一句话看懂：OpenAI 的 GPT-6.1 Terra（Max）在 Artificial Analysis 的智能指数上拿到 48 分，进入同价位模型中的领先梯队，输入价格 1 美元/百万 tokens、输出 5 美元/百万 tokens，价格比同类中位数低，但评测中输出 token 数偏多。
事件核心：发生了什么
根据 Artificial Analysis 页面信息，OpenAI 于 2026 年 10 月发布 GPT-6.1 Terra（Max）。该模型是推理版本，闭源，支持文本和图像输入、文本输出，上下文窗口为 1M tokens。在 Artificial Analysis Intelligence Index v4.3.2 上得分 48，在 221 个模型中排第 25 位，远高于同类的得分中位数 28。评测使用 10 项任务，包括 AA-Briefcase v1.1、GDPval-AA v2.1、AutomationBench-AA、Terminal-Bench 4.0、SciCode、Humanity’s Last Exam、GDP.pdf、CritPt、AA-Omniscience 和 AA-LCR v1.1。速度方面，输出约 90.9 tokens/秒，略高于平均的 87；价格方面，输入 1 美元/百万 tokens、输出 5 美元/百万 tokens，缓存折扣 95% 后约 0.40 美元，跑一次智能指数任务的加权平均成本约 0.40 美元。另需注意，评测中该模型生成了 1.3 亿输出 tokens，明显多于中位数的 8100 万，属于偏啰嗦的一档。
为什么重要
这组数据把“智能、价格、速度”三件事放在同一张表里。48 分的智能指数配上低于中位数的输入输出价格，说明 OpenAI 在这个价位段上压缩了使用成本，对需要频繁调用 API 的应用场景更友好。同时，1M 上下文和图像输入意味着它能处理更长的文档和多模态任务。不过，这一排名仅限 Artificial Analysis 在 2026 年 10 月给出的评测结果，随着新模型上线会变化，不宜当作长期定论。
对用户/开发者/创作者的影响
对开发者来说，输入价格较低，适合把大模型放进文档分析、代码辅助和长上下文检索类应用；但输出价格仍是输入的五倍，加上模型本身输出偏多，实际账单可能比标价更早累积，需要通过提示词和输出长度控制来压低成本。对创作者和企业采购而言，1M 上下文可以装下约 1500 页 A4 文本，适合批量处理长材料；不过页面标注“没有公开可用 API”，目前公开信息显示其接入方式仍需以官方消息为准，不能直接当作已开放服务。
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值得关注的后续
一是 API 是否正式开放以及定价是否调整；二是非推理版本是否同步推出，以及它和推理版在成本与速度上的差异；三是同价位竞品是否跟进降价或提升智能指数，改变这张对比表上的排序。
