GPT-6.1 Terra 瀏覽器操作：能力強、速度快，費用更低

GPT-6.1 Terra 值得優先用於那些佔滿工作日的螢幕操作：讀懂資料、找到對應記錄、填寫欄位，再核對結果。它對 browser use 的吸引力很直接。OpenAI 把視覺推理與計算機操作作為重點，Token 價格也低於 Sol；實際操作仍需要連接瀏覽器或桌面工具。官方模型卡列出了這些能力與前提。

全文最重要的數字是超過 3 倍。OpenAI 報告，在 Agents' Last Exam 中，Terra 完成任務的速度超過 GPT-6.1 Sol 和 GPT-6 Astra 的 3 倍；標準 API 輸入、輸出 Token 單價則為 Sol 的一半。這是截至 2026 年 10 月 27 日核對的兩種口徑，足以支持嘗試日常電腦任務，但不能相乘成六倍省錢，也不是所有任務的速度保證。官方發佈說明。

首批用戶也感受到了更短的等待。在 Codex 討論中，u/ExplanationSenior104 表示工作約一分鐘就完成了。這是個人體驗，沒有統一任務和推理檔位。下文會區分證據、可復現測試方法和 Tabbit Browser 的適用位置。綜合選型見 Terra 測評，完整計費見定價指南。

先看結論

• Terra 能結合影像理解與工具，操作瀏覽器和桌面介面。

• 官方報告的速度優勢針對完整評測任務，不只是輸出文字更快。

• 標準短上下文 API 每百萬 Token 的輸入、快取讀取、輸出分別為 1、0.05、5 美元，這不是訂閱價格。

• 先試目標明確、結果可核對的工作，例如商品圖匹配或表單準備。

• 本文沒有人類速度對照；檢查的 Tabbit 帳號也沒有 Terra，客戶端任務實測仍待完成。

GPT-6.1 Terra 的 browser use 究竟是什麼

Browser use 是在網站內讀取欄位、打開記錄、切換標籤，並根據頁面內容執行操作。Computer use 還包括桌面圖形應用。兩者都不意味著模型自帶瀏覽器，或無需連接環境就能進入已登錄帳號。

OpenAI 的計算機操作指南區分了兩條路徑：BrowserToolset 把選定的頁面和標籤操作暴露為函數工具；ComputerToolset 使用截圖、滑鼠和鍵盤。瀏覽器任務可以使用任一路徑。瞭解這一區別，比只看產品是否叫“Agent”更有用。Agentic browser 解釋介紹產品層，瀏覽器 Agent解釋執行任務與回答問題的差別。

這些是建議測試的任務，不是本文測得的結果。實現方式可參考 Agentic browsing 與瀏覽器自動化的區別。

為什麼 Terra 的速度值得關注

一串小操作中，每一步的等待都可能影響體驗。Agents' Last Exam 測試的是專業軟體工作，包括根據圖紙製作 3D 模型、為動畫逐鏡頭整理帶時間碼的修復筆記。它比知識問答更接近完成工作，因此官方報告的速度優勢值得關注。

但“更快”需要有比較對象。公開結論比較的是 Sol 和 Astra，沒有證明 Terra 在你的供應商後台、表格或預約流程中都能勝過人類。熟悉流程的人可能在 Agent 加載工具前就完成一個小任務；重復批量工作則可能更適合自動化。兩者都應該測量。

端到端耗時 = 準備 + 操作 + 等待 + 重試 + 審核修正
速度比 = 人工耗時 / Agent耗時，前提是得到相同且驗收通過的結果

使用相同的開始、結束條件。保存錯誤記錄應計為失敗，而不是快速完成。記錄人工和 Agent 是否預先打開了頁面。如果耗時主要來自網站超時，更快的模型也未必明顯縮短總時間。瀏覽器自動化指南提供了更多流程背景。

"Today I tested terra, and it is doing consistently the work done in 1m."

u/ExplanationSenior104，10 月 26 日 UTC，討論的是 Codex 工作。可理解為“今天試用 Terra，工作一直能在一分鐘內完成”。這是等待體驗的反饋，不是受控瀏覽器基準。

計算機操作的證據支持什麼

最直接的起點是輸入可檢查、輸出可驗收的工作。OpenAI 發佈時舉的例子是讀取發票，再把資訊錄入會計軟體；模型卡還提到將商品照片匹配到目錄條目。這類任務把視覺理解與應用操作連起來，正是 Terra 與瀏覽器工作的關聯。

先據此選測試，再看分數。提供一張樣例發票和測試表單，核對供應商、發票號、幣種、總額。再拿一張商品圖對照小型目錄，預先確定正確匹配。這裡是建議的測試方法，本文沒有聲稱已運行這些任務。

來源：OpenAI 10 月 26 日發佈說明，10 月 27 日核對。這些是廠商報告，涉及不同對照對象與設置。表格不提供獨立復現、純瀏覽器成功率或人類基線，也不能把各行合成一個成本、質量比值。

看懂螢幕後繼續操作

價值在於把影像理解與下一步動作連接起來。商品目錄任務需要的不只是圖片描述，還包括正確記錄和規格。Terra 的圖片輸入和計算機工具讓這類流程具備實現條件；面對近乎相同的商品是否可靠，仍應實際測試。

