GPT-6.1 Terra 上線：看懂螢幕、操作桌面，API 價格只要 Sol 一半，企業哪些流程可以先換

文／Laban（優創智能 AI 導入工程師）

GPT-6.1 Terra 是 OpenAI 在 2026 年 10 月下旬發布的快速模型，主打兩件事：看懂螢幕上的內容，以及跨應用程式操作桌面，同時改進寫作與指令遵循。結論先講：對企業最重要的不是跑分，而是「讀畫面、填系統」這類日常電腦工作，第一次有了 Sol 一半價格的選項。 先挑一個桌面流程用 Terra 試跑，比全面切換更實際。

上一輪 OpenAI 的模型分層，可先看 GPT-6.1 Sol 上線 與 GPT-6 Astra 上線：台灣企業導入前要看懂的 5 件事。

一、官方公布的五件事

以下依 OpenAI 官方公告〈隆重推出 GPT-6.1 Terra〉 整理（2026-10-28 查閱）。跑分都是 OpenAI 自己公布的成績與設定。

1. 螢幕視覺理解與桌面操作

官方的標語是「從視覺理解到採取行動」。Terra 結合視覺推理與電腦操作，官方舉的例子包括解讀技術圖面、填寫表單、剪輯影片，以及讀取收到的發票、把明細輸入會計軟體。

官方公布的成績：

• Agents' Last Exam（專業電腦任務，例如把建築圖面轉成 3D 模型）：推理強度「中」時，比 GPT-5.6 Terra 高 15 個百分點，成本約為其三分之一；表現與 GPT-6 Astra 相當，每個 Token 的價格約為 Astra 的十分之一。完成任務的速度是 Astra 與 GPT-6.1 Sol 的三倍以上。
• OSWorld 2.1（用桌面應用程式完成多步驟任務）：推理強度「中」時，已超越 GPT-5.6 Terra 的最佳成績，每項任務成本只是其一小部分。
• MMMU-Pro（視覺推理）：在所有推理設定下都優於 GPT-5.6 Terra，分數接近 GPT-6 Astra 與 GPT-6.1 Sol。

官方也拿 Claude Opus 5.5 比較：推理強度 Max 時，Terra 的 Token 使用效率是 Opus 5.5 的三倍以上、每個 Token 價格為四分之一，每項任務成本約九分之一。這是 OpenAI 選的設定，DataCamp（2026-10-27）也提醒這個比較有選擇性，只能當參考，不能當成你的任務成本。

2. 寫作更自然，更守任務範圍

官方說 Terra 的寫作「更加清晰自然」，適合撰寫提案等溝通工作，但沒有公布寫作相關的評測分數。

指令遵循方面，官方表示 Terra 比 GPT-5.6 Terra 更能遵守任務範圍，並會如實說明自身限制與可能卡住的地方；在提示注入測試中，對想讓它偏離任務的惡意指令有較強的抵抗力。對要讓 AI 讀外部文件、網頁或客戶訊息的流程，這一點比寫作更重要。

3. 事實錯誤率大幅下降

在 OpenAI 使用易引發錯誤的提示所做的內部測試中：

「最高」一列的 GPT-5.6 Terra 數字由官方「下降了 18 個百分點」推算。官方表示 4.3% 已接近 GPT-6 Astra 與 GPT-6.1 Sol。

程式方面，Terminal-Bench 4.0 在最高推理強度下為 50.3%，是 GPT-5.6 Terra 已公布成績 21.5% 的兩倍以上。但官方也直說：最複雜的程式任務，GPT-6.1 Sol 與 GPT-6 Astra 仍是更好的選擇。

4. 價格：Sol 的一半；方案額度沒有公布倍數

API 標準價（每百萬 Token）：

官方表示 Terra 的標準 API 價格比 GPT-5.6 Terra 與 GPT-6.1 Sol 低 50%。換句話說，同樣的 API 預算，Terra 能用到 Sol 兩倍的 Token。

ChatGPT 工作模式與 Codex 的方案額度要分開看。官方原文是：相同的用量額度，用 Terra 能完成的任務比 GPT-5.6 Terra 多，也比 GPT-6.1 Sol 或 GPT-6 Astra「多出許多」。官方沒有說是兩倍，實際能多做多少，取決於任務長度與推理強度。

