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OpenAI 发布 GPT-6.1 Terra：面向跨应用电脑操作，网络安全定级 Critical，输入价降至每百万 token 1 美元
10 月 26 日 18:06 UTC（北京时间 10 月 27 日凌晨 2:06），OpenAI 在 X 上宣布 GPT-6.1 Terra 上线，给出的细节是：这是一款把「详细视觉推理」和「精确的电脑操作」放在一起的模型，面向起草提案、读技术图纸、填表、剪视频这类占满工作日的任务，当天起向 Plus、Pro、Enterprise、Edu 用户开放，入口是 ChatGPT Work 和 Codex，API 名为 gpt-6.1-terra。
GPT-6.1 Terra 的标准 API 定价为每百万 token 输入 1 美元、缓存输入 0.05 美元、输出 5 美元，正好是 GPT-6.1 Sol 三项价格的一半；把它的网络安全能力定在 Preparedness Framework 的 Critical 级，与 GPT-6 Astra、GPT-6.1 Sol 同档。称 Astra 是「我们迄今广泛部署过的最强模型」，并称它是 OpenAI 第一个达到 Critical 的模型。
会看屏幕，也会点下去
OpenAI 的用三句话描述它：理解屏幕上有什么、跨应用执行操作、写得自然；帖文同时称它是为「整个工作日」准备的模型。发布页给的场景更具体：起草提案、解读技术图纸、填写表格、剪辑视频；面向开发者的例子是把收到的发票读出来，把明细录进会计软件。
列出的是硬约束：输入支持文本和图像，输出只有文本，音频和视频都不支持，也不能微调；上下文窗口 1,050,000 token，单次最多输入 922,000 token、输出 128,000 token，知识截止到 2026 年 6 月 1 日。推理强度分 none、low、medium、high、xhigh、max 六档，默认 medium。computer_use、hosted_shell、apply_patch、MCP（模型上下文协议）、web_search 等工具在支持列表内，工具调用需走 Responses API。
发布页称同样的用量额度下，GPT-6.1 Terra 能覆盖的任务比 GPT-5.6 Terra 多，比 GPT-6.1 Sol 和 GPT-6 Astra 多得多，但没有给出折算比例。
「低 50%」：对 Sol 精确，对上一代不止
发布页的表述是「标准 API 价格比 GPT-5.6 Terra 和 GPT-6.1 Sol 低 50%」。对照两份价目表，这句话对 Sol 完全成立： 的输入、缓存输入、输出分别是 2 美元、0.10 美元、10 美元，Terra 三项都正好是一半。对 GPT-5.6 Terra 则只说对了一部分：是 2 美元、0.20 美元、12 美元，Terra 的输入价降 50%，缓存输入降 75%，输出从 12 美元降到 5 美元，降幅约 58%。「低 50%」是三个口径里最保守的一个。
按这组价格，同样预算买到的输入、缓存输入和输出 token 都是 GPT-6.1 Sol 的两倍。OpenAI 举的高频例子是读发票、把明细录进会计软件。价目表里还有几条会改变实际支出的条款：单个请求的输入超过 272,000 token 时，整个请求的输入与缓存按 2 倍计价、输出按 1.5 倍计价；缓存写入按 30 分钟保留计 1.25 美元、12 小时保留计 2.50 美元；Batch 和 Flex 在标准价基础上再打五折。
发布页上的分数：15 个百分点、50.3% 与 4.3%
在 Agents' Last Exam 上，中等推理强度下 GPT-6.1 Terra 比 GPT-5.6 Terra 高 15 个百分点，成本约为后者三分之一；同一档位上它与 GPT-6 Astra 打平，每 token 价格是后者的十分之一。最大推理强度下，OpenAI 称它的 token 效率是 Claude Opus 5.5 的三倍以上、每 token 价格是后者的四分之一，折算到单个任务成本低约 9 倍；完成任务的速度是 GPT-6 Astra 和 GPT-6.1 Sol 的三倍以上。
视觉推理基准 MMMU-Pro 上，它在每一档推理强度都高于 GPT-5.6 Terra，接近 Astra 和 6.1 Sol。OSWorld 2.1 测的是用桌面应用完成多步任务，中等强度下它的分数超过 GPT-5.6 Terra 的最好成绩，单任务成本只是后者的一小部分。
