一句话总结OpenAI 10 月 26 日发布中档模型 GPT-6.1 TerraAPI 价格直接砍半主打电脑操作 高频办公官方称其追平旗舰 Astra 的电脑操作成绩而价格只有 1/10第三方确认幻觉率从 88% 降到 38%。跑 agent 工作流的人成本模型值得重算一遍。做 agent 自动化的朋友大概都有同感模型能力早够用了账单先扛不住。让模型盯着屏幕填表、读发票、跑一套桌面流程单次看着不贵乘上量级之后就是另一回事——所以用哪个模型跑量产任务这个问题过去一年基本是在能力与成本之间反复横跳。10 月 26 日OpenAI 给这个横跳了一个新答案GPT-6.1 Terra。这是 GPT-6 家族四档Luna Terra Sol Astra里的中档替代 GPT-5.6 Terra——上个月 Sol 和 Luna 都升到 6.1 时Terra 是唯一被留在 5.6 的当时不少人以为中档被放弃了。现在看OpenAI 是把中档留到最后放大招。想看原始出处 官方公告Introducing GPT-6.1 Terra 独立评测Artificial Analysis 分析 社区讨论Hacker News 475 分帖☁️ 渠道动态AWS Bedrock 同日 GA · GitHub Copilot 上线这次到底发布了什么GPT-6.1 Terra 的定位一句话就能说清快速、便宜、能替你操作电脑的中档模型。官方对它的场景描述非常具体——起草提案、解读技术图纸、填表、剪视频全是填满工作日的高频任务。价格是这次最直给的部分标准 API 定价$1/百万输入 token、$5/百万输出 token缓存输入 $0.05比 GPT-5.6 Terra 和 GPT-6.1 Sol 都便宜 50%上下文窗口 100 万 token支持文本图像输入。ChatGPT 的 Plus/Pro/Enterprise/Edu 用户当天就能在 ChatGPT Work 和 Codex 里用上同档额度能干的活也变多了。发布节奏也是全家桶式的OpenAI API 之外Amazon Bedrock 同日 GAGitHub Copilot 全产品线VS Code、JetBrains、Xcode、Copilot CLI 等同步上线。顺带一提这个型号其实 10 月 16 日就被开发者从微软一个公开的 EF Core PR 里扒出来过gpt-6.1-terra字符串出现在 18 个评测配置里所以发布本身不算意外算实锤兑现。数字都怎么说两个最值得在意官方这次给的数字很多挑两个最值得展开的讲——都有第三方旁证。第一个幻觉率跳水。在 Artificial Analysis 的独立知识基准 AA-Omniscience 上测的是模型不知道答案时硬猜的比例越低越好GPT-5.6 Terra 的瞎猜率是 88%——接近不知道也硬答。GPT-6.1 Terra 降到了38%而且同时正确率还提升了 2 个百分点。OpenAI 自己的内部基准口径类似诱导错误的提示下低档推理的错误率从 53.6% 降到 16.7%最高档推理降到 4.3%。这两家口径不同一个内部一个第三方但方向一致这代中档模型在知道自己不知道这件事上有实质进步。对跑自动化流水线的人幻觉率下降意味着人工复核环节可以少掉一截——这可能比降价本身更省真金白银。第二个每任务成本。官方在 Agents Last Exam一套职业级电脑操作任务基准比如把建筑图纸转成 3D 模型上给出的对比是GPT-6.1 Terra 比 GPT-5.6 Terra 高 15 个百分点、成本约 1/3与旗舰 GPT-6 Astra 成绩持平但单价只有 1/10对上 Claude Opus 5.5token 效率 3 倍、单价 1/4折算每任务成本约 9 倍的差距。速度上它比 Astra 和 Sol 都快 3 倍以上。这里要按住激动每任务成本低 9 倍是官方口径的折算具体算法任务集构成、推理档位怎么取没有完整披露社区里已经有人指出如果真和 Opus 5.5 打平没必要便宜 9 倍——营销数字打折听等第三方复测是更稳的姿势。不过 Terminal-Bench 4.0命令行编码任务越高越好从 5.6 Terra 的 21.5% 跳到 50.3%这个数字多家媒体交叉一致缩水空间不大。另外官方也把能力边界说明白了最复杂的编程任务仍然推荐 Sol 或 Astra。Terra 的定位是性价比量产不是全能旗舰。社区在吵什么Hacker News 上这个发布拿到 475 分、299 条评论但如果你点进去看会发现头号话题不是模型能力而是命名。OpenAI 现在的模型矩阵是 Luna / Terra / Sol / Astra 四档版本号又从 6 跳到 6.1中档还来了一次 5.6 → 6.1 的跨版本升级——HN 最高赞评论直白地说对他们的市场定位和命名体系非常困惑。daily.dev 对讨论区的聚合是25% 正面、45% 中性、30% 怀疑。