OpenAI 於 2026 年 10 月 26 日推出 GPT-6.1 Terra（模型代號 gpt-6.1-terra），主打「半價、高量自動化」，把中階模型的價格直接砍到同門 Sol 的一半；對多數團隊來說，這次的重點不是能力上限又推高多少，而是同樣預算能跑多少倍的任務。
它到底是什麼
它是 GPT-6.1 家族的中階成員，排在 Sol 之下、Luna 之上，取代 GPT-5.6 Terra 原本的位置。先把規格講清楚。Terra 的上下文視窗是 1,050,000 tokens，其中單次輸入上限 922,000 tokens，最長輸出 128,000 tokens。輸入支援文字與圖像，輸出只有文字；音訊與影片明確不支援，Realtime 端點也不在其中。推理強度 reasoning.effort 提供 none、low、medium、high、xhigh、max 六段，預設 medium，這是它與 Sol 最實際的差別之一——Sol 沒有 none，Terra 有，意味著單純的分類、抽取、格式轉換可以完全不花推理 token。工具呼叫需走 Responses API，支援 web_search、file_search、code_interpreter、hosted_shell、computer_use、mcp 等；結構化輸出與 prompt caching 都在。它不支援 fine-tuning，需要領域微調的團隊仍得另找模型。
價格：這次真正的賣點
標準價是每百萬 tokens 輸入 1 美元、輸出 5 美元、快取輸入 0.05 美元，後者等於輸入價的 5%。橫向排開：GPT-6.1 Sol 是 2 與 10，GPT-6 Astra 是 10 與 50，Kimi K3.1 Pro 是 2 與 10。也就是說，Terra 的輸入與輸出都正好是 Sol 與 Kimi K3.1 Pro 的一半、Astra 的十分之一。到今天為止，Terra 比 Kimi K3.1 Pro 更便宜，這點值得記住：一個閉源旗艦家族的中階成員，價格低於頭部開放權重模型，並不常見。
計價層級還有幾個開關。Batch 與 Flex 都是標準價五折，也就是 0.5 與 2.5 美元；Fast mode 是兩倍，2 與 10 美元。要留意長上下文的加成：單次 prompt 超過 272,000 輸入 tokens 時，整個請求的輸入與快取按兩倍計、輸出按 1.5 倍計。換句話說，把九十萬 tokens 的倉庫一次塞進去技術上可行，帳單卻不是線性成長；真要處理超長文件，切塊配合快取通常比硬塞便宜。
誰可以用
ChatGPT 這邊，OpenAI 的說法是開放給 Plus、Pro、Enterprise、Edu 用戶，但只在 ChatGPT Work 與 Codex 之內，標準 Chat 介面不在其中。API 則是全面開放，沒有等待名單，也沒有預覽標籤，Chat Completions、Responses、Batch 三個端點都能用，OpenRouter 上也已上架標準、Flex、Fast 三種供應端點。速率上限分 Build、Launch、Grow 三級，最低一級為每分鐘 5,000 次請求、100 萬 tokens。
香港讀者要留意一件事：OpenAI 官方的 ChatGPT 支援國家名單裡沒有香港。該名單包含台灣、新加坡、日本、韓國、菲律賓、馬來西亞、泰國，卻同時略去香港、澳門與中國大陸。因此透過 ChatGPT 在香港使用 Terra 並非官方支援的路徑。至於 API 層面，本次查證未見 OpenAI 就香港地區另外發表聲明。
效能證據到什麼程度
這一段需要克制。OpenAI 公布的幾乎都是相對值：Agents’ Last Exam 在 medium 推理下比 GPT-5.6 Terra 高 15 個百分點，成本約為前代的三分之一；同一類 computer-use 任務，每個任務的成本比 Claude Opus 5.5 低約 9 倍；Terminal-Bench 4.0 在 max 推理下解題率 50.3%，前代公布值 21.5%。但 MMMU-Pro、Agents’ Last Exam、OSWorld 2.1、Terminal-Bench-Science 0.1 的絕對分數，OpenAI 一個都沒有給，只留下「幾乎追平 Astra 與 Sol」、「與 Opus 5.5 相差不到 5 分」這類描述。任何在網路上流傳的具體數字，目前都沒有出處。
獨立來源只有兩個。Artificial Analysis 的 Intelligence Index 給 48 分（max 推理變體），在 221 個模型中排第 25，每項任務成本 0.40 美元，輸出速度 90.9 tokens/s，這是目前唯一可引用的第三方量化結果。LMArena 的文本榜單日期是 10 月 22 日，早於 10 月 26 日的發布，Terra 並不在榜上，所以任何「LMArena 排名第幾」的說法都站不住。另外，有 OpenAI 員工在 Hacker News 討論串中表示，Terra 的技術寫作表現較好、其他多數任務較差；據該員工說法如此，這不是官方評測結論。
安全
系統卡是 GPT-6 Astra 系統卡的增補文件。依 Preparedness Framework，Terra 在網路安全領域被列為 Critical，生物與化學能力列為 High；防護機制與 Sol、Astra 同一套，探測集有針對本模型更新。系統卡也顯示它在 prompt injection 測試中維持一定韌性，最壞情況下的防禦成功率隨攻擊預算上升，仍與前段模型並列。心理健康基準 MentalHealthBench 為 55.5，低於 Sol 的 57.9 與 Astra 的 58.7。
常見問題
比 Sol 差在哪？價格是一半，能力是「接近」。Terra 多了 none 這段推理強度，適合大量、低難度、要求穩定格式的工作；遇到複雜推理與長鏈 coding，Sol 仍是預設。OpenAI 自己的說法是 Terra 在 computer use 上與 Astra 同級，但那只適用於該類任務。
真的便宜嗎？舉個例：每天處理 2,000 萬輸入 tokens、產出 400 萬輸出 tokens，走標準價是 20 美元加 20 美元，共 40 美元；同樣流量換成 Sol 是 80 美元，換成 Astra 是 400 美元。若其中八成輸入命中快取，輸入費用再降到約 4.8 美元，總額約 24.8 美元。
適合什麼工作？大量分類與抽取、批次文件處理、格式轉換、在 Codex 裡跑重複性修改，以及需要壓低單任務成本的 computer-use 流程。不適合需要微調，或需要音訊、影片輸入的場景。
香港用到嗎？透過 ChatGPT 不是官方支援路徑，因為香港不在支援國家名單上；API 方面 OpenAI 未就香港另外發表聲明，第三方路由如 OpenRouter 則已上架該模型。價格一律以美元計。
結論：GPT-6.1 Terra 不是能力突破，而是一次價格結構的調整——用一半的價錢買到接近旗艦的表現，把「能不能大量跑」變成「值不值得大量跑」，也讓中階與旗艦之間的分工第一次有了清楚的價格座標。
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