OpenAI 发布了 GPT-6.1 Terra，推高了成本效率前沿。这是自 GPT-5.6 以来首款 Terra 级模型，成本不到三分之一，却更加智能
每 token 定价是 GPT-5.6 Terra 的一半或更低——每百万输入/输出 token 为 $1/$5，而上一代模型为 $2/$12。缓存写入也减半，现为每百万 token $1.25。缓存输入为四分之一，$0.05 对比每百万 token $0.20。
要点：
➤ 在低和中等努力水平下实现智能与成本的帕累托最优：在最大努力水平下，GPT-6.1 Terra 在 Artificial Analysis 智能指数上比 GPT-5.6 Terra 高出 6 分，而每任务成本不到三分之一（$0.40 对比 $1.40）。在更低的努力水平下，提升更大，介于 7 到 13 分之间。低和中等努力水平在成本效率上是帕累托最优的，而其他努力水平则位于前沿之后。在最大努力水平下，该模型在智能指数上比 GPT-6.1 Sol 低 4 分，比 GPT-6 Luna 高 10 分。
➤ 推高了编码代理指数的成本效率前沿：在最新发布的 Artificial Analysis 编码代理指数 v2.0 中得分 48，该模型比 GPT-6.1 Sol（54）低 6 分，比 GPT-6 Luna（31）高 17 分。xhigh 和低努力设置位于编码代理指数成本效率前沿之上，而其他努力水平则位于前沿之后。
➤ 幻觉率下降 50 分：在 AA-Omniscience（我们的私有机会识与幻觉基准）中，GPT-6.1 Terra 在不知道问题答案时猜测的比例为 38%。此前，GPT-5.6 Terra 的幻觉率为 88%。幻觉的显著减少同时伴随着 AA-Omniscience 准确率 2 分的提升——意味着该模型同时回答正确的问题更多了。
➤ Terminal-Bench 4.0 提升 20 分，多数评测小幅改进：该模型在基于终端的代理基准 Terminal-Bench 4.0 上取得显著进展，提升约 20 分，在最大努力水平下已可媲美 GPT-6.1 Sol。多数其他评测的提升较小，例如 GDP.pdf 提升 5 分。
祝贺 @OpenAI 和 @sama 成功发布！