GPT-6.1 Terra 使用指南：功能、价格与 Sol 对比

GPT-6.1 Terra 适合做什么？

OpenAI 列出的图像用途包括对照商品图片与目录条目、阅读技术图纸，以及从界面截图中提取信息。实际处理时，可以让模型指出信息来自图片的哪个区域，并标记模糊、遮挡或无法辨认的内容。

Terra 支持 computer use。连接工具后，它可以根据屏幕状态执行点击、输入等操作，例如读取发票后把字段录入指定系统。能否完成整个流程，仍取决于所连接的工具、权限、界面变化和人工确认要求。

它也可以起草、修改文字，处理代码检查和小型改动。涉及复杂架构、多文件重构或难以验证的问题，OpenAI 仍建议优先考虑 GPT-6.1 Sol 或 GPT-6 Astra。上述定位来自官方发布说明和模型选择指南。

GPT-6.1 Terra 在哪里可以使用？

截至本文核对日期，OpenAI 正在向符合条件的 Plus、Pro、Business、Enterprise 和 Edu 用户，在 ChatGPT Work 和 Codex 中开放 Terra。能否看到模型选项，还取决于账号的开放进度、地区、套餐及工作区权限。

它目前不是普通 ChatGPT 聊天界面中的通用模型选项。团队用户如果看不到，可以先检查工作区管理员是否允许使用该模型和对应产品。API 开发者使用的模型 ID 是 gpt-6.1-terra。具体开放状态以 OpenAI 发布记录为准。

如果你的 Codex 模型列表已经出现 GPT-6.1 Terra，可以选择它，并从中等推理强度开始。官方给出的可选推理强度为 none、low、medium、high、xhigh 和 max；默认值是 medium。推理强度能否在具体产品界面中调整，以当前界面提供的选项为准。来源：Terra 模型文档。

GPT-6.1 Terra 与 GPT-6.1 Sol：怎么选？

先看任务是否容易验证，再看价格。

价格来自 OpenAI 的 Terra 和 Sol 模型页面，均为标准 API 价格，不代表 ChatGPT 或 Codex 套餐的配额扣减比例。

如果任务有明确的输出格式，且你能快速抽查结果，可以先用 Terra。例如：按固定字段整理商品资料，或根据已有内容生成一版摘要。如果任务涉及复杂依赖，需要理解多个模块之间的关系，或者错误会带来大量人工修复，先用 Sol 做一组对照更稳妥。

Terra 也可以尝试复杂任务，Sol 的表现同样取决于具体任务。比较时，可以使用相同输入、相同完成标准和相近工具权限，分别记录两者的完成率、运行时间与人工修复时间。

Terra 的 API 成本怎么算？

假设有 100 次独立请求，每次使用 8,000 个输入 token 和 2,000 个输出 token。所有请求合计是 80 万输入 token、20 万输出 token。先假设没有缓存命中、图片或工具调用费用，且每次请求都没有超过长上下文计费门槛：

• GPT-6.1 Terra：80 万 × 1 美元/百万 + 20 万 × 5 美元/百万，合计 1.80 美元。
• GPT-6.1 Sol：80 万 × 2 美元/百万 + 20 万 × 10 美元/百万，合计 3.60 美元。

这是按相同 token 数量计算的示例，不是实际任务报价。真实账单还要看缓存命中、缓存写入、图片输入和工具调用。Terra 的模型文档还说明：单次请求输入超过 272,000 token 时，该请求的输入和缓存费率按 2 倍、输出费率按 1.5 倍计算；Fast mode 等选项也有不同价格。使用前请重新核对官方价格与条件。

更实际的判断方法，是统计“每个合格结果花了多少钱”。如果低价模型需要更多轮重试，或需要人工逐条纠错，把这些成本算进去后，差距可能与上面的 token 单价比较不同。

官方测试结果说明了什么？

OpenAI 在发布资料中报告，GPT-6.1 Terra 在 Terminal-Bench 4.0 的最大推理强度下完成了 50.3% 的任务；该文给出的 GPT-5.6 Terra 已公布成绩为 21.5%。官方还报告，在其电脑操作评测中，Terra 相比上一代有明显提升。来源：GPT-6.1 Terra 发布说明。

这些是 OpenAI 报告的基准测试结果，不是本文独立复现的数据。不同任务集、推理强度、工具环境和计费方式都会影响比较。尤其不要把某项测试中“每 token 价格更低”直接等同于所有工作的“每任务成本更低”。

第一次使用，建议这样试

选一个能检查对错的任务，分别给 Terra 和你原来使用的模型完成。例如，取一张表格截图，让模型提取日期、金额和项目名称，并要求它标出无法辨认的字段；再人工核对原图。

如果你主要用 Codex 写代码，可以让两个模型分别处理同一个小问题，例如定位一次表单校验错误、修改相关代码并运行项目已有测试。记录它们是否理解要求、是否改动了无关文件，以及测试失败后能否正确修复。不要让两个模型同时修改同一工作区，以免结果互相干扰。

电脑操作任务还需要检查边界。让模型先说明准备点击什么；涉及发送消息、付款、删除文件或权限变更时，保留人工确认。测试时尽量使用非生产数据，并核对最终结果。OpenAI 的 computer use 指南也建议在适当场景保留人工监督。

常见问题

GPT-6.1 Terra 免费吗？

不能一概而论。ChatGPT Work 和 Codex 的可用性取决于套餐、开放进度与工作区设置；API 按使用量计费。以实际账号的模型列表和 OpenAI 价格页为准。

Terra 能直接处理视频或音频文件吗？

模型规格页面列出的输入模态是文本和图片，音频及视频不作为该模型的原生输入模态。视频工作流可能涉及抽帧或其他工具处理，不能仅凭“可以分析画面”就认定它能直接接收任意视频文件。

Terra 能使用工具吗？

可以。模型文档列出了网页搜索、文件搜索、computer use 和 MCP 等工具支持。具体工具能否使用，取决于接入方式和应用配置；官方模型页面说明，工具调用需要使用 Responses API。

Terra 可以完全替代 GPT-6.1 Sol 吗？

需要看任务。先在你最常用、结果又能核对的工作上做对照，再决定默认模型。复杂编程和高难度推理任务，官方仍将 Sol 或 Astra 作为优先选择。

结语

GPT-6.1 Terra 的优势在于把图像理解、界面操作和日常文字处理放到一个价格较低的模型中。对重复任务，可以先拿真实样本测试完成质量与总成本；对高风险操作和复杂开发，保留人工检查，并与 GPT-6.1 Sol 做对照。 如果想了解其他 GPT-6 型号的用途，可以参考现有型号选择指南；该文按其标注日期提供历史信息。

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