GPT-6.1 Terra：基準測試、API 定價與存取

TL;DR

GPT-6.1 Terra 是 OpenAI 以效率為重心的模型，於 2026 年 10 月 26 日正式發佈。它結合細緻的視覺推理、電腦操作與自然寫作，提供 1,050,000 Token 的上下文視窗。標準 API 費率為每百萬輸入 Token $1、每百萬輸出 Token $5，為 GPT-6.1 Sol 的一半。

其最大進步在於智能體效率。在 Agents' Last Exam 上，OpenAI 報告以中等推理強度相較 GPT-5.6 Terra 提升 15 個百分點，且單次任務成本約為其三分之一。該模型在最大強度下於 Terminal-Bench 4.0 達到 50.3%，為前代的兩倍多。

對開發者而言，Terra 介於經濟型的 GPT-6 Luna 與更強大的 GPT-6.1 Sol、GPT-6 Astra 之間。CometAPI 已提供 GPT-6.1 Terra API，2026 年 10 月 27 日公布的費率為每百萬輸入 Token $0.80、每百萬輸出 Token $4.00。

關鍵要點

• GPT-6.1 Terra 發佈：OpenAI 於 2026 年 10 月 26 日推出該模型，覆蓋 API、ChatGPT Work 與 Codex。
• GPT-6.1 Terra 能力：支援文字與影像輸入、合計 105 萬 Token 上下文視窗，最多 128K 輸出 Token，適用於視覺文件與應用工作流。
• GPT-6.1 Terra 表現：OpenAI 報告在 Agents’ Last Exam 中等推理強度下較 GPT-5.6 Terra 提升 15 個百分點；在 Terminal-Bench 4.0 最大強度下達 50.3%。
• GPT-6.1 Terra API 定價：OpenAI Standard 為每百萬輸入 $1、輸出 $5；CometAPI 於 2026 年 10 月 27 日顯示為輸入 $0.80、輸出 $4。
• 模型選擇：常規視覺智能體可先用 GPT-6.1 Terra；較難的程式碼與研究任務評估 GPT-6.1 Sol 或 GPT-6 Astra。

什麼是 GPT-6.1 Terra？何時發佈？

GPT-6.1 Terra 是一個設計用於將視覺理解連結到跨應用實際操作的 OpenAI 模型。於 2026 年 10 月 26 日宣佈，是 GPT-6 家族中以效率為重點的成員。

官方介紹 強調細緻的視覺推理、精準的電腦操作，以及更清晰自然的寫作。其目標工作負載包括撰寫提案、解讀技術圖紙、操作商業軟體，以及完成重複性的專業任務。

GPT-6.1 Terra 一覽

OpenAI 模型文件 證實以下規格。

1.05M Token 上下文視窗

1,050,000 Token 的上下文視窗可在單一請求中容納長文件、大段程式碼與廣泛的工具歷史。潛在用途包括比對合約、跨文件庫工作，以及將螢幕截圖與詳細指示結合。

模型的 128,000 Token 輸出上限屬於整體上下文預算的一部分。若保留完整的輸出額度，輸入約剩 922,000 Token。

應選擇哪種推理強度？

日常視覺與應用任務以 medium 起步。簡單改寫與抽取可嘗試 none 或 low；當困難的程式碼或多步驟任務需要更多推理時，再試 high、xhigh 或 max。在將所有請求都提高設定前，先比較結果與額外時間與 Token 成本。

