AIREITEROpenAI 于 2026 年 10 月 26 日推出 GPT-6.1 Terra，将它定位为 GPT-6.1 家族的主力干将。它的 API 定价恰好只有 GPT-6.1 Sol 的一半，但首批 Codex 用户对于它究竟能否取代 Sol、还是仅仅换了个名字，意见并不一致。真正影响成本的并不是醒目的 $1 输入价，而是输出 Token 和超长提示词。
先说结论：价格是 Sol 的一半，但账单主要看输出量
在标准短上下文处理下，GPT-6.1 Terra API 每 100 万 Token 的价格为：输入 $1.00、缓存输入 $0.05、输出 $5.00。Flex 和 Batch 可将价格降至 $0.50 / $0.025 / $2.50；Fast 则翻倍至 $2.00 / $0.10 / $10.00。
GPT-6.1 Terra 的输出 Token 单价是输入 Token 的 5 倍。因此，对于会生成很长推理过程或报告的 Agent 任务，输出部分往往才是账单大头。举例来说，一次包含 3,000 输入 Token 和 1,000 输出 Token 的调用，在 Standard 下成本为 $0.008，其中输入 $0.003、输出 $0.005；Flex 下则为 $0.004。若扩展到 100 万个同类任务，在不计缓存的情况下，成本分别是 $8,000 和 $4,000。
该模型的标识符为 gpt-6.1-terra。根据 OpenAI 的模型文档，其上下文窗口为 1,050,000 Token，最大输出为 128,000 Token，知识截止日期为 2026 年 6 月 1 日。
API 怎么收费，又能从哪里调用
根据 OpenAI 的发布公告，GPT-6.1 Terra 自 2026 年 10 月 26 日起面向 ChatGPT Plus、Pro、Enterprise 和 Edu 用户开放，可在 ChatGPT Work 和 Codex 中使用；同时也通过 OpenAI API 以 gpt-6.1-terra 提供。Free 层不支持 API 使用。
| 计费项目 | Standard 每 100 万 Token 费率 |
|---|---|
| 输入，不超过 272,000 Token | $1.00 |
| 缓存输入 | $0.05 |
| 缓存写入，保留 30 分钟 | $1.25 |
| 缓存写入，保留 12 小时 | $2.50 |
| 输出，输入不超过 272,000 Token | $5.00 |
完整价目表见 OpenAI API 定价页面。缓存输入价格仅为非缓存输入的 5%，因此反复使用的系统提示词和文件前缀很划算。长度达到 1,024 Token 及以上的提示词会自动缓存，但即便某个缓存前缀之后从未被复用，每次缓存提示词仍会产生缓存写入费用。
以下三项会改变标价：
- 输入上下文超过 272,000 Token：输入和缓存费率会翻倍至 $2.00 / $0.10，输出价格则上升 1.5 倍至 $7.50。这个倍率作用于整次请求，而不只是超过阈值的部分。
- Batch 与 Flex：两者价格均为 Standard 的 50%。根据 OpenRouter 的实时遥测数据，截至 2026 年 10 月 26 日，Flex 的 P50 延迟为 1.79 秒、吞吐量为 194 Token/秒；Standard 路由则为 1.89 秒和 63 Token/秒。不过，Flex 不会进入 Standard 路由。
- Fast 与区域处理：Fast 模式价格为 Standard 的 2 倍，即 $2.00 / $10.00；符合条件的区域处理需额外加收 10%。网页搜索等付费工具调用还会产生单次调用费用。
模型支持函数调用和结构化输出，但工具调用必须使用 Responses API。支持流式输出，不支持微调，也不支持音频或视频输入输出。GPT-6.1 Terra 接受文本和图像输入，包括以文件形式上传的 PDF，仅输出文本。推理强度可设为 none、low、medium、high、xhigh 和 max，默认值是 medium。因此，在控制输出长度之后，推理深度就是最主要的成本调节杆。
Terra 擅长什么：看 OpenAI 给出的数据
GPT-6.1 Terra 主打视觉推理、精准电脑操作，以及面向高频专业工作场景的自然写作。OpenAI 在发布公告中列出的示例任务包括：起草提案、解读技术图纸、填写表单、读取发票，以及将发票数据录入会计软件。
以下基准测试结论均来自 OpenAI，日期均为 2026 年 10 月 26 日。解读这些结果时必须结合推理强度，因为不同设置下的成绩差异明显：
