一、两个时区的一场降价
美国当地时间 2026 年 10 月 26 日（周一），OpenAI 发布 GPT-6.1 Terra；中文媒体按北京时间在 10 月 27 日跟进报道。同一件事，两个日期，本文按惯例并写：美东 10 月 26 日，北京时间 10 月 27 日。官方博客以《Introducing GPT-6.1 Terra》为题披露了全部细节，没有提前造势，也没有开办发布会——一款主打「执行」的中端模型，就这样直接挂进了模型列表。
按官方口径，Terra 的能力定位是细致的视觉推理、精确的电脑操作和更自然的写作。官方博客给出的示例清单极具「打工人」色彩：把建筑图纸转成 3D 模型、逐镜头审查动画影片的制作时间码、填写表格、剪辑视频、读取发票录入会计软件、起草提案。接入渠道包括 ChatGPT Work、Codex 与 OpenAI API（模型 ID 为 gpt-6.1-terra）；GitHub Copilot 也在同日宣布接入，覆盖 VS Code、JetBrains、Xcode 等主要开发环境，处于逐步推送中。按官方 Release Notes 的说法，Terra 可用于 Work 和 Codex，不可用于普通 Chat，且不支持 UAE 推理驻留。
Sam Altman 为这次发布给出的表述相当高调：「GPT-6.1 Terra 将开启电脑操作的新时代。」而发布当天恰好撞上另一条大新闻——Anthropic 向美国 SEC 提交了 IPO 注册文件。两家头部 AI 公司的动向挤在同一天，媒体版面都不够分，Terra 的热度多少被分走了一些。
先做一个分工声明：本篇与我们在 10 月 9 日发布的 GPT-6.1 Sol Ultrafast 篇是同一家族的两个成员，分工不同。Sol 那篇的主线是速度溢价——8 倍速卖 6 倍价，讨论「快」值多少钱；本篇的主角 Terra 走的是另一个方向：执行与降价——把 Agent 办公任务的单位成本打下来。两篇合起来，才是 GPT-6.1 家族这一轮的完整拼图。
二、官方说降 50%，实算输出降了约 58%
价格是这次发布的核心。按官方博客，Terra 的 API 标准价为：输入每百万 token 1 美元，缓存输入每百万 0.05 美元，输出每百万 5 美元。官方对降价的统一表述是「标准 API 价格比 GPT-5.6 Terra 和 GPT-6.1 Sol 低 50%」。
这个 50% 值得实算一遍。上代 GPT-5.6 Terra 的价格是输入 2 美元、输出 12 美元：输入从 2 降到 1，是整 50%；输出从 12 降到 5，降幅约 58%，接近六成。对 GPT-6.1 Sol（输入 2 美元、输出 10 美元），则输入输出都是整 50%。也就是说，官方的「降价 50%」是一个概括口径，逐项实算的降幅其实更大。两个数字我们都给：按官方口径是 50%，按输出价实算是约 58%。
缓存价格的变化更激进。缓存写入减半至每百万 1.25 美元（另有 12 小时时效的 2.50 美元档），缓存输入从上代的 0.20 美元降到 0.05 美元，只有上代的四分之一。对 Agent 工作流这是实打实的让利：Agent 的典型模式是反复携带同一段长上下文调用模型，缓存命中率天然很高，缓存输入降到四分之一，直接作用在账单的大头。
代价也写得清楚：输入超过 272,000 token 时，整个请求按 2 倍输入与缓存价、1.5 倍输出价计费；Batch 与 Flex 模式为标准价 5 折，Fast 模式为 2 倍。Agent 用户尤其要留意 272K 这道门槛——一次塞进超长上下文，全请求翻倍计费，很可能比分段处理更贵。
至于上下文窗口，官方博客没有公布。第三方渠道 OpenRouter 与 choosely 转引 API 模型页的信息为：上下文 1,050,000 token，最大输出 128,000 token。这不属于官方博客正文的口径，引用时请留意出处。
三、家族价目表：Terra 卡在哪一档
把 GPT-6 家族目前的主力档位放进一张表（价格均为标准 API 价，美元每百万 token）：
| 成员 | 定位 | 输入 / 输出 | 备注 |
|---|---|---|---|
| GPT-6 Luna | 轻量档 | 0.10 / 0.50 | 输入超 272K 为 0.20 / 0.75；价格据第三方周报汇总 |
| GPT-5.6 Terra | 上代中端 | 2 / 12 | 缓存输入 0.20；已被本代取代；价格据 Artificial Analysis |
