GPT-6.1 Terra 测评：Token 半价，任务未必更省

GPT-6.1 Terra 是什么，值得切换吗

GPT-6.1 Terra 值得用于测试视觉任务、基于已有材料的简洁写作，以及目标明确的计算机自动化。但把它直接当作 GPT-6.1 Sol 的全面替代，证据还不够。Token 单价更低，最终任务是否更省，则取决于推理档位和人工修正量。

本文是截至 2026 年 10 月 27 日的公开证据分析，结合 OpenAI 文档、独立评测和首日用户报告。这里没有原创 Terra 基准测试，也没有已验证的 Tabbit Browser 端 Terra 实测。文末提供可复现的浏览器测试方法，并明确保留这一限制。

早期 Codex 用户 u/ExplanationSenior104报告，Terra 完成工作的速度明显快于 Sol。另一些用户却遇到文档任务中断、额度消耗偏快。正因为反馈分歧，选型才应比较实际完成的工作。

OpenAI 于 10 月 26 日发布 Terra，定位是视觉推理、计算机操作和自然写作。API 模型 ID 为 gpt-6.1-terra，它接续的是 GPT-5.6 Terra。不要把它与 GPT-6 Sol、GPT-6.1 Sol 或更小的 GPT-6 Luna混为一谈。

先看结论

• 标准短上下文 API 输入、输出价格分别为每百万 Token 1 美元和 5 美元，是 Sol 对应价格的一半；缓存输入为 0.05 美元。

• Artificial Analysis 的智能指数中，Terra 最佳成绩为 48，GPT-6.1 Sol 为 52。更低价格不代表整体能力相同。

• 同一评测方报告，Terra 不同配置的任务成本最多相差 7.4 倍。选推理档位也是选型的一部分。

• 一项领域评测和多条用户反馈提示了重复运行一致性、长任务指令遵循方面的问题。它们值得纳入验收，但不能推出模型普遍失败。

• 切换工作流前先跑小型固定任务集。订阅额度、API 账单、Tabbit 会员规则分别判断。

关键数字：Token 半价，推理档位带来 7.4 倍成本差

真正值得比较的，不只是 Terra 的 $1/$5 与 Sol 的 $2/$10。Artificial Analysis 当前的模型发布页显示，Terra 最便宜与最贵配置的平均指数任务成本相差 7.4 倍。这与低单价并不矛盾。只要额外消耗足够多的 Token、重试或人工修正，价格优势就可能消失。

在 10 月 26 日的评测中，Artificial Analysis 将 Terra 的 low、medium 列在智能指数的成本效率前沿。但编程 Agent 指数的结果不同，处于前沿的是 low、xhigh。综合基准中划算的档位，未必也是编程任务的最佳选择。

因此，这篇评测采用的选型公式是：

每个验收通过任务的成本 = 全部运行与重试费用 / 验收通过的任务数
实际工作成本 = 模型费用 + 人工审核与修正成本

这是评估方法，不是本文测得的 Terra 数据。如果无法折算人工费用，可以单独记录审核时间。基于材料改写时，多推理未必有帮助；修复复杂问题时，推理不足可能把一次任务变成多次尝试。先找到能通过验收的最低档位，再与合理档位下的 Sol 比较。

先看实际任务证据，再看基准表

DualEntry 将 Terra 用于自建的 101 项会计任务评测，每项运行三次。报告给出的准确率为 78.2%，平均每项耗时 16.1 秒、成本 0.042 美元。更值得注意的是，只有 65.3% 的任务在三次运行中全部通过。模型可以既快又便宜，同时仍留下不少核对工作。

这是会计软件厂商组织的领域评测，不是通用模型排名。公开报告没有证明所有模型都使用了对等推理档位，因此不能用其中的秒数或美元数预测浏览器会话。它的价值在于把平均准确率与重复运行的一致性分开呈现。

下面的跨模型比较保持同一评测来源，并标明口径。

来源核对于 10 月 27 日：AA 发布页、AA 首发评测、OpenAI 价格表。

两个指数使用不同任务，不能把分数取平均。智能指数采用各模型所列最佳配置的整数成绩，并非相同推理档位比较。Token 单价也不等于任务价格。AA 独立于 OpenAI 发布评测，但结果仍取决于 AA 的任务、工具、评分和配置，不能代替自己的完成率。

OpenAI 另外报告，Terra 在最高推理档位下的 Terminal-Bench 4.0 成绩为 50.3%，高于 GPT-5.6 Terra 已公布的 21.5%。这是厂商报告的前代比较，不足以证明 Terra 在软件工程各方面都能匹敌 Sol。OpenAI 自己也建议最复杂的编程继续使用 Sol 或 Astra。阅读本站较早的 GPT-6 Sol 测评时也要区分版本，那篇讨论的是另一款模型。

Terra 哪些能力值得试

已有资料的清楚表达

尝试 Terra 的理由可能很普通：把给定笔记写成易读的说明。OpenAI 模型选择指南明确建议测试基于已有材料的简洁写作。这比“最强写作模型”的说法更具体，也更容易验证。

提供原始材料、读者、必须包含的章节，并要求不添加无来源事实。检查它是否保留限定条件、是否交付必要细节。这适合有人审核的产品文档和内部摘要，但不能据此证明它能可靠处理一本长书或经过多次工具调用拼成的研究报告。

结果明确的视觉任务

OpenAI 将 Terra 定位于图纸理解、商品图片匹配和应用界面操作。在其首发评测中，Terra 的视觉推理与桌面任务表现优于前代。这为表单准备、截图解读等试用提供了依据。