頁面允許時，直接使用控件

結構化網頁適合暴露文字與控件的驅動，操作過程也更容易核對。對於視覺佈局或缺少合適控件的應用，截圖操作仍有價值。官方工具指南說明瞭兩條路徑。Browser use 不必局限於不斷根據截圖猜滑鼠坐標。

讓重復任務的費用更低

按標準短上下文價格，假設單次請求含 20,000 個未快取輸入 Token 和 2,000 個輸出 Token，模型 Token 費用是 0.03 美元；Sol 按 $2/$10 單價，相同 Token 數量為 0.06 美元。這是預算算術，不是實際會話帳單。

Terra Token預算 = 20,000 / 1,000,000 × $1
                + 2,000 / 1,000,000 × $5 = $0.03

模型卡列出了費率與調整條件。截圖計入影像輸入，輸出應包括推理消耗，並按實際情況加上重試、工具、快取寫入和環境費用。輸入超過 272K Token 後，整個請求適用的費率會變化。流程越少返工就能通過驗收，低單價越有意義。

快和便宜之外，需要核對什麼

視覺細節與長任務完成情況

u/Used_Growth_4068 的工程圖重建反饋同時提到了速度與質量：

"it is noticeably worse then sol 6.1 , but 3 times faster"

對近似商品圖和精細佈局，這個取捨尤其值得測。要核對實際選中項和保存結果，速度本身無法說明細節是否保留。

在另一個 PDF 索引任務中，u/NewConfusion9480 報告多次中斷，並表示換成 Sol 後完成了工作：

"Every time, 6.1 Terra would just stop without giving any reason."

兩條反饋都不能推出普遍失敗率，卻指出了實用的驗收項：是否完成、是否保留細節、保存產物是否符合要求。面對特別困難的工作，可參考 Astra 測評選擇對照模型。

訂閱額度與 API 單價分別判斷

u/bulutarkan稱，兩次 xhigh 項目提示後，五小時額度下降了 10 個百分點：

"5 hours limit was 100% and dropped down to 90% in less than 2 minutes.."

正面反饋關注等待更短，顧慮則集中在細節、完成情況和額度。測試瀏覽器 Agent 時，應比較驗收通過的工作與總監督量，不只挑最快的一次回答。這四個首日個案也不是代表性調查。

如何開始一個 Terra 瀏覽器任務

1. 檢查訪問權限。在支持的 ChatGPT Work 或 Codex 中打開 Advanced，確認能選擇 GPT-6.1 Terra。發佈記錄列出付費套餐與工作空間條件，普通 Chat 是另一種體驗。

2. 連接所需環境。網站任務可用內置瀏覽器；已有瀏覽器會話使用受支持的擴展；桌面應用則使用 Computer Use 插件。瀏覽器文檔與桌面設定說明各自權限。獲得瀏覽器訪問不等於自動導入所有登錄狀態。

3. 給一個任務與完成標準。從測試記錄或只讀提取開始，明確來源、欄位、目標和驗收條件。

4. 查看實際結果。要求返回來源 URL 和缺失欄位；準備表單時，提交前把可見值與原資料逐項比較。

第一個提示詞可以很具體：

Open the product page I provide. Return a table with product name,
variant, displayed price, and source URL. Mark missing values as unknown.
If I provide a staging form, prepare those fields without submitting it.
Check each filled value against the source and report any mismatch.

這是建議輸入，不是捕獲的 Terra 輸出。任務通過後再加入第二個頁面或批量記錄。開發者調用工具應使用 Responses API，模型名為 gpt-6.1-terra。應用負責提供瀏覽器驅動、操作上限、權限和結果驗證，僅填寫模型名並不等於搭好了自動化系統。

在 Tabbit Browser 中嘗試這個工作流

Tabbit 的瀏覽器工作流能把頁面、截圖和文件上下文交給 Agent，官網說明瞭這些輸入形式。因此，在需要的模型實際可用時，它適合評估從資料到網頁操作的流程。

這裡有一個明確限制：10 月 27 日檢查的國際帳號加載了 16 個模型選項，沒有 GPT-6.1 Terra。本次沒有發送 Terra 請求。Terra 資源頁 (简体中文)是參考資料，不代表帳號已獲訪問。本文因此沒有可報告的 Tabbit 端 Terra 完成時間、成功率或費用。

當選擇器出現 Terra 後，先運行上面的四欄位提取。記錄模型顯示名、可見的推理檔位、工具活動、來源頁面、輸出和人工修正，並在開始前寫下正確值。第二個測試比較兩個商品頁，第三個準備測試表單。資源頁存在或其他模型完成任務，都不能算 Terra 實測。

需要的模型暫不可用時，選擇實際提供該模型的環境。AI 瀏覽器比較可幫助判斷外圍工作流；每個產品的模型權限和費用仍須單獨確認。

按工作負載選擇

Terra 最有說服力的價值，是以較低價格完成實際電腦工作，並在 OpenAI 公佈的評測里減少等待。這足以支持一次有目標的試用，還不足以宣佈所有流程都比人快。先選一個結果可檢查的任務，用總投入最少、能正確完成的方案。

Tabbit Browser

在 Tabbit Browser 中嘗試這個工作流

Secholar.L

Tabbit 成長與內容

Secholar.L 專注 AI 瀏覽器與 Agent 工作流的實測寫作,基於真實調研比較工具,引用可查證的一手來源。