AIREITEROpenAI 於 2026 年 10 月 26 日推出 GPT-6.1 Terra，定位是 GPT-6.1 家族裡大量工作的主力模型。它的 API 定價恰好只有 GPT-6.1 Sol 的一半，但首批 Codex 使用者仍在爭論：Terra 究竟能取代 Sol，還是只是換個名字？真正左右帳單的不是醒目的 $1 輸入價格，而是輸出 token 用量與超長提示詞。
先講結論：價格砍半，但輸出 token 才是帳單關鍵
在 Standard 短上下文處理下，GPT-6.1 Terra API 的費率為每百萬 token 輸入 $1.00、快取輸入 $0.05、輸出 $5.00。Flex 與 Batch 可將費率降至 $0.50 / $0.025 / $2.50；Fast 則加倍為 $2.00 / $0.10 / $10.00。
GPT-6.1 Terra 的輸出 token 單價是輸入 token 的 5 倍，因此會吐出長篇推理軌跡或報告的 agent 工作流程，往往才是費用主體。以一次輸入 3,000 token、輸出 1,000 token 的呼叫為例，Standard 成本是 $0.008（輸入 $0.003 + 輸出 $0.005），Flex 則為 $0.004。若放大至 100 萬次同樣的任務，在尚未計入快取前，兩者差距就是 $8,000 與 $4,000。
依據 OpenAI 模型文件，模型識別碼為 gpt-6.1-terra，上下文窗口為 1,050,000 token，最大輸出為 128,000 token，知識截止日期為 2026 年 6 月 1 日。
API 怎麼收費、哪些地方能用
根據 OpenAI 的發表文章，GPT-6.1 Terra 自 2026 年 10 月 26 日起，提供給 ChatGPT Plus、Pro、Enterprise 與 Edu 用戶，可在 ChatGPT Work 和 Codex 中使用；OpenAI API 則以 gpt-6.1-terra 提供。Free 方案不支援 API 使用。
| 計費項目 | Standard 每百萬 token 費率 |
|---|---|
| 輸入，最多 272,000 token | $1.00 |
| 快取輸入 | $0.05 |
| 快取寫入，保留 30 分鐘 | $1.25 |
| 快取寫入，保留 12 小時 | $2.50 |
| 輸出，輸入不超過 272,000 token | $5.00 |
完整價目表可見 OpenAI API 定價頁面。快取輸入只需未快取輸入費率的 5%，對重複使用的系統提示詞和檔案前綴尤其有利。提示詞達 1,024 token 以上會自動套用快取，不過每個進入快取的提示詞都會產生快取寫入費，即使該前綴之後從未再次使用。
以下三項因素會改變表面費率：
- 輸入超過 272,000 token 的長上下文：輸入與快取費率會加倍至 $2.00 / $0.10，輸出則提高 1.5 倍至 $7.50。這個倍率套用於整個請求，而不只是門檻以上的 token。
- Batch 與 Flex：兩者皆為 Standard 的 50%。根據 OpenRouter 即時遙測資料，在 2026 年 10 月 26 日，Flex 的 P50 延遲為 1.79 秒、吞吐量為 194 token/s；Standard 路由則為 1.89 秒與 63 token/s。不過 Flex 不包含在 Standard 路由內。
- Fast 與區域處理：Fast 模式為 Standard 的 2 倍，即 $2.00 / $10.00；符合資格的區域處理需加收 10%。網路搜尋等付費工具呼叫，則另有按次計費。
模型支援函式呼叫與結構化輸出，但工具呼叫必須使用 Responses API，也支援串流輸出。不支援微調，也不支援音訊或影片輸入／輸出；GPT-6.1 Terra 可接受文字與圖片輸入，PDF 可作為檔案輸入，並且只會產生文字。推理強度可設定為 none、low、medium、high、xhigh 與 max，預設是 medium。因此，除了控制輸出長度外，推理深度是最主要的成本調節桿。
Terra 擅長什麼？看 OpenAI 公布的數字
GPT-6.1 Terra 鎖定高量專業工作中的視覺推理、精準電腦操作與自然文字撰寫。OpenAI 在發表文章舉出的任務包括：起草提案、解讀技術圖面、填寫表單、讀取發票，以及將發票資料輸入會計軟體。
以下是 OpenAI 於 2026 年 10 月 26 日公布的基準測試主張。由於結果會隨推理強度改變，必須連同 effort 設定一起看：