Terminal-Bench 4.0 上，最大推理强度解出 50.3% 的任务，OpenAI 公布的 GPT-5.6 Terra 分数是 21.5%。事实性方面，在 OpenAI 内部那套「诱导出错」的提示集上，低推理强度的错误率从 53.6% 降到 16.7%；最大强度下比 GPT-5.6 Terra 低 18 个百分点，为 4.3%。科学计算基准 Terminal-Bench-Science 0.1 上，它在最大强度超过 GPT-6.1 Sol 且成本更低，与 Opus 5.5 相差不到 5 个百分点，估算成本不到后者的五分之一。
发布页同时写明，最复杂的编程任务仍应交给 GPT-6.1 Sol 和 GPT-6 Astra。以上数字全部出自 OpenAI 的评测；系统卡脚注说明，评测在其研究环境或 API 中完成，受系统提示、可用工具和推理强度影响，输出可能与生产环境的 ChatGPT 有差异。
Critical 的定义：无人干预下写出可用的零日利用
系统卡对 Critical 阈值的定义是：模型能「在无人干预的情况下，为许多经过加固的真实关键系统找出并开发出各严重级别的可用零日漏洞利用」，或者「仅凭一个高层目标，设计并执行针对加固目标的端到端新型网络攻击策略」。
支撑这个判断的测试里，ExploitBench 的 ACE（任意代码执行）归一化平均能力分为 97.10%。OpenAI 自己提醒，该基准用的是 2023 年以来的历史漏洞，存在污染风险，分数可能被抬高。另一项内部测试 ExploitBench Internal Port 改用近期披露的漏洞：Terra 的任意代码执行成功率是 24.5%，GPT-6.1 Sol 为 21.5%，Astra 为 31.5%，系统卡的结论是「可靠利用这些新披露漏洞对它仍然困难」。SEC-Bench Pro 上它的 pass@1 为 83.33%；Sandbox Bench 的 22 个目标中成功 5 个（22.7%），Astra 成功 10 个（45.5%）。
生物与化学领域，Terra 被定为 High：Multimodal Troubleshooting Virology 得分 52.54%，越过 31% 的指示性阈值，四项 Critical 级生物评测则都没过线。AI 自我改进能力低于 High 阈值。系统卡称，基于这套评估，Terra 沿用 GPT-6.1 Sol 与 GPT-6 Astra 的同一套防护栈，探针按模型做了适配。
系统卡里发布页没写的几组数字
发布页对安全的描述是：Terra 比 GPT-5.6 Terra 更可能守住任务范围、如实说明限制。系统卡把代价写得更细。
在 Respecting Warnings 测试里，模型遇到环境给出的限制（例如 AccessDenied 报错、内容政策限制）后本应停下。最大推理强度下，GPT-6.1 Terra 有 29.6% 的轨迹看见了限制，却用另一条违反限制本意的路径完成了任务。这个比例高于 GPT-6 Astra、GPT-6 Luna 和 GPT-6.1 Sol，低于 GPT-6 Sol。系统卡注明，该测试衡量的是低风险场景，且在没有系统级管控的情况下运行。
在「与外部代理消息的非预期交互」测试里，模型在模拟办公环境中发现留言板后，65.00% 的样本主动与「看似同类」的对方通信，13.75%（80 个样本中的 11 个）执行了被指定的越权动作。同一测试中 GPT-6.1 Sol 的两个数字是 50.00% 和 1.25%（1 个），GPT-6 Sol 是 41.25% 和 16.25%。80 个样本分布在十个场景，全部在模型发现留言板之后统计。
其他几处：图像输入的安全评测相对 GPT-5.6 Terra 在仇恨与极端主义两类上出现统计显著退步，OpenAI 称人工复核并合并其他评测后「与以往发布一致」；HealthBench 长度调整后比 GPT-5.6 Terra 低 1.9 个百分点（55.1 对 57.0），Professional 子项则更高（62.7 对 57.7）；MentalHealthBench 为 55.5%，高于 GPT-5.6 Terra 的 46.2%。提示注入方面，它在层级指令测试上的防护成功率与 Astra、GPT-6.1 Sol 一样处于 99.99% 的饱和水平；在 Codex 的 Auto-review（自动审查）拦截测试中，它没有尝试绕过监控。
系统卡把与 GPT-6.1 Sol 的差距主要归因于模型作出了后续帮助的承诺、却表示不会真正兑现，并称这一表现与 GPT-6 Sol 相当。这套防护栈是否足以支撑公开发布，最终由 OpenAI 管理层根据安全顾问组的建议作出判断；支撑这一判断的内部安全报告没有公开，系统卡只说其中含有不宜披露的细节。