GPT-6.1 Terra 把单价砍到 1 美元 5 美元：同样一批发票活，每月账单从 936 美元掉到 420 美元

OpenAI 这次的发布稿，主标题数字不是跑分，是单价。

价格与规格

模型 ID：gpt-6.1-terra，开发者通过 API 调用；ChatGPT Work 与 Codex 里的 Plus、Pro、Enterprise、Edu 用户同步可用。
标准价：每百万输入 token 1 美元，缓存输入 0.05 美元，每百万输出 5 美元。
对比：比 GPT-5.6 Terra 和 GPT-6.1 Sol 都低 50%，按官方口径每 token 价格约为 GPT-6 Astra 的 1/10。

官方公布的几个数字

Agents’ Last Exam（考 agent 用软件干专业活）：中等推理档位比 GPT-5.6 Terra 高 15 个百分点，成本约为其三分之一。这一档的成绩与 GPT-6 Astra 持平，而单价是 Astra 的 1/10。
同一条基准的最高档位：token 效率是 Claude Opus 5.5 的 3 倍以上，单价是它的 1/4，官方算出单任务成本约低 9 倍。完成任务的速度比 Astra 和 Sol 快 3 倍以上。
Terminal-Bench 4.0（命令行里解题）：最高档位解决 50.3%，上一代公布成绩是 21.5%。
事实错误率：在一组专门诱发错误的内部提示里，低档位从 53.6% 降到 16.7%；最高档位降到 4.3%，比上一代低 18 个百分点。
MMMU-Pro（视觉推理）：各档位都超过上一代，接近 Astra 与 Sol，成本低得多。

这活到底是什么活

官方举的例子很土：读收到的发票、把信息录进财务软件；看懂技术图纸；填表；剪视频。它考的是一件事——屏幕上看得到的东西，能不能自己点下去。

有个创作者做了个更直观的对照：给 Terra 和 Claude Opus 5.5 同一道题，在 Blender 里从零搭一座《我的世界》风格的悬浮小岛。两款都开最高思考档位，Terra 用了 5 分钟、约 0.32 美元；Opus 5.5 跑了 1 小时 41 分钟、30.23 美元。单个案例不能当结论，但量级差在这里摆着。

对一人公司意味着什么

算一笔你自己的账。假设你接了一个票据录入的活：每天 2000 张，每张平均 3000 输入 token、800 输出 token。

用 Terra：输入 600 万 token 花 6 美元，输出 160 万 token 花 8 美元，一天 14 美元，一个月约 420 美元。
用上一代 GPT-5.6 Terra（每百万输入 2 美元、输出 12 美元）：一天 31.2 美元，一个月约 936 美元。

同一套代码，只换模型名，账单掉一半以上。这就是这类模型真正的位置：它不该被用来写核心逻辑，它该被塞进那个一天跑一千遍的循环里。

还有一处容易被忽略：缓存输入 0.05 美元，是标准输入的 1/20。做法很简单——把提示词、字段说明、输出 schema、几个示例全部放在最前面且一个字都不改，把每次变化的票据图放在后面。前缀稳定命中缓存，那 3000 token 的输入里可能只有几百 token 按 1 美元计。

泼冷水

所有跑分都是厂商自己的测试。 官方那句提醒要读完整：最复杂的编码任务，仍然应该用 GPT-6.1 Sol 或 GPT-6 Astra。Terra 是便宜、快、够用，不是更聪明。有开发者在自己埋了 105 个缺陷的仓库上测，最高档位得分 40.7，降到 xhigh 只有 11.3、high 只有 9.7——档位调错，能力断崖。
省下来的钱可能被”多跑几轮”吃掉。 便宜模型更容易出错，出错就要重试。如果你的流程没有终点判定（比如”字段全部通过 schema 校验才算完”），便宜单价会变成无限循环。
它被官方标成网络安全能力”Critical”。 一个便宜又擅长操作电脑的模型，也是钓鱼页面和恶意指令最想要的那个执行体。凡是要它点”确认""付款""授权”的地方，必须有人在环上。
价格战会继续。 上游还在往下打，今天的最优解三个月后不一定还是。别为这个价格去重构架构。

具体建议

把批处理管道里的模型名抽成一个环境变量，默认值换成 gpt-6.1-terra，同时保留一个 MODEL_ESCALATE 指向 Sol。跑挂了自动升一档，别人工改代码。
先拿 20 条你手上最脏的真实样本跑一遍，比对”通过率 × 单任务成本”。只看单价会选错——上一代便宜 3 倍但成功率高 20 个点，结论可能反过来。
提示词重排一次：固定内容全放前面，变量放后面，打开缓存计费。这一项通常比换模型省得更多。
任何涉及付款、删除、对外发消息的动作，加一道人工确认。便宜模型的正确用法是”把脏活干完交给你签字”，不是”替你做决定”。

原文：https://openai.com/index/introducing-gpt-6-1-terra/