TL;DR
- GPT-6.1 Terra（
gpt-6.1-terra）在 HiAPI 按 token 计费：输入 $0.25、输出 $1.25（每百万 token），是 OpenAI 官方价 $1 / $5 的四分之一。 - 一次订单信息提取（约 250 输入、200 输出 token）约 $0.0003，$1 能跑约 3,200 次。
- 已在 HiAPI 上线，打开模型页就能在线试，注册即领最高 2,000 积分（$1）。
价格表
| 计费项 | 单次总输入 ≤ 272K | 单次总输入 > 272K | OpenAI 官方（≤ 272K） |
|---|---|---|---|
| 输入 | $0.25 | $0.50 | $1.00 |
| 缓存读 | $0.0125 | $0.025 | $0.05 |
| 缓存写 | $0.3125 | $0.625 | — |
| 输出 | $1.25 | $1.875 | $5.00 |
HiAPI 每百万 token 价格，2026 年 10 月 29 日核对。模型页按积分显示，2,000 积分 = $1。
推理 token 计入输出，缓存命中的 token 计入输入，按 usage 里报告的数字结算，不会重复计费。生成失败（流里收到 response.failed）不扣费。
272K 是一条整笔切换的线
单次请求的总输入超过 272,000 token，整次请求的输入、输出、缓存都改按长上下文价，不是只有超出的部分加价。
| 单次请求 | 输入 | 输出 | 这一次的花费 |
|---|---|---|---|
| 272,000 输入 + 2,000 输出 | $0.25 / M | $1.25 / M | $0.0705 |
| 272,001 输入 + 2,000 输出 | $0.50 / M | $1.875 / M | $0.14 |
多 1 个 token，这次请求的花费几乎翻倍。整本文档要一次喂进去，就先删掉目录、页眉页脚和重复的附录，把输入压到 272K 以内。
推理档位怎么影响花费
Terra 有 6 个推理档位：none、low、medium（默认）、high、xhigh、max。我们用同一条需求拆解提示词（把「批量改价」功能拆成任务、验收标准和风险），每个档位各跑一次：
| 档位 | 输出 token | 其中推理 | 耗时 | 花费 |
|---|---|---|---|---|
| none | 4,585 | 0 | 169 秒 | $0.0058 |
| low | 4,236 | 55 | 83 秒 | $0.0053 |
| medium | 1,784 | 0 | 30 秒 | $0.0023 |
| high | 6,523 | 1,877 | 139 秒 | $0.0082 |
| xhigh | 12,610 | 8,006 | 266 秒 | $0.0158 |
| max | 11,292 | 8,843 | 186 秒 | $0.0141 |
gpt-6.1-terra，中文提示词 135 个输入 token，每档各一次，2026 年 10 月 29 日。
看得见的规律有两条：
- 从 none 到 high，花费主要取决于回答写了多长，推理 token 不多。
- 到 xhigh 和 max，推理 token 涨到 8,000 以上，单次花费是 medium 的 6–7 倍，耗时也到了 3–5 分钟。
所以日常任务用默认的 medium；格式转换、分类、提取这类批量活用 none 或 low；xhigh 和 max 留给难题。想控制花费，在提示词里写清回答长度（比如「每条不超过 25 个字」），比调档位更直接。
缓存能省多少
在请求体里传 prompt_cache_key，同时在请求头里传值相同的 session_id，并保持提示词前缀不变，重复的那段就按缓存读 $0.0125 计。
我们用一份约 3,290 token 的客服手册做系统提示，连续问了 4 个不同的问题。前 3 次没有命中，每次约 $0.001；第 4 次命中了 3,072 token，这次的花费降到 $0.00013。客服机器人、固定模板这类长前缀、高频调用的场景，缓存是最大的一笔节省。
和同平台其他模型比
| 模型 | 输入 / M | 输出 / M | 一次订单提取（250 入 / 200 出） |
|---|---|---|---|
| GPT-6.1 Terra | $0.25 | $1.25 | $0.0003 |
| GPT-6.1 Sol | $0.50 | $2.50 | $0.0006 |
| GPT-5.6 Terra | $0.50 | $3.00 | $0.0007 |
| GPT-5.6 Luna | $0.05 | $0.30 | $0.00007 |
| DeepSeek V4.1 Flash | $0.44 | $1.32 | $0.0004 |
| Claude Opus 5.5 | $2.02 | $10.08 | $0.0025 |
| Claude Sonnet 4.6 | $3.00 | $15.00 | $0.0038 |
均为 HiAPI 价格，每百万 token。
上一代 GPT-5.6 Terra 是 $0.50 / $3.00，6.1 Terra 输入便宜一半，输出便宜约 58%。比同代的 Sol 也便宜一半。两者在同样任务上的对照见 GPT-6.1 Terra vs GPT-6.1 Sol。
按月预算
| 任务（每次 token） | 1,000 次 | 10,000 次 | 100,000 次 |
|---|---|---|---|
| 信息提取（250 入 / 200 出） | $0.31 | $3.13 | $31.25 |
| 代码审查（150 入 / 2,500 出） | $3.16 | $31.63 | $316.25 |
| 长文档总结（100K 入 / 1,500 出） | $26.88 | $268.75 | $2,687.50 |
| 超长文档（300K 入 / 2,000 出，长上下文价） | $153.75 | $1,537.50 | $15,375 |
月预算 = 次数 × 每次 token × 单价。输出 token 的单价是输入的 5 倍，回答越长越贵。长文档的大头则在输入，能用缓存的前缀都用上。
常见问题
HiAPI 上的 GPT-6.1 Terra 比官方便宜多少？
便宜 75%。官方输入 $1、输出 $5，HiAPI 是 $0.25 和 $1.25；超过 272K 的长上下文价同样是官方的四分之一。
推理 token 要另外付钱吗？
不用另付。推理 token 已经包含在 output_tokens 里，按输出价算一次。
有没有 Batch 这类打折档？
HiAPI 上所有请求都按上面的标准价计费，标准价已经低于官方 Batch 档的 $0.50 / $2.50，离线批处理直接调普通接口即可。
请求失败会扣钱吗？
不会。流里返回 response.failed 时 usage 为空，不计费，重试即可。
接入代码见 GPT-6.1 Terra API 接入指南，现成的提示词见 GPT-6.1 Terra 提示词大全。先拿一条你自己的任务试一次：打开 GPT-6.1 Terra 模型页，跑完会显示 token 用量和估算费用。
