GPT-6.1 Terra：价格、适用场景与模型对比
更新于 October 27, 2026 · 首次发布 October 27, 2026
OpenAI 于 2026 年 10 月 26 日发布 GPT-6.1 Terra。标准 API 价格为每百万输入 token 1 美元、每百万输出 token 5 美元。相比 GPT-5.6 Terra 的 2 美元和 12 美元，输入便宜 50%，输出便宜约 58%。值得优先评估的场景是理解屏幕、处理图像并在应用中执行操作。API 模型 ID 为 gpt-6.1-terra；价格和能力以官方模型文档及官方定价页为准。
与近期 GPT-6 更新比较
OpenAI 分别在 9 月 3 日发布 GPT-6 Astra，9 月 22 日发布 GPT-6 Sol 和 Luna，9 月 29 日发布 GPT-6.1 Sol，10 月 26 日发布 GPT-6.1 Terra。下表是标准 API 每百万输入／输出 token 的价格。Terra 适合评估屏幕、图像和应用操作；Sol 面向复杂开发与业务流程；Luna 适合范围明确的大批量任务；Astra 用于最困难的任务。这些是测试方向，并非对效果的保证。
| 模型 | 输入 | 输出 | 适合评估的工作 |
|---|---|---|---|
| GPT-6 Luna | $0.10 | $0.50 | 简单的大批量任务 |
| GPT-6.1 Terra | $1 | $5 | 图像、屏幕、应用操作 |
| GPT-6.1 Sol | $2 | $10 | 复杂开发和业务流程 |
| GPT-6 Astra | $10 | $50 | 最困难的任务 |
| GPT-5.6 Terra | $2 | $12 | 旧版迁移基线 |
发布信息见 Sol 与 Luna 公告、GPT-6.1 Sol 公告和GPT-6.1 Terra 公告。
一百万项任务要花多少钱
假设每项任务使用 1,000 个输入 token 和 500 个输出 token，没有缓存，共处理一百万项。仅按 token 单价计算，GPT-5.6 Terra 的费用为 8,000 美元，GPT-6.1 Terra 为 3,500 美元，下降 56.25%。在完全相同的 token 用量下，Luna 为 350 美元，GPT-6.1 Sol 为 7,000 美元，Astra 为 35,000 美元。这不意味着各模型能以相同成功率完成任务。计算也未包含工具调用、重试、人工复核和基础设施费用。
影响实际账单的规则
Terra 的缓存输入价格为每百万 token 0.05 美元。缓存写入按保留时间收费：30 分钟为 1.25 美元，12 小时为 2.50 美元。Batch 和 Flex 的价格是标准模式的一半，Fast 模式是两倍。输入超过 272,000 token 时，整个请求的输入及缓存价格翻倍，输出价格乘以 1.5。适用的区域处理和 FedRAMP 端点另加 10%。预算模型应分别记录缓存读取与写入、处理模式、长上下文以及单独计费的工具。
上下文窗口为 105 万 token，最大输出为 128,000 token，知识截止日期为 2026 年 6 月 1 日。模型支持图像输入，不支持直接输入音频或视频。推理强度可设为 none、low、medium（默认）、high、xhigh、max。强度也可能改变输出 token 数量和延迟。
如何看待性能数字
OpenAI 公布的结果显示，在中等推理强度的 Agents' Last Exam 中，Terra 比 GPT-5.6 Terra 高 15 个百分点，单项任务成本约为后者的三分之一。在最大强度下，OpenAI 称其 token 效率比 Claude Opus 5.5 高三倍以上，单项任务成本约为九分之一；完成任务的速度比 GPT-6.1 Sol 和 Astra 快三倍以上。在其困难问题评测中，低强度事实错误率由 53.6% 降至 16.7%；Terminal-Bench 4.0 的最大强度成功率由 21.5% 升至 50.3%。这些是 OpenAI 公布的评测结果，不能直接当作企业自身流程的预期效果。
FinOps 团队该怎么评估
先选发票录入等完成标准明确的流程，用相同案例分别运行旧模型和 Terra。记录模型 ID、推理强度、输入／输出／缓存 token、工具调用、重试、耗时、人工修改和最终验收结果。比较每项验收通过任务的总成本，而非只比较每百万 token 的标价。执行付款或修改供应商银行账户仍应由人审批。
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