GPT-6.1 Terra

概述

GPT-6.1 Terra 于 2026-10-26 发布，官方定价页给它的定位是 「A fast, efficient model for visual reasoning, precise computer use, and clear, natural writing」——快速、高效的视觉推理与精确 computer use 档，价格是 GPT-6.1 Sol 的一半：$1 输入 / $5 输出 每百万 token。

它在 GPT-6.1 家族里排第二档：Astra（$10/$50，旗舰）→ Sol（$2/$10，编码主力）→ Terra（$1/$5，日常高效） → Luna（$0.10/$0.50，高并发）。同代模型同规格（1.05M 上下文 / 128K 输出），差的是能力与价格，不是窗口大小——这一点与不少「轻量档砍上下文」的产品不一样。

命名警告：Terra 是跨代延续的档位名。GPT-5.6 Terra 正在退役（Copilot 侧 2026-11-16 生效），继任者就是本文的 GPT-6.1 Terra。查资料时请看清是哪个版本号——两条消息常被媒体混写。

核心能力

定价阶梯：与 Sol 同构，价格减半

（单位：美元 / 每百万 token；标准处理模式。）

$0.05 的缓存读是这张表的关键格：agent 长会话里九成以上输入按缓存价计费，这一格决定了「Terra 到底便宜多少」。只比 $1 vs $2 的输入价，会高估差距；只比 $5 vs $10 的输出价，会低估缓存带来的差别。

在工具链里的位置

• GitHub Copilot：2026-10-26 GA，官方称成本低于 GPT-6.1 Sol，早期测试中「解决终端与 C# 编码任务明显多于 GPT-5.6 Terra」，按 provider list pricing 在实际用量下结算；
• Codex：6.1 家族模型在 Codex 中可显式指定，默认模型仍是 6.1 Sol；
• computer use：官方把它定位成「精确 computer use」档，适合截图理解 + 界面操作这类多模态循环。

获取方式 / 定价（2026-10-31 核对）

API 调用示例

from openai import OpenAI

client = OpenAI(api_key="sk-...")

resp = client.chat.completions.create(
    model="gpt-6.1-terra",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "你是界面操作助手。只输出下一步动作，不要解释。"},
        {"role": "user", "content": [
            {"type": "text", "text": "这张截图里「提交」按钮在哪？给出坐标。"},
            {"type": "image_url", "image_url": {"url": "data:image/png;base64,<...>"}},
        ]},
    ],
    max_output_tokens=1024,
)
print(resp.choices[0].message.content)

适合 / 不适合

适合

• 日常 agentic 编码与终端任务，且预算敏感（比 Sol 省一半）
• computer use：需要看屏幕、点按钮、填表单的多模态循环
• 客服回复、文档整理这类「质量要够、量又大」的写作负载

不适合

• 复杂长程改造、需要最强推理的核心决策（用 6.1 Sol / Astra）
• 纯高并发、任务简单明确的场景（Luna 更便宜一个数量级）
• 依赖「1M 上下文塞满」的用法（越 272K 单价翻倍）

相关阅读

• 模型卡：GPT-6.1 Sol · GPT-6 Astra · GPT-6 Luna · GPT-5.6
• 工具卡：Codex · GitHub Copilot · OpenRouter
• 资讯：GPT-6.1 Terra 进 GitHub Copilot · Copilot 11-16 退役清单
• 概念：Prompt Caching · Token · 长上下文

待核实

• 知识截止日：官方定价页与 GitHub changelog 均未提及。
• Artificial Analysis 智能指数 48：本站为转引，未直读 AA 原表。
• 「终端与 C# 任务明显优于 GPT-5.6 Terra」的具体幅度：GitHub 只给定性表述，未给数字。
• OpenAI 官方发布说明：本卡核对时 OpenAI 未单独发布产品博客，定位措辞取自官方定价页。

来源

• OpenAI API 定价页（$1/$5、缓存 $0.05、272K 阶梯的官方出处）
• OpenAI Business Pricing（模型定位原文）
• OpenRouter 模型清单（1.05M 上下文 / 128K 输出由网关 API 于 2026-10-31 实测）
• GPT-6.1 Terra 进 GitHub Copilot（本站，GitHub 官方 changelog 转述）

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