- Agents' Last Exam：在 medium 推理强度下，GPT-6.1 Terra 比 GPT-5.6 Terra 高 15 分，成本约为后者的三分之一；其成绩接近 GPT-6 Astra，而每 Token 价格仅为后者的十分之一。在 max 强度下，它的 Token 效率超过 Claude Opus 5.5 的 3 倍，每 Token 价格仅为四分之一，因此每完成一个任务的成本约低 9 倍。
- MMMU-Pro 视觉推理：GPT-6.1 Terra 在所有推理强度下都超过 GPT-5.6 Terra，并以更低成本几乎追平 GPT-6 Astra 和 GPT-6.1 Sol。
- OSWorld 2.1 桌面操作：medium 强度下，GPT-6.1 Terra 超过 GPT-5.6 Terra 的最高得分，而单任务成本仅为其一小部分。
- 诱导错误提示词下的事实准确性：错误率在 low 强度下从 53.6% 降至 16.7%，max 强度下进一步降至 4.3%，接近 GPT-6 Astra 和 GPT-6.1 Sol。OpenAI 明确表示，这项结果仅针对内部对抗测试集，并不代表通用生产环境中的幻觉率。
- Terminal-Bench 4.0 编程：max 强度下的任务解决率从 21.5% 提升至 50.3%，超过前代的两倍。Terminal-Bench-Science 0.1 的表现优于 GPT-6.1 Sol，距离 Claude Opus 5.5 不到 5 分，预估成本却低于后者的五分之一。
OpenAI 仍将最困难的编程任务交给 Sol 和 Astra。因此，比起发布图表，独立的 Codex 延迟数据更值得关注。
Terra、Sol、Luna、Astra：不同任务该选谁更省钱
先看每 100 万 Token 的 Standard 短上下文价格：GPT-6.1 Terra 为 $1.00 / $5.00，GPT-6.1 Sol 为 $2.00 / $10.00，GPT-6 Luna 为 $0.10 / $0.50，GPT-6 Astra 为 $10.00 / $50.00，数据来自 OpenAI 定价页面。GPT-6.1 Terra 的价格是 Sol 和旧版 GPT-5.6 Terra 标价的一半；Luna 仍比 Terra 便宜 10 倍，Astra 则贵 10 倍。
| 工作负载 | 成本最低且合理的选择 | 原因 |
|---|---|---|
| 大批量电脑操作、表单填写、发票录入账务系统、浏览器操作 | GPT-6.1 Terra，优先 Flex | 视觉和 Agent 成绩接近 Astra，每 Token 价格只有十分之一；Flex 还能再砍半成本 |
| 边界明确的代码修改、研究 Agent、子 Agent 执行器 | medium 强度的 GPT-6.1 Terra | max 强度下 Terminal-Bench 达到 50.3%，适合有明确边界的任务；最复杂的代码库仍交给 Sol/Astra |
| 最难的编程任务、长周期工程工作 | GPT-6.1 Sol 或 GPT-6 Astra | OpenAI 明确表示，尽管 Terra 更便宜，Sol/Astra 在复杂代码任务上仍然领先 |
| 高并发聊天、分类、轻量 Agent | GPT-6 Luna | 当不需要视觉和桌面控制时，$0.10 / $0.50 的标价比 Terra 低 10 倍 |
别看到最低输入价就直接下结论，先算混合成本。假设一次请求有 2,000 输入 Token、40% 缓存命中率和 1,000 输出 Token，不计一次性缓存写入费用，GPT-6.1 Terra Standard 的成本约为 $0.00624：未缓存输入 $0.0012，缓存输入 $0.00004，输出 $0.005。输出占到了这次请求成本的 80%。同样的请求结构放在 GPT-6 Luna 上约为 $0.00062，GPT-6.1 Sol 则约为 $0.01248。输入超过 272,000 Token 后，Flex 的输入价会回到短上下文 Standard 的输入价水平；不过 Flex 仍比长上下文 Standard 低 50%，所以最好在跨过这条线之前进行分块检索。
如需了解同级模型，可参考 GPT-6.1 Sol API 定价与评测，以及 GPT-6 Sol 和 Luna API 成本指南。
早期用户最容易误判 Terra 的地方
发布当天的核心争论在于产品定位重叠：不少 Codex 用户不知道该把 GPT-6.1 Terra 放在 Luna 和 Sol 之间的什么位置。
