GPT-6.1 Terra computer use：更快操作电脑，Token 半价

GPT-6.1 Terra 的 computer use 能做什么

GPT-6.1 Terra 值得用来尝试高频电脑操作：看懂屏幕，判断下一步，再借助工具点击、输入、滚动和切换应用。OpenAI 给出的例子包括发票录入、填写表单、剪辑视频和处理技术图纸。真正的交付物应是填好的字段、保存的文件或完成的应用操作。

最值得记住的数字是：在 Agents' Last Exam 中，Terra 完成任务的速度比 GPT-6 Astra 和 GPT-6.1 Sol 快三倍以上，同时标准 API 输入、输出单价只有 Sol 的一半。这是 OpenAI 发布报告中的模型对比，不能直接写成所有任务都快了三倍，或已经全面超过人类。

首批用户已经感受到速度变化。u/ExplanationSenior104 描述，自己在 Codex 中的一些任务约一分钟便完成，而使用 Sol 时等待更久。这是未控制输入的个人体验。下文也会呈现图纸质量下降、文档任务中断的反馈，并给出 Tabbit Browser 中的浏览器评估方法。

核心结论

• Terra 负责视觉理解和动作决策，浏览器或桌面执行环境负责落实动作。

• 官方三倍以上的速度比较来自专业电脑任务，既不是人类对照，也不是每秒 Token 吞吐。

• 2026 年 10 月 27 日核实的标准短上下文 API 费率为每百万 Token 输入 $1、缓存读取 $0.05、输出 $5。

• 最适合先试的是验收条件清楚的任务，例如核对过的表格、已保存草稿或字段录入。

• 人工检查、重试和修正时间也应计入自动化成本。

综合选型见 Terra 测评，详细计费见 Terra 定价指南。本文只深入电脑操作；相邻资料收录在模型资源页。

三倍以上的速度，为什么值得关注

电脑 Agent 过去常见的问题是等待。自己填一张表只需几分钟，如果交给 AI 反而更久，还得全程看着，就没有节省时间。执行速度提高后，交互式协助和后台任务才更容易变得划算。

你提供的 BestBlogs 收录的 a16z 访谈讨论了这个转变。OpenAI 的 Ari Weinstein 和 James Sun 把 computer use 视为操作既有软件的通用方式，包括没有 API 的老系统。两人描述当前产品已快过普通电脑用户，并正接近专家用户的操作速度。例子包括发现遗漏的会议邀请、提取 Sentry 日志、采购和财务对账。

这里要分清型号。访谈主要讨论 GPT-6 Astra 和当时的 OpenAI 产品，没有提供 Terra 与人类的受控对照实验。BestBlogs 的编辑摘要与转录可以阅读，并链接到 a16z 原视频；本次研究无法加载原视频，因此本文对访谈的介绍依据可访问文字，未声称完整观看视频。

判断是否比自己快，用这两个公式即可：

Agent 总耗时 = 说明任务 + 执行 + 人工检查 + 修正
节省时间 = 纯人工完成时间 - Agent 总耗时

鼠标移动快只是其中一环。文件没保存、发票总额填错、链接丢失后的补救，都应计算在内。

能力、速度与价格速查

下表来自 OpenAI 10 月 26 日发布报告。各行比较对象和设置不同，不能把倍数相乘，得出一个通用降本比例。

这些是厂商评测，不是本文实测。Agents' Last Exam 与 OSWorld 采用特定任务、工具和参数；报告也没有给出 Terra 相对人类的通用倍速。分数不能证明你自己的文件已正确保存。上一代 Terra 指南用于了解历史，不能代替当前规格。

哪些任务能用上这些能力

看懂界面，再把信息填进去

发票录入很容易理解：读取发票，找到财务软件中的对应字段，输入，再检查结果。结构化表单、后台管理系统也有类似流程。OpenAI 把它列为目标工作负载，并不保证所有会计软件界面都能正确处理。

一个 AI Agent需要工具、观察结果和进度检查。Terra 提供模型能力，应用负责权限、访问和执行环境。

在视觉软件里完成操作

官方评测包含建筑图纸转 3D 模型，以及逐镜头审看动画并形成带时间码的修复记录。任务同时需要理解画面和操作软件，因此 computer use 的范围不局限于浏览网页或写代码。