5. 開放範圍：付費方案與 API 即日起可用

Plus、Pro、Enterprise 與 Edu 使用者即日起可在 ChatGPT 工作模式與 Codex 中使用；開發人員可透過 OpenAI API 以 gpt-6.1-terra 呼叫。安全方面，官方表示 Terra 達到應變整備框架中網路安全的「嚴重」門檻，並沿用為 GPT-6 Astra 開發的防護措施。

二、Terra、Sol、Astra 怎麼分工

Terra 不是取代 Sol，而是把「量大、規則清楚的電腦工作」從 Sol 移出來。 如果你目前用 Sol 跑發票輸入、表單填寫這類流程，換成 Terra 最可能直接省下一半的模型費用。單任務成本怎麼算，可參考 GPT-6.1 Sol 單任務成本 0.72 美元怎麼讀。

三、適合先交給 Terra 的桌面流程

依官方定位，台灣企業可以優先試三類：

• 單據進系統：發票、報價單、訂單截圖讀進來，輸入 ERP 或會計軟體。這正是官方舉的例子。
• 跨系統搬資料：沒有 API 的舊系統、政府或銀行網站，需要人工複製貼上、切換視窗的流程。
• 日常文書：依會議紀錄寫提案、回覆客戶信件、整理週報。官方改進了寫作，但沒有公布分數，要用你的範本實測。

不建議一開始就交給 Terra 的：付款、刪除資料、對外寄信這類不可逆動作。即使模型更守範圍，這些步驟仍應保留人工確認。權限怎麼切，見 AI 代理權限邊界與沙箱設計。

四、從 Sol 切到 Terra 前的四個步驟

步驟 1：找出 Sol 正在跑的電腦操作與文書任務

從過去 30 天的使用紀錄，列出目前用 Sol 或 Astra 跑、但屬於讀畫面、填表、寫文書的任務，記下每月次數、平均 Token 用量與成功率。

步驟 2：用同一批案例對照測試

每類任務抽 30–50 個案例，包含過去失敗的案例，用 Terra 與現行模型各跑一次，比較：

1. 成功率（欄位是否填對、格式是否正確）
2. 每個成功任務的成本
3. 完成時間
4. 遇到無法處理的畫面時，是否會停下來回報，而不是亂點

第 4 項是官方強調的改進，也是桌面操作最常出事的地方。

步驟 3：分別估算 API 與方案額度

走 API 的流程，用「每成功任務成本 × 月任務量」算；走 ChatGPT 或 Codex 方案的團隊，用實際一週的使用量觀察額度消耗，不要直接假設「兩倍」。

步驟 4：用路由設定灰度切換

把模型 ID 與推理強度放在設定檔，先切 10%–20% 流量給 Terra，成功率不低於現行模型再擴大；失敗時自動升級到 Sol。多模型分流的做法可參考 用 Jev 做模型路由與成本控管。

五、結語：便宜的模型開始能「動手」了

過去電腦操作是高階模型的能力，貴、慢，只適合少數任務。Terra 把它降到 Sol 一半的價格，速度是 Sol 的三倍以上，代表「讓 AI 幫忙點系統、填資料」開始有機會算得過來。

但跑分是 OpenAI 自己的設定，寫作改進也沒有分數。比較好的做法是挑一個每月重複上百次的桌面流程，用自己的案例跑一輪，再決定要不要把預設模型換成 Terra。

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說明

模型能力、價格與方案額度可能隨時變動；本文跑分皆為 OpenAI 公布的數據，不等於你的任務表現。本文依官方公告與媒體報導提出實務判斷，不是 OpenAI 的官方背書。

參考來源

• OpenAI，〈隆重推出 GPT-6.1 Terra〉，2026-10-28 查閱：https://openai.com/zh-Hant/index/introducing-gpt-6-1-terra/
• DataCamp，〈GPT-6.1 Terra: Benchmarks, Pricing and Access〉，2026-10-27：https://www.datacamp.com/blog/gpt-6-1-terra
• MarkTechPost，〈OpenAI Launches GPT-6.1 Terra, Halving GPT-6.1 Sol's API Price for Agent Work〉，2026-10-26：https://www.marktechpost.com/2026/10/26/openai-gpt-6-1-terra/

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