2026 年 10 月 26 日，OpenAI 发布 GPT-6.1 Terra。这次最值得关注的不是模型本身，而是定价方式：新一代中端模型的标准 API 价，上来就直接定为前代的一半，输入 $1、输出 $5（每百万 token），前代 GPT-5.6 Terra 是 $2/$12。
注意这个措辞：是「新一代发布即半价」，不是「老型号发布一段时间后降价」。两者听起来差不多，含义完全不同。后者是清库存式的促销，前者意味着中端档的定价锚点被永久下移了，以后这个档位的模型都得以 $1/$5 为参照。
这篇讲三件事：半价到底降在哪、一个容易被忽略的省钱开关、以及它上线各平台后实际要花多少钱。
半价是怎么个半价法
先把两代价格摆在一起（每百万 token，截至 2026 年 10 月）：
| 项目 | GPT-5.6 Terra（前代） | GPT-6.1 Terra | 降幅 |
|---|---|---|---|
| 输入 | $2.00 | $1.00 | 50% |
| 输出 | $12.00 | $5.00 | 约 58% |
| 缓存读 | $0.20 | $0.05 | 约 75% |
| 缓存写 | — | $1.25 | — |
官方口径是「标准 API 价格降低 50%」，但实际降幅比这个数字更猛：输出降了约 58%，缓存读直接砍到四分之一。如果你做高频调用、又会复用系统提示词或重复上下文，缓存读这一项的节省比表头数字大得多。
异步任务还有一档更便宜的：Batch/Flex 模式在标准价上再 5 折，输入 $0.50、输出 $2.50。代价是响应不实时，适合离线批处理、夜间跑任务这类不着急的场景。另一个方向是 Fast 模式，约为标准价的 2 倍，买的是更低延迟，适合急活。
中端定位：跑量模型的活，它来干
Terra 在 GPT-6.1 家族四级天梯（Luna < Terra < Sol < Astra）里站中端位，主打两件事：视觉推理和电脑操作（computer use），外加技术写作和自动化评测。官方给它的定位很明确：接替 GPT-5.6 Terra，成为跑量主力。操作电脑这类活，以后不用买旗舰。
官方卖点的原话是：Agents' Last Exam 上追平旗舰 GPT-6 Astra，价格只有十分之一，平均任务完成速度比 Astra 和 GPT-6.1 Sol 快 3 倍以上。这组数字是官方自报口径，未经第三方复现，看的时候留个心眼。
第三方的数据倒是能给个锚：Artificial Analysis 实测 Intelligence Index 48，同族 Sol 是 52、Luna 是 38；幻觉率从上代的 88% 降到 38%，低推理档错误率从 53.6% 降到 16.7%。翻译成人话：中端价位拿到了接近主力模型的智能水平，短板比上代明显收窄。
真正省钱的关键：reasoning.effort=none
这次发布里最容易被标题党漏掉的一点：GPT-6.1 Terra 是整个系列里唯一开放 reasoning.effort: "none" 档位的模型，连 Sol 都不支持。
什么意思？这个系列的模型默认带推理链，档位从低分到 high 共六档，推理越深越聪明、也越贵越慢。很多批量任务（格式转换、初筛分类、模板化生成）根本不需要深度推理，以前你为用不到的思考过程付了钱。Terra 允许把推理直接关掉，关到 none 之后还能自由调 temperature/top_p——这对做高频 agent 调用和批处理的人是实打实的成本开关：同样一个任务，关掉深度推理再叠加 Batch 档，账单能再砍一大截。
已经在用 Sol 跑批量的同学可以参考这两篇的接法和调优思路，换成 Terra 后把 reasoning 档位调低再跑一遍，对比一下账单：GPT-6.1 Sol API 接入指南、GPT-6.1 Sol 提示词技巧。
各平台上架情况：HiAPI 已同步上线
发布这两天，多家中转和聚合平台已经陆续跟进上架。如果你走第三方平台调用，各家的加价比例差别不小，值得逐家核对，别只看「已上架」三个字。
HiAPI 这边已经同步上线 GPT-6.1 Terra 模型页，支持 Responses 和 Chat Completions 两种协议，1.05M 上下文。平台价按官方价的 1/4 定：
| 模型 | 输入（$/M token） | 输出（$/M token） |
