GPT-6.1 Terra 定位为低成本、高速率的中档模型，非旗舰产品。其核心价值在于以更具竞争力的价格与更快的响应速度，高效完成流程化电脑操作任务，综合智能水平处于头部模型中游。
发布与定价策略
2026年10月27日，OpenAI正式发布GPT-6.1 Terra。官方将其定义为“以更低价格提供快速、可靠的电脑操作能力”，原生支持屏幕理解、跨应用操作及自然语言写作。
API定价（每百万Token）：输入1美元，缓存输入0.05美元，输出5美元。相比上一代，输入价格降低约50%，输出价格降低约58%，约为GPT-6.1 Sol的一半。
可用入口：Plus、Pro、Enterprise及Edu用户可在ChatGPT Work与Codex中体验；开发者可通过标准API调用，暂不支持普通Chat对话使用。
定位边界：Terra并非能力上限最高的模型。针对最复杂的编程、科研及深度推理任务，OpenAI建议选用GPT-6.1 Sol或GPT-6 Astra。
官方基准表现
相较于上一代GPT-5.6 Terra，新模型在电脑操作、代码生成、视觉处理及事实准确性方面均有显著提升，部分项目以更低成本逼近旗舰模型水平。
测试基准 |
GPT-6.1 Terra 表现 |
对照口径 |
|---|---|---|
Agents' Last Exam 专业软件与电脑操作 |
60.0%，接近Opus 5.5的63.2%；最高档以约其1/9的成本实现接近性能 |
明显高于上代 |
Terminal-Bench 4.0 代码 Agent |
max档解决率50.3% |
上代为21.5% |
MMMU-Pro / OSWorld 2.1 |
各档位均超越上代；medium档超过上代最高水平 |
成本效率优先 |
高难事实性压力测试 事实错误率 |
低档从53.6%降至16.7%；max档为4.3% |
OpenAI内部测试 |
网友实测反馈
首批实测聚焦于场景建模、长表单操作及同题成片对比，主要结果如下：
实测者 |
任务与对照 |
结果 |
|---|---|---|
DesignArena |
复刻里斯本贝伦塔，对比5.6 Terra |
耗时约4倍、Token多48%，但总成本低38%；画面更精致 |
Victor Nunez |
填写长表单，对比6.1 Sol |
Terra速度快53.5秒 |
Leo / Ivana |
与Claude Sonnet 5.5、Opus 5.5同题对比 |
智能低于Claude，但速度与成本占优；成片质量逊于Claude |
第三方评测数据
独立评测机构Artificial Analysis数据显示，GPT-6.1 Terra max档综合智能指数为48分，较上一代提高6分，但仍低于GPT-6.1 Sol（52分）、Claude Sonnet 5.5（56分）及Opus 5.5（58分）。其优势在于成本效率，单任务平均成本从1.40美元降至0.40美元，降幅超70%。
社区反响与同期科研进展
社区普遍认可Terra在成本效率与流程化操作速度上的表现，但对其中档定位、部分电脑操作实测表现及档位命名存在争议。OpenAI研究员坦言，对订阅用户而言这并非一次重磅升级。
同日，OpenAI公布了由内部AI系统产出的三项科研成果，涵盖数学、计算机科学与物理学领域：
数学：声称证明了所有维度上的局部平滑猜想，进而解决Kakeya猜想与Stein限制猜想；相关自然语言证明与Lean形式化证明已公开。
计算机科学：声称给出指数时间假说不成立的证明并完成Lean形式化。需注意，这不等同于解决P≠NP问题，也不意味着实用新算法会立即出现。
物理学：声称给出包括量子色动力学在内的某些四维量子场论存在性证明，含纯杨-米尔斯理论存在性。这仅是“杨-米尔斯存在性与质量间隙”千禧年难题的一部分，质量间隙问题仍未解决，相关材料正交由外部专家组审查。
结论与建议
综合官方基准、第三方评测及首批实测，GPT-6.1 Terra的核心价值在于以较低成本和较高速度处理流程化电脑操作任务，其定位并非挑战Claude Opus 5.5或OpenAI下一代旗舰模型。
优先选用 Terra：批量填写表单、商品照片与目录匹配、界面连续操作、重复性信息处理等对成本与速度敏感的日常任务。
选用 Sol / Astra 或 Claude：复杂编程、深度推理、科研攻关、高难度视觉处理及创意成片等对智能上限要求极高的任务。
轻量任务：若仅追求最低成本的简单调用，可进一步评估价位更低的Luna模型。