GPT-6.1 Terra 評測：Token 半價，任務未必更省

GPT-6.1 Terra 是什麼，值得切換嗎

GPT-6.1 Terra 值得用於測試視覺任務、基於已有材料的簡潔寫作，以及目標明確的電腦自動化。但把它直接當作 GPT-6.1 Sol 的全面替代，證據還不夠。Token 單價更低，最終任務是否更省，則取決於推理檔位和人工修正量。

本文是截至 2026 年 10 月 27 日的公開證據分析，結合 OpenAI 文件、獨立評測和推出首日使用者報告。這裡沒有原創 Terra 基準測試，也沒有已驗證的 Tabbit Browser 端 Terra 實測。文末提供可重現的瀏覽器測試方法，並明確保留這一限制。

早期 Codex 使用者 u/ExplanationSenior104報告，Terra 完成工作的速度明顯快於 Sol。另一些使用者卻遇到文件任務中斷、額度消耗偏快。正因為回饋分歧，選型才應比較實際完成的工作。

OpenAI 於 10 月 26 日發佈 Terra，定位是視覺推理、電腦操作和自然寫作。API 模型 ID 為 gpt-6.1-terra，它接續的是 GPT-5.6 Terra。不要把它與 GPT-6 Sol、GPT-6.1 Sol 或更小的 GPT-6 Luna混為一談。

先看結論

• 標準短上下文 API 輸入、輸出價格分別為每百萬 Token 1 美元和 5 美元，是 Sol 對應價格的一半；快取輸入為 0.05 美元。

• Artificial Analysis 的智慧指數中，Terra 最佳成績為 48，GPT-6.1 Sol 為 52。更低價格不代表整體能力相同。

• 同一評測方報告，Terra 不同設定的任務成本最多相差 7.4 倍。選推理檔位也是選型的一部分。

• 一項領域評測和多條使用者回饋提示了重複執行一致性、長任務指令遵循方面的問題。它們值得納入驗收，但不能推出模型普遍失敗。

• 切換工作流前先跑小型固定任務集。訂閱額度、API 帳單、Tabbit 會員規則分別判斷。

關鍵數字：Token 半價，推理檔位帶來 7.4 倍成本差

真正值得比較的，不只是 Terra 的 $1/$5 與 Sol 的 $2/$10。Artificial Analysis 目前的模型發佈頁顯示，Terra 最便宜與最貴設定的平均指數任務成本相差 7.4 倍。這與低單價並不矛盾。只要額外消耗足夠多的 Token、重試或人工修正，價格優勢就可能消失。

在 10 月 26 日的評測中，Artificial Analysis 將 Terra 的 low、medium 列在智慧指數的成本效率前沿。但程式設計 Agent 指數的結果不同，處於前沿的是 low、xhigh。綜合基準中划算的檔位，未必也是程式設計任務的最佳選擇。

因此，這篇評測採用的選型公式是：

每個驗收通過任務的成本 = 全部執行與重試費用 / 驗收通過的任務數
實際工作成本 = 模型費用 + 人工審核與修正成本

這是評估方法，不是本文測得的 Terra 資料。如果無法折算人工費用，可以單獨記錄審核時間。基於材料改寫時，多推理未必有幫助；修復複雜問題時，推理不足可能把一次任務變成多次嘗試。先找到能通過驗收的最低檔位，再與合理檔位下的 Sol 比較。

先看實際任務證據，再看基準表

DualEntry 將 Terra 用於自建的 101 項會計任務評測，每項執行三次。報告給出的準確率為 78.2%，平均每項耗時 16.1 秒、成本 0.042 美元。更值得注意的是，只有 65.3% 的任務在三次執行中全部通過。模型可以既快又便宜，同時仍留下不少核對工作。

這是會計軟體廠商組織的領域評測，不是通用模型排名。公開報告沒有證明所有模型都使用了對等推理檔位，因此不能用其中的秒數或美元數預測瀏覽器會話。它的價值在於把平均準確率與重複執行的一致性分開呈現。

