# GPT-6.1 Terra 把視覺理解接上電腦操作，主打高頻專業工作

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> 原作者：thsottiaux (@thsottiaux) · 策展與摘要：EasyVibeCoding · 平台：X (Twitter) · 熱度：🔥🔥🔥🔥🔥 · 日期：2026-10-26

> 原始來源：https://x.com/thsottiaux/status/2114800277677092936

## 證據與延伸閱讀

- [# GPT-6.1 Terra 把視覺理解接上電腦操作，主打高頻專業工作](https://x.com/thsottiaux/status/2114800277677092936) — 一手來源 · 最後核對：2026-10-26 · 支持主張：原貼文提出 Terra 比 GPT-6.1 Sol 有 2 倍用量；正文將其限定為貼文說法，並與 OpenAI 公告中的方案用量和 API 定價資訊分開呈現。
- [GPT-6.1 Terra | OpenAI](https://openai.com/index/introducing-gpt-6-1-terra/) — 官方文件 · 最後核對：2026-10-26 · 支持主張：支持 Terra 的產品定位、Agents’ Last Exam、MMMU-Pro、OSWorld 2.1、錯誤率及 Terminal-Bench 4.0 結果、使用方案與標準 API 價格；公告將事實性結果描述為內部 error-inducing-prompt benchmark。
- [Addendum to GPT-6 Astra System Card: GPT-6.1 Terra](https://deploymentsafety.openai.com/gpt-6-1-terra) — 官方文件 · 最後核對：2026-10-26 · 支持主張：支持評測環境差異及前代比較版本差異；留存摘要不支持將公告中的內部易錯提示測試說成使用者回報題組。

## 證據透明度與公平評估

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## 中文摘要

# GPT-6.1 Terra 把視覺理解接上電腦操作，主打高頻專業工作

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![直向導讀圖，分別呈現 Terra 的內部錯誤率測試、Terminal-Bench 分數與三類標準 API 價格。](https://pub-75d4fe1e4e80421b9ecb1245a7ae0d1a.r2.dev/curated/local-curation-v2/local-curation-selected-round08-ipo-terra-20261027/gpt-6-1-terra/v5/overview.png)
> 390px 縮圖可辨識模型、數值與價格類別；測試範圍和適用限制保留在圖內。
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OpenAI 於 2026 年 10 月推出 GPT-6.1 Terra，定位為處理高頻專業工作的快速模型，主打視覺理解、電腦操作與更自然的寫作。官方列出的工作例子包括撰寫提案、理解技術圖面、填寫表單與剪輯影片；對使用者來說，重點是模型不只要看懂畫面，也要能在電腦任務中接續操作。

一則 X 貼文稱 Terra 在 API 和訂閱方案中都比 GPT-6.1 Sol 提供「2 倍用量」。OpenAI 的公告則表示，同一份 ChatGPT Work 與 Codex 方案用量可完成比 GPT-5.6 Terra 更多、比 GPT-6.1 Sol 與 GPT-6 Astra 顯著更多的任務；官方也稱 Terra 的標準 API 價格比 GPT-5.6 Terra 和 GPT-6.1 Sol 低 50%。公告沒有給出適用各種任務的固定「2 倍」換算，因此貼文的倍數應視為作者概述。

## 它如何處理畫面與桌面任務？

OpenAI 用 Agents’ Last Exam 評估專業任務，例子包括把建築圖轉成 3D 模型，以及逐鏡檢視動畫影片、為修復團隊建立帶時間碼的紀錄。中等推理強度下，Terra 比 GPT-5.6 Terra 高 15 個百分點，單項任務成本約為其三分之一；官方稱其表現與 GPT-6 Astra 相當時，每 token 價格約為十分之一。這些數字是 OpenAI 公布的測試結果，適用於該基準與測試設定。

OpenAI 也報告，Terra 在視覺理解測試 MMMU-Pro 的各推理強度設定下都高於 GPT-5.6 Terra，且以較低成本接近 GPT-6 Astra 與 GPT-6.1 Sol。桌面應用測試 OSWorld 2.1 則顯示，Terra 在中等推理強度下超過 GPT-5.6 Terra 的最佳分數，單項任務成本較低。公告沒有在這些敘述中列出可直接重算的完整分數，因此這裡呈現官方比較結果，不補出絕對分數。

## 事實性與程式能力有哪些證據？

OpenAI 公布的內部 error-inducing-prompt benchmark 中，低推理強度下 GPT-5.6 Terra 的錯誤率為 53.6%，GPT-6.1 Terra 為 16.7%。公告稱這是內部易誘發錯誤提示測試，但留存資料沒有說明題目是否來自使用者回報；因此這些數字只描述該測試條件，不能直接當成 ChatGPT 日常使用的錯誤率。Terra 在最高推理強度下的同類測試錯誤率為 4.3%。

![低推理強度下的內部易誘發錯誤提示測試比較：GPT-5.6 Terra 為 53.6%，GPT-6.1 Terra 為 16.7%。](https://pub-75d4fe1e4e80421b9ecb1245a7ae0d1a.r2.dev/curated/local-curation-v2/local-curation-selected-round08-ipo-terra-20261027/gpt-6-1-terra/v5/inline-terra-error-rate.png)

> 390px 縮圖可讀出兩個模型、錯誤率、低推理強度及「內部測試，非日常錯誤率」限制；明示為示意圖。

程式能力方面，Terminal-Bench 4.0 測試代理從命令列解決問題。OpenAI 報告 Terra 在最高推理強度下得 50.3%，高於 GPT-5.6 Terra 先前公布的 21.5%；System Card 提醒，前代比較值可能因評測版本而異。OpenAI 也指出，最複雜的程式任務仍較適合 GPT-6.1 Sol 或 GPT-6 Astra。這是指定基準與推理設定下的結果，不等於個別程式專案的成功率。

## 哪些方案可以使用？API 怎麼計價？

OpenAI 表示，GPT-6.1 Terra 可供 Plus、Pro、Enterprise 與 Edu 使用者在 ChatGPT Work 和 Codex 中使用；開發者也可透過 OpenAI API 呼叫 `gpt-6.1-terra`。訂閱方案的用量依各自方案提供，API 則按 token 類型計費，兩者的用量數字不能直接換算。

標準 API 價格為每百萬輸入 token 1 美元、每百萬快取輸入 token 0.05 美元、每百萬輸出 token 5 美元。一次請求的費用取決於這三類 token 各自的用量；這些單價不是單次任務的固定價格。

## 怎麼選比較合適？

如果工作常需要讀取畫面、操作桌面介面、處理文件，或兼顧寫作與視覺理解，可以把 Terra 納入候選。若任務屬於最複雜的程式問題，OpenAI 建議考慮 GPT-6.1 Sol 或 GPT-6 Astra；Terminal-Bench 的成績可作比較線索，選型仍可用自己的任務測試結果確認。

評測結果來自 OpenAI 的研究環境或 API。System Card 說明，系統提示、可用工具與推理強度等差異，可能讓這些設定下的輸出與正式 ChatGPT 不同。選型時可依任務與方案條款挑選候選模型，再按實際輸入、快取輸入及輸出 token 用量估算 API 費用。

## 標籤

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