OpenAI发布GPT-6.1 Terra：API价格降五成，评测分数仍落后Opus 5.5

OpenAI推出新模型GPT-6.1 Terra，时间点选在Anthropic正式公开提交IPO招股书的同一天。

Terra系列上一次更新已是三个多月前，距离9月29日GPT-6.1 Sol发布也过了27天。官方宣传里，OpenAI重点强调一句话：“以更低的价格，提供快速且强大的电脑操作能力。”不过网友的反应并不积极。

有用户直言：“老兄，我们需要的是比Opus 5.5更强的模型。没人关心它是不是更快、更便宜。”这人还表示，Codex订阅服务自己差不多已经不用了，原因是它实在没多大用处。

此前一段时间，Anthropic靠着Claude Opus 5.5在编程等领域聚拢了大量关注。很多用户盼着OpenAI拿出一款能正面硬碰的强模型，最后等到的却是一款走性价比路线、定位中档的产品。失望的情绪也就难免了。

从定位看，GPT-6.1 Terra属于“中规中矩”。价格方面，每百万输入Token收1美元、缓存输入Token收0.05美元、输出Token收5美元；相比上一代，输入和输出价格分别降了50%和约58%，并且只有GPT-6.1 Sol的一半。

OpenAI公布的数据显示，Terra在编程、视觉理解、电脑操作等维度都比上一代有明显长进。衡量AI编程Agent能力的Terminal-Bench 4.0测试中，其任务完成率由上一代的21.5%升到50.3%。

Agents' Last Exam测试里，Terra拿到60.0%，接近Claude Opus 5.5的63.2%。OpenAI还专门提到，在这项电脑操作测试的最高推理档位下，Terra用大约Opus 5.5九分之一的任务成本，换来了接近的成绩。

到了第三方评测这边，6.1 Terra的表现就没那么亮眼了。独立AI评测机构Artificial Analysis的测试显示，最高推理档位下Terra的智能指数为48分，比上一代多6分，可还是低于GPT-6.1 Sol的52分，和Claude Opus 5.5的58分差距更大。

成本效率倒是提升得比较清楚。Artificial Analysis发现，在其综合智能评测中，Terra完成单个任务的平均成本从1.40美元降到0.40美元，降幅超过70%。

说到底，6.1 Terra差不多就是个“中不溜”的模型：价格不高不低，能力不好不差，比上一代确实有进步。可它连OpenAI自家的Sol都没超过，追平Opus 5.5更谈不上。

对需要低成本调用模型的开发者而言，这或许算个好消息；但对那些等着OpenAI拿出下一款最强模型的用户来说，恐怕只剩一句评价：就这？

目前Terra已通过API开放，Plus、Pro、Enterprise和Edu用户也能在ChatGPT Work和Codex里用上它。普通的Chat对话暂时还调用不了。

跑分之外

GPT-6.1 Terra被算进了OpenAI连续28天更新计划，是这段时间发布的首款新模型。Tibo表示，这是OpenAI第一款在写作、模型个性以及对用户需求的细腻理解方面取得显著进步的模型。

他还强调，新模型各方面表现都不错，尤其擅长电脑操作；在API和订阅服务中，它相比GPT-6.1 Sol能提供两倍的使用量。

只是Tibo着重提到的写作、个性与细腻理解这几项，眼下公开材料还不足以支撑。OpenAI在发布稿里确实说Terra写出来的东西更清楚、更自然，可针对这三项能力的专门对比测试没拿出来，能说明显著进步的评测结果也没见着。

它到底是不是真更会写、更懂用户，多半要看用户上手之后的说法。

电脑操作这块的进步倒是看得见一些。宣传片里，OpenAI演示了Terra照着图片搭出3D模型。可宣传片终归只是宣传片。

OpenAI在发布稿里还列了Terra参加过的基准测试：看建筑图纸建3D模型、逐帧核对动画并整理时间码。按官方给它的定位，填表单、把商品照片和目录条目对上号这类日常活儿也归它管。

奥特曼在X上写道：“GPT-6.1 Terra来了！它擅长很多事情，但我们尤其期待电脑操作的这个新时代。”

任务执行之外，OpenAI还提了可靠性的提升。在官方专门设的高难度事实性测试里，低推理档位下Terra的事实错误率从上一代的53.6%降到16.7%，最高推理档位下则进一步压到4.3%。

这些数字出自OpenAI自己的内部测试。

网友：理解不了

官方那边挺兴奋，网友的态度就没这么客气了。“有什么理由选择这个，而不是Opus 5.5？”

有人当面就问OpenAI，说他们真正想要的是一款比GPT-6 Astra更强的前沿模型。

也有人追问，官方这回怎么没多给几个Benchmark，以前不都是直接甩一张表出来么。

还有人说已经用上了新模型，电脑操作能力还不如6.1 Sol，速度也没宣传的那么快。“我们需要的是更出色的产品，而不是这种毫无用处的东西。”

Reddit社区里同样有怨气。在r/codex，有人直接发帖，把这次发布说成“简直是在给Claude打广告”。

另一些人认为Terra的问题出在定位上。有网友点出，Terra的API价格是Luna的10倍。想省钱可以用Luna，想要更强的模型，选Sol看上去更说得通。

连OpenAI的命名也被吐槽了。各档模型上线时间不统一，不同模型在某些任务上的表现又互有高低，不少用户已经分不清Terra、Sol和Astra该怎么挑。

面对这些声音，OpenAI研究员Ted Sanders在Hacker News上做了说明。他的说法是，Terra在技术交流上可能强过Sol和Astra，视觉理解和电脑操作方面两者接近，速度也更快，但其他大多数任务要稍弱一些。对订阅用户，他也承认：“这并不是一次重磅发布。”

当然，社区里也有人认可Terra在成本效率上的表现。他们的看法是，能用低得多的成本完成接近旗舰模型水平的任务，这件事本身就有价值。

只不过，比起这个不上不下的Terra，已经有不少人把目光投向了下一款Astra……还有对家的Fable 5.5。