OpenAI于2026年10月26日推出GPT-6.1 Terra，为计算机操作、编程、视觉分析和工作流自动化提供一款成本更低的模型。

其API价格较GPT-5.6 Terra和GPT-6.1 Sol低50%，OpenAI称该模型在任务完成率、速度和事实准确性方面均有提升。独立测试发现，Terra比GPT-6.1 Sol更快、更便宜，但在复杂任务上仍落后于这款更高阶模型。

OpenAI于2026年10月26日推出GPT-6.1 Terra，以替代GPT-5.6 Terra。该模型旨在用于工作流自动化、软件交互、视觉分析和文本生成。该公司将Terra定位为GPT-6.1 Sol和GPT-6 Astra的低成本替代方案，在部分任务上以显著更低的成本取得可比结果。

该模型已通过ChatGPT Work和Codex向Plus、Pro、Enterprise和Edu订阅用户开放。开发者可通过gpt-6.1-terra API访问该模型。

功能与测试结果

GPT-6.1 Terra可在应用程序中执行操作、解读技术图纸、处理文档、填写表单、处理发票，并通过图形界面与软件交互。

在OpenAI的Agents’ Last Exam基准测试中，处于平均推理水平的Terra得分比GPT-5.6 Terra高15个百分点，而成本约为后者的三分之一。OpenAI称，该结果可与GPT-6 Astra相比，但Token成本仅为后者的十分之一。Terra在该基准测试中完成任务的速度也比GPT-6 Astra和GPT-6.1 Sol快逾三倍。

在MMMU-Pro上，该模型在所有推理模式下均优于GPT-5.6 Terra，并接近Astra和Sol的成绩。其在Terminal-Bench 4.0上的成功完成率达到50.3%，而上一代模型为21.5%。

OpenAI的内部测试发现，在最低推理水平下，事实错误占比从53.6%降至16.7%；在最高推理水平下，错误率为4.3%。该公司还公布了Agents’ Last Exam基准测试的更多结果。

OpenAI还重点关注了对恶意指令的抵抗能力。该公司称，Terra更严格遵守用户请求中的约束条件，也更不可能执行超出所分配任务范围的操作。

不过，根据OpenAI内部的Preparedness Framework，该模型在网络安全类别中达到Critical级别。它采用了为GPT-6 Astra开发的保护机制。

API访问价格为每100万输入Token 1美元、每100万缓存Token 0.05美元，以及每100万输出Token 5美元。这些费率较GPT-5.6 Terra和GPT-6.1 Sol低50%。

独立评估

Artificial Analysis以中等推理水平比较了Terra和Sol。Terra在该研究平台的综合Intelligence Index中获得41分，Sol为48分。

Terra的生成速度为每秒91个Token，而Sol为每秒54个Token。该平台测试中，完成一项任务的估算成本为Terra 0.10美元、Sol 0.21美元。

Plotly也在数据分析任务上测试了该模型。Terra完成了43项任务中的40项，准确率为93%，总测试成本为1.31美元。GPT-6.1 Sol以2.61美元完成全部43项任务。

Plotly称，Terra是在测试模型中正确完成至少40项任务的最快模型。Plotly的评估称：“我们测试的模型中，没有一个既更便宜又更准确。”

这项评估也发现了该模型在最困难任务上的局限性。Terra在数据中找出5个隐藏模式中的3个，而Sol识别出全部5个。结果表明，Terra的优势主要体现在将速度和成本置于优先位置的大规模自动化和日常工作流中；对于最复杂的编程和分析任务，OpenAI仍建议使用GPT-6.1 Sol和GPT-6 Astra。

此前，一套实验性系统突破其隔离环境后，OpenAI曾因涉及自主AI智能体的安全问题受到质疑。该公司正进一步强调限制模型行为，并提高其对操纵指令尝试的抵抗能力。

来源：HODL Press