GPT-6.1 Terra computer use：更快操作電腦，Token 半價

GPT-6.1 Terra 的 computer use 能做什麼

GPT-6.1 Terra 值得用於高頻率的電腦操作。它看懂畫面、判斷下一步，再透過工具點擊、輸入、捲動和切換應用程式。OpenAI 的例子包括發票登錄、填表、剪輯影片與處理技術圖面。交付成果應是完成的欄位、儲存的檔案或實際操作。

最關鍵的數字是：在 Agents' Last Exam 中，Terra 完成任務的速度比 GPT-6 Astra 和 GPT-6.1 Sol 快三倍以上，標準 API 輸入、輸出單價也只有 Sol 的一半。這是 OpenAI 發布報告的模型比較，不代表所有任務都快三倍，也未證明全面超越人類。

首批使用者已感受到變化。u/ExplanationSenior104表示，部分 Codex 任務約一分鐘就完成，比使用 Sol 時少等很多。這是沒有控制輸入的個人體驗。本文也呈現圖面品質下降、文件任務中斷的回報，最後提供 Tabbit Browser 的瀏覽器評估方式。

重點整理

• Terra 提供視覺理解與動作決策，連接的瀏覽器或桌面環境負責執行。

• 官方三倍以上的速度來自專業電腦任務，不是人類對照或每秒 Token 吞吐量。

• 2026 年 10 月 27 日核對的標準短上下文 API 費率，為每百萬 Token 輸入 $1、快取讀取 $0.05、輸出 $5。

• 先選驗收標準明確的任務，例如核對過的表格、已儲存草稿或欄位登錄。

• 人工檢查、重試與修正也應計入自動化成本。

完整選型見 Terra 評測，費用見 Terra 定價指南。本文專注電腦操作；延伸資料見模型資源頁 (简体中文)。

快三倍以上，為什麼影響使用意願

等待一直是電腦 Agent 的實際障礙。自己幾分鐘能填完的表單，如果 AI 更慢、還得全程盯著，就難以節省時間。執行速度提高後，即時協助與背景自動化才更值得評估。

BestBlogs 收錄的 a16z 訪談說明了這個方向。OpenAI 的 Ari Weinstein 和 James Sun 把 computer use 視為操作既有軟體的通用方式，包含廠商沒有提供 API 的舊系統。他們描述當時產品已快過一般電腦使用者，並正接近專家操作速度。例子包括找出遺漏的行事曆邀請、取得 Sentry 紀錄、採購與財務對帳。

訪談主要討論 GPT-6 Astra 和當時的 OpenAI 產品，沒有提供 Terra 與人類的受控實驗。BestBlogs 提供可讀的編輯摘要與逐字稿，也附上 a16z 原影片。本次研究無法載入原影片，對訪談的介紹依據可存取文字，並非完整觀看後的心得。

Agent 總時間 = 說明任務 + 執行 + 人工檢查 + 修正
節省時間 = 純人工完成時間 - Agent 總時間

游標移動快只是其中一部分。檔案沒存好、發票總額填錯或來源連結遺失，補救時間都要算進去。

能力、速度與價格速查

下列資料來自 OpenAI 10 月 26 日發布報告。各列採用不同設定和比較對象，不能將倍數相乘後宣稱通用節省比例。

這些是廠商評估，並非本文實測。兩套基準採用特定任務、工具與參數，也沒有建立 Terra 對人類的通用倍速。分數不能證明你自己的檔案已正確儲存。前代 Terra 指南可補充歷史背景，不能當作目前規格。

哪些工作能受惠

讀懂畫面，再登錄資料

發票工作很具體：讀取發票、找到會計軟體的對應欄位、輸入並檢查。結構化表單、管理後台也適用類似流程。OpenAI 將它列為目標用途，並未保證所有會計介面都能成功操作。

