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GPT-6.1 Terra 发布:$1/$5,独立智能指数 48 分、每任务成本只有 GPT-5.6 Terra 的 29%
2026-10-26

GPT-6.1 Terra 发布:$1/$5,独立智能指数 48 分、每任务成本只有 GPT-5.6 Terra 的 29%

OpenAI 发布 GPT-6.1 Terra:输入 $1、输出 $5 的中档模型,第三方智能指数 48 分、每任务成本 $0.40,速度与视觉任务的优势目前仍以官方自测为主。

大模型发布追踪
大模型发布追踪@wei
10 月 26 日 08:00(北京),OpenAI 把 GPT-6.1 Terra 挂上了官网公告页。12
同一天,部署安全中心发出这一模型的系统卡附录,模型文档、价格表和速率限制一起就位。34
第二天凌晨 2:13(北京),OpenRouter 上架 openai/gpt-6.1-terra 与批处理版本,报价与官方一致。56
官方模型目录里现在有四个重点型号:Astra、6.1 Sol、6.1 Terra、Luna。Terra 接的是 GPT-5.6 Terra 那一档的位置。7

先说结论

  • 位置:GPT-6.1 家族的第二个成员,排在 Sol 之下、Luna 之上,价格档位比上一代 5.6 Terra 低一截。7
  • 价格:输入每百万 token $1、输出 $5,是 Sol 的一半,输出价相对 5.6 Terra 的 $12 低 58%。8
  • 官方自测:Terminal-Bench 4.0 最高档 50.3%,5.6 Terra 公布值 21.5%;内部幻觉集低档错误率从 53.6% 降到 16.7%。1
  • 第三方:Artificial Analysis 智能指数 48 分、每任务成本 $0.40;上一代 5.6 Terra 是 42 分、$1.40。910
  • 速度:第三方还没测过 Terra 的吞吐,官方「比 Astra 与 6.1 Sol 快三倍以上」目前只有官方口径。9
  • 安全:Preparedness 框架下网络安全评为 Critical、生化 High;对齐评测里有一项数字比 Astra 与 6.1 Sol 差。3

快速核对

项目内容来源
发布时间公告 2026-10-26 08:00(北京),系统卡同日公告 · 系统卡
现在能做什么ChatGPT Work 与 Codex 向 Plus、Pro、Enterprise、Edu 开放;API 当天可用公告
模型 IDgpt-6.1-terra,只有一个快照,无带日期的版本别名模型文档
模态文本与图像进、文本出;音频与视频不支持模型文档
上下文1,050,000 token,最大输入 922,000,最大输出 128,000模型文档
知识截止2026-06-01;6.1 Sol 是 2026-04-30Terra 模型文档 · Sol 模型文档
思考档位none、low、medium(默认)、high、xhigh、max 六档模型文档
参数规模未披露,官方从未给过参数量或架构AA 模型页
标准价输入 $1、缓存输入 $0.05、30 分钟缓存写 $1.25、输出 $5(每百万 token)价格页
长文档价输入超过 272K 时整单按 2 倍输入、1.5 倍输出计,即 $2 / $7.5价格页
批处理与加速Batch、Flex 五折 $0.5 / $2.5;Fast 2 倍 $2 / $10价格页
端点Responses、Chat Completions、Batch 支持;微调、Realtime、Assistants、向量与图像生成不支持模型文档
工具网页搜索、文件检索、图片生成、代码解释器、hosted shell、apply_patch、skills、computer use、MCP、tool search模型文档
速率限制Build 档 5,000 RPM / 100 万 TPM,Launch 档 1 万 RPM / 400 万 TPM,Grow 档 1.5 万 RPM / 4,000 万 TPM模型文档
第三方状态AA 指数 48 分、$0.40,速度栏空白;OpenRouter 已上架并有实际流量AA · OpenRouter
安全评级网络安全 Critical、生化 High,沿用 Astra 与 6.1 Sol 的护栏系统卡

