OpenAI 今天发布 GPT-6.1 Terra。

名字 Terra 是拉丁语的"地球"。这代模型的重心是 computer use，从看懂屏幕到操作应用。

Terra 是什么

OpenAI 给 Terra 的定位是"fast and capable computer use at a lower price"：能看懂屏幕、跨应用执行操作、写自然语言。官方给出的工作场景包括起草提案、解读工程图纸、填表、剪视频。

GPT-6.1 Terra 今天起在 ChatGPT Work 和 Codex 里向 Plus、Pro、Enterprise、Edu 用户开放。开发者可以通过 OpenAI API 调用 gpt-6.1-terra。

标准 API 价格：每百万输入 token $1，缓存输入 $0.05，每百万输出 token $5。比 GPT-5.6 Terra 和 GPT-6.1 Sol 便宜一半。同一个订阅额度能跑的活儿，比用 Astra 或 Sol 多不少。

数据

OpenAI 放出的关键数字：

• Agents' Last Exam 测试 agent 用软件完成专业工作，比如把建筑图纸转成 3D 模型、给动画逐镜头生成修复日志。在 medium reasoning 下，Terra 比 GPT-5.6 Terra 高 15 个百分点，成本约三分之一；每 token 价格是 GPT-6 Astra 的十分之一，平均完成任务速度快三倍以上。在 max 档位下，token 效率是 Claude Opus 5.5 的三倍以上，每 token 价格四分之一，单任务成本约低九倍。

• MMMU-Pro 视觉推理基准。Terra 每个推理档位都超过 GPT-5.6 Terra，接近 Astra 和 Sol。

• OSWorld 2.1 桌面端多步骤操作测试，超过 GPT-5.6 Terra 的最好成绩，单任务成本更低。

• Terminal-Bench 4.0 命令行编码任务。max reasoning 下解决 50.3%，GPT-5.6 Terra 是 21.5%。

• Terminal-Bench-Science 0.1 用代码做科研，比如追踪延时摄影里的细胞分裂。max 推理下超过 Sol，接近 Opus 5.5，成本不到后者的五分之一。

• 事实性 在诱导性 prompt 测试里，low reasoning 错误率从 53.6% 降到 16.7%；max reasoning 下为 4.3%，接近 Astra 和 Sol。

一点观察

真正值得留意的是价格：Terra 把 agent 类任务的单位成本压了下来。Agent 类工作一直有 token 消耗大的问题，很多流程自动化算下来不划算。Terra 标准价格减半，加上速度更快，重复性工作开始有交给模型的成本空间。

命名也已经开始分化。6.1 Terra 在 agent 场景上比 Sol 快、比 Astra 便宜，但它不是"最强模型"。OpenAI 自己说，最复杂的编码任务，Sol 和 Astra 仍是更好选择。有网友问 Terra 是不是比 Sol 强，也有网友想要一个"Sol 版本的 Terra"。模型越来越不按"越大越强"排，更像按场景和成本选。

OpenAI 称，Terra 达到 Preparedness Framework 的网络安全 Critical 阈值，prompt injection 测试中表现出较强抗性。