GPT-6.1 Terra 发布：API 价格砍半，和站内 Kimi、通义、MiniMax 怎么选
先说结论：如果你的活是「批量看截图、填表单、读发票、操作软件」，GPT-6.1 Terra 是这轮发布里最值得试的便宜模型；如果你主要用中文写材料、改代码，而且不想折腾海外账号和支付，站内已有的 Kimi K3.1 Pro、通义 3.8 Max、MiniMax M3 更省事。 Terra 不是新的最强模型，它是把「能干活的视觉 + 电脑操作」这一档的价格打了下来。
Terra 这次变了什么
OpenAI 在 2026 年 10 月 26 日发布 GPT-6.1 Terra，定位是快、便宜、能看能操作，主要升级三块：
- 电脑操作和视觉理解：在 Agents' Last Exam（把建筑图纸转成 3D 模型、逐帧看动画做时间码记录这类专业任务）上，中等推理强度的得分比 GPT-5.6 Terra 高 15 个百分点，成本约为后者的三分之一；OpenAI 称它在电脑操作任务上能达到 GPT-6 Astra 的水平，而每 token 价格只有 Astra 的十分之一。
- 少胡说：在 OpenAI 内部的「诱导出错」测试里，低推理强度的错误率从 GPT-5.6 Terra 的 53.6% 降到 16.7%，降了近 37 个百分点；最高推理强度下错误率降到 4.3%。
- 更快：OpenAI 称它完成任务的速度是 GPT-6 Astra 和 GPT-6.1 Sol 的三倍以上；最高强度下比 Claude Opus 5.5 省 3 倍以上 token，单 token 价格是后者的四分之一，折算每任务成本约低 9 倍。
代码不是它的强项。Terminal-Bench 4.0 最高强度解出 50.3%，是 GPT-5.6 Terra 公布成绩 21.5% 的两倍多，但 OpenAI 自己说最复杂的编程任务仍应交给 Sol 和 Astra。
需要提醒：以上都是 OpenAI 发布当天给出的自测数字，第三方独立复测通常要过几天才出。方向可以参考，具体差距别当成定论。
价格：$1 / $5，长上下文有暗坑
| 项目 | GPT-6.1 Terra |
|---|---|
| 输入 | 每百万 token 1 美元（约 7 元） |
| 缓存读取 | 每百万 token 0.05 美元（约 0.35 元） |
| 输出 | 每百万 token 5 美元（约 35 元） |
| 上下文 | 922,000 token |
| 单次最大输出 | 128,000 token |
按 1 美元约 7.1 元估算，实际账单以 OpenAI 为准。三个容易忽略的细节：
- 缓存读取打 5% 折扣。每次都带同一段长系统提示词或同一份固定文档，省下来的钱比单价看起来更多。
- 输入超过 27.2 万 token，整个请求按更贵的价格重算：输入变 2 美元、输出 7.5 美元每百万 token。922K 的上下文是真的，但把整个窗口塞满并不便宜。
- 批量接口半价：不急的离线任务走 Batch，输入 0.5 美元、输出 2.5 美元每百万 token。
和站内国产模型怎么选
不墨 CN 站接的是国内模型，没有 GPT-6.1 Terra；INTL 站截至 10 月 27 日也还没接。所以这不是「站内哪个按钮是 Terra」的问题，而是「同样的活，用哪边更划算、更省事」。
| 你的任务 | 建议先试 |
|---|---|
| 批量读发票、看表格截图、填网页表单、操作软件 | Terra（前提是能稳定访问 API）；国内可先用 Kimi K3.1 Pro 做同类任务对照 |
| 最难的代码、复杂多步推理 | GPT-6.1 Sol / GPT-6 Astra；国内用 Kimi K3.1 Pro、DeepSeek V4.1 |
| 中文长文、报告、公文、方案 | 通义 3.8 Max、Kimi K3.1 Pro；预算紧用小墨 Free |
| 超长文档一次读完 | Terra 的 922K 能装下，但超过 27.2 万 token 会加价；国内长文档优先 Kimi K3 |
| 日常问答、翻译、改稿，量很大 | 小墨 Free 或 Kimi K3，先把免费额度用满再考虑付费 |
这张表是任务分工建议，不是逐项跑分。国产模型的具体表现以你自己的材料实测为准，尤其是中文长文和代码这类差异很大的场景。
国内想用 Terra，先弄清三件事
- 没有官方免费入口。 Terra 随 ChatGPT Work 和 Codex 提供给 Plus、Pro、Enterprise、Edu 用户，API 按量付费。OpenAI 发布当天没有宣布免费档，看到「GPT-6.1 Terra 免费」的站先确认它到底给的是什么。
- 要海外网络和支付。 API 需要 OpenAI 账号和外币卡，这对国内个人用户是实际门槛，不是一句「注册就能用」。
- 数据出境。 把发票、合同、客户资料传给海外 API 之前，先确认公司或客户是否允许。不允许的话，这批活本来就该留在国内模型上。
在站内先做一次对照
INTL 站（aiwith.chat）现在能直接用的是 GPT-6.1 Sol、GPT-6 Astra 和 GPT-6 Luna；CN 站（chat.bumo.cc）能用 Kimi K3.1 Pro、Kimi K3、通义 3.8 Max、MiniMax M3、小墨 Pro 和小墨 Free。
比较务实的做法：拿同一份真实材料，在 Kimi K3.1 Pro 和 通义 3.8 Max 上各跑一遍，看谁一次就能给出能用的结果。如果国产模型已经够用，Terra 的便宜对你没有意义；如果你的任务卡在「要看图、要操作软件」，那才值得为它折腾海外账号。
相关内容：
- Kimi K3.1 Pro 发布了，站内该用 K3 还是 DeepSeek？
- Kimi K3 和 DeepSeek 怎么选？
- 国内想用 GPT 系列？3 条入口和一份免费替代清单
- GPT-6 免费吗？和国产 AI 怎么选
结论
GPT-6.1 Terra 的价值不在「最强」，而在「把视觉和电脑操作做到够用，同时把价格砍到 Sol 的一半、Astra 的十分之一」。批量、重复、要看图要动手的活，它值得试；最难的代码和高风险判断，仍然交给 Sol、Astra 或你信任的国产旗舰。国内用户先用手上的 Kimi、通义、MiniMax 跑真实任务，确认国产模型解决不了，再考虑 Terra，顺序不要反过来。
参考来源：OpenAI — Introducing GPT-6.1 Terra、LiteLLM — gpt-6.1-terra 价格与上下文。