前提是结果可以检查。填入的字段要对应原文，选中的商品要对应图片。浏览器自动化还涉及页面访问、工具行为和结果验收，模型分数只覆盖其中一部分。

目标明确时的成本优势

AA 的成本效率结果支持在验收标准清楚的重复任务上测试较低档位，例如抽取固定字段、改写段落且不添加新事实。Terra 在 Luna 的低价与 Sol 的综合能力之间提供了一个选择。

事实性进步也值得关注。AA 报告，Terra 在 AA-Omniscience 中遇到无法回答的问题时，猜测比例为 38%，GPT-5.6 Terra 为 88%，同时准确率提高两个点。这是带条件的猜测率，不能理解为日常回答中 38% 都是错的，也不能理解为剩余 62% 全对。它支持在抽取任务中明确保留“未知”。

成本优势会在哪些地方消失

长任务可能需要更多监督

u/NewConfusion9480描述了一个具体任务：为教学机器人制作 PDF 证据索引。按其报告，Terra 多次停止，换到 Sol 后完成。该帖楼主 u/Hefestion89 则记录了 ChatGPT Work 逐章分析小说时的流程指令遵循问题。

这些首日报告没有受控复现，无法区分模型、任务编排或会话状态的影响。但它们指出了一个必要检查：Agent 是否无需反复催促，就完成了所有要求的章节？调高推理档位不能替代完成性验收。

更快可能伴随质量取舍

u/Used_Growth_4068 的图纸重建反馈认为 Terra 比 Sol 更快，但效果明显更差。用户没有公开输入和评分标准，因此其速度倍数只能视为个人观察。这条反馈仍提醒我们：不能默认更快的视觉任务会保留同样多的细节。

DualEntry 的重复运行结果，在单一领域内量化了同类问题。如果工作需要每次都得到一致结果，应检查重复运行，而不是只挑最好的一次。困难、模糊的任务可以再与更强模型比较，例如 GPT-6 Astra 测评讨论的选择。

API 折扣不能推算订阅额度

OpenAI 的模型文档列出六种推理档位，默认是 medium。输入超过 272K Token 时，整个请求会采用更高费率；缓存写入、工具费用也可能影响支出。1,050,000 Token 上下文窗口表示容量，不代表用满很便宜。

与此同时，u/bulutarkan报告，执行两条 xhigh 项目提示后，额度下降了 10 个百分点。这不是 API 账单，也不是受控的额度比较。账号、推理、上下文和产品计量方式都可能不同。它提示用户核对自己的用量，不能用于建立 Token 与订阅百分比之间的换算公式。

用户原声：速度与完成性

正面反馈集中在等待时间，担忧则涉及结果保真、任务完成和额度。以下四份截图展示不同关注点，并非代表性调查。引语为中文翻译，截图保留原文。

“今天试了 Terra，它一直能在 1 分钟内完成工作，而且做得不错……”

u/ExplanationSenior104，Codex 工作，UTC 10 月 26 日。作者比较的是个人会话，没有使用配对任务集。

“效果明显比 Sol 6.1 差，但快了 3 倍。”

u/Used_Growth_4068，工程与建筑图纸重建，UTC 10 月 26 日。速度与质量都属于作者的个人观察，英文原话保留于截图。

“每一次，6.1 Terra 都会直接停止，不给任何原因。”

u/NewConfusion9480，PDF 证据索引，UTC 10 月 27 日。用户称换到 Sol 后完成了流程，Terra 停止的原因尚未验证。

“5 小时额度原本是 100%，不到 2 分钟就降到了 90%。”

u/bulutarkan，xhigh 档位的两条项目提示，UTC 10 月 26 日。这是订阅用量观察，不是实测的 API 费用。

Hacker News 用户 wyre认为，Terra 的受众是计算机工作、自动化和技术写作。这是定位观点，不是另一项测试。它与本文的判断一致：应按具体工作评估 Terra，而不是期待一款便宜模型替代所有大模型。

按工作负载给结论

目标明确的视觉与写作工作流值得试 Terra。长而复杂的任务，应继续把 Sol 作为对照。Token 半价只有在输出能通过审核时才有意义。

表中档位是试验起点，不是测得的最优解。AI 浏览器指南和 Agent 浏览器介绍解释了模型外围的产品能力。任务跨越网页、文件和保存结果时，这一层同样重要。

在 Tabbit 里运行工作流，再检查结果

基准不会自动赋予模型访问标签页的能力，也不会验证保存后的记录。Tabbit Browser提供浏览器上下文和任务工具，其官网说明了引用网页、截图和本地文件的能力。这使它适合用来评估 Terra 所针对的工作。

先确认账号的模型选择器里确实有 GPT-6.1 Terra。Terra 资源页汇集配置与证据，但资源页存在不能证明客户端已可选。本文尚未完成 Tabbit 中选中 Terra 后的测试，因此不能给出该环境的成功率、延迟、Token 账单或胜过其他模型的结论。

初步检查可以从公开的产品规格页开始，要求抽取四项：产品名、带币种的价格、明确写出的限制、来源 URL。页面没有写的值填 unknown。在第二个页面重复，再逐项核对原文。随后可要求只依据这两个页面做比较，不引入其他资料的说法。长文档任务则要求回答附页码，并逐条检查引用。

运行前定义通过条件：字段或引用齐全、没有无来源补充、完成说明与实际结果一致。保存输入、所选模型名、输出、截图和人工修正。若账号也能使用 Sol，再运行相同任务。客户端指标与 API 基准分开记录，少量样例不能推导普遍成功率。

如果这些检查符合你的工作，可以下载 Tabbit，比较一组小任务。模型可用性和会员规则以当前客户端与地区为准，本文 API 价格不是 Tabbit 价格。

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