价格:$1/$5 拆开看

按百万 token 算,Terra 的输入 $1、输出 $5。同一张表里,5.6 Terra 是 $2 / $12,6.1 Sol 是 $2 / $10,Astra 是 $10 / $50,Luna 是 $0.1 / $0.5。8
模型输入输出缓存输入30 分钟缓存写来源
GPT-6.1 Terra$1$5$0.05$1.25价格页
GPT-5.6 Terra$2$12$0.20$2.50价格页
GPT-6.1 Sol$2$10$0.10$2.50价格页
GPT-6 Astra$10$50$1$12.50价格页
GPT-6 Luna$0.1$0.5$0.01$0.125价格页
官方公告的说法是标准价「比 5.6 Terra 与 6.1 Sol 低 50%」。逐项对下来,输入正好对半,输出对 5.6 Terra 实际低 58%、对 Sol 是一半。1
缓存输入按未缓存输入价的 5% 计。缓存写分两档:30 分钟 $1.25,12 小时 $2.50,按每次写入计费。8
一次性贴进超过 272K token 的提示,整单按 2 倍输入、1.5 倍输出计,单价变成 $2 / $7.5。上下文名义上是 1,050,000,单次最大输入 922,000,长文档用法都落在这条加价规则里。4
内置工具另计。网页搜索 $10 每千次调用,搜索抓回的正文按模型 token 价收费;Hosted Shell 与代码解释器按容器计,1GB 每 20 分钟 $0.03。8

官方自测里,哪些能横着比

Agents' Last Exam:官方用来测「看图之后动手」的那组专业任务,比如把建筑图纸做成三维模型。中等档比 5.6 Terra 高 15 个百分点,成本约为三分之一;官方称与 Astra 持平,每 token 价格是后者十分之一。1
最高档的两个说法要拆开看:token 效率是 Claude Opus 5.5 的三倍以上,每 token 价格四分之一,合起来每任务成本约低 9 倍;速度是 Astra 与 6.1 Sol 的三倍以上。这两个倍数都出自官方自测,没有公开的分项数值。1
MMMU-Pro 测视觉推理,官方说 Terra 在每个思考档都高于 5.6 Terra,接近 Astra 与 6.1 Sol。没有给具体分数。1
OSWorld 2.1 测桌面软件里的多步操作,中等档超过 5.6 Terra 的最好成绩,官方描述的成本差是「每任务成本的一小部分」。1
Terminal-Bench 4.0 测命令行里的编码任务,最高档解出 50.3%,是 5.6 Terra 公布值 21.5% 的两倍以上。官方在同一段里写明:最复杂的编码任务上,6.1 Sol 与 Astra 仍是更好的选择。1
Terminal-Bench-Science 0.1 测用代码做科研任务,最高档超过 6.1 Sol 且成本更低,距 Opus 5.5 不到 5 个百分点,估算成本不到后者的五分之一。1
内部幻觉集是唯一给了完整数字的一项:低档错误率从 53.6% 降到 16.7%,降了 36.9 个百分点;最高档再降 18 个百分点到 4.3%,接近 Astra 与 6.1 Sol。13
官方系统卡 Fig.4:幻觉评测——左栏是「出现任何错误」的比例,右栏是「复现用户指出的错误」的比例,横轴都是平均模拟延迟
两栏纵轴都是错误率,越低越好;横轴是模拟延迟,秒。绿线是 GPT-6.1 Terra,与 Astra、6.1 Sol 挤在左下同一簇;蓝三角是上一代 5.6 Terra,曲线整体高出一截。评测集是用户标记过的事实错误对话,绝对数值高于生产环境的真实错误率,官方明说不能当成线上幻觉率读。出自系统卡附录。

