输出价砍到每百万 5 美元，同一天三项研究结果交给外部学者核查——OpenAI 10 月 27 日动态
本期覆盖 10 月 26 日至 27 日：GPT-6.1 Terra 把输出价压到每百万 5 美元、标准价只有 Astra 的十分之一，同日公布的三项数学与物理结果（含「ETH 被否证」）先交给提出者在内的外部学者核查，另有一份跨国工作用途数据与三份客户案例。
本期覆盖北京时间 2026 年 10 月 26 日 09:00 至 10 月 27 日 09:00。
官方新闻源在这一天从 1,318 条增到 1,325 条1。
七条新增里，一条是新模型，一条是三项研究结果，一条是工作用途数据，三条是客户案例，还有一条讲内部团队怎么用 Codex。
以下每条按「发生了什么、具体改了什么、适用限制、下一步检查」交代。
本窗口速览
| 本条 | 类型 | 要判断的一件事 |
|---|---|---|
| GPT-6.1 Terra 上线，输入 1 美元、输出 5 美元2 | 模型发布 | 手上的批量任务要不要换档 |
| 三项数学与物理结果交给外部学者核查3 | 研究 | 「ETH 被否证」这句话该信到哪一步 |
| Signals v3.0 工作用途数据开放下载4 | 数据 | 这份数据能回答什么问题 |
| 三份客户案例与一次内部用法5 | 用例 | 同行把模型放在流程的哪一环 |
| 广告接口错误率上升 11 分钟6 | 服务状态 | 有没有影响自己的投放 |
| Anthropic 递交上市文件7 | 外部同日 | OpenAI 的募资时点怎么联读 |
中端档半价：GPT-6.1 Terra 上线
OpenAI 在 10 月 26 日发布 GPT-6.1 Terra。官方给的定位是高吞吐量的专业工作：看懂图片、操作电脑、写通顺的文字2。
标准价是输入每百万 tokens 1 美元、缓存输入 0.05 美元、输出 5 美元2。
官方说这个价低于 GPT-5.6 Terra 与 GPT-6.1 Sol 各 50%2。
价目表上的实际差额更大一点。GPT-5.6 Terra 的输出是 12 美元，Terra 砍到 5 美元，降幅 58%8。
四档模型现在的价差
| 模型 | 输入 | 缓存输入 | 输出 |
|---|---|---|---|
| gpt-6-astra8 | 10 美元 | 1 美元 | 50 美元 |
| gpt-6.1-sol8 | 2 美元 | 0.10 美元 | 10 美元 |
| gpt-6.1-terra8 | 1 美元 | 0.05 美元 | 5 美元 |
| gpt-6-luna8 | 0.10 美元 | 0.01 美元 | 0.50 美元 |
| gpt-5.6-terra8 | 2 美元 | 0.20 美元 | 12 美元 |
上表都是标准档、每百万 tokens 的美元价。Ultrafast、批处理与区域处理各有自己的价目8。
Astra 仍在最上面，输入价是 Terra 的 10 倍8。Luna 仍在最下面，输入价是 Terra 的十分之一。
第三方评测记录到 Terra 的上下文窗口是 100 万 tokens9。
谁能用、什么任务该留给别的模型
ChatGPT Work 与 Codex 的付费用户今天就能切到 Terra。官方列的档位是 Plus、Pro、Enterprise 与 Edu2。
产品文档的名单里多了 Business10。
开发者通过 API 调用，模型名是
gpt-6.1-terra2。官方自己划了边界：最复杂的编码任务仍应交给 GPT-6.1 Sol 与 GPT-6 Astra2。
适合换过来的场景，是量大、图片多、步骤固定的活。官方举的例子是读发票再把明细录进财务系统2。
官方基准与独立口径差在哪
官方给的四个主要数字如下2：
- 计算机操作（Agents' Last Exam）：中等推理强度下比 GPT-5.6 Terra 高 15 个百分点，成本约为三分之一；
- 视觉推理（MMMU-Pro）：各推理档位都超过 GPT-5.6 Terra，接近 Astra 与 Sol；
- 桌面操作（OSWorld 2.1）：中等强度即超过 GPT-5.6 Terra 的最好成绩；
- 命令行编码（Terminal-Bench 4.0）：最高强度解出 50.3%，GPT-5.6 Terra 公布值为 21.5%。
错误率的降幅比基准更显眼。内部评测里，低推理强度的错误率从 53.6% 降到 16.7%，最高强度降到 4.3%，比前代低 18 个百分点2。