“所以，单看基准测试，它看起来是不是和 6.1 Sol 非常像？”—— u/Frosty-Wing6704，发表于 r/codex
“我们早就有 6.1 Terra 了，它就叫 6.1 Sol。”—— u/comradepipi，发表于 r/codex
这种困惑并不奇怪。OpenAI 自己的说法就是，GPT-6.1 Terra 在 MMMU-Pro 和 Terminal-Bench-Science 上接近 Sol，收费却只要一半。早期实测反馈则显示，它的角色可能更窄一些：Terra 负责执行，Sol 负责统筹。X 早期体验用户 @petergostev 写道，GPT-6.1 Terra“可能是第一个跨过了‘我确实愿意使用’门槛的非前沿模型”，对于长时间运行的电脑操作任务或预算紧张的场景，它是“一头扎实的主力牲口”，而且“价格只有一半”。Reddit 用户 u/panix199 也在 r/singularity 上从成本角度总结道：“与 5.6 terra 相比，每个任务的价格降得相当不错。”
发布资料尚未回答两个问题：在 GPT-6.1 Terra 与 Sol 上，ChatGPT Work 和 Codex 的额度消耗速度分别如何；以及旧版的指令遵循问题是否依然存在。一则发布前的 r/codex 讨论帖就呈现了两种观点：一名用户称 5.6 Terra “臭名昭著，会完全无视关键指令”，另一名用户则认为 Terra“完全可用且表现可预测”。在额度计量和长会话失败率公开之前，更稳妥的做法是把 GPT-6.1 Terra 当作边界清晰任务的执行器，而不是 Sol 的直接替代品。
GPT-6.1 Terra API 常见问题
GPT-6.1 Terra API 每 100 万 Token 多少钱？
在 Standard 短上下文请求下，GPT-6.1 Terra 每 100 万 Token 的输入价格为 $1.00，缓存输入为 $0.05，输出为 $5.00。Batch 和 Flex 价格减半，Fast 价格翻倍。
GPT-6.1 Terra 比 GPT-6.1 Sol 便宜吗？
是。GPT-6.1 Terra 的 Standard 费率比 GPT-6.1 Sol 的 $2.00 / $10.00 低 50%。Flex Terra 的 $0.50 / $2.50 则只相当于 Sol Batch $1.00 / $5.00 的一半，同时仍可交互使用。
GPT-6.1 Terra 和 GPT-5.6 Terra 相比怎么样？
GPT-6.1 Terra 的标价是 GPT-5.6 Terra 的一半；在 medium 强度下，Agents' Last Exam 高出 15 分；Terminal-Bench 4.0 从 21.5% 提升到 50.3%，超过两倍；low 强度下的事实性错误率则从 53.6% 降至 16.7%。
Batch 和 Flex 真的便宜 50% 吗？
是。对于 GPT-6.1 Terra，Batch 和 Flex 均为 Standard 价格的 50%。不过 Batch 是异步模式；Flex 则以延迟保障作为折扣交换条件，并且不会进入 Standard 路由。
输入超过 272,000 Token 会怎样？
GPT-6.1 Terra 会对整次请求重新计价：输入和缓存价格翻倍，输出价格提高 1.5 倍，达到每 100 万 Token $7.50。最好在跨过该阈值前分块检索或压缩上下文。
工具调用必须使用 Responses API 吗？
是。GPT-6.1 Terra 的工具调用必须通过 Responses API，包括电脑操作、网页搜索、文件搜索、代码解释器、托管 Shell、MCP 和补丁应用。
GPT-6.1 Terra 可以微调吗？
不可以。OpenAI 的模型页面将微调标为不支持，音频和视频同样不受支持。
如果我有 $20，会如何使用 Terra
在 GPT-6.1 Terra 上，$20 可购买 2,000 万 Standard 输入 Token，或 400 万 Standard 输出 Token；使用 Flex 时数量翻倍。我会把它投入三组独立计量的批处理任务：medium 强度的发票转总账电脑操作流程；由 Sol 统筹、Terra 作为文件搜索执行器的研究流水线；以及用于衡量每完成一个任务所消耗额度的表单填写回归测试集。如果在我自己的回归测试集中，Terra 在 medium 强度下能以接近 GPT-5.6 Terra 单任务成本三分之一的价格，维持可接受的限定范围代码修改完成率，那么大批量工作负载就会继续交给它。