GPT-6.1 Terra 发布：主要特点、模型差异、价格与使用方法

GPT-6.1 Terra 是 OpenAI 推出的模型，重点面向图像与屏幕理解、通过受支持工具执行操作，以及清晰的文本撰写与修改。如果工作需要把视觉资料与文档或应用操作结合起来，可以考虑它；ChatGPT Work、Codex 和 API 的使用条件需要分别确认。

GPT-6.1 Terra 是什么？

OpenAI API 更新记录标注的发布日期是 2026 年 10 月 26 日。API 模型标识为 gpt-6.1-terra。模型负责理解输入并生成回答或工具调用；真正处理文件、浏览器和应用的运行环境，则由产品及其连接的工具提供。

选择 Terra 时，一个实用的问题是：它能否准确读取给定资料，并完成范围明确的任务？例如，将商品照片与目录条目对应，或在保留依据的前提下精简提案。结果也取决于输入质量、可用工具和检查标准，不能只凭模型名称判断。

主要特点：视觉推理、计算机操作和写作

视觉推理是指理解图像中的对象、布局及关系，并据此作出与任务有关的判断。读图表时要注意坐标轴和单位；读应用界面时要理解当前选中项及按钮的作用。对于细小文字或含糊数字，最好提供放大截图或单独的文字。让模型猜测看不见的信息，会增加核验难度。

计算机操作把理解转化为行动。但选中 Terra 并不代表它自动拥有所有应用的访问权：还需要受支持的浏览器或计算机工具、登录状态以及适当权限。操作完成后，应重新打开保存结果。界面显示成功，与目标记录确实保存正确，是两个不同的检查项目。

写作时，应提供来源材料、目标读者、用途以及必须保留的信息。与其只说“写短一点”，不如要求“保留价格、条件和例外，把这段内容精简为客户通知”。这让结果更容易判断。这些用途符合 OpenAI 对 Terra 的介绍，但并不能证明它在所有任务中都优于其他模型。

与 Sol、Astra、Luna 有何不同？

应根据任务难度和所需结果选择模型，而不是只看编号或发布时间。下表根据官方模型选择指南整理，可作为评估的起点。

从照片中寻找商品候选并整理人工核对清单，可以先比较 Terra。如果任务要修改多个系统，还涉及例外处理和回归风险判断，也有理由比较 Sol 或 Astra。对于频繁执行的简单分类，可先确认 Luna 是否已达到质量标准。

比较时使用相同资料、指令和推理强度，同时记录事实遗漏、错误修改和最终检查时间。回答生成得快，但人工修复耗时更多，总工作时间未必缩短。这里的表格是选择依据，不是本文实测得出的性能排名。

可以在哪里使用？

发布时的可用范围包括 Plus、Pro、Business、Enterprise 和 Edu 的 ChatGPT Work 与 Codex。普通 Chat 不提供 Terra。可以在桌面应用或 Work 网页版的模型列表中查看 Advanced；官方也列出了 Work 移动端支持。

组织账户还受工作区可用性及管理员设置影响。如果没有看到模型，先确认自己位于 Work 或 Codex，再检查应用版本、账户和工作区。浏览器使用和计算机操作各有设置与访问条件，模型出现在列表中，不代表所有工具都已可用。

有处理地域要求的组织还应注意：Terra 不支持阿联酋推理驻留。这一条件涉及推理计算发生的地点，不应解释为禁止所有身处阿联酋的用户使用。

价格和使用量如何计算？

Work 或 Codex 套餐内的使用量、额度，与开发者调用 API 的 token 计费需要区分。Token 是模型处理文本等内容的单位，并不与字数或词数一一对应。订阅使用情况查看账户页面及套餐说明，API 成本则查看 API 用量记录和价格表。

以下是 2026 年 10 月发布时 Terra Standard API 的文本价格，单位均为每百万 token、美元。官方 API 价格页还区分处理方式和缓存写入。

例如，仅有 10,000 个未缓存输入 token 和 2,000 个计费输出 token 时，计算为 US$0.01 + US$0.01 = US$0.02。该例假设采用 Standard，且没有缓存写入、额外工具或地域附加费，并不是实际工作流的保证报价。应以包含推理和重复调用在内的真实用量计算。