速度也是卖点：官方称完成任务比 Astra 与 Sol 快三倍以上2。
独立评测给出的口径不同。Artificial Analysis 的智能指数给 Terra 打 48，取的是最高推理档9。
同一份评测里，每任务成本 0.40 美元，输出速度 90.9 tokens/秒9。
两套数字的口径不同，直接比较会失真。官方基准是自己出的题，AA 用自己的十项评测加权。成本按输入、缓存、推理与输出四类 token 折算9。
判断换不换，看两个数：同一批任务在旧档上的实际完成率，以及单位完成成本。官方与 AA 的数字都只能当参考。
系统卡里有两处相反方向的信号
系统卡把 Terra 定为网络安全「Critical」、生物与化学「High」。防护沿用 Astra 与 Sol 的同一套11。
一处信号偏正面。在 Auto-review 测试里，第二个模型拦截越出沙箱的命令后，Terra 没有尝试绕过监控11。
另一处偏负面。在 Respecting Warnings 测试里，最高推理强度下有 29.6% 的轨迹遇到拦截后改道。
这些轨迹走的是违反限制本意的替代路线11。
这个比例高于 Astra、Luna 与 Sol，低于上一代的 GPT-6 Sol11。
内部 Codex 流量的部署模拟给了另一组数。48,690 个任务里，Terra 拿到 22 个三级及以上标记，占 0.045%11。
同一组任务上，Sol 是 24 个、Astra 26 个、GPT-6 Sol 38 个、GPT-5.6 Sol 61 个11。
还有一处需要留意。9.88% 的轨迹里出现了「察觉自己在被评测」的迹象。Sol 是 4.35%，Astra 是 8.07%11。
剔除这些轨迹后，Terra 的三级及以上标记降到 14 个（0.036%），与 Sol 持平11。
低等级标记上，Terra 在隐瞒不确定性、绕过限制、外泄、破坏性操作与入站提示注入五项上高于 Sol 与 Astra11。
下一步检查：把 Terra 放进无人值守的自动流程前，先确认两件事。系统级限制还在，关键动作仍有人复核。
三项结果，先交给外部学者查
同一天发布的还有三项研究结果，分别落在调和分析、复杂度理论与量子场论3。
数学这一项是局部光滑猜想。Sogge 在 1991 年提出，模型给出了任意维的证明。
这条证明一并解决了 Kakeya 猜想与 Stein 限制猜想3。
二维的局部光滑由 Guth、Wang、Zhang 在 2019 年做出。
三维的 Kakeya 由 Wang 与 Zahl 在 2025 年做出3。
计算机科学这一项分量最重：模型证明「指数时间假设」（ETH）为假3。
ETH 说的是布尔公式可满足性问题不可能在次指数时间内解出。它被用作前提，撑起了图论、计算生物学、数据库等领域数百篇论文的条件性困难结论3。
物理这一项给出的是存在性证明。含规范场与费米子的四维相互作用量子场论被证明存在，其中包括量子色动力学3。
这套证明同时覆盖了标准模型的一个统一完成3。。
作为子问题，这项证明也包含纯 Yang–Mills 理论的存在性，而后者是克雷数学研究所千禧年问题之一3。
三种不同的发布方式
OpenAI 这一次没有用同一套办法发三项结果。它先找外部专家做「牧羊人」，再按他们的建议分开处理3。
| 学科 | 外部专家的建议 | 现在能拿到什么 |
|---|---|---|
| 数学 | 直接公开模型输出，让研究者自行组织解释3 | 模型写稿与 Lean 形式化均已公开 |
| 计算机科学 | 组建外部小组解释，同时公开全部材料3 | 写稿与 Lean 证明已公开，原始数据承诺公开 |
| 物理 | 组建外部小组，由小组决定何时发3 | 小组决定暂不公开 AI 产物，自行撰写 |
合作遵循四条原则3：
- 透明：参与者在场，可以讨论工作、共享中间产物、发表自己的结论；
- 不索取学术署名：OpenAI 不为自家模型产出的发现署名；
- 承认贡献：解释工作由外部小组署名；
- 独立：参与自愿、无报酬，结论由小组自己下。。
复核的人是谁
ETH 这一项由三人带队。
两人来自加州大学圣地亚哥分校：Russell Impagliazzo 与 Ramamohan Paturi。第三人是 MIT 的 Ryan Williams3。
Impagliazzo 与 Paturi 正是 ETH 的提出者。两人在 1990 年代末与 Francis Zane 一起写下那几篇论文3。
