OpenAI于10月26日发布中端模型GPT-6.1 Terra，主打高频Agent场景的降本：标准API定价为输入每百万token1美元、输出每百万token5美元，较前代GPT-5.6 Terra下调50%，缓存输入价格降至原先的25%。模型支持约105万token上下文，面向Plus、Pro、企业与教育版用户，已在ChatGPT Work、Codex与API同步开放。OpenAI把它定位为四档模型里的中端主力，覆盖发票处理、技术图纸解读、屏幕理解与跨应用操作等高频自动化场景，这些正是Agent应用用量最大的部分。

性能与成本的组合是这次发布的核心，其中单任务成本出现了两个版本，要分开看。OpenAI公布的数字是：中等推理档跑完一个Agents' Last Exam任务花0.29美元，同为中等推理的旗舰GPT-6 Astra要4.82美元，满推理档为1.01美元；第三方评测机构Artificial Analysis的独立测算则是0.40美元、前代为1.40美元。两组数字出自不同的基准设置与计费假设，量级一致、数值不能直接互换。Artificial Analysis同时测到幻觉率大幅下降，回答不知道的比例从前代的88%降到38%，准确率还有小幅提升。开发者社区的实测也在跟进，Arena代码榜WebDev方向上，Terra以Max配置拿到1671分排在第14位，比前代高出151分；命令行基准Terminal-Bench 4.0上，Terra在最大算力档解决了50.3%的任务，前代只有21.5%。

降价直接改变Agent应用的经济账。发票处理、技术图纸解读、屏幕理解、跨应用操作这类高频自动化场景，过去卡在单任务成本上，如今按0.3至0.4美元的量级铺开，原本跑不通的客单价区间可以开工了；缓存输入降到25%之后，长上下文Agent工作流的实际节省比标价更明显。这已是半年内的第二轮大幅调价，7月那次调整里GPT-5.6的价格最高下调过80%。The Register的评价相对克制——不算重磅，但在部分任务上以Astra的10%价格打平，这句判断基本概括了中端模型档位的竞争逻辑。

对做Agent出海产品的团队，这次降价给出的是成本结构的参照系：模型层按月大幅降价已成常态，产品定价不能再锚定当前的推理成本，毛利空间要按一年后的价格曲线预留。模型档位上，OpenAI的Luna、Terra、Sol、Astra四档梯队里，中端档位每半年刷新一次，定价随之下移；另一层值得留意，Terra继承了GPT-6 Astra的Critical网络安全评级，高频自动化部署的安全投入需要与能力升级同步。降价的故事还没讲完，从GPT-5.6到Terra，两代中端模型把Agent的单任务成本压去了一大半，算力成本的下探速度，仍是Agent应用出海时最确定的一个变量。（扬帆出海综合报道）