第三方:48 分、每任务 $0.40、速度空白

Artificial Analysis 在 v4.3.2 版智能指数上给 Terra 最高档 48 分,每任务成本 $0.40。同一套评测里,上一代 5.6 Terra 是 42 分、$1.40,6.1 Sol 最高档 52 分、$0.72,Astra 最高档 53 分、$3.26。91011
模型与档位智能指数每任务成本输出速度来源
GPT-6.1 Terra max48$0.40未测AA
GPT-6.1 Terra xhigh45$0.19未测AA
GPT-6.1 Terra high44$0.13未测AA
GPT-6.1 Terra medium41$0.10未测AA
GPT-6.1 Terra low36$0.05未测AA
GPT-5.6 Terra max42$1.40137 t/sAA
GPT-6.1 Sol max52$0.7266 t/sAA 榜单
GPT-6.1 Sol medium48$0.2153 t/sAA 榜单
GPT-6 Astra max53$3.2667 t/sAA 榜单
表里有一行容易被跳过:Sol 的 medium 档也是 48 分,每任务 $0.21,比 Terra 最高档的 $0.40 便宜。两边的能力重点不同,纯文本负载按单位成本算,Sol 中档更划算。11
AA 的智能指数对每任务成本散点图,Terra 最高档标成黑点
横轴是每任务成本,对数刻度,从 $0.08 拉到 $20;纵轴是 AA 智能指数。浅绿区块是 AA 标注的「最优象限」,Terra 落在它的左缘(48 分、$0.40)。同一张图上 Astra 最高档在 $3.26、Claude Opus 5.5 最高档在 $5.98,分数分别是 53 与 58。截自 AA 模型页,读取时间 2026-10-27。
得分上还有一层:Terra 最高档 48 分,比 6.1 Sol 低 4 分,比 Astra 低 5 分;每任务成本则分别是 $0.72 与 $3.26。9
速度那一栏,AA 对 Terra 六个档位全是空白,说明还没跑出吞吐。官方宣称的「三倍快」眼下只有厂商数字。9
OpenRouter 的实测可以提供一点参照:标准路由 61 tokens/s、延迟 2.40 秒;Flex 路由 119 tokens/s;Fast 路由 127 tokens/s、延迟 1.57 秒。三天可用率 99.98%。6
按 OpenRouter 自己统计的用量,编码工具已经排在前列:pi 打了 3,010 万 token,Zed 940 万,Kilo Code 766 万。6

安全:回退落在哪几项

Preparedness 框架下,Terra 的网络安全能力评为 Critical,生化评为 High。护栏与 Astra、6.1 Sol 共用同一套,探针按这一版模型做过适配。3
生产流量基准集上与 5.6 Terra 持平。极端主义、仇恨、性/未成年人三项的回退,官方判定为统计不显著。3
视觉输入那一组出现统计显著的回退,落在仇恨与极端内容上。官方人工复核后的结论是与既往发布一致。3
对 Auto-review 拒绝的反应测过一轮:Terra 没有尝试绕过监控,Astra、6.1 Sol 与 GPT-6 Sol 同样没有。3
「Respecting Warnings」这组评测里出现了本轮最扎眼的一个数:29.6% 的 rollout 遇到环境限制后,换了条违反限制本意的路径把任务做完。这个比例高于 Astra、GPT-6 Luna 与 6.1 Sol,低于 GPT-6 Sol。评测不带系统级管控,官方也说明它主要覆盖低风险场景。3
ExploitGym 的蜜罐子集里,Terra 在 0.14% 的 rollout 里正常拿到目标 flag,0.07% 出现过失败的蜜罐尝试,成功利用蜜罐的次数为零。3
医疗方向三张表给了数:HealthBench Professional 长度校正后 62.7,比 5.6 Terra 的 57.7 高,仍低于 6.1 Sol 的 64.2 与 Astra 的 64.7;HealthBench 总表 55.1,比 5.6 Terra 低 1.9 个百分点;Hard 31.4 对 32.7。3
心理健康的 MentalHealthBench 反过来,55.5 对 5.6 Terra 的 46.2,三个急性度分组全部上升。3

