API 价格腰斩，GPT-6.1 Terra 重塑办公自动化

据 Woofun AI 消息，OpenAI CEO 于美国当地时间 10 月 26 日正式推出中端模型 ，旨在通过大幅降低 API 成本来重新定义高频办公自动化任务的处理标准。

相较于上一代 ，新模型在视觉理解、计算机操作、事实准确性及编程能力上实现了全面跃升，其标准 API 输入与输出价格均下降 50%。在 OpenAI 内部测试中，Terra 完成计算机操作任务的速度超过 和 的 3 倍，部分表现已逼近旗舰模型。对于开发者而言，其定价极具吸引力：每百万输入 Token 收费 1 美元，输出 Token 收费 5 美元，缓存输入 Token 仅需 0.05 美元。

尽管速度与价格优势显著，但第三方测试指出，Terra 在生成视觉作品时虽能低成本完成复杂场景，但在画面质感、设计审美及复杂任务处理上仍存在争议。

办公自动化是 GPT-6.1 Terra 的核心主场。该模型致力于让 AI 更快完成整套计算机操作任务，包括识别屏幕内容、跨应用执行操作、处理技术图纸及编辑视频等。例如，企业可让其读取发票并录入会计软件，或理解建筑技术图纸。在官方演示中，Terra 直接操作 Blender，从零搭建一辆黄色有轨电车的 3D 模型，逐步完成车身、车窗、车顶受电弓和底盘细节。在计算机操作基准测试 中，中等推理模式下，Terra 比 GPT-5.6 Terra 高出 15 个百分点，单项任务成本约为后者的三分之一。

与 GPT-6 Astra 相比，Terra 每 Token 价格约为其十分之一，任务表现相近。在最高推理模式下，OpenAI 称 Terra 的 Token 使用效率超过 的 3 倍，每 Token 价格约为后者的四分之一，最终单项任务成本约低 90%，完成任务速度也超过 GPT-6 Astra 和 GPT-6.1 Sol 的 3 倍。这表明，当任务需一定推理能力但无需最强模型时，速度和成本成为关键选择依据，这正是 Terra 的'甜蜜点'。

然而，基准测试成绩不等同于实际工作效率，不同任务的步骤数量、工具调用方式和推理强度均会影响耗时。

Woofun AI 整理数据显示，幻觉率降低与编程能力突破是另一大亮点。OpenAI 使用内部高错误诱发提示词测试发现，低推理模式下，GPT-5.6 Terra 的事实错误率为 53.6%，GPT-6.1 Terra 降至 16.7%，下降 36.9 个百分点；最高推理模式下，新模型错误率进一步降至 4.3%，比前代低 18 个百分点，接近 GPT-6 Astra 和 GPT-6.1 Sol 水平。

第三方评测机构 的 AA-Omniscience 知识与幻觉基准测试显示，当模型不知答案时，GPT-6.1 Terra 猜测答案比例为 38%，而 GPT-5.6 Terra 为 88%，同时新模型准确率提高 2 个百分点。编程方面，在 中，最高推理强度下 GPT-6.1 Terra 任务解决率达 50.3%，超过 GPT-5.6 Terra 的 21.5%，增幅超一倍。