分类：大模型
OpenAI 推出 GPT-6.1 Terra。它强调图片与屏幕理解、浏览器与桌面操作等能力，同时下调 API 价格。素材显示，OpenAI 正把模型从“回答问题”进一步推向“在电脑里完成任务”。
从看图到动手：Terra 的 Agent 化方向
官方演示中，Terra 拿到一张有轨电车照片后，在 Blender 中建模，生成车身、车窗、轮子和车顶，并旋转整车查看侧面与背面。官方视频省略了部分过程。
OpenAI 还列举了更贴近业务的用法：用供应商照片匹配商品目录并更新信息；检查营销图片是否裁歪、文字位置是否正确；起草和修改文字时，它会先交代结果，再解释必要细节。这些能力让 Terra 不只是一个生成文本的接口，而更像能观察屏幕、调用软件、执行步骤的工作助手。
社区实测：速度更快，细节仍有上限
公开社区案例为“实际干活能力”提供了参照。用户 lindaniel 让 Terra 做一只螃蟹，建模记录为 5 分 38 秒，成品有橙色壳、凸起眼睛和分关节的腿；他测试“鹦鹉骑车”时用 Max 约 2 分钟，但结果是静态的。
用户 FGJ 用 Terra Max 和 Three.js 生成体素风格小岛，记录为 9 分 13 秒，包含五重塔、鸟居、樱花树和溪流。他此前用 Astra Max 做类似场景花了 40 多分钟，因此认可 Terra 速度，但认为整体质量和细节不如 Astra。另一个案例要求生成带吸积盘和引力透镜效果的黑洞，并支持鼠标旋转与参数调整，作者选 Ultra 模式，用时 8 分 43 秒，但对画面不满意。
这些案例说明，Terra 可以在 3D 建模、网页生成和视觉场景中快速产出可见结果，但在复杂细节、动态效果和高质量渲染上，仍需人工检查，或交由更高定位模型处理。
降价、可用性与工作流意义
价格是本代 Terra 的另一个关键变化。其 API 标准价格为每百万输入 token 1 美元、每百万输出 token 5 美元、缓存输入每百万 0.05 美元。相比旧版 GPT-5.6 Terra，输入价从每百万 token 2 美元降到 1 美元，输出价从 12 美元降到 5 美元。
DesignArena 的贝伦塔对照题显示，新版完成任务时间接近旧版 4 倍，token 多用 48%，但账单为 0.047 美元，低于旧版 0.077 美元，便宜约 38%。Artificial Analysis 综合测试中，max 档新 Terra 得分比旧版高 6 分，平均任务成本约 0.40 美元，旧版为 1.40 美元；low、medium 两档在综合能力与成本比较中处于效率前沿。代码代理指数 max 档中，Terra 为 48 分，Sol 为 54 分，Luna 为 31 分。OpenAI 也表示，最复杂编程任务仍更适合 GPT-6.1 Sol 和 GPT-6 Astra。
Artificial Analysis 的 AA-Omniscience 测试还显示，旧 Terra 的硬猜比例为 88%，新 Terra 降至 38%。该指标衡量模型不知道答案时是否继续硬猜，并非日常所有回答的错误率。
- 可用范围：ChatGPT Work、Codex、移动端 Work；普通 Chat 暂无。Plus、Pro、Business、Enterprise、Edu 支持，企业工作区还要看管理员设置和实际开放情况。
- 开发者：API 模型名为 gpt-6.1-terra，工具调用走 Responses API；支持 105 万 token 上下文，最多输出 12.8 万 token；API 调用单独计费，与订阅额度不同。
- 推理档位：none、low、medium、high、xhigh、max，默认 medium；输入超过 272K token 时，整次请求的输入和缓存价格乘 2，输出价格乘 1.5。
对开发者而言，Terra 的意义不只是单个模型能力更新。API 成本下降后，同一预算可以支撑更多方案尝试，原本不值得调用模型的小任务也可能被接入程序。与此同时，视觉、屏幕理解和浏览器/桌面操作让它更接近真实办公环境。但从现有案例看，它更适合承担可重复、可验证、成本敏感的任务，复杂创作和高难度编程仍需要更高配置或人工把关。
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