GPT-6.1 Terra 正式登陆 API：模型卡、官方定价与 GPT-6 家族价格表全解读

GPT-6.1 Terra 是 OpenAI 官方描述为"a fast, efficient model for visual reasoning, precise computer use, and clear, natural writing"的快速高效档位，模型 ID gpt-6.1-terra，2026-10-26 经官方 API changelog 宣布上线。此前本站对它的模型 ID、上下文与绝对定价只能标注"未核实"（官方文档域连续 403）；2026-11-01 developers.openai.com 恢复可达，本文以官方模型卡与定价页原文把这些参数逐项补齐，并顺手把 GPT-6 家族四档的官方价格表第一次配齐。

1. 上线时间线：一个模型、同日三源

GPT-6.1 Terra 的 2026-10-26 是三源同日：

• 官方新闻 RSS 17:00 侧条目「Introducing GPT-6.1 Terra」，tagline 原文 Bringing fast and capable computer use to everyone（公告页对本站 403，细节以 RSS 为界）。
• GitHub changelog 同日宣布其 GA 于 GitHub Copilot（10 处模型选择器入口，向 Pro/Pro+/Max/Business/Enterprise 开放）——产品侧详见《GPT-6.1 Terra 官宣与登陆 GitHub Copilot:面向日常 agentic 编码与终端工作的新档位》。
• 官方 API changelog Oct 26 条目（2026-11-01 抓取）：Released GPT-6.1 Terra, a fast, efficient model for visual reasoning, precise computer use, and clear, natural writing——条目挂 Model: gpt-6.1-terra 与 API: v1/responses、API: v1/chat/completions 两个端点标签。

SDK 类型层同日跟进（openai-python v3.39.0 #4180 / openai-node v7.45.0 #3054）；Codex 侧晚一天——0.165.0（10-27）把 Terra 进模型目录，0.166.0（10-29）把目录覆盖扩到 Vertex AI 与 Amazon Bedrock（#57293）。

2. 模型卡：上下文、模态、effort 与端点

官方模型卡（developers.openai.com/api/docs/models/gpt-6.1-terra，2026-11-01 抓取）的关键参数：

模型卡给官方定位句之后的用途举例：产品照片与目录条目匹配、技术图纸解读、应用屏幕操作、文案起草与修订。reasoning.effort 六档全开且默认 medium——注意 Terra 支持 none，而 GPT-6 Astra 不支持（astra 模型卡只列 low 起）。工具调用一侧模型卡明写 Tool calling requires the Responses API。

端点支持矩阵（模型卡原文表）：Responses 与 Chat Completions 均 Supported、Batch Supported；Live、Realtime、Realtime 翻写、微调、图像生成/编辑、语音、转写、Moderation 全部 Not supported。支持的工具清单十项：web_search / file_search / image_generation / code_interpreter / hosted_shell / apply_patch / skills / computer_use / mcp / tool_search。

最小可用调用（Responses API，字段为 input）：

from openai import OpenAI

client = OpenAI()
resp = client.responses.create(
    model="gpt-6.1-terra",
    input="把这张产品照片对应的目录条目找出来",
    reasoning={"effort": "low"},
)
print(resp.output_text)

3. 定价：短上下文、长上下文与缓存全表

官方定价页（2026-11-01 抓取）与模型卡口径一致：

超 272K 输入的长上下文按整请求计（模型卡原文：priced at 2x input and cache rates and 1.5x output for the full request），即输入与缓存 2 倍、输出 1.5 倍。三个服务档变体：Batch 与 Flex 均为标准价 50%；区域处理（数据驻留）端点加价 10%；Fast 模式为标准 2 倍（短上下文 $2/$10）。

缓存读的 5% 折扣值得一提：prompt caching 指南写明 0.05 倍这一档官方只给了 GPT-6.1 Sol 与 GPT-6.1 Terra 两款，其余模型缓存读为输入价的 0.1 倍。12 小时缓存档是 2026-10-20 changelog 新增的能力（写价 2.5 倍输入价）——本站对此另有专文解读，见《OpenAI 10 月 changelog 补录：GPT-6 Rosalind 生命科学模型、ChatGPT 订阅送 API 额度与 12 小时 prompt caching》。

限流按 2026-10-06 起的三档用量体系（模型卡限流表）：

4. 放进 GPT-6 家族看：官方价格表第一次配齐

定价页短上下文标准价（每 1M tokens，2026-11-01 抓取），加上 9-10 月 changelog 补录的发布口径：

两点核对结论：① 2026-09-29 官方 RSS 对 GPT-6.1 Sol 的"API 输入/输出 token 标准价为 Astra 的五分之一"，与价格表逐字吻合（$2/$10 对 $10/$50）；② GitHub 侧 10-26 公告对 Terra 的"lower cost than GPT-6.1 Sol"，对应价格表恰为一半（$1/$5 对 $2/$10）。此前未核实的两条相对定价表述，现在都有了官方绝对价格支撑。

GPT-5.6 三档现行价（同一张定价页）：Sol $4/$20（促销价，官方承诺至少持续至 2026-11-21）、Terra $2/$12、Luna $0.20/$1.20——Terra 与 Luna 是 2026-07-30 降价（-20% 与 -80%）后的现价，本站选型类文章已同步修正。

5. 与 Codex 侧 500K 窗口的关系

一个容易混淆的数字：Codex CLI 捆绑目录 models.json（rust-v0.165.0，本站实测）给 gpt-6.1-terra 记 context_window 500000 / max_context_window 872000，而 API 模型卡是 1,050,000 / 922,000。两者不矛盾也不互替——Codex 侧的数字是 Codex 运行时的窗口设定（GPT-5.6 三档在 Codex 里同为 272K/872K 一档的口径），API 模型卡的数字才是 API 侧计费与上限依据。选型时先问自己在哪个界面上跑，再取哪张表的数。

6. 常见错误与排查

• 把 Codex 的 500K 当 API 上限：API 侧按模型卡 1.05M/922K/128K 计；超 272K 输入触发长上下文倍率，预算按 2 倍输入、1.5 倍输出估。
• 在 Chat Completions 上接工具：模型卡明写工具调用必须走 Responses API；Chat Completions 只适合纯文本出参。
• 以为 effort=none 不可用：Terra 六档全开（含 none，默认 medium）；把 astra 的限制错套到 Terra 会白白多付推理 token。
• 缓存写预算按 30 分钟档算、实际用了 12 小时档：12 小时档写价 2.5 倍输入价（$2.50/MTok），是 30 分钟档的两倍；同一请求内混用两档断点时，前缀按覆盖它的最长档计费。
• 给 Terra 传 audio/video：模态只有 text+image 输入、text 输出；音频链路请走 GPT-Live / Realtime 家族。

7. 下一步

• 产品侧官宣与 GitHub Copilot GA 的细节见《GPT-6.1 Terra 官宣与登陆 GitHub Copilot:面向日常 agentic 编码与终端工作的新档位》。
• GPT-6 家族其余档位的类型层与产品侧背景见《GPT-6 家族扩容:gpt-6-sol、gpt-6-luna、gpt-6.1-sol 进驻官方 SDK,dots 与 Intelligent UI 同窗亮相》。
• 12 小时缓存、订阅送 API 额度与 Rosalind 见《OpenAI 10 月 changelog 补录：GPT-6 Rosalind 生命科学模型、ChatGPT 订阅送 API 额度与 12 小时 prompt caching》。
• 全模型选型表与决策树见《GPT-5.6 选型指南：Sol / Terra / Luna 到底怎么选（2026）》。