一句话看懂：OpenAI 推出 GPT-6.1 Terra，一款面向高并发视觉推理与电脑操作任务的 API 模型，标准价格为输入每百万 token 1 美元、输出每百万 token 5 美元，相当于 GPT-6.1 Sol 的一半。对批量自动化屏幕、表单和文档的团队来说，成本结构出现明显变化。
事件核心：发生了什么
OpenAI 发布 GPT-6.1 Terra，替代 GPT-5.6 Terra，已在 API 中以 gpt-6.1-terra 上线，并进入 ChatGPT Work 与 Codex。模型支持文本和图像输入、纯文本输出，上下文窗口 105 万 token，最大输出 12.8 万 token，知识截止 2026 年 6 月 1 日。推理强度可从 none 调到 max，默认 medium；工具调用需走 Responses API，支持电脑操作、托管 shell、代码解释器、网页搜索、文件搜索和 MCP。目前为闭源、仅 OpenAI 托管。
为什么重要
Terra 的定位不是全能旗舰，而是把视觉与电脑操作能力压到更低单价。标准 API 价格为每百万输入 1 美元、输出 5 美元，缓存输入 0.05 美元；Batch 和 Flex 再打五折，Fast 模式为两倍价格。这只有 GPT-6.1 Sol 的一半、GPT-6 Astra 的十分之一。对依赖 agent 完成表单填写、文档解析和屏幕操作的团队，单任务成本可能比模型能力本身更影响规模化部署。
对用户/开发者/创作者的影响
按 OpenAI 公布的评测，Terra 在 Agents’ Last Exam v1 的电脑操作任务上，中等强度得 57.6%、单任务约 0.29 美元，GPT-5.6 Terra 同项为 42.6%、0.84 美元；最高强度得 60.0%、约 1.01 美元，与 Claude Opus 5.5 的 63.2%、8.82 美元相比，差距较小而成本低很多。MMMU-Pro 视觉项最高强度 85.5%，落后 GPT-6 Astra 1.2 个百分点，单任务约 0.012 美元。短板在编码：Terminal-Bench 4.0 最高强度仅 50.3%，低于 GPT-6.1 Sol 的 55.9% 和 Claude Sonnet 5.5 的 70.6%，OpenAI 自己也建议复杂编码任务改用 Sol 或 Astra。
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值得关注的后续
一是真实生产环境中高频屏幕与文档自动化任务的成功率和稳定性是否与公布图表一致；二是批量和缓存定价能否进一步降低长尾 agent 的运营成本；三是 Sol 与 Astra 是否跟进调价，以及 Claude 系列在电脑操作任务上的价格竞争。目前评分均为 OpenAI 自报数据，需结合自身场景验证。
