OpenAI发布GPT-6.1 Terra：核心能力、API价格与使用方法

OpenAI 于 2026 年 10 月 26 日发布 GPT-6.1 Terra，进一步强化了模型的视觉理解、电脑操作和代码开发能力。与上一代 GPT-5.6 Terra 相比，新模型在复杂任务处理、事实准确性和执行效率方面有所提升，同时降低了标准 API 调用价格。对于关注 AI 自动化、办公效率和模型 API 接入的用户来说，GPT-6.1 Terra 提供了一个兼顾性能与成本的新选择。

一、GPT-6.1 Terra 有哪些核心升级？

GPT-6.1 Terra 是 OpenAI 推出的高效率模型，重点面向需要理解屏幕内容、操作软件和处理日常工作任务的应用场景。其主要升级包括以下几个方面。

1. 视觉理解与电脑操作能力增强

GPT-6.1 Terra 能够理解图像和屏幕中的信息，并配合电脑操作工具执行多步骤任务。例如，分析技术图纸、识别商品图片、填写表格，以及在应用程序中完成信息整理等工作。

这意味着模型的应用不再局限于文本问答，还可以参与更多实际工作流程。不过，具体操作能力仍取决于所使用的工具、权限和任务环境。

2. 代码开发与事实准确性提升

在 OpenAI 公布的 Terminal-Bench 4.0 测试中，GPT-6.1 Terra 在最高推理强度下的任务完成率达到 50.3%，高于 GPT-5.6 Terra 的 21.5%。该测试主要评估模型借助命令行解决软件工程问题的能力。

此外，OpenAI 公布的内部测试显示，在低推理强度下，GPT-6.1 Terra 面对特定高错误诱发问题时的事实错误率从上一代的 53.6% 降至 16.7%。这些数据反映了特定测试环境下的改进，实际表现仍会受到任务类型和提示方式影响。

3. API调用成本降低

GPT-6.1 Terra 的另一项变化是标准 API 定价下调。开发者可以根据输入、缓存输入和输出 Token 的使用量计算费用，为批量文档处理、信息提取及自动化工作流控制成本。

对于需要持续调用模型的应用而言，除了关注单次回答质量，也应结合任务成功率、响应时间和实际 Token 消耗评估整体成本。

二、GPT-6.1 Terra API价格是多少？

根据 OpenAI 官方公布的标准 API 价格，GPT-6.1 Terra 的收费如下：

以上为标准价格，实际费用还可能受到长上下文、处理模式及工具调用等因素影响。使用前建议查看官方价格页面，避免仅根据 Token 单价估算全部成本。

与 GPT-5.6 Terra 相比，GPT-6.1 Terra 的标准 API 价格降低了 50%。如果应用涉及大量重复信息读取或结构化内容生成，合理利用缓存并控制输出长度，有助于进一步优化调用成本。

三、GPT-6.1 Terra 怎么使用？

目前，GPT-6.1 Terra 可供符合条件的用户在 ChatGPT Work 和 Codex 中使用，开发者也可以通过 OpenAI API 调用。

方法一：通过 ChatGPT Work 或 Codex 使用

1. 登录具有相应使用权限的 OpenAI 账户。

2. 打开 ChatGPT Work 或 Codex。

3. 在模型选择区域查看是否提供 GPT-6.1 Terra。

4. 选择模型后，输入需要处理的任务，例如文档分析、代码调试或表格整理。

5. 根据实际结果检查输出内容，并在必要时调整提示词或任务步骤。

方法二：通过 API 接入

开发者可以通过 API 将大模型接入 OpenClaw，构建 AI 助手或自动化工作流。如果希望使用GPT-6.1 Terra模型，可以通过 OpenAI 开放平台获取密钥，再借助 OpenClaw 部署助手完成模型配置。

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1. 登录 OpenAI 开发者平台，创建并妥善保存 API Key。

3. 打开OpenClaw部署助手，进入左侧“AI模型”。

4. 点击“OpenAI”，进入对应服务商的配置页面。

5. 按照要求填写 API 地址、API Key 和模型标识 gpt-6.1-terra，保存配置后进行连接测试。

四、GPT-6.1 Terra 适合哪些应用场景？

从官方介绍来看，GPT-6.1 Terra 更适合对成本、执行效率和电脑操作能力有要求的任务，例如：

• 办公自动化：整理文档、提取表格信息、处理重复性工作。

• 软件开发：辅助排查代码问题、执行命令行任务。

• 图像与资料分析：理解商品图片、技术图纸及其他视觉资料。

• AI 助手搭建：结合支持的 API、部署工具和自动化平台构建工作流。

总体来看，GPT-6.1 Terra 的主要看点是视觉理解、电脑操作能力与 API 成本之间的平衡。用户在选择模型时，应结合任务复杂度、预算和实际测试结果判断是否适用；如果还需要构建 AI助手或自动化工作流，也可以借助OpenClaw部署助手简化配置过程。