GPT-6.1 Terra：智能體成本重估與模型路由規則

OpenAI 於2026年10月26日推出 GPT-6.1 Terra。如果你的工作是開發 Agent，真正值得關注的問題不是「它夠不夠聰明？」而是「它在我的路由表中應該排在哪個位置？」閲讀了10月26日至27日報道中引用的 OpenAI 自家數據後，我的答案是：Terra 應成為預設級別，旗艦模型則只在例外情況下使用。以下是我的推理，以及支持這個判斷的數據。

預設級別，定價亦符合其定位

Terra 的 API 定價為每百萬個輸入 tokens 收費 $1、每百萬個快取輸入 tokens 收費 $0.05，以及每百萬個輸出 tokens 收費 $5，比 GPT-5.6 Terra 和 GPT-6.1 Sol 低50%。標準費率適用於輸入 tokens 不超過 272,000 的提示詞；超過此數量時，整個請求的輸入及快取費率會加倍，輸出費用則為1.5倍。Plus、Pro、Enterprise 和 Edu 用戶可在 ChatGPT Work 和 Codex 使用 Terra，亦可透過 API 以 gpt-6.1-terra 使用。

單靠價格不會令我改變選擇；價格、速度和準確度兼備則會。Terra 完成任務的速度比 GPT-6 Astra 和 GPT-6.1 Sol 快三倍以上。在 Agents' Last Exam 上，這個基準測試涵蓋把建築圖則轉為 3D 模型、檢視電影場景並整理成附時間碼的記錄等專業工作；Terra 在中等推理力度下的得分比前代高15分，成本約為其三分之一；以約十分之一的 token 價格，表現則與 Astra 相若。在測試多步驟桌面應用程式工作的 OSWorld 2.1 上，Terra 在中等推理力度下超越前代的最佳分數，而且每項任務的成本更低。

路由規則

以下是我本週會部署的規則：

日常工作中大部分大量處理任務，預設使用 Terra：發票接收、填表、文件處理、收件匣分流、提案草稿、截圖及圖則解讀，以及常規編碼工作——指令碼、程式碼修補、重構和測試。
複雜編碼和最艱深的推理任務，例外情況才使用 Sol 或 Astra。Terra 在 Terminal-Bench 4.0 的得分，在最大推理力度下為50.3%，是前代21.5%得分的兩倍以上；但 OpenAI 自己也表示，Sol 和 Astra 更適合複雜編碼。相信供應商對自家產品限制的説法。
把推理力度當作調節旋鈕，而非固定設定。大量處理的任務先使用中等推理力度。只有在錯誤率至關重要的任務上才調至最大力度，因為錯誤數據正好説明這個調節方式的價值：在 OpenAI 內部的誘錯測試中，Terra 在低推理力度下的錯誤率為16.7%（前代為53.6%），在最大推理力度下則為4.3%，與旗艦模型相若。

大多數路由層都會在第三點上出錯：它們在設計階段只按模型路由一次。Terra 的優勢在於可在執行時按每項任務選擇模型和推理力度。即使使用同一個模型，中等推理力度下填寫表格，與最大推理力度下整理合約摘要，也是兩種不同的工作。

擴大自主操作範圍前的兩項測試

在讓 Terra 操作電腦前，我會先核實它在 AI 對齊方面的説法。OpenAI 表示，Terra 會遵守任務範圍，如實説明限制和障礙，並在測試中抵禦提示詞注入。對電腦操作模型而言，這些並非可有可無的優點，而是安全邊界。

測試一：在文件中放入一條與你的指示相矛盾的指令，看看 Terra 會聽從文件還是聽從你。測試二：給它一項刻意設有障礙的任務，看看它會報告障礙，還是捏造已完成任務。如果它在你的數據上通過兩項測試，便逐步擴大其自主操作範圍。如果任何一項未能通過，就保留人工審批關卡，尤其涉及金錢、法律或不可逆操作時。對這個級別而言，最大推理力度下4.3%的錯誤率相當出色，但終究仍代表會出錯。

衡量每項已完成任務的成本

切換之後，真正重要的指標不是每個 token 的成本，而是每項已完成任務的成本，包括重試和修正。Terra 在速度和準確度上的優勢會在這方面累積：重試次數更少、人工修正更少，即使未計入 50% 的減價，總成本也更低。讓 Terra 處理你最常做的五項任務，為期一週；記錄中等及最高推理力度下的完成率、錯誤率和每項已完成任務的成本，然後以這份表格——而非發布網誌——決定長期的路由安排。

Terra 不是用來炫耀的模型，而是可以全天候持續運行的模型。以這樣的價格和表現，它正適合擔任預設模型，旗艦模型則留給真正需要它們的工作。

資料來源：OpenAI GPT-6.1 Terra 發布（2026 年 10 月 26 日），據 NewsBytes、Okay News 和 MoneyToday 報道（2026 年 10 月 27 日）。基準測試數據為 OpenAI 自行公佈的評估結果。作者：Shivam Kumar，VisionQuantech 創辦人。