- Agents' Last Exam：在 medium effort 下，GPT-6.1 Terra 比 GPT-5.6 Terra 高出 15 分，成本約為後者三分之一；以每 token 價格計算，它接近 GPT-6 Astra，但價格僅為其十分之一。在 max effort 下，其 token 效率超過 Claude Opus 5.5 的 3 倍，每 token 價格僅四分之一，換算每項完成任務的成本約低 9 倍。
- MMMU-Pro 視覺推理：GPT-6.1 Terra 在每一種 effort 設定下都勝過 GPT-5.6 Terra，且以較低成本幾乎追上 GPT-6 Astra 與 GPT-6.1 Sol。
- OSWorld 2.1 桌面操作：medium effort 下，GPT-6.1 Terra 超越 GPT-5.6 Terra 的最佳分數，而單項任務成本只占其中一小部分。
- 誘發錯誤提示詞下的事實正確性：低 effort 的錯誤率從 53.6% 降至 16.7%，max effort 時更降至 4.3%，接近 GPT-6 Astra 與 GPT-6.1 Sol。OpenAI 明確將這項結果限於內部對抗性測試集，並非一般正式環境的幻覺率。
- Terminal-Bench 4.0 程式設計：max effort 下的任務解決率從 21.5% 提升到 50.3%，超過前代兩倍。Terminal-Bench-Science 0.1 的表現勝過 GPT-6.1 Sol，與 Claude Opus 5.5 相差不到 5 分，估計成本卻不到其五分之一。
OpenAI 仍將最困難的程式任務交給 Sol 與 Astra，因此，相較於發表圖表，獨立的 Codex 延遲資料更值得關注。
Terra、Sol、Luna、Astra：不同工作該選哪個才省
依 OpenAI 定價頁面，Standard 短上下文下每百萬 token 的費率分別為：GPT-6.1 Terra $1.00 / $5.00、GPT-6.1 Sol $2.00 / $10.00、GPT-6 Luna $0.10 / $0.50、GPT-6 Astra $10.00 / $50.00。GPT-6.1 Terra 的價格是 Sol 與舊版 GPT-5.6 Terra 表定費率的一半；Luna 仍比 Terra 便宜 10 倍，Astra 則是 Terra 的 10 倍價格。
| 工作負載 | 最便宜且合理的選擇 | 原因 |
|---|---|---|
| 大量電腦操作、表單填寫、發票轉會計資料、瀏覽器操作 | GPT-6.1 Terra，優先選 Flex | 以 Astra 十分之一的 token 價格，取得接近 Astra 的視覺與 agent 分數；Flex 還能再砍半帳單 |
| 範圍明確的程式修改、研究 agent、子 agent 執行器 | medium effort 的 GPT-6.1 Terra | max effort 的 Terminal-Bench 為 50.3%，適合有明確邊界的任務；最難的程式庫仍交給 Sol/Astra |
| 最困難的程式任務、長期工程工作 | GPT-6.1 Sol 或 GPT-6 Astra | 即使 Terra 價格更低，OpenAI 仍明確將 Sol/Astra 定位在複雜程式工作之前 |
| 高量聊天、分類、輕量 agent | GPT-6 Luna | 不需要視覺能力與桌面控制時，$0.10 / $0.50 的表定費率比 Terra 低 10 倍 |
別看到最低輸入單價就下結論，先算混合成本。以 2,000 個輸入 token、40% 快取命中率，加上 1,000 個輸出 token 為例，若不計一次性的快取寫入費，一次 GPT-6.1 Terra Standard 請求約為 $0.00624：未快取輸入 $0.0012、快取輸入 $0.00004、輸出 $0.005。其中輸出占了 80%。同樣的用量結構，GPT-6 Luna 約為 $0.00062，GPT-6.1 Sol 則約為 $0.01248。輸入一旦跨過 272,000 token，Flex 的輸入費率就回到短上下文 Standard 的輸入費率；不過 Flex 仍比長上下文 Standard 低 50%，因此最好在碰到門檻前先切分檢索內容。
想了解同級模型，可參考 GPT-6.1 Sol API 定價與評測，以及 GPT-6 Sol 與 Luna API 成本指南。
早期使用者對 Terra 最常誤解的地方
