OpenAI GPT-6.1 Terra：中端档价格砍半，Terminal-Bench从21.5%跳到50.3%

价格砍半之后，中端档第一次能跑计算机操作

10月26日，OpenAI 发布 GPT-6.1 Terra，把它放在 GPT-6.1 系列的中端位置。标准接口定价每百万输入 Token 1 美元、输出 5 美元，正好是 GPT-6.1 Sol 的一半；跟前代 GPT-5.6 Terra 的 2 美元与 12 美元比，输出价降了超过一半。缓存读从 0.20 美元降到 0.05 美元，缓存写 1.25 美元，网络搜索每千次调用 10 美元。上下文窗口 105 万 Token，最大输出 12.8 万 Token。

这个价位段原本只能干文本活。OpenAI 这次的说法是：Terra 能读屏幕、跨应用操作、写自然文字，速度撑得住高频日常任务。它在 ChatGPT Work 与 Codex 里对 Plus、Pro、Enterprise、Edu 开放，接口模型名 gpt-6.1-terra，Codex CLI 需要 0.159.0 以上版本。

硬指标上，Terminal-Bench 4.0 在最高推理强度下解出 50.3%，而 GPT-5.6 Terra 公布的是 21.5%。OpenAI 内部错误提示基准里，低强度错误率从 53.6% 降到 16.7%，最高强度降到 4.3%，接近 GPT-6 Astra 与 Sol。Agents Last Exam 中等强度覆盖 57.6%，单任务 0.29 美元；前代是 42.6%、0.84 美元。

六档 effort 把成本曲线摊开

Artificial Analysis 的独立测法更值得看，因为它把六档推理强度全跑了一遍。智能指数从非推理档的 33.5 一路到最高档 48.1，单任务成本从 0.055 美元涨到 0.403 美元，七倍价差换 14.6 个指数点。同口径下 GPT-6.1 Sol 是 51.8 分、0.72 美元，Claude Opus 5.5 是 57.6 分、5.98 美元。

关键在曲线形状：低强度与中等强度落在成本效率前沿，也就是在这个比较集里没有哪个模型既比它便宜又比它强。但最后一步很贵，从 xhigh 到 max 成本翻倍只换来 2.7 分。Coding Agent Index v2.0 上 Terra 得 48 分，GPT-6 Luna 是 31，GPT-6.1 Sol 是 54。

Artificial Analysis 的评价是：这是自 GPT-5.6 以来第一个 Terra 级模型，智能更高，成本不到三分之一。

换不换的判断标准变了

对跑 CI 或者屏幕自动化循环的团队，这次不是加一个可选项，而是要不要把 Sol 换下来。三倍速度加一半单价，单位任务成本直接落进可规模化的区间，代价是峰值能力差 3 到 9 分。反过来，只做一次性高难推理的话，max 档的边际收益已经很薄。

需要提醒的是幻觉率没跟着价格一起降。AA-Omniscience 里最高档仍有 38% 的题目在不知道时照样作答，中等强度是 44%。便宜不等于可以放松校验，只是让校验的密度可以更高。