AI Agent需要工具、觀察結果與進度檢查。Terra 是模型能力，應用程式另需提供權限、存取與執行環境。

操作視覺軟體

官方評估包含將建築圖面轉成 3D 模型，以及逐鏡頭檢查動畫、產生含時間碼的修復紀錄。這些工作結合視覺理解與軟體操作，超出單純開網頁或寫程式。

模型卡列出文字、圖片輸入及文字輸出。操作剪輯軟體不代表裸 API 原生接受影片，或能直接傳回剪好的影片檔。

降低重複任務的執行費用

多輪觀察與操作都會累積 Token 用量，較低單價對大量工作更有意義。先訂清楚成果規格，從文件預設的 medium 強度開始，只有驗收顯示值得時才提高強度。

最複雜的程式開發仍建議比較 Sol 或 Astra，延伸閱讀 Sol 評測與 Astra 評測。

便宜的電腦操作，實際怎麼算

標準短上下文的部分 Token 費用可這樣估算：

Token 費用（美元）= 未快取輸入 × 1 / 1,000,000
                + 快取讀取 × 0.05 / 1,000,000
                + 輸出 × 5 / 1,000,000

20,000 個未快取輸入 Token 加上 4,000 個輸出 Token，費用為 $0.04。這是示例，並非電腦任務實測帳單；未包含快取寫入、工具、執行環境與人工審核。同樣輸入若有一半按快取讀取計價，小計為 $0.0305。

模型卡另列超過 272K 輸入 Token 的整筆請求加價，以及不同服務層級。大量畫面截圖也增加輸入。ChatGPT Work、Codex 與 Tabbit 會員各有額度規則，不能用 API 單價推算訂閱可執行次數。

每個合格成果的成本 = 全部執行與檢查成本 / 合格成果數

失敗的嘗試也列入成本。即使單次便宜，最後仍需人工重做，就沒有省下多少工作。

使用者喜歡什麼，又遇到哪些問題

操作速度有直觀案例

X 使用者 Somi分享 rohit 的瀏覽器繪圖示範，表示不到兩分鐘畫出粗略肖像，錄影未加速。它提供軟體互動的例子，耗時與型號仍是發文者的說法。本次核對貼文與錄影預覽，未逐格驗證影片。

查看 X 原文。

前述 Codex 使用者也回報等待大幅縮短，但輸入、推理設定與驗收標準未統一，不能將一分鐘的個案外推成通用比例。

查看 Reddit 原文。

品質與持續執行仍要確認

u/Used_Growth_4068表示，工程與建築圖面重建速度更快，但品質比 Sol 差。這類工作應同時檢查耗時、尺寸、標示與儲存成果。

查看圖面留言。

u/NewConfusion9480描述 PDF 證據索引工作反覆中斷，改用 Sol 後完成。無法據此區分模型、Work 編排或工作階段的影響，但長流程值得先驗證持續執行能力。

查看中斷留言。

第三個限制是環境與控制。官方整合指南要求應用程式提供環境、處理動作、回傳觀察及驗證結果。呼叫模型不會自動取得桌面權限。網頁可能含有惡意指令，權限和審批規則應由執行環境落實。

用 Tabbit 設計一次瀏覽器評估

工作主要位於分頁時，Tabbit Browser 的任務流程和頁面內容可減少自行建立整合的負擔。Agentic Browser 說明、Tabbit 任務指南與使用案例介紹這條路徑。

請先確認帳號在所需任務模式提供 GPT-6.1 Terra。本文尚未驗證在 Tabbit 選取 Terra 後執行的結果。以下是待執行的評估方法，沒有宣稱延遲、成功率或會員價格。

準備兩個固定公開頁面與一張空白本機表格，抽取相同四個欄位。記錄模型顯示名稱、工具模式、來源、預期值與實際輸出。可行時每個案例跑三次；檢查每個欄位及連結，耗時也包含人工審核與修正。

閱讀給定的兩個頁面，建立四欄表格：產品名稱、標價、可用狀態、來源 URL。
只使用頁面可見事實，缺少資訊寫「未說明」。
不要註冊、購買、發送訊息或提交表單。
完成前逐列核對來源；列出未完成步驟，並將結果儲存為本機草稿。

這種流程方便對照來源，但無法證明原生桌面應用程式支援，也不能證明所有地區都有 Terra。採用前應確認帳號與方案規則。

依工作負載選擇

Terra 對更快、更低成本的電腦工作提供了值得試用的證據。先用目標明確的視覺任務評估即可。「全面快過人類」超出現有對照結論。計時、檢查儲存成果，再留下審核後仍節省時間的方案。

Tabbit Browser

在 Tabbit 嘗試瀏覽器任務

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。