OpenAI于10月27日凌晨发布新模型GPT-6.1 Terra，主打以更低成本完成复杂的电脑操作任务，尤其面向需要视觉推理和桌面软件自动化的企业场景。该模型在事实准确性、编程能力和执行速度上较前代均有提升，API标准定价为每100万输入Token收费1美元、每100万缓存输入Token收费0.05美元、每100万输出Token收费5美元，较GPT-5.6 Terra和GPT-6.1 Sol低50％。
在成本控制方面，OpenAI给出的对比数据显示，采用中等推理强度时，Terra在Agents’ Last Exam基准测试中的得分比GPT-5.6 Terra高15个百分点，完成任务成本仅为后者的约三分之一；与GPT-6 Astra相比，测试成绩不相上下，但每个Token价格约为后者的十分之一。在最高推理强度下，Terra每项任务的成本约为Claude Opus 5.5的九分之一。任务执行速度方面，OpenAI称Terra是GPT-6 Astra和GPT-6.1 Sol的3倍以上。
桌面软件自动化是Terra的重点改进方向。在测试模型多步骤操作桌面应用程序能力的OSWorld 2.1基准中，中等推理强度下Terra不仅超过GPT-5.6 Terra此前的最佳成绩，单任务成本也明显更低。视觉推理基准MMMU-Pro中，Terra在所有推理强度下的成绩均超过GPT-5.6 Terra，并接近GPT-6 Astra和GPT-6.1 Sol的水平。
事实准确性方面，OpenAI通过内部基准测试检验模型回答的薄弱环节。结果显示，低推理强度下Terra的错误率为16.7％，较GPT-5.6 Terra的53.6％下降36.9个百分点；提高至最高推理强度后，错误率进一步降至4.3％，接近GPT-6 Astra和GPT-6.1 Sol。编程能力上，在最高推理强度下，Terra完成Terminal-Bench 4.0测试任务的成功率为50.3％，而GPT-5.6 Terra仅为21.5％。OpenAI仍建议难度最高的编程任务使用GPT-6.1 Sol或GPT-6 Astra。
GPT-6.1 Terra于10月27日向Plus、Pro、Enterprise和Edu用户开放，可在ChatGPT Work和Codex中使用，开发者可通过API调用，模型标识为gpt-6.1-terra。安全方面，Terra沿用GPT-6 Astra的防护措施，抵御提示词注入攻击的能力有所增强，按照OpenAI准备框架评估，其网络安全能力已达到“关键级”门槛。
更低的价格有望降低开发者和企业采用复杂电脑自动化技术的门槛，发票处理、技术图纸解读等企业流程自动化场景将成为主要受益方向。
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