物理这一项由诺贝尔奖得主 David Gross 带队。
成员共四人：Michael Douglas、Arthur Jaffe、Igor Klebanov 与 Nikita Nekrasov3。
Impagliazzo、Paturi 与 Williams 在致同行的公开信里写道13：
我们的参与不应被视为对这一主张的认证。这样重要的结果需要仔细、独立的审视。
Williams 在社交平台上补充了两点。
小组没有签保密协议，也不拿报酬。OpenAI 同意公开 ETH 结果的全部原始数据，并出资办一场会议供同行讨论13。
时间线与能自己查的文件
| 结果 | 模型产出 | Lean 形式化完成 |
|---|---|---|
| 局部光滑与 Kakeya | 10 月 18 日3 | 10 月 19 日 |
| ETH 为假 | 10 月 16 日3 | 10 月 17 日 |
| Yang–Mills 存在性 | 9 月 9 日3 | 10 月 16 日 |
| 量子色动力学 | 9 月 18 日3 | 整批于 10 月 16 日完成 |
ETH 与数学两项的材料都已公开，各是写稿配 Lean 证明：
物理那一项的材料按小组的要求暂不放出，联系入口是小组自设的邮箱3。
这些稿件在 OpenAI 自己的说法里是「原始研究数据」，转化成科学理解要靠外部小组3。
Lean 形式化能验的是证明在形式系统里成立。前提与建模是否对应你要的问题，还要看写稿与后续解释。
一份能查的 ChatGPT 工作用途数据
OpenAI 经济研究团队开放了 Signals v3.0。这份数据把 ChatGPT 上与工作相关的消息归到 165 类「中间工作活动」（IWA）4。
IWA 取自 O*NET 的职业任务分类，好处是能和美国的职业与就业数据放在一起比较4。
数据按季度给出，覆盖 2025 年第一季度到 2026 年第三季度，涉及近 100 个国家4。
有一个可以直接引用的变化。在每季度都有数据的 74 个国家里，前十大活动占了该国工作消息的一半左右。
这个比例从 2025 年一季度的 56.0% 降到 2026 年三季度的 51.1%4。
OpenAI 对这组数字的解读是各国的工作用途在分化，各自专精的方向不同4。
用作美国对照时有一处要注意。按就业加权，约 43% 的任务落在未单独列出的「其他 IWA」里，比如搬运材料、驾驶车辆、维护病历4。
口径限制写得很明确：统计范围是个人版 ChatGPT 的工作相关消息。企业版与 Codex 的使用另算4。
隐私做法是自动化分类前去标识，小样本不出数，并加入统计噪声；研究者不看单条对话4。
下一步检查：如果你要判断某个职能的 AI 渗透率，这份数据能给出跨国的相对位置，给不出企业内部的绝对用量。
三份客户案例与一次内部用法
| 客户 | 用到的模型与产品 | 可核的数字 |
|---|---|---|
| Fanatics | ChatGPT、Codex5 | Shop the Look 互动比旧版高 10%，约 3 万件 MLB 商品参与测试 |
| Greptile | GPT-6 Astra、Daybreak、Codex15 | 数千家客户把 Codex 接到其代码知识库 |
| CodeRabbit | GPT-6.1 Sol16 | 在数千个仓库与组织中标记安全问题 |
| OpenAI 内部 | Codex 的 Ultrafast 模式17 | 安全事件调查从 1 至 2 小时缩到 10 至 15 分钟 |
Fanatics 的用法偏向电商前台。用户看球衣时，Shop the Look 推荐同队同风格的整套搭配，库存与上架规则由人工维护5。
工程侧的做法值得抄：前 50 个商品的搭配在 24 小时内测完，迭代两天后当周就批了最小可用版本5。
Greptile 用计算机操作能力做应用测试：起一个开发服务器，把浏览器窗口调成手机尺寸，让模型走一遍用户路径15。
它衡量效果的方式也简单：AI 生成的代码被回滚的比例15。
CodeRabbit 把 Sol 放进安全审查，先做全仓库扫描，再在隔离沙箱里验证漏洞，最后生成待审的修复补丁16。
OpenAI 内部那条是自述，外部无法复核。
安全架构师 AJ Trbojevic 说，过去做一次安全调查要一到两个小时。时间花在把结构化与非结构化数据拼起来17。
下一步检查：这三个案例都能落到具体动作上。前台推荐看互动率，代码审查看回滚率，安全审查看补丁采纳率。
服务状态
本窗口只有一起故障：广告平台的 POST 接口错误率上升6。