GPT-6.1 Terra 在基準測試上的表現如何？

OpenAI 的基準涵蓋專業工作流、視覺推理、桌面自動化與程式碼。結果顯示 Terra 的改進之處，以及何時 Sol 或 Astra 可能仍更適合。

視覺、桌面與程式碼結果代表什麼？

除非另有說明，比較使用最大推理強度。完整方法與原始圖表結果請參考官方發佈的基準。

請將這些分數視為受測智能體與環境的比較。在你自己的應用中，推理強度、工具設定與任務選擇的差異可能改變排名。

注意：

• MMMU-Pro：與 GPT-6.1 Sol、GPT-6 Astra 的差距很小，使得 Terra 值得就視覺解讀評估。請另行測試困難掃描件、密集圖表與不熟悉的版面。
• OSWorld 2.1：更好的桌面結果支持測試可重複的應用任務。在允許無人值守執行前，評估對彈窗、版面變動與資料缺失的復原能力。
• Terminal-Bench 4.0：Terra 分數約為前代的 2.34 倍。先從範圍清楚的修復與明確驗收標準開始；對於要求嚴苛的命令列工作，此表仍偏向 GPT-6.1 Sol 與 GPT-6 Astra。
• Terminal-Bench-Science：Terra 在此特定評估中優於 GPT-6.1 Sol。這支持針對任務的試用，而非宣稱 Terra 是更強的程式碼模型。

Agents’ Last Exam：成本–品質曲線說明了什麼？

Agents’ Last Exam 評估結合理性推理、視覺材料與軟體執行的專業工作流。該曲線顯示為何每個完成任務的成本比單純的 Token 價格更有意義：即使單次請求較長，若模型需要更少重試，仍可能更便宜。

在中等強度下，OpenAI 報告相較前一代 Terra 提升 15 個百分點，且單次任務成本約為三分之一。其相較 GPT-6.1 Sol 與 GPT-6 Astra 的完成時間優勢適用於此基準；實際 API 延遲取決於你的請求與環境。

GPT-6.1 Terra 是否降低幻覺？

OpenAI 報告在使用刻意誘發錯誤的提示之內部評估中，事實錯誤率顯著降低。

在 Low effort 下，相對降幅約 68.8%。這些數字並非模型的通用幻覺率：資料集刻意困難，其他任務的錯誤率會不同。重要的財務、法律與技術輸出仍需驗證。

GPT-6.1 Terra 是否降低幻覺？

OpenAI 報告在使用刻意誘發錯誤的提示之內部評估中，事實錯誤率顯著降低。

在 Low effort 下，相對降幅約 68.8%。這些數字並非模型的通用幻覺率：資料集刻意困難，其他任務的錯誤率會不同。重要的財務、法律與技術輸出仍需驗證。

GPT-6.1 Terra 的比較

GPT-6.1 Terra 以更低成本，帶來比 GPT-5.6 Terra 更強的視覺推理與程式能力。在最大推理強度下，OSWorld 2.1 從 57.1% 提升至 74.2%，Terminal-Bench 4.0 從 21.5% 提升至 50.3%，分別增加 17.1 與 28.8 個百分點。

事實正確性亦有提升。在 OpenAI 用誘發錯誤的提示進行的內部測試中，低強度下錯誤率從 53.6% 降至 16.7%，最大強度從 22.3% 降至 4.3%。這些結果描述的是受測提示，而非通用錯誤率。

速度也是優勢。依OpenAI 發佈公告所述的 Agents’ Last Exam 比較，Terra 完成任務的速度是 GPT-6 Astra 與 GPT-6.1 Sol 的三倍以上。在中等強度下，相較 GPT-5.6 Terra 分數高出 15 個百分點，且每任務成本約為其三分之一。綜合而言，Terra 對於高頻的視覺與應用工作流是很有吸引力的選項。

對多數視覺智能體而言，GPT-6.1 Terra 是務實的起點：它在延續成本優勢的同時，較前代有明顯提升。簡單的大量請求使用 Luna，當任務需要更深入推理時再升級到 Sol 或 Astra。在你的實際案例上比較後再選擇預設模型。

請參見 OpenAI 模型目錄 以取得目前系列。

對多數視覺智能體而言，GPT-6.1 Terra 是務實的起點：它在延續成本優勢的同時，較前代有明顯提升。簡單的大量請求使用 Luna，當任務需要更深入推理時再升級到 Sol 或 Astra。在你的實際案例上比較後再選擇預設模型。