下面的跨模型比較保持同一評測來源，並標明口徑。

來源核對於 10 月 27 日：AA 發佈頁、AA 首發評測、OpenAI 價格表。

兩個指數使用不同任務，不能把分數取平均。智慧指數採用各模型所列最佳設定的整數成績，並非相同推理檔位比較。Token 單價也不等於任務價格。AA 獨立於 OpenAI 發佈評測，但結果仍取決於 AA 的任務、工具、評分和設定，不能代替自己的完成率。

OpenAI 另外報告，Terra 在最高推理檔位下的 Terminal-Bench 4.0 成績為 50.3%，高於 GPT-5.6 Terra 已公佈的 21.5%。這是廠商報告的前代比較，不足以證明 Terra 在軟體工程各方面都能匹敵 Sol。OpenAI 自己也建議最複雜的程式設計繼續使用 Sol 或 Astra。閱讀本站較早的 GPT-6 Sol 評測時也要區分版本，那篇討論的是另一款模型。

Terra 哪些能力值得試

已有資料的清楚表達

嘗試 Terra 的理由可能很普通：把給定筆記寫成易讀的說明。OpenAI 模型選擇指南明確建議測試基於已有材料的簡潔寫作。這比“最強寫作模型”的說法更具體，也更容易驗證。

提供原始材料、讀者、必須包含的章節，並要求不添加無來源事實。檢查它是否保留限定條件、是否交付必要細節。這適合有人審核的產品文件和內部摘要，但不能據此證明它能可靠處理一本長書或經過多次工具呼叫拼成的研究報告。

結果明確的視覺任務

OpenAI 將 Terra 定位於圖紙理解、商品圖片匹配和應用介面操作。在其首發評測中，Terra 的視覺推理與桌面任務表現優於前代。這為表單準備、擷取畫面解讀等試用提供了依據。

前提是結果可以檢查。填入的欄位要對應原文，選中的商品要對應圖片。瀏覽器自動化還涉及頁面存取、工具行為和結果驗收，模型分數只覆蓋其中一部分。

目標明確時的成本優勢

AA 的成本效率結果支持在驗收標準清楚的重複任務上測試較低檔位，例如抽取固定欄位、改寫段落且不添加新事實。Terra 在 Luna 的低價與 Sol 的綜合能力之間提供了一個選擇。

事實性進步也值得關注。AA 報告，Terra 在 AA-Omniscience 中遇到無法回答的問題時，猜測比例為 38%，GPT-5.6 Terra 為 88%，同時準確率提高兩個點。這是帶條件的猜測率，不能理解為日常回答中 38% 都是錯的，也不能理解為剩餘 62% 全對。這也支持在抽取任務中明確保留“未知”。

成本優勢會在哪些地方消失

長任務可能需要更多監督

u/NewConfusion9480描述了一個具體任務：為教學機器人製作 PDF 證據索引。按其報告，Terra 多次停止，換到 Sol 後完成。該帖樓主 u/Hefestion89 則記錄了 ChatGPT Work 逐章分析小說時的流程指令遵循問題。

這些推出首日報告沒有受控重現，無法區分模型、任務編排或會話狀態的影響。但它們指出了一個必要檢查：Agent 是否無需反覆催促，就完成了所有要求的章節？調高推理檔位不能替代完成性驗收。

更快可能伴隨品質取捨

u/Used_Growth_4068 的圖紙重建回饋認為 Terra 比 Sol 更快，但效果明顯更差。使用者沒有公開輸入和評分標準，因此其速度倍數只能視為個人觀察。這條回饋仍提醒我們：不能預設更快的視覺任務會保留同樣多的細節。

DualEntry 的重複執行結果，在單一領域內量化了同類問題。如果工作需要每次都得到一致結果，應檢查重複執行，而不是只挑最好的一次。困難、模糊的任務可以再與更強模型比較，例如 GPT-6 Astra 評測討論的選擇。

API 折扣不能推算訂閱額度

OpenAI 的模型文件列出六種推理檔位，預設是 medium。輸入超過 272K Token 時，整個請求會採用更高費率；快取寫入、工具費用也可能影響支出。1,050,000 Token 上下文視窗表示容量，不代表用滿很便宜。