|---|---|---|
| GPT-6.1 Terra | $0.25 | $1.25 |
| GPT-6.1 Sol | $0.50 | $2.50 |
| GPT-6 Astra | $2.50 | $12.50 |
| Claude Opus 5.5 | $2.02 | $10.08 |
（同平台基础档对比，截至 2026 年 10 月，基础档指 ≤272K 上下文。）
缓存读 $0.0125，缓存写 $0.3125。如果你要喂超过 272K token 的长文档，走长文档档：输入 $0.50、输出 $1.875——比基础档贵一些，但 1.05M 上下文能整本塞进一次调用，不用自己切片拼装。
横向看，Terra 在 HiAPI 上比 Sol 便宜一半，比 Astra 和 Opus 5.5 便宜一个量级。跑量任务的账很好算。
对开发者意味着什么
三类任务的成本结构要重算：
- 电脑操作类 agent：Terra 把 computer use 能力下放到中端价位，以前要用旗舰干的活，现在 $1/$5 就能跑（官方口径还说它比旗舰快 3 倍以上）。在编码工具里切换模型的成本对比，可以看这篇实测：在 Claude Code 和 Codex 里通过 HiAPI 切换模型。
- 视觉类 agent：视觉推理是它的主打项之一，截图理解、界面解析这类任务不用再借旗舰模型。
- 批量文本任务：reasoning.effort=none + Batch/Flex + 缓存复用三件套叠满，单 token 成本能压到以前的几分之一。
选型上想横向对比的话，这篇把 Terra 和 Sol、Claude Opus 5.5 的智能水平和价格放在一起测了：Claude Opus 5.5 vs GPT-6.1 Sol。关注世界模型这类新方向的，也可以顺路看 Genie 4 世界模型解读。
FAQ
GPT-6.1 Terra 是 GPT-5.6 Terra 降价改名的吗？
不是。它是 2026 年 10 月 26 日发布的全新一代模型，标准价一上来就定为前代的一半。老型号没有降价，是被新一代在定价上直接替代了。
$1/$5 是官方价还是平台价？
是 OpenAI 官方标准 API 价（每百万 token，输入 $1、输出 $5）。HiAPI 的平台价是 $0.25/$1.25，即官方价的 1/4，另加缓存读 $0.0125。截至 2026 年 10 月，价格以各平台实时页面为准。
Batch/Flex 档适合什么场景？
输入 $0.50、输出 $2.50，标准价再 5 折，代价是不保证实时响应。适合离线批处理、数据清洗、夜间定时任务这类能等结果的场景。急活别用它。
reasoning.effort=none 会明显变笨吗？
看任务。格式转换、分类、模板化生成这类浅任务，关掉深度推理质量基本不掉；需要多步推理的活，建议从低往高档位试，找到质量和成本的平衡点。Terra 有六档可调，这是它比 Sol 灵活的地方。
缓存读 $0.05 怎么省？
把重复出现的系统提示词、上下文前缀固定下来，让平台命中缓存，命中部分按 $0.05 计，仅为标准输入价的 5%。高频调用的账单大头往往在这里。
HiAPI 的长文档档怎么算？
基础档（≤272K 上下文）输入 $0.25、输出 $1.25；超过 272K 走长文档档，输入 $0.50、输出 $1.875。上下文上限 1.05M token，整本长文档可以一次喂入。
关键结论
- 「发布即半价」是定价锚点的下移，不是促销：GPT-6.1 Terra 标准价 $1/$5，输出实际降幅约 58%，缓存读降约 75%，中端档以后都得按这个价卷。
- 官方宣称追平旗舰、价格十分之一、速度快 3 倍，均为官方自报口径；第三方实测（Intelligence Index 48、幻觉率 88%→38%）支持「中端价位、接近主力水平」的判断。
reasoning.effort=none是全系列独有（Sol 不支持），批量任务关掉深度推理再叠 Batch/Flex 档，是这本账单上最大的省钱杠杆。- HiAPI 已上线，平台价 $0.25/$1.25（官方 1/4），缓存读 $0.0125，1.05M 上下文，长文档档 $0.50/$1.875；同平台比 Sol 便宜一半，比 Astra、Opus 5.5 便宜一个量级。价格截至 2026 年 10 月，以模型页实时显示为准。