請參見 OpenAI 模型目錄 以取得目前系列。

GPT-6.1 Terra API 價格是多少？

GPT-6.1 Terra 將上述效能提升與較 GPT-5.6 Terra 更低的標準 API 價格結合。輸入從每百萬 $2 降至 $1，下調 50%；輸出從每百萬 $12 降至 $5，下調約 58.3%。完整請求的節省取決於輸入與輸出的比例。

這些費率來自官方的 GPT-5.6 Terra 與 GPT-6.1 Terra 模型頁面。下表比較目前的處理選項與 CometAPI 所列費率。價格為每百萬文字 Token 的美元，查於 2026 年 10 月 27 日。CometAPI 所列一般輸入與輸出費率較 OpenAI Standard 低 20%；快取與工具收費可能不同。

對於 OpenAI，當輸入超過 272K Token 時，長上下文倍增器會套用於整個請求。標準快取寫入在該調整前，30 分鐘保留需 $1.25、12 小時保留需 $2.50。地區處理與工具使用可能會增加費用。

如何取得 GPT-6.1 Terra？

ChatGPT Work 與 Codex

GPT-6.1 Terra 在 ChatGPT Work 與 Codex 上提供給 Plus、Pro、Business、Enterprise 與 Edu 方案。在 ChatGPT 桌面應用或網頁版 Work 中，於 Advanced 下打開模型清單並選擇 GPT-6.1 Terra。Work 也在行動裝置上支援 Terra。它在 Work 而非 Chat 提供；Enterprise 存取取決於你的工作空間與管理員設定。請參見官方可用性與存取指南。

OpenAI API

若要直接整合，使用 OpenAI API 金鑰與模型 ID gpt-6.1-terra。模型文件列出支援的端點與使用等級。API 計費獨立於 ChatGPT 訂閱。

請使用 Responses API 呼叫工具。 GPT-6.1 Terra 需要此端點來使用函式與其他工具。僅文字的 Chat Completions 範例不涵蓋工具使用。

CometAPI

建立 CometAPI 金鑰，將其儲存為環境變數 COMETAPI_API_KEY，並以 pip install openai 安裝 OpenAI Python SDK。以下範例透過 CometAPI 相容 OpenAI 的 Chat Completions 端點發送文字請求。

import os
from openai import OpenAI
​
client = OpenAI(
    api_key=os.environ["COMETAPI_API_KEY"],
    base_url="https://api.cometapi.com/v1",
)
​
response = client.chat.completions.create(
    model="gpt-6.1-terra",
    messages=[{
        "role": "user",
        "content": "Rewrite this customer update clearly: Your order ships tomorrow."
    }],
)
​
print(response.choices[0].message.content)

請參見 CometAPI 的快速上手以設定 API 金鑰與 SDK。此範例透過 Chat Completions 發送純文字請求。若要建立可呼叫工具的智能體，請使用 Responses API，並確認你的 CometAPI 帳戶支援所需的模型與工具。

GPT-6.1 Terra 的最佳使用場景是什麼？

GPT-6.1 Terra 非常適合結合視覺資訊、清晰寫作與跨應用操作的工作：

• 視覺理解與文件處理：抽取發票欄位、將產品照片與型錄條目對齊、或解讀技術圖紙。請將重要欄位與來源校對，並將無法辨讀的項目送交人工審核。
• 電腦操作與商務自動化：在多個應用中完成表單與準備業務紀錄更新。從狹窄的工作流起步，提交敏感變更前要求審批。
• 軟體開發：分流可重現的錯誤、提出聚焦的修補並執行專案檢查。與其看產出的程式碼量，不如衡量被接受的修復與人工復原時間。

結論

對正在打造文件助理、發票處理器、商務應用智能體與常規程式工作流的開發者而言，Terra 值得重點評估。CometAPI 現已提供 GPT-6.1 Terra API，且公佈的輸入與輸出價格較 OpenAI Standard 低 20%。

請以中等推理強度起步，測試對你真正重要的任務，並與 GPT-6 Luna、GPT-6.1 Sol、GPT-6 Astra 比較每次成功結果的成本。最合適的模型，是能以最低、可持續運營成本，穩定達到你的品質門檻的那一個。