與此同時，u/bulutarkan報告，執行兩條 xhigh 專案提示後，額度下降了 10 個百分點。這不是 API 帳單，也不是受控的額度比較。帳號、推理、上下文和產品計量方式都可能不同。它提示使用者核對自己的用量，不能用於建立 Token 與訂閱百分比之間的換算公式。

使用者原聲：速度與完成性

正面回饋集中在等待時間，擔憂則涉及結果保真、任務完成和額度。以下四份擷取畫面展示不同關注點，並非代表性調查。引語為中文翻譯，擷取畫面保留原文。

“今天試了 Terra，它一直能在 1 分鐘內完成工作，而且做得不錯……”

u/ExplanationSenior104，Codex 工作，UTC 10 月 26 日。作者比較的是個人會話，沒有使用配對任務集。

“效果明顯比 Sol 6.1 差，但快了 3 倍。”

u/Used_Growth_4068，工程與建築圖紙重建，UTC 10 月 26 日。速度與品質都屬於作者的個人觀察，英文原話保留於擷取畫面。

“每一次，6.1 Terra 都會直接停止，不給任何原因。”

u/NewConfusion9480，PDF 證據索引，UTC 10 月 27 日。使用者稱換到 Sol 後完成了流程，Terra 停止的原因尚未驗證。

“5 小時額度原本是 100%，不到 2 分鐘就降到了 90%。”

u/bulutarkan，xhigh 檔位的兩條專案提示，UTC 10 月 26 日。這是訂閱用量觀察，不是實測的 API 費用。

Hacker News 使用者 wyre認為，Terra 的受眾是電腦工作、自動化和技術寫作。這是定位觀點，不是另一項測試。它與本文的判斷一致：應按具體工作評估 Terra，而不是期待一款便宜模型替代所有大模型。

按工作負載給結論

目標明確的視覺與寫作工作流值得試 Terra。長而複雜的任務，應繼續把 Sol 作為對照。Token 半價只有在輸出能通過審核時才有意義。

表中檔位是試驗起點，不是測得的最優解。AI 瀏覽器指南和 Agent 瀏覽器介紹解釋了模型外圍的產品能力。任務跨越網頁、文件和保存結果時，這一層同樣重要。

在 Tabbit 裡執行工作流，再檢查結果

基準不會自動賦予模型存取分頁的能力，也不會驗證保存後的記錄。Tabbit Browser提供瀏覽器上下文和任務工具，其官網說明瞭引用網頁、擷取畫面和本機檔案的能力。這使它適合用來評估 Terra 所針對的工作。

先確認帳號的模型選擇器裡確實有 GPT-6.1 Terra。Terra 資源頁 (简体中文)匯集設定與證據，但資源頁存在不能證明用戶端已可選。本文尚未完成 Tabbit 中選中 Terra 後的測試，因此不能給出該環境的成功率、延遲、Token 帳單或勝過其他模型的結論。

初步檢查可以從公開的產品規格頁開始，要求抽取四項：產品名、帶幣別的價格、明確寫出的限制、來源 URL。頁面沒有寫的值填 unknown。在第二個頁面重複，再逐項核對原文。隨後可要求只依據這兩個頁面做比較，不引入其他資料的說法。長文件任務則要求回答附頁碼，並逐條檢查引用。

執行前定義通過條件：欄位或引用齊全、沒有無來源補充、完成說明與實際結果一致。保存輸入、所選模型名、輸出、擷取畫面和人工修正。若帳號也能使用 Sol，再執行相同任務。用戶端指標與 API 基準分開記錄，少量樣例不能推導普遍成功率。

如果這些檢查符合你的工作，可以下載 Tabbit，比較一組小任務。模型可用性和會員規則以目前用戶端與地區為準，本文 API 價格不是 Tabbit 價格。

Tabbit Browser

下載 Tabbit，查看模型是否可用

Secholar.L

Tabbit 成長與內容

Secholar.L 專注 AI 瀏覽器與 Agent 工作流的實測寫作,基於真實調研比較工具,引用可查證的一手來源。