选模型像解谜这吐槽不算冤枉。另一个争论点是性价比逻辑本身怀疑方认为打平 Opus 5.5 还便宜 9 倍更像是营销折算反驳方则吐槽 Anthropic 的定价贵得离谱还烧 token认为 Terra 的价格压制打在了真实痛点上。还有开发者表示 GPT-6.1 Sol 按旧 Terra 的价格给出了更强编码性能Sol 事实上已经是新 Terra——同门档位互相挤压中档市场的竞争烈度可见一斑。对开发者意味什么如果你在跑或打算跑 agent 工作流这次发布有三件事直接相关成本模型重算单价砍半 每任务折算效率提升原来因为贵跑不起量的桌面自动化发票入账、表单处理、图纸解读可以重新算一遍账——1M 上下文对长文档流程也是利好。幻觉治理的红利硬猜率 88% → 38%如果数字在你的场景里哪怕打对折兑现质检环节的人力都能省下可观一截。这条建议等独立实测沉淀一两周再定稿。切换成本几乎为零ChatGPT Work / Codex / API / Bedrock / Copilot 全端同步现有工作流里把模型名换成gpt-6.1-terra就能试灰度期跑 A/B 最合适。把话说明白这次发布站得住的是半价 速度 幻觉率改善官方第三方双向印证有争议的是追平 Opus 5.5 / 成本 9 倍差这类折算口径厂商自报、算法未公开没证实的是真实生产环境里的大规模实测——毕竟发布才 24 小时。跑量产的团队最划算的动作是先拿真实任务集测一轮每任务成本和复核率再决定要不要把中档流量切过去。参考来源OpenAI 官方博客Introducing GPT-6.1 Terra官方公告定价与基准出处OpenAI Deployment Safety HubGPT-6.1 Terra 系统卡附录安全评测基线Artificial AnalysisGPT-6.1 Terra pushes the cost efficiency frontier第三方评测幻觉率 88%→38%the-decoderGPT-6.1 Terra halves OpenAIs API prices独立媒体定价核对Hacker NewsGPT-6.1 Terra 讨论帖社区反馈475 分 299 评论AWSGPT-6.1 Terra on Amazon Bedrock GA / GitHub ChangelogCopilot 上线渠道可用性 
长河君 · 2026/10/27 9:41:52 · 阅读 1.2k OpenAI 半价放出 GPT-6.1 Terra：幻觉率从 88% 砍到 38%，agent 任务的账要重算了
一句话总结OpenAI 10 月 26 日发布中档模型 GPT-6.1 TerraAPI 价格直接砍半主打电脑操作 高频办公官方称其追平旗舰 Astra 的电脑操作成绩而价格只有 1/10第三方确认幻觉率从 88% 降到 38%。跑 agent 工作流的人成本模型值得重算一遍。做 agent 自动化的朋友大概都有同感模型能力早够用了账单先扛不住。让模型盯着屏幕填表、读发票、跑一套桌面流程单次看着不贵乘上量级之后就是另一回事——所以用哪个模型跑量产任务这个问题过去一年基本是在能力与成本之间反复横跳。10 月 26 日OpenAI 给这个横跳了一个新答案GPT-6.1 Terra。这是 GPT-6 家族四档Luna Terra Sol Astra里的中档替代 GPT-5.6 Terra——上个月 Sol 和 Luna 都升到 6.1 时Terra 是唯一被留在 5.6 的当时不少人以为中档被放弃了。现在看OpenAI 是把中档留到最后放大招。想看原始出处 官方公告Introducing GPT-6.1 Terra 独立评测Artificial Analysis 分析 社区讨论Hacker News 475 分帖☁️ 渠道动态AWS Bedrock 同日 GA · GitHub Copilot 上线这次到底发布了什么GPT-6.1 Terra 的定位一句话就能说清快速、便宜、能替你操作电脑的中档模型。官方对它的场景描述非常具体——起草提案、解读技术图纸、填表、剪视频全是填满工作日的高频任务。价格是这次最直给的部分标准 API 定价$1/百万输入 token、$5/百万输出 token缓存输入 $0.05比 GPT-5.6 Terra 和 GPT-6.1 Sol 都便宜 50%上下文窗口 100 万 token支持文本图像输入。ChatGPT 的 Plus/Pro/Enterprise/Edu 用户当天就能在 ChatGPT Work 和 Codex 里用上同档额度能干的活也变多了。发布节奏也是全家桶式的OpenAI API 之外Amazon Bedrock 同日 GAGitHub Copilot 全产品线VS Code、JetBrains、Xcode、Copilot CLI 等同步上线。