OpenAI 发布 GPT-6.1 Terra 智能提升成本降至三分之一
OpenAI 推出新一代 Terra 级模型 GPT-6.1，在保持高智能水平的同时将推理成本大幅降低。该模型在低中强度任务下实现帕累托最优，每百万 Token 输入价格减半至 1 美元，缓存写入与读取成本也显著下降，为开发者提供了更具性价比的选择。
报道正文
OpenAI 发布 GPT-6.1 Terra，推动成本效率前沿。这是自 GPT-5.6 以来首个 Terra 级模型，以不到三分之一的成本实现更高智能水平
每 token 定价仅为 GPT-5.6 Terra 的一半或更低——输入/输出每百万 token 分别为 5，而上一代模型为 12。缓存写入价格也减半，现为每百万 token $1.25。缓存输入价格降至四分之一，为每百万 token $0.05（此前为 $0.20）。
关键要点：
➤ 在低和中努力程度下，智能与成本呈帕累托最优： 在最大努力程度下，GPT-6.1 Terra 在 Artificial Analysis Intelligence Index 中比 GPT-5.6 Terra 高出 6 分，但每任务成本不到其三分之一（$0.40 vs $1.40）。在较低努力程度下，增益更大，介于 7 到 13 分之间。低和中努力程度在成本效率上达到帕累托最优，而其他努力程度则位于前沿之后。在最大努力程度下，该模型在 Intelligence Index 中的得分比 GPT-6.1 Sol 低 4 分，比 GPT-6 Luna 高 10 分。
➤ 推动 Coding Agent Index 的成本效率前沿： 在新发布的 Artificial Analysis Coding Agent Index v2.0 中得分为 48，比 GPT-6.1 Sol（54）低 6 分，比 GPT-6 Luna（31）高 17 分。在 Coding Agent Index 中，xhigh 和低努力程度设置位于成本效率前沿，而其他努力程度则落后于前沿。
➤ 幻觉率下降 50 个百分点： 在我们的私有知识与幻觉基准测试 AA-Omniscience 中，当 GPT-6.1 Terra 不知道问题答案时，有 38% 的情况会进行猜测。此前，GPT-5.6 Terra 的幻觉率为 88%。这一显著的幻觉率降低伴随着 AA-Omniscience 准确率提高 2 个百分点——意味着模型同时正确回答了更多问题。
➤ Terminal-Bench 4.0 提升 20 分，多数评估中有小幅改进： 该模型在基于终端的智能体基准测试 Terminal-Bench 4.0 中取得显著进展，提升约 20 分，在最大努力程度下可与 GPT-6.1 Sol 相媲美。在其他大多数评估中的提升幅度较小，例如在 GDP.pdf 中提升 5 分。
GPT-6.1 Terra 在 Artificial Analysis Coding Agent Index v2.0 中得分为 48，比 GPT-6.1 Sol（54 分）低 6 分，但比 GPT-6 Luna（31 分）高 17 分。其 xhigh 和 low effort 设置处于成本效率的前沿。
根据 AA-Omniscience 的测量结果，GPT-6.1 Terra 的幻觉率下降了 50 个百分点。与此同时，其在 AA-Omniscience 上的准确率提高了 2 个百分点——这意味着该模型在同时正确回答更多问题。
该模型在基于终端的智能体基准测试 Terminal-Bench 4.0 中取得了显著进展，得分提升约 20 分，目前在最大努力值（max effort）下可与 GPT-6.1 Sol 相媲美。
Artificial Analysis Intelligence Index v4.3.2 中各项评估的详细分解
在此处将 GPT-6.1 Terra 与其他领先模型进行比较：https://artificialanalysis.ai/models/releases/gpt-6-1-terra