OpenAI 发布了能读取屏幕、作出判断并操作应用的模型 GPT-6.1 Terra。ChatGPT Work 和 Codex 的部分套餐用户及 API 开发者可用它解读文档、填写表单并自动化处理屏幕任务。

1. 从理解屏幕延伸到操作

GPT-6.1 Terra 将视觉推理、计算机使用和自然流畅的写作结合在同一模型中。OpenAI 列举的用途包括将商品照片匹配到目录条目、解读技术图纸、在应用界面中执行任务，以及起草和修改文章。公司还将撰写提案和视频剪辑列为工作案例。

专业任务评测 Agent's Last Exam 包括将建筑图纸转换为三维模型，或逐场景查看动画并为修复团队制作时间记录等任务。据公司公布，新模型在中等推理设置下的得分比 GPT-5.6 Terra 高 15 个百分点，任务成本约为其 1/3。公司称，它以 1/10 的每 token 价格提供了与 GPT-6 Astra 相近的性能。

公司表示，在最高推理设置下，新模型完成相同任务的 token 效率是 Claude Opus 5.5 的 3 倍以上，每 token 价格为其 1/4。据公司公布，两项因素叠加后，每项任务的成本约为其 1/9。

公司称，在这项专业任务评测中，新模型完成任务的速度是 GPT-6 Astra 和 GPT-6.1 Sol 的 3 倍以上。对希望批量处理屏幕任务的开发者而言，除准确率外，每项任务的支出和完成时间也是选择标准。

2. 视觉与桌面评测中的变化

OpenAI 表示，在视觉推理评测 MMMU-Pro 中，新模型在所有推理设置下的成绩均高于 GPT-5.6 Terra。

公司称，其得分也接近 GPT-6 Astra 和 GPT-6.1 Sol，而成本低得多。这意味着公司宣称同时改善了屏幕解读能力及其成本。

OSWorld 2.1 评估在桌面应用中执行多步骤任务的能力。公司称，新模型在中等推理设置下，以低得多的单项任务成本超越了 GPT-5.6 Terra 的最高得分。这项评测不仅考查读取图像内容，还考查跨多个屏幕执行任务的能力。

3. 公司称错误率与编程表现也有所改善

据公司公布，在使用诱发错误的提示构建的内部评测中，低推理设置下的错误率从 GPT-5.6 Terra 的 53.6% 降至 GPT-6.1 Terra 的 16.7%。

公司表示，在最高推理设置下，错误率下降了 18 个百分点，降至 4.3%，接近 GPT-6 Astra 和 GPT-6.1 Sol 的结果。

公司表示，在评估命令行编程任务的 Terminal-Bench 4.0 中，新模型在最高推理设置下解决了 50.3% 的任务。公司用作对照的 GPT-5.6 Terra 公开得分为 21.5%，新模型的解决率是其两倍以上。

OpenAI 表示，在科研编程评测 Terminal-Bench-Science 0.1 中，最高推理设置下的新模型以更低成本超越了 GPT-6.1 Sol。

据公司公布，新模型与 Claude Opus 5.5 的分差在 5 分以内，估算成本不到其 1/5。这项评测涵盖利用代码开展研究的任务，例如在延时摄影视频中追踪细胞分裂。

4. 通过 API 接入屏幕任务

开发者可在 API 中使用模型名称 gpt-6.1-terra 调用。工具调用需要使用 Responses API。模型接受文本和图像输入，输出文本，并支持网页搜索、文件搜索、代码执行和计算机使用等多种工具。

在 ChatGPT Work 和 Codex 中，模型已向 Plus、Pro、Enterprise 和 Edu 用户开放。API 使用上限因使用等级而异，文档称上限会随用量和支出增长而自动提高。

模型不支持音频或视频输入，也不支持通过额外数据调整现有模型的微调训练。公司表示，对于最复杂的编程任务，GPT-6.1 Sol 或 GPT-6 Astra 是更好的选择。

5. 标准单价降低，额外费用随用量产生

OpenAI 表示，标准 API 价格比 GPT-5.6 Terra 和 GPT-6.1 Sol 低 50%。开发者文档中的标准文本费率如下。缓存分为读取和写入两项，分别计费：读取已保存输入的缓存输入（读取）为每百万 token 0.05 美元；把输入存入缓存的缓存写入，30 分钟保留期为每百万 token 1.25 美元，12 小时保留期为 2.50 美元，均为长输入加价前的费率。

表：标准 API 文本费率

条件：OpenAI 开发者文档中的标准费率，未计入长输入加价，缓存写入按 30 分钟和 12 小时保留期分别列出

单位：美元/百万 token

标准单价降低，额外费用随用量产生
项目费率
输入1.00
缓存输入（读取）0.05
缓存写入（30 分钟保留）1.25
缓存写入（12 小时保留）2.50
输出5.00

较低的单价和更快的处理速度，为降低读取发票并录入会计软件等批量任务的自动化成本提供了空间。但搜索和计算机使用的工具调用费另计，输入超过 27.2 万 token 时，整个请求的输入及缓存费率按 2 倍、输出费率按 1.5 倍计算。缓存费率的 2 倍同样适用于缓存写入，因此运营预算也需计入这些费用。

GPT-6.1 Terra 将读取屏幕的推理能力与实际应用操作连接起来，旨在以较低的标准价格和快速处理能力服务批量任务。