GPT-6.1 Terra 订阅新选项：API 价格减半，ChatGPT Work 使用更划算
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GPT-6.1 Terra 订阅新选项：API 价格减半，ChatGPT Work 使用更划算
OpenAI 在 2026 年 10 月 26 日发布了 GPT-6.1 Terra。这一新模型在提供强大计算机使用能力的同时，将标准 API 价格下调至原来的一半（$1 输入 / $5 输出 / 百万 tokens）。ChatGPT Work 用户通过该模型能以更低成本完成日常工作任务，包括从技术图纸转 3D 模型、逐帧分析动画视频到填写表格和视频编辑等专业场景。
这是什么
GPT-6.1 Terra 是 OpenAI 推出的视觉推理与计算机使用全能型模型，结合了快速响应和清晰写作能力。它在视觉理解、编码和 Agent 任务上相比前代有显著提升，但成本更友好。
谁适用
适合需要处理大量日常工作流的用户，尤其是 ChatGPT Work、Plus、Pro、Enterprise 或 Edu 计划的用户，以及希望通过 API 自动化任务的开发者。
怎么决策
如果你主要在工作场景下自动化计算机操作（如读发票、编辑视频、处理技术文件），优先考虑 GPT-6.1 Terra。它能在相同使用量下覆盖更多任务，且单价只有前代 GPT-5.6 Terra 和 GPT-6.1 Sol 的三分之一或更低。想精确控制成本则选标准 API 定价；预算有限且任务复杂度中等时，ChatGPT Work 计划即可直接使用。
GPT-6.1 Terra 核心优势与性能数据
OpenAI 官方测评显示，GPT-6.1 Terra 在 Agents’ Last Exam 基准（专业任务测试）上，采用中等推理努力时得分比 GPT-5.6 Terra 高出 15 个百分点，成本仅为其三分之一。在 MMMU-Pro 视觉推理基准上，它在每个推理设置下均优于 GPT-5.6 Terra，甚至接近更贵的前沿模型。
在 OSWorld 2.1 多步桌面任务测试中，GPT-6.1 Terra 同样以更低成本超越前代。事实性和编码能力也有提升：错误率在低推理努力时从 53.6% 降至 16.7%，最高努力时降至 4.3%。Terminal-Bench 4.0 编码测试中，最高努力下解决率达 50.3%，是 GPT-5.6 Terra 的两倍以上。
与 Claude Opus 5.5 相比，它在最大努力下 token 效率高出 3 倍，任务成本降低约 9 倍，完成速度更快 3 倍以上。
API 价格减半：标准定价与实用优势
新模型标准 API 定价为每百万输入 token $1、每百万缓存输入 token $0.05、每百万输出 token $5。这比 GPT-5.6 Terra 和 GPT-6.1 Sol 便宜一半，适合开发者批量处理高频工作。
在 ChatGPT Work 计划中，同一个使用额度能覆盖更多任务，远超 GPT-5.6 Terra 及 GPT-6.1 Sol/Sol 版本。官方说明：“你的计划会走得更远，GPT-6.1 Terra 让更多任务在相同额度内完成。”
开发者可通过 OpenAI API 调用模型标识为 gpt-6.1-terra。详细定价以 OpenAI 官网当日数据为准，建议查看 官方定价页面 或 API 入门对照 获取最新单价和缓存规则。
ChatGPT Work 如何更划算地使用
ChatGPT Work 用户无需额外费用即可直接调用 GPT-6.1 Terra。官方表示它在日常工作中的计算机使用能力已达到更高水平，特别适合批量处理技术文件、表单填写和视频编辑等场景。
建议结合 ChatGPT Work 官方通道 确认当前计划额度，再在 API 路径检测工具 中测试模型可用性。
与前代及竞品模型对比
以下表格展示 GPT-6.1 Terra 与前代模型的 API 定价与核心优势（数据以 OpenAI 官方公告为准）：
| 模型 | 输入价（$/M） | 输出价（$/M） | 计算机使用 | 速度优势 | 适用场景 |
|---|---|---|---|---|---|
| GPT-5.6 Terra | $2 | $10 | 基础 | 较慢 | 简单日常任务 |
| GPT-6.1 Sol | $2 | $10 | 强 | 快 | 复杂编码 |
| GPT-6.1 Terra | $1 | $5 | 强+视觉 | 最快（3 倍） | 批量工作流、视频编辑 |
| GPT-6 Astra | $10+ | $50+ | 强 | 中等 | 极致复杂任务（预算充足） |
数据来源于 OpenAI 公告，实际价格可能随更新调整，请以官方为准。
延伸阅读
风险与边界
使用任何 AI 订阅或 API 服务都存在风险，包括账号异常、额度意外用尽或功能更新后兼容性问题。OpenAI 模型可能在复杂任务中出现理解偏差，建议通过代理服务（如 Cursor）进行独立测试后再大规模部署。本文内容仅供参考，不构成法律意见或专业建议，请自行评估风险并参考最新官方文档。