模型卡列出文本、图片输入与文本输出。通过视频软件剪辑，不代表裸 API 原生接受视频输入或直接输出剪好的视频。

让重复任务的费用更可接受

电脑任务通常需要多轮观察和操作，较低 Token 单价对批量执行更有意义。先写清结果标准，从文档默认的 medium 强度开始试，再根据验收结果决定是否提高强度。

复杂编程的判断不同。OpenAI 仍建议优先考虑 Sol 或 Astra，可结合 Sol 测评和 Astra 测评比较。

便宜到什么程度，要怎么算

对标准短上下文请求，可先计算这部分 Token 费用：

Token 费用（美元）= 未缓存输入 × 1 / 1,000,000
                + 缓存读取 × 0.05 / 1,000,000
                + 输出 × 5 / 1,000,000

假设使用 20,000 个未缓存输入 Token、4,000 个输出 Token，费用是 $0.04。这只是算例，不是实测任务账单；未计入缓存写入、工具、执行环境和人工审核。如果同样输入的一半按缓存读取计费，Token 小计降至 $0.0305。

模型卡还列出超过 272K 输入 Token 的整请求加价、不同服务档位等规则。多轮截图也会增加输入用量。ChatGPT Work、Codex 和 Tabbit 会员各有计费与额度规则，不能用 API 单价推算订阅能跑多少次。

运营中更有用的指标是：

每个合格结果的成本 = 全部执行与检查成本 / 合格结果数

失败尝试也计入分子。一次很便宜、但最终全部重做的任务，仍没有省下多少工作。

用户喜欢什么，又遇到了什么问题

操作速度已经有直观示例

X 用户 Somi转发 rohit 的浏览器绘画演示，称不到两分钟便画出粗略人像，录制没有加速。它说明了软件交互的样子，时间与型号归属仍是发帖者的说法。本次核对了帖子和录像预览，没有逐帧验证视频。

查看 X 原帖。

前文 Codex 用户也报告等待时间大幅缩短，但没有统一输入、推理强度和验收标准，不能把约一分钟的个案外推为普遍倍速。

查看 Reddit 原帖。

质量和持续执行仍需验收

u/Used_Growth_4068称复现工程和建筑图纸时，Terra 更快，但结果比 Sol 差。这正是视觉任务应同时检查的两项：耗时与质量。尺寸、标注、保存文件都应逐项核对。

查看图纸评论原文。

u/NewConfusion9480则描述 PDF 证据索引任务多次停止，切到 Sol 后完成。这个反馈无法区分模型、Work 编排和会话状态的影响，但足以提醒长任务用户先测持续执行能力。

查看中断评论原文。

第三个限制是执行环境和控制。官方集成指南要求应用提供环境、处理动作、返回观察并验证结果。只调用模型不会自动获得桌面访问权。页面也可能包含恶意指令，权限边界和审批应由执行环境落实。

在 Tabbit 中设计一次浏览器评估

如果工作主要在标签页中进行，Tabbit Browser 的任务模式和页面上下文可以减少自己搭建浏览器集成的工作。Agentic Browser 的解释、Tabbit 任务指南与使用案例介绍了这条路径。

先检查当前账号是否在所需任务模式中提供 GPT-6.1 Terra。本文尚未核实选中 Terra 的 Tabbit 任务运行，因此以下是待执行的评估方法，没有虚构延迟、成功率或会员价格。

准备两个固定公开页面，抽取同样四个字段到一张空白本地表格。记录模型显示名、工具模式、输入页面、预期字段和输出；条件允许时每个样例运行三次。逐字段检查并保留来源链接，耗时包含人工检查与修正。

阅读给定的两个页面，生成四列表格：产品名、页面标价、可用状态、来源 URL。
只使用页面上可见的事实，缺失信息写“未说明”。
不要注册、购买、发送消息或提交表单。
完成前逐行核对来源；列出未完成步骤，并把结果保存为本地草稿。

这类浏览器工作流方便对照来源，但不证明原生桌面应用支持，也不证明所有地区都有 Terra。正式采用前先核对账号和套餐规则。

按工作负载做选择

Terra 在更快、更低成本的电脑操作上给出了有说服力的证据，值得先用目标清晰的视觉任务试一次。“全面快过人类”超出了现有对照结论。选一个真实工作流，计时、检查保存结果，再保留审核后仍然省时的方案。

Tabbit Browser

在 Tabbit 中尝试浏览器任务

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Secholar.L 专注 AI 浏览器与 Agent 工作流的实操写作,基于真实调研对比工具,引用可验证的一手来源。