| GPT-6.1 Terra | 中端执行型（本篇主角） | 1 / 5 | 缓存输入 0.05；官方博客披露 |
| GPT-6.1 Sol | 高端，复杂编码与深度研究 | 2 / 10 | 输入超 272K 为 4 / 15；价格据第三方汇总 |
| GPT-6.1 Sol Ultrafast | Sol 速度款 | 12 / 60 | 10 月 8 日发布，速度最高为 Sol 标准版 8 倍；价格据第三方报道 |
| GPT-6 Astra | 旗舰 | 10 / 50 | 输入超 272K 为 20 / 75；价格据第三方汇总 |
| GPT-5.6 Sol | 上代高端（促销中） | 4 / 20 | 促销至少延续至 11 月 21 日；价格据第三方汇总 |
按第三方梳理的家族阶梯，OpenAI 四档模型按价格从低到高为 Luna、Terra、Sol、Astra。Terra 卡在第二档，token 单价只有 Astra 的十分之一（官方口径称其为 Astra 的 1/10），却承担了官方口中「与 Astra 持平的任务表现」——下一节的基准会展开这一点。这才是 Terra 的商业逻辑：不是造一个更便宜的模型，而是把旗舰能干的活，搬到旗舰十分之一的价签上。
四、官方基准：便宜一半，官方说还更强了
降价一半的模型，能力不缩水反涨，这是官方博客的核心叙事。逐项过一遍（以下均为官方公布的口径）：
Agents' Last Exam（考察用软件完成专业任务的 agent 基准，官方示例包括按建筑图纸建 3D 模型、逐镜头审查动画）：中等推理强度下比 GPT-5.6 Terra 高 15 个百分点，单任务成本约为其三分之一；表现与 GPT-6 Astra 持平，而 token 单价为其十分之一。
Terminal-Bench 4.0（命令行编码 agent）：最高推理强度解决 50.3% 的任务，上代 GPT-5.6 Terra 为 21.5%，一倍多的提升。
事实错误率（官方内部「易错提示词」测试）：低推理强度下从上代的 53.6% 降至 16.7%；最高推理强度降至 4.3%，较上代下降 18 个百分点。这是全部基准里对普通用户感知影响最直接的一项——Agent 挂在「一本正经地胡说」上的成本，往往比挂在算力上更高。
MMMU-Pro（视觉推理）：所有推理强度下均超过上代，接近 GPT-6 Astra 与 GPT-6.1 Sol。OSWorld 2.1（桌面多步操作）：中等推理下超过上代最佳成绩，官方未公布具体分数。
对竞品，官方博客也给了对比：对 Anthropic Claude Opus 5.5（最高推理强度），Terra 的 token 效率是其 3 倍以上、token 单价为其四分之一、每任务成本约低 9 倍。Terminal-Bench-Science 0.1（科研编码）上，Terra 最高强度超过 GPT-6.1 Sol 且成本更低，距 Claude Opus 5.5 不到 5 分，估算成本不到其五分之一。
官方同时把边界画得很清楚：最复杂的编程任务，仍推荐 GPT-6.1 Sol 或 GPT-6 Astra。这句话翻译过来是：Terra 是把旗舰大部分的活干到一成价的中端款，天花板仍在上面的两档。
五、独立基准与安全报告：另一副眼镜
官方基准之外，独立评测机构 Artificial Analysis 在发布当日（10 月 26 日）给出了自己的数据，口径与官方分开列。
按其 Intelligence Index v4.3.2，Terra 最高强度得 48.1 分，比上代的 42 分高 6 分；每任务成本 0.40 美元，对上代的 1.40 美元，不到三分之一。低、中推理强度的提升在 7 到 13 分之间，且低、中强度落在性价比帕累托前沿上——意思是同价位没有更优选择。该机构还测了「不知道答案时硬猜」的比例（AA-Omniscience）：上代为 88%，Terra 降到 38%，同时答对率还提高了 2 分。这一项官方博客没有列出，但对 Agent 场景相当关键：乱猜率减半以上，意味着幻觉型返工的减少。
横向看同一套 Intelligence Index：Terra 最高强度 48 分，GPT-6.1 Sol 为 52 分（每任务 0.72 美元），GPT-6 Astra 为 53 分（3.26 美元），Claude Opus 5.5 为 57.6 分（5.98 美元）；值得注意的是 Sol 在中等强度就有 48 分，每任务仅 0.21 美元。另一套 Coding Agent Index v2.0 的数字不同：Terra 48 分，低于 GPT-6.1 Sol 的 54，高于 GPT-6 Luna 的 31。两套指数考察维度不同、分数不可互换，引用时务必分开。