输入超过 272,000 token 时，整次请求的输入与缓存费率变为 2 倍，输出费率变为 1.5 倍。Fast 为 Standard 的 2 倍，Batch 和 Flex 比 Standard 低 50%。提供地域处理的情况下另加 10%，工具也可能产生额外费用。发送长资料前先选取相关部分，有助于控制准确性与成本。

如何在应用、Codex CLI 和 API 中开始？

应用：在 Work 或 Codex 输入框附近打开模型选择器，选择 GPT-6.1 Terra，附上所需资料，并说明输出格式与允许修改的范围。首次可从容易检查的分析或草稿开始。不同客户端的设置位置可能不同。

Codex CLI：命令行界面是在终端中运行 Codex 的方式。根据官方模型说明，Terra 需要 Codex CLI 0.159.0 或更高版本。安装并登录后，进入工作目录运行：

codex -m gpt-6.1-terra

交互会话中可用 /model 查看或切换模型及推理强度。如果不可用，检查已安装版本、账户访问权限和准确的模型名称。选择模型不能代替文件修改或外部服务操作的权限设置。

API：需要 Python、具有可用计费与模型访问权限的 API 项目，以及项目 API 密钥。将密钥设置为运行环境的 OPENAI_API_KEY 环境变量，不要写进代码或公开仓库。官方 API 快速入门提供按操作系统设置的方法。先在准备运行的 Python 环境中安装 SDK：

python -m pip install --upgrade openai

把下面的完整示例保存为 terra_example.py。它用于确认文本请求，不连接浏览器或文件修改工具。

from openai import OpenAI

client = OpenAI()
response = client.responses.create(
    model="gpt-6.1-terra",
    reasoning={"effort": "low"},
    input=(
        "把以下备注整理为三句话的简体中文客户通知。"
        "保留条件，不添加事实。"
        "备注：周五配送。仅限有库存商品。地址修改截止周四中午。"
    ),
)
print(response.output_text)

python terra_example.py

运行后应输出通知文本。措辞可能不同，但应保留周五配送、仅限有库存商品以及周四中午的地址修改截止时间。若出现认证、访问或用量错误，应先检查密钥、项目权限和限额，再评价文本质量。收费请求不应无上限地重试。

Terra 支持 Responses 和 Chat Completions，但工具调用需要 Responses API。API 推理级别为 none、low、medium、high、xhigh、max，API 默认是 medium。示例显式设置 low；不能据此假定应用的默认值也为 medium。网页搜索或计算机操作还需要额外工具设置和运行环境。

实际工作的请求示例

照片与商品目录：给每张照片标明文件名，提供商品代码、颜色和尺寸清单。要求把候选匹配、判断依据和不确定项整理成表，无法确定的商品保持未确认。照片不能证明的尺寸要与记录核对，发布前还要确认商品代码。

界面操作：同时说明目标与保留范围，例如“只修改此表单的标题和日期，其他字段不变，保存后重新打开核对”。先使用测试记录，并保留原值，便于出错时恢复。付款或发送之前应设定明确的复核环节。

博客与提案：提供来源和原稿，说明读者、长度，以及要保留的主张、数字和例外。把修改稿与原文对照，检查依据链接和重要条件有没有丢失。更短不代表一定更准确。

代码修复：提供复现步骤、允许修改的文件范围、预期行为和验证命令。完成后检查差异、验证结果和无关文件变动。如果范围扩大或设计判断增多，可以在相同条件下比较 Sol 与 Astra。

规格与限制：使用前应确认什么？

官方模型规格列出的上下文窗口是 1,050,000 token，最大输出为 128,000 token，知识截止日期为 2026 年 6 月 1 日。上下文是一次请求可容纳的信息范围，与最大输出并不是同一个值。产品实际允许的额度可能另有规定。

模型支持文本输入与输出、图像输入，不直接支持音频和视频模态。可以连接图像生成工具，也不同于模型原生输出图像。对于近期新闻或变化后的政策，应提供最新一手资料，或使用已连接的搜索工具，而不是只依赖内置知识。

扩大使用范围之前，先选一个典型任务并写下完成标准：写作应保留必需事实与例外，界面操作应重新读取保存值，代码应解决复现问题并通过回归检查。先看 Terra 能否达到这些标准，再决定是否用于更多工作。