上市首日最熱烈的爭論，在於產品定位重疊：Codex 使用者很難把 GPT-6.1 Terra 放在 Luna 與 Sol 之間，找到明確的位置。
「所以，看基準測試的話，它看起來根本非常像 6.1 Sol？」 — u/Frosty-Wing6704 於 r/codex
「我們早就有 6.1 Terra 了，它就叫 6.1 Sol。」 — u/comradepipi 於 r/codex
這種困惑不難理解。OpenAI 自己的敘事中，GPT-6.1 Terra 在 MMMU-Pro 與 Terminal-Bench-Science 的表現都接近 Sol，收費卻只有一半。早期實測心得則指出更窄的分工：Terra 是執行者，Sol 是協調者。X 的搶先體驗用戶 @petergostev 寫道，GPT-6.1 Terra「可能是第一個跨過『我真的不介意使用』門檻的非前沿模型」，對需要長時間運作的電腦操作任務或緊縮額度而言，是「價格只要一半的可靠主力」。Reddit 用戶 u/panix199 也在 r/singularity 從成本角度提出相同看法：「相較於 5.6 terra，每項任務的價格降得相當不錯。」
發表資料仍未回答兩個問題：在 ChatGPT Work 與 Codex 中，GPT-6.1 Terra 相比 Sol 會多快耗盡使用額度；以及過去的指令遵循問題是否依然存在。一篇上市前的 r/codex 討論串正好呈現兩種觀點：一位用戶稱 5.6 Terra「出了名地會完全忽略關鍵指令」，另一位則認為 Terra「完全可用且可預期」。在額度計量與長工作階段失敗率公開前，較務實的做法是把 GPT-6.1 Terra 當成有明確範圍任務的執行器，而非 Sol 的直接替代品。
GPT-6.1 Terra API 常見問題
GPT-6.1 Terra API 每百萬 token 要多少錢？
GPT-6.1 Terra 在 Standard 短上下文請求下，每百萬 token 的輸入費為 $1.00、快取輸入為 $0.05、輸出為 $5.00。Batch 與 Flex 為半價，Fast 則為兩倍。
GPT-6.1 Terra 比 GPT-6.1 Sol 便宜嗎？
是。GPT-6.1 Terra 的 Standard 費率比 GPT-6.1 Sol 的 $2.00 / $10.00 低 50%；而 Flex Terra 的 $0.50 / $2.50，更是只有 Sol Batch $1.00 / $5.00 的一半，同時仍可互動使用。
GPT-6.1 Terra 與 GPT-5.6 Terra 相比如何？
GPT-6.1 Terra 的表定費率是 GPT-5.6 Terra 的一半；在 medium effort 的 Agents' Last Exam 高出 15 分；Terminal-Bench 4.0 從 21.5% 提升至 50.3%，超過兩倍；低 effort 的事實正確性錯誤率也從 53.6% 降至 16.7%。
Batch 和 Flex 真的便宜 50% 嗎？
是，兩者對 GPT-6.1 Terra 都是 Standard 的 50%。差別在於 Batch 為非同步處理；Flex 則以延遲保證換取折扣，且不包含在 Standard 路由中。
輸入超過 272,000 token 會怎樣？
GPT-6.1 Terra 會重新計算整個請求：輸入與快取費率加倍，輸出則提高 1.5 倍至每百萬 token $7.50。跨越這條線前，應先切分檢索內容或壓縮上下文。
使用工具一定要透過 Responses API 嗎？
是。GPT-6.1 Terra 的工具呼叫必須使用 Responses API，包含電腦操作、網路搜尋、檔案搜尋、code interpreter、hosted shell、MCP 與 patch application。
GPT-6.1 Terra 可以微調嗎？
不行。OpenAI 的模型頁面標示不支援微調，也不支援音訊與影片。
如果只有 $20，我會怎麼用 Terra
$20 可購買 GPT-6.1 Terra 的 2,000 萬 Standard 輸入 token，或 400 萬 Standard 輸出 token；使用 Flex 則可加倍。我會將預算分配到三組可計量的批次：medium effort 的發票轉總帳電腦操作流程、由 Sol 協調而以 Terra 作為檔案搜尋執行器的研究管線，以及衡量每項完成任務額度消耗的表單填寫回歸測試集。若 Terra 在我的回歸測試集中，能以 medium effort 維持可接受的範圍內修改完成率，且每項任務成本接近 GPT-5.6 Terra 的三分之一，它就會保留大量工作負載。