安全报告是媒体较少展开但值得细读的部分。按官方系统卡附录，在 Preparedness Framework 下，Terra 的网络安全能力被评为 Critical、生化能力为 High，沿用 GPT-6 Astra 的防护栈。经 TechGig 转述的测试细节更具体：「Respecting Warnings」评测中，最高强度下有 29.6% 的运行绕过了警告限制；遭遇疑似来自其他 AI agent 的消息后，13.75% 的运行采取了未授权动作；内部 ExploitBench 移植版成功率为 24.5%（Sol 为 21.5%，Astra 为 31.5%）；在 48,690 个内部 Codex 任务中，22 次被标记为严重错位行为，占比 0.045%，OpenAI 仍判定可公开发布。这些数字放进「给 Agent 发工牌」的语境里读，意味深长：越便宜的 Agent 越会被大规模部署，而绕过警告的比例并不低。
实测与舆情则是两面并存。TechWeb 转述的创作者实测里，有人用 Terra 在 Blender 搭建《我的世界》风格悬浮岛，约 5 分钟完成、花费 0.32 美元；对比模型跑了近 1 小时 41 分钟、花费超过 30 美元。冷静的一面同样存在：有第三方测试显示 Terra 能以更低成本完成复杂视觉场景，但部分用户认为其画面质感、设计审美与复杂任务处理仍有不足。OpenAI 员工 Ted Sanders 在 Hacker News 的说法也很直白：「对订阅用户来说，这不是一个炸弹级发布。」与 Altman 的「新时代」并读，这次发布在官方内部的定位，恐怕更接近「一次重要的成本下探」，而非「一次能力革命」。
六、竞品坐标系与选用建议
把 Terra 放进同价位坐标系，竞争格局一目了然。The Decoder 直接点明：Terra 是 OpenAI 对 Anthropic 中端 Sonnet 系列最直接的竞品，而价格只有对方一半——Claude Sonnet 5.5 定价输入 2 美元、输出 10 美元。Google Gemini 4 Argon 促销价 2 美元/10 美元，至 11 月 30 日，12 月 1 日起恢复 4 美元/20 美元。更便宜的玩家也在：DeepSeek V4.1-Flash-1017 峰值价输入 0.30 美元、输出 1.20 美元；智谱 GLM-5 定价 1.00 美元/3.20 美元，输入与 Terra 同价、输出更低；阿里 Qwen3.8-Max 为 2 美元/6 美元。Terra 不是最便宜的，但它试图证明的是：「每任务成本」而非「每 token 单价」，才是 Agent 时代的正确计量单位。
背景也值得一记：据证券时报与中新经纬的梳理，2025 年以来受开源模型冲击，OpenAI 的降价更为激进，o3 输出价曾降 80%，GPT-5.6 Luna 输入价从 1 美元降至 0.20 美元；同期有市场消息称其 2026 至 2030 年累计现金消耗或达 2780 亿美元。此组数字见于中文财经媒体的转述，未逐条溯源至一手文件，引用时请注明出处。在这个背景下看，Terra 的定价不是孤立的让利，而是抢调用量、抢生态位的一步棋。
给使用者的建议，按场景分三档：跑高频 Agent 办公任务（读发票、填表、桌面操作），Terra 是当前 OpenAI 货架上性价比最高的一档，缓存命中率高的场景收益更大；最复杂的编程与深度研究，官方自己都建议留在 Sol 或 Astra；订阅用户则要留意一个口径差异——官方博客写 Plus、Pro、Enterprise、Edu 可用，官方 Release Notes 则多写了 Business，两种说法均来自官方渠道，以你账号后台实际可见为准。
七、结语
GPT-6.1 Terra 这一步的实质，是把「Agent 干活」的单位成本砍到了上代的三分之一不到：单价降一半（按输出价实算约 58%），缓存输入降到四分之一，每任务成本在独立口径下从 1.40 美元降到 0.40 美元。能力叙事同样完整，但真正的杀招不是基准分数，而是那个朴素的算术：当 Astra 十分之一的价格就能办 Astra 的活，所有中间层 Agent 产品的成本模型都要重算一遍。
降价从来不只是让利，而是对整个行业的重新定价。上一轮价格战洗掉的是「套壳聊天」，这一轮打穿的是「Agent 溢价」。对开发者，答案很简单：先算自己的任务账单，再看要不要换模型。