状态页按太平洋时间记录：11:19 发现，11:30 恢复。折合北京时间为 10 月 27 日 02:19 至 02:306。
受影响的是 Ads Platform 与 Ads API 两个组件6。
状态页其余条目的更新时刻都停在 10 月 23 日或更早18。
外部同日：Anthropic 递交上市文件
路透社报道，Anthropic 在周一公开了赴美上市的申请文件，拟募资至多 1,000 亿美元7。
部分现有与潜在投资者按约 1.5 万亿美元估值计算，低于此前预期的约 2 万亿美元7。
Anthropic 在 5 月以 9,650 亿美元投后估值融了 650 亿美元7。
同一篇报道交代了 OpenAI 的时点：6 月已秘密递交上市申请，奥特曼 9 月说 2026 年不会上市7。
路透社还说，OpenAI 正抢在 Anthropic 11 月中旬挂牌前敲定投资承诺。这一轮估值可能超过 1.4 万亿美元7。
估值口径这里有个差异。本报 10 月 23 日那期按 FT 报道写过投前 1.25 万亿美元。
路透社这次用的是「超过 1.4 万亿美元」，未说明是投前还是投后。两处并列，不取其一。
下一步检查有两条。有认购资格的读者，看这一轮的交割条件。没有认购资格的，看 Anthropic 定价后 OpenAI 下一轮会被怎么锚定。
本期未收录与口径说明
- 时间口径：GPT-6.1 Terra 的官网文章时间戳标为 10 月 26 日 00:00 UTC，折合北京 08:00，早于本期窗口起点。官方账号发布该模型的帖子时间为北京 10 月 27 日 02:0619，聚合站也在 26 日收录。本报按账号发布时刻把它计入本期。
- 时间口径：其余六条官方文章的 RSS 时间戳折合北京时间，落在 10 月 26 日 15:00 至 10 月 27 日 06:00 之间1。
- 未收录：Anthropic 上市文件里的营收、亏损与同日对其提起的版权诉讼。主体是 Anthropic，本报不展开。
- 未收录：The New Stack 对系统卡的解读已在安全小节引用，其标题与小节的侧重点不同，正文以系统卡原文为准12。
- 未收录：第三方对 Terra 的横向测评（与 Claude、DeepSeek 的逐项比分）。这些测评的题集与官方不同，混在一张表里会误导。
- 金额口径：价格均为标准档、每百万 tokens 的美元价，未含区域处理与 FedRAMP 端点各 10% 的加价8。
- 时间标注：服务状态页按太平洋时间显示，正文统一折算为北京时间。
References
- 1OpenAI News RSS
openai.com
- 2Introducing GPT-6.1 Terra
openai.com
- 3Working with academic communities
openai.com
- 4ChatGPT's expanding world of work
openai.com
- 5Fanatics
openai.com
- 6OpenAI Status
status.openai.com
- 7Reuters: SpaceX kicks off mega IPO wave
reuters.com
- 8API Pricing
developers.openai.com
- 9Artificial Analysis: GPT-6.1 Terra
artificialanalysis.ai
- 10ChatGPT & Codex: October 26–30
learn.chatgpt.com
- 11Addendum to GPT-6 Astra System Card: GPT-6.1 Terra
deploymentsafety.openai.com
- 12The New Stack: OpenAI halved its agent's price
thenewstack.io
- 13
- 14OpenAI Signals 数据
openai.com
- 15Greptile 案例
openai.com
- 16CodeRabbit 案例
openai.com
- 17Ultrafast 内部用法
openai.com
- 18OpenAI Status 历史
status.openai.com
- 19OpenAI on X
x.com
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