昨天 OpenAI 发了 GPT-6.1 Terra ，我把官方公告、Amazon Bedrock 说明和 BleepingComputer 的报道对了一遍，整理几个比跑分更实际的点，想听听已经上手的人怎么说。
定位和价格
- 主打视觉推理、电脑操作（ computer use ）、更清晰的日常写作（起草、技术图纸、表单、视频剪辑）
- 比 GPT-5.6 Terra 和 GPT-6.1 Sol 的 API 价大约低 50%
- 标准 API：输入 1 美元 / 百万 token ，缓存输入 0.05 美元，输出 5 美元；模型 id：gpt-6.1-terra
- Plus / Pro / Enterprise / Edu 可在 ChatGPT Work 和 Codex 用；同日 Amazon Bedrock GA （最多 100 万输入 token ，文本+图像）
官方数字（注意是厂商自报，第三方还没完全跟上）
- Agents' Last Exam （中等力度）：比 GPT-5.6 Terra 高 15 个百分点，成本约 1/3 ；与 GPT-6 Astra 大致持平，单价约 1/10 ；最大力度下相对 Claude Opus 5.5 大约 3 倍 token 效率 + 1/4 单价 → 任务成本大约 9 倍低；完成速度比 Astra / Sol 快 3 倍以上
- Terminal-Bench 4.0 （最大力度）：**50.3%**，超过 GPT-5.6 Terra 的 21.5% 一倍多；最难编码官方仍建议 Sol / Astra
- 幻觉/错误：低力度错误率 53.6% → 16.7%；最大力度 4.3%（降 18 个百分点）
我目前的理解
- 适合：高并发电脑操作、填表、视觉+桌面工作、成本敏感的日常编码； ChatGPT Work/Codex 想多干几单的团队
- 暂留 Sol/Astra：最难编码、前沿 Agent
- 建议：量产流程先上 Terra ，难活再升； Bedrock 路线适合 AWS 用户； HN 讨论大约 420 分，评论可当早期踩坑参考
想问下：
- 已经把表单/电脑操作类任务切到 Terra 的，延迟和成功率有体感差别吗？
- 走 API 的，缓存输入 0.05 美元用起来账单降幅有多大？
- 复杂编码你们还会留在 Sol ，还是 Terra 已经够用？
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