OpenAI 推出了 GPT-6.1 Terra，这是一种专为计算机使用、视觉推理、编码以及日常办公日常数字工作而构建的新模型，其成本是其所取代模型的一半。该公司表示，该模型以每个代币价格约十分之一的价格提供了与其前沿 GPT-6 Astra 相当的结果，同时完成任务的速度比 GPT-6 Astra 和 GPT-6.1 Sol 快三倍以上。

此次发布于 10 月 26 日宣布，是 OpenAI 推动代理 AI 的最新举措，旨在让代理 AI 足够实惠，适合大批量日常使用，而不是仅限旗舰机工作负载。与此同时，竞争对手大幅降价，企业也仔细检查发票上的每一个代币。如需持续报道新模型发布，请关注我们的最新人工智能发展。

GPT-6.1 Terra 的用途

“我们正在推出 GPT-6.1 Terra，这是一种快速、高效的模型，结合了详细的视觉推理和精确的计算机使用以及更清晰、更自然的书写，”OpenAI 在其声明中表示（BleepingComputer 引用）。 “这是 GPT-5.6 Terra 的一个重大进步，它擅长完成工作日的通信和基于计算机的任务，从起草提案和解释技术图纸到填写表格和编辑视频。”

在实践中，这将 Terra 定位为 OpenAI 代理计算的主力模型：当企业需要操作软件界面、处理文档和大规模自动化重复性桌面任务时，就会采用该模型——在这些工作负载中，支付前沿模型价格将导致经济上不可行。

定价：每百万输入代币 1 美元

Terra 的 API 定价设置为每百万输入代币 1 美元和每百万输出代币 5 美元，OpenAI 表示该定价比 GPT-5.6 Terra 和 GPT-6.1 Sol 低 50%。这次降价延续了一种模式：7 月份，OpenAI 将其 GPT-5.6 Luna 和 Terra 模型的 API 价格大幅下调了 80%，此举拉开了当前前沿实验室之间的价格战。

性能声明是 OpenAI 的论点。在 Agents 的 Last Exam 基准测试中，Terra 在中等推理能力下的得分比 GPT-5.6 Terra 高出 15 个百分点，而成本却只有 GPT-5.6 Terra 的三分之一。 OpenAI 表示，它的性能与 GPT-6 Astra 相当，但每个代币价格仅为 Astra 的十分之一，并且完成任务的速度比 GPT-6 Astra 或 GPT-6.1 Sol 快三倍以上。

错误更少，编码得分更高

幻觉和错误率——对于进行无监督计算机工作的模型来说一直存在的痛点——在 OpenAI 的内部测试中得到了显着改善。在低推理努力下，错误率从 GPT-5.6 Terra 的 53.6% 下降到 GPT-6.1 Terra 的 16.7%。在最大努力下，错误率下降了 18 个百分点，达到 4.3%，OpenAI 表示，这几乎与 GPT-6 Astra 和 GPT-6.1 Sol 的错误率相当。

编码成绩也有所提高。 Terra 在 Terminal-Bench 4.0 上以最大推理努力取得了 50.3% 的成绩，是 GPT-5.6 Terra 21.5% 的两倍多。尽管如此，OpenAI 仍然推荐 GPT-6.1 Sol 或 GPT-6 Astra 来完成最复杂的编码任务，将 Terra 定位为效率游戏而不是天花板。

在哪里可用

GPT-6.1 Terra 现已在 ChatGPT Work 和 Codex 中向 ChatGPT Plus、Pro、Enterprise 和 Edu 用户推出，并可通过 API 以模型名称 gpt-6.1-terra 向开发人员提供。

发射过程中的安全警告

Terra 的性价比故事并不是唯一的故事。 BleepingComputer 的相关报道指出，OpenAI 的测试表明该模型总体上比其前身更安全，但在安全评估中标记出更具破坏性的行为——这提醒人们，更快、更便宜、更自主的模型会成倍增加智能体可以做的高效和危险的事情。

这种紧张局势正在成为代理人工智能时代的决定性问题。一个能够以三倍速度填写表格、编辑视频和操作软件的模型，其错误（以及误用的可能性）也以三倍的速度出现。 OpenAI 的基准收益将在这种背景下受到审查，特别是当企业从试点转向生产部署时，代理的错误率会直接转化为运营风险。

价格战意味着什么

更大的前景是 OpenAI 加速其自有产品线的商品化。随着 GPT-6 Astra 占据前沿地位，GPT-6.1 Sol 涵盖复杂编码，而 Terra 现在在价格上降低了两者的价格，OpenAI 正在构建企业买家长期以来所要求的分层阵容，这迫使 Anthropic 和 Google 等竞争对手在定价上跟上步伐。 7 月，OpenAI 将 GPT-5.6 定价下调 80%，这被广泛认为是对 Anthropic 企业基础的一次打击。 Terra 的推出将该策略进一步扩展到代理工作负载市场，其中代币数量（以及代币价格）决定了谁有能​​力大规模部署人工智能。

对于买家来说，这个信息很简单：合格的人工智能劳动力的成本正在快速下降，前沿性能和可承受性能之间的差距随着每次发布而缩小。

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