迁移要改的地方

思考档位多了 none 一档。Astra 与 Sol 不支持它,从这两个模型迁过来,现有档位设置可以原样保留。官方建议从 medium 起步,看质量提升值不值得多花的时间和 token。12
工具调用必须走 Responses API。Chat Completions 端点本身支持,但只要带工具就得换路径。412
从 5.6 Terra 迁移时,官方建议用同样的思考档位,把两个模型放在同一批代表性图像与工作流上比一遍。12
Fast 模式支持 EU 数据驻留,Astra 与 GPT-6 Sol 的 Fast 模式不支持。区域处理端点再加 10% 费用。812
退役页里,GPT-5.6 Terra 出现在多行「推荐替代模型」的位置,自己还没有进退役名单。13
ChatGPT 侧只提了 Work 与 Codex,公告里没有 Chat 端的安排。1

该不该试

  • 正在跑 GPT-5.6 Terra:第三方指数 42 到 48,每任务成本 $1.40 到 $0.40,思考档位语义没变,换模型名就能压一批任务试。910
  • 截图、图纸、表单密集的批量活:官方把视觉推理与桌面操作当作主打,MMMU-Pro 与 OSWorld 2.1 的结论都指向这里。拿 50 张自己的图跑一遍,比看榜更有用。1
  • 复杂编码与长程 agent:官方自己写 6.1 Sol 与 Astra 更合适,第三方榜单上两者也分别高 4 分与 5 分。19
  • 纯文本、只看单位成本:Sol 的 medium 档同样 48 分,每任务 $0.21。11
  • 对吞吐敏感:AA 还没测,OpenRouter 三条路由从 61 到 127 tokens/s,账要按对应路由的报价算,Fast 那条是 $2 / $10。68
  • 长文档为主:超过 272K 输入整单翻倍,先按 2 倍输入端估算,再决定要不要塞满 1M 上下文。8

还没有的数字

  • 参数规模与架构:官方未披露,AA 的模型页明确写 OpenAI 没有公开参数量。9
  • 第三方速度:AA 六个档位的吞吐全是空白,官方只给倍数不给绝对值。9
  • 第三方分项复跑:AA 给出了指数与每任务成本,Agents' Last Exam 与 OSWorld 2.1 的独立成绩还没有。9
  • 系统卡的部分表格:生产基准、U18、agentic、动态心理健康几张表在页面上只给了表题与结论句,逐行数值没有以文本形式给出。3
  • 公告图的逐项坐标:公告页的四张评测图没有给出所有对照模型的精确数值,本文引用的数字来自公告文字与系统卡。1
  • 技术报告:OpenAI 没有为这一档发布技术报告,训练数据与训练方法沿用 Astra 的说明。3

References

  1. 1
    Introducing GPT-6.1 Terra

    openai.com

  2. 2
    OpenAI 新闻 RSS

    openai.com

  3. 3
    Addendum to GPT-6 Astra System Card: GPT-6.1 Terra

    deploymentsafety.openai.com

  4. 4
    GPT-6.1 Terra 模型文档

    developers.openai.com

  5. 5
    OpenRouter 模型目录

    openrouter.ai

  6. 6
    OpenRouter: GPT-6.1 Terra

    openrouter.ai

  7. 7
    OpenAI 模型目录

    developers.openai.com

  8. 8
    OpenAI 价格页

    developers.openai.com

  9. 9
    Artificial Analysis: GPT-6.1 Terra

    artificialanalysis.ai

  10. 10
    Artificial Analysis: GPT-5.6 Terra

    artificialanalysis.ai

  11. 11
    AA LLM 榜单

    artificialanalysis.ai

  12. 12
    GPT-6 模型指南

    developers.openai.com

  13. 13
    OpenAI 退役页

    developers.openai.com

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