一次明确的降本发布
OpenAI 推出 GPT-6.1 Terra，定位是"高频工作场景里的打工模型"：响应更快、视觉理解与电脑操作更强，同时把标准 API 价格压到上一代 GPT-5.6 Terra 的一半。官方希望借此让 Agent 从演示走进日常业务。
从"看懂"到"动手"
这一代最实质的变化是视觉与桌面操作的合流。官方给的例子包括按建筑图纸生成 3D 模型、逐帧检查动画并生成带时间码的镜头记录、把收到的发票信息直接录入财务软件。这类跨应用任务过去受限于推理成本。
关键数据
| 项目 | 表现 |
|---|---|
| Agents' Last Exam（中等推理强度） | 比上代高 15 个百分点，单任务成本约为其 1/3 |
| 与自家旗舰 GPT-6 Astra 对比 | 同项测试达到其水平，Token 单价仅 1/10 |
| 对比 Claude Opus 5.5（最高强度） | Token 效率超 3 倍，单价 1/4，同类任务成本约低 9 倍 |
| 生成速度 | 约 450 token/s，低推理强度下有望 600（未验证） |
MMMU-Pro 视觉推理在所有推理强度下均超上代；OSWorld 2.1 桌面操作测试中，中等强度即超过上代最高强度的成绩。第三方机构 Artificial Analysis 的智力指数给出 48 分（Max 档），在中国开放权重模型里只低于 Kimi K3.1 Pro 的 55 分。
成本账比跑分更有说服力
两个实测很能说明取向：DesignArena 同一提示词重绘里斯本贝伦塔，新模型耗时接近上代 4 倍、Token 消耗多 48%，但单次成本从 0.077 美元降到 0.047 美元；atomic.chat 用 8 个 Agent 并行做游戏，Terra 花 6 分钟、1.06 美元完成，对照组 Claude Sonnet 5.5 用了约一小时、18.10 美元。也就是说，这一代的卖点不是"最强"，而是把够用的能力做到了可以规模化调用的价位。
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来源：爱范儿
