OpenAI 发布 GPT-6.1 Terra，API 价格减半并在多项基准上逼近更大模型

OpenAI 发布了 GPT-6.1 Terra，据称该模型将性价比边界推向了超越以往任何前代产品的新高度。其 API 价格仅为 GPT-5.6 Terra 的一半。

Terra 是 OpenAI 针对 Anthropic 中端 Sonnet 系列的最强竞争产品，价格仅为其一半。输入 Token 价格为每百万 1 美元，输出 Token 为 5 美元，相比之下，Claude Sonnet 5.5 分别为 2 美元和 10 美元，GPT-5.6 Terra 则为 2 美元和 12 美元。缓存输入价格降至每百万 Token 仅 0.05 美元，为先前费率的四分之一。

OpenAI 表示，该模型将快速的视觉推理与精确的计算机控制以及更自然的写作风格结合在一起，主要针对从起草提案、解读技术图纸到填写表单等日常工作任务。GPT-6.1 Terra 现已向 ChatGPT Work 和 Codex 中的 Plus、Pro、Enterprise 和 Edu 用户开放，并可通过 API 使用。

分析师称成本效率达到新高

Artificial Analysis 称 GPT-6.1 Terra 树立了每美元智能水平的新基准。在最大推理努力程度下，该模型的智能指数比 GPT-5.6 Terra 提高了 6 分，而每个任务的成本却不到三分之一（0.40 美元对 1.40 美元）。在较低的努力程度下，提升幅度甚至更大——达到了 7 到 13 分——使该模型达到了帕累托前沿（即成本和性能无法同时进一步改善的点）。

在新的编码代理指数 v2.0（Coding Agent Index v2.0）中，Terra 得分 48，比 GPT-6.1 Sol（54）低 6 分，比 GPT-6 Luna（31）高 17 分。幻觉率的下降幅度更大。在私有的 AA-Omniscience 基准测试中，当缺乏答案时，该模型诉诸猜测的比例从 GPT-5.6 Terra 的 88% 下降到仅 38%。准确率也上升了两分。

计算机控制速度比最大模型快三倍

OpenAI 将 GPT-6.1 Terra 定位为在自动化软件控制方面表现尤其出色的模型。在“代理的期末考试”（Agents' Last Exam）基准测试中，它的性能与 GPT-6 Astra 相当，而 Token 价格仅为后者的十分之一。与在最大努力程度下的 Claude Opus 5.5 相比，Terra 的 Token 效率高出三倍以上，而 Token 价格仅为后者的四分之一。这意味着每个任务的成本降低了大约九倍。该公司表示，它的完成速度也比 GPT-6 Astra 和 GPT-6.1 Sol 快三倍以上。

在用于视觉推理的 MMMU-Pro 上，GPT-6.1 Terra 在所有推理级别上都优于其前代产品，并且几乎可以与 GPT-6 Astra 和 GPT-6.1 Sol 相媲美。在桌面代理基准测试 OSWorld 2.1 上，它以极低的成本在中等努力程度下超越了 GPT-5.6 Terra 的最佳成绩。

Terra 在编码能力上也表现出显著提升。在 Terminal-Bench 4.0 上，GPT-6.1 Terra 在最大推理努力程度下解决了 50.3% 的任务，高于 GPT-5.6 Terra 的 21.5%。根据 Artificial Analysis 的数据，这 20 个百分点的跃升使该模型与 GPT-6.1 Sol 处于同一梯队。在科学编码基准测试 Terminal-Bench-Science 0.1 上，Terra 以更低的成本超越了 GPT-6.1 Sol，并且在估计成本不到五分之一的情况下，与 Claude Opus 5.5 的差距缩短至 5 分以内。不过，对于要求最苛刻的编码任务，OpenAI 仍然推荐使用 GPT-6.1 Sol 和 GPT-6 Astra。

Terra 属于 OpenAI 的“关键”安全阈值范围

GPT-6.1 Terra 达到了该公司应急框架（Preparedness Framework）中定义的OpenAI“关键”网络安全阈值，并继承了 GPT-6 Astra 的安全防护措施。与前代模型相比，该模型更有可能保持在指定的边界内，并向用户披露限制。

根据系统卡片（system card），在直接攻击指令层次结构（instruction hierarchy）时，GPT-6.1 Terra 的表现与 GPT-6 Astra 和 GPT-6.1 Sol 相当，这些模型在此类测试中的准确率达到了 99.99%。对于间接提示词注入攻击（即恶意指令隐藏在第三方内容中），Terra 的防御率为 98.8%，高于 GPT-5.6 Terra 的 96.2%。

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