据MarkTechPost报道，OpenAI于10月27日发布GPT-6.1 Terra，并已以gpt-6.1-terra在API上线。该模型面向高吞吐量的视觉推理、计算机操作和写作任务，标准定价为每百万输入令牌1美元、每百万输出令牌5美元，是GPT-6.1 Sol价格的一半。
GPT-6.1 Terra取代GPT-5.6 Terra，支持文本和图像输入、文本输出，上下文窗口为105万令牌，最大输出12.8万令牌，知识截止日期为2026年6月1日。其推理强度可从无调至最高，默认中档；工具调用需使用Responses API，支持计算机操作、托管shell、代码解释器、网页搜索、文件搜索和MCP。OpenAI列出的用途包括将产品照片匹配到目录条目、解读技术图纸等。模型为闭源权重，仅在OpenAI托管环境运行，包括API、ChatGPT Work和Codex。
除标准价外，缓存输入价格为每百万令牌0.05美元，Batch和Flex价格低50%，Fast模式为标准的2倍；输入超过27.2万令牌的部分按输入2倍、输出1.5倍计费。与竞品相比，这一定价约为GPT-6.1 Sol的2美元/10美元的一半，也仅为GPT-6 Astra的10美元/50美元的十分之一；Claude Opus 5.5标价为4美元/20美元。
在OpenAI的Agents’ Last Exam v1专业计算机任务测试中，Terra在中档推理下得分57.6%，单任务成本0.29美元；GPT-5.6 Terra为42.6%、成本0.84美元，GPT-6 Astra同为57.6%、成本4.82美元。最高推理强度下，Terra得分60.0%，单任务成本1.01美元；Claude Opus 5.5得分63.2%，单任务成本8.82美元。OpenAI称Terra完成任务的速度超过GPT-6 Astra和GPT-6.1 Sol三倍。
在OSWorld 2.1离线测试中，Terra中档得分66.7%，最高档74.2%；GPT-6.1 Sol为78.0%，GPT-6 Astra为80.9%，Claude Sonnet 5.5为83.9%。在MMMU-Pro视觉测试中，Terra最高档得分85.5%，分别落后GPT-6.1 Sol和GPT-6 Astra 0.8和1.2个百分点，但高于GPT-5.6 Terra的81.7%。
编码能力仍是短板。Terminal-Bench 4.0上，Terra最高档解决50.3%，低于GPT-6.1 Sol的55.9%、GPT-6 Astra的58.2%和Claude Sonnet 5.5的70.6%，OpenAI自身建议最复杂编码任务使用Sol或Astra。Terminal-Bench-Science 0.1上，Terra以58.3%略高于GPT-6.1 Sol的57.0%，单任务成本4.15美元对5.47美元。在OpenAI内部一组诱导错误的提示上，低推理强度错误率从53.6%降至16.7%，最高强度下降18个百分点至4.3%；该组提示按对抗性设计，生产环境错误率会不同。
在ChatGPT中，Terra已向Plus、Pro、Enterprise和Edu用户开放，用于ChatGPT Work和Codex。上述基准成绩和单任务成本来自OpenAI发布的图表，属其自报数据，模型参数规模和硬件未披露。