自动化：跨软件填表、截图识别后操作，Computer Use 能力已达生产可用
• 编程辅助 Agent：代码生成、审查、自动修复，性能接近旗舰，成本大幅降低
• 多轮工作流编排：Terra 的 1.05M context 窗口支持长上下文任务，不需要频繁压缩历史

不适合：

• 需要最强推理的研究类任务（用 Sol 或 Astra）
• 对响应时间极度敏感的实时对话场景（旗舰模型在延迟上有保障）

开发者接入

Terra 已通过 OpenAI API 向开发者开放，模型 ID 为 gpt-6.1-terra，兼容 Chat Completions 接口。

from openai import OpenAI
client = OpenAI()

response = client.chat.completions.create(
    model="gpt-6.1-terra",
    messages=[{"role": "user", "content": "解读这张技术图纸并提取尺寸数据"}],
)

支持的工具：Functions、Web search、File search、Computer use。

推理档位选择建议：

场景	推荐档位	说明
批量文档处理	medium	平衡准确率和成本
精准 Computer Use	high / max	满推理下超过旗舰
代码生成	medium	已接近旗舰水平
简单结构化提取	low / none	进一步压缩成本

国内开发者调用渠道

GPT-6.1 Terra 通过 OpenAI API 提供，国内开发者可通过聚合型 MaaS 平台接入。七牛云 Token Plan 支持多款主流大模型统一管理，开发者可以在同一 Key 下同时调用多家模型，方便在 Terra 与其他模型之间做 A/B 测试或按任务类型路由调度。

背景：Agent 时代的模型定价逻辑变了

GPT-6.1 Terra 的发布恰好在"国内大模型均价涨至 13 元"讨论最热的节点，两个信号叠加值得关注：

头部厂商的高性价比中端模型正在走出一条能力持平旗舰、价格直降 50% 以上的路线，这对 Agent 场景的成本结构影响很大。当单任务成本从 $4.82 降到 $0.29，原来"跑不起"的批量 Computer Use 工作流开始具备商业可行性。

不过，Terra 的 $1/$5 是标准价格，在有批量用量时，结合聚合平台的订阅折扣，实际成本还可以进一步压缩。

FAQ

Q：GPT-6.1 Terra 和 GPT-6.1 Sol 该选哪个？
Terra 主打视觉推理和 Computer Use，Sol 更偏向对话和通用推理。如果任务是图像识别、软件操作、文档解析，选 Terra；如果是复杂推理、代码调试、深度分析，选 Sol。两者 API 价格目前相同（$2/$10 → Terra 降至 $1/$5，Sol 未调整），Terra 已有明显价格优势。

Q：满推理会大幅增加成本吗？
会。推理档位越高，模型内部生成的思考 Token 越多，实际账单会高于按输入/输出单价估算的数字。建议先用 medium 档跑一批真实任务，测量实际 Token 消耗后再决定是否升到 high/max。

Q：Terra 的 Computer Use 能直接操作国内应用吗？
取决于具体应用的界面语言和元素识别。Terra 的视觉理解支持中文界面，但复杂的本地化应用（如某些政府表单系统）可能需要额外的 prompt 工程适配。

Q：GPT-6.1 Terra 现在国内能稳定调用吗？
通过 OpenAI API 直连需要自行处理网络问题。聚合型 MaaS 平台提供统一接入，国内可直接访问，不需要额外配置。

总结

GPT-6.1 Terra 是 OpenAI 于 2026 年 10 月 27 日发布的中端模型，定价 $1/$5，较上代降 50%，在 Agents’ Last Exam 满推理得分 60.0 超过旗舰 Astra（57.6），每任务成本是 Astra 的 1/16。主要适合批量文档处理、Computer Use 自动化、编程辅助等 Agent 工作流场景。开发者在接入前建议先用 medium 推理档测量真实 Token 消耗结构，再决定是否升档——降价不等于总账单一定降，推理档的选择同样关键。

延伸阅读

• OpenAI GPT-6.1 Terra 发布博客：openai.com/index/introducing-gpt-6-1-terra
• OpenAI 模型定价：developers.openai.com/api/docs/models
• Agents’ Last Exam 基准：ell.ai/agents-last-exam
• 七牛云 Token Plan（多模型 API 统一接入）：qiniu.com/ai/plan