顺带一提这个型号其实 10 月 16 日就被开发者从微软一个公开的 EF Core PR 里扒出来过gpt-6.1-terra字符串出现在 18 个评测配置里所以发布本身不算意外算实锤兑现。数字都怎么说两个最值得在意官方这次给的数字很多挑两个最值得展开的讲——都有第三方旁证。第一个幻觉率跳水。在 Artificial Analysis 的独立知识基准 AA-Omniscience 上测的是模型不知道答案时硬猜的比例越低越好GPT-5.6 Terra 的瞎猜率是 88%——接近不知道也硬答。GPT-6.1 Terra 降到了38%而且同时正确率还提升了 2 个百分点。OpenAI 自己的内部基准口径类似诱导错误的提示下低档推理的错误率从 53.6% 降到 16.7%最高档推理降到 4.3%。这两家口径不同一个内部一个第三方但方向一致这代中档模型在知道自己不知道这件事上有实质进步。对跑自动化流水线的人幻觉率下降意味着人工复核环节可以少掉一截——这可能比降价本身更省真金白银。第二个每任务成本。官方在 Agents Last Exam一套职业级电脑操作任务基准比如把建筑图纸转成 3D 模型上给出的对比是GPT-6.1 Terra 比 GPT-5.6 Terra 高 15 个百分点、成本约 1/3与旗舰 GPT-6 Astra 成绩持平但单价只有 1/10对上 Claude Opus 5.5token 效率 3 倍、单价 1/4折算每任务成本约 9 倍的差距。速度上它比 Astra 和 Sol 都快 3 倍以上。这里要按住激动每任务成本低 9 倍是官方口径的折算具体算法任务集构成、推理档位怎么取没有完整披露社区里已经有人指出如果真和 Opus 5.5 打平没必要便宜 9 倍——营销数字打折听等第三方复测是更稳的姿势。不过 Terminal-Bench 4.0命令行编码任务越高越好从 5.6 Terra 的 21.5% 跳到 50.3%这个数字多家媒体交叉一致缩水空间不大。另外官方也把能力边界说明白了最复杂的编程任务仍然推荐 Sol 或 Astra。Terra 的定位是性价比量产不是全能旗舰。社区在吵什么Hacker News 上这个发布拿到 475 分、299 条评论但如果你点进去看会发现头号话题不是模型能力而是命名。OpenAI 现在的模型矩阵是 Luna / Terra / Sol / Astra 四档版本号又从 6 跳到 6.1中档还来了一次 5.6 → 6.1 的跨版本升级——HN 最高赞评论直白地说对他们的市场定位和命名体系非常困惑。daily.dev 对讨论区的聚合是25% 正面、45% 中性、30% 怀疑。选模型像解谜这吐槽不算冤枉。另一个争论点是性价比逻辑本身怀疑方认为打平 Opus 5.5 还便宜 9 倍更像是营销折算反驳方则吐槽 Anthropic 的定价贵得离谱还烧 token认为 Terra 的价格压制打在了真实痛点上。还有开发者表示 GPT-6.1 Sol 按旧 Terra 的价格给出了更强编码性能Sol 事实上已经是新 Terra——同门档位互相挤压中档市场的竞争烈度可见一斑。对开发者意味什么如果你在跑或打算跑 agent 工作流这次发布有三件事直接相关成本模型重算单价砍半 每任务折算效率提升原来因为贵跑不起量的桌面自动化发票入账、表单处理、图纸解读可以重新算一遍账——1M 上下文对长文档流程也是利好。幻觉治理的红利硬猜率 88% → 38%如果数字在你的场景里哪怕打对折兑现质检环节的人力都能省下可观一截。这条建议等独立实测沉淀一两周再定稿。切换成本几乎为零ChatGPT Work / Codex / API / Bedrock / Copilot 全端同步现有工作流里把模型名换成gpt-6.1-terra就能试灰度期跑 A/B 最合适。把话说明白这次发布站得住的是半价 速度 幻觉率改善官方第三方双向印证有争议的是追平 Opus 5.5 / 成本 9 倍差这类折算口径厂商自报、算法未公开没证实的是真实生产环境里的大规模实测——毕竟发布才 24 小时。跑量产的团队最划算的动作是先拿真实任务集测一轮每任务成本和复核率再决定要不要把中档流量切过去。参考来源OpenAI 官方博客Introducing GPT-6.1 Terra官方公告定价与基准出处OpenAI Deployment Safety HubGPT-6.1 Terra 系统卡附录安全评测基线Artificial AnalysisGPT-6.1 Terra pushes the cost efficiency frontier第三方评测幻觉率 88%→38%the-decoderGPT-6.1 Terra halves OpenAIs API prices独立媒体定价核对Hacker NewsGPT-6.1 Terra 讨论帖社区反馈475 分 299 评论AWSGPT-6.1 Terra on Amazon Bedrock GA / GitHub ChangelogCopilot 上线渠道可用性