gpt-6.1-terraOpenAI 于 2026 年 10 月 26 日发布的高效模型,适合视觉推理、精确的计算机操作,以及自然清晰的文字写作。支持文本与图像输入、文本输出、流式响应和结构化输出;工具调用需使用 Responses API。上下文窗口 1,050,000 tokens,最大输出 128,000 tokens,知识截止 2026-06-01。官方 Standard 基准价(美元/百万 tokens):输入 $1、输出 $5、缓存读取 $0.05、30 分钟缓存写入 $1.25;输入超过 272,000 tokens 时,整次请求的输入及缓存费率为 2 倍、输出费率为 1.5 倍。本站价格按所选分组倍率计算。价格表的“缓存写入 (5m)”为通用标签,本模型对应 30 分钟缓存写入。
| 檔位 | 輸入/ 1M tokens | 輸出/ 1M tokens | 緩存讀取/ 1M tokens | 緩存寫入 (5m)/ 1M tokens |
|---|---|---|---|---|
standard輸入 ≤ 272K tokens | $0.6 | $3 | $0.03 | $0.75 |
long_ | $1.2 | $4.5 | $0.06 | $1.5 |
| 檔位 | 輸入/ 1M tokens | 輸出/ 1M tokens | 緩存讀取/ 1M tokens | 緩存寫入 (5m)/ 1M tokens |
|---|---|---|---|---|
standard輸入 ≤ 272K tokens | $0.6 | $3 | $0.03 | $0.75 |
long_ | $1.2 | $4.5 | $0.06 | $1.5 |
| 檔位 | 輸入/ 1M tokens | 輸出/ 1M tokens | 緩存讀取/ 1M tokens | 緩存寫入 (5m)/ 1M tokens |
|---|---|---|---|---|
standard輸入 ≤ 272K tokens | $0.1 | $0.5 | $0.005 | $0.125 |
long_ | $0.2 | $0.75 | $0.01 | $0.25 |
標準化評測得分。百分比越高越好,並展示排名百分位。
指標來源:Artificial Analysis 2026-09-30·GPT 6.1 Terra
目前基準快照不包含此模型。
缺少模型或測量值不代表零分。
基準圖表保留來源中的模型選擇和推理設定。缺少模型或測量值不代表零分,基準成本或速度也不是本站的服務承諾。
GPT-6.1 Terra 适合需要兼顾速度与成本的视觉任务:对照商品照片挑选目录条目,解释技术图纸中的结构,理解应用截图中的操作步骤,或把初稿改写成清楚自然的文字。它支持文本和图像输入、文本输出;模型本身不直接生成音频或视频。
可通过 Chat Completions 或 Responses API 调用;函数调用和其他工具调用需要使用 Responses API。官方支持流式响应、结构化输出,以及在 Responses API 中使用网页搜索、文件搜索、代码解释器和计算机操作等工具;工具是否可用取决于所选渠道与应用接入。
推理强度支持 none、low、medium(默认)、high、xhigh、max。上下文窗口为 1,050,000 tokens,最大输出 128,000 tokens;知识截止时间为 2026 年 6 月 1 日,正式发布于 2026 年 10 月 26 日。
以下为 OpenAI Standard 官方基准价,单位为美元 / 百万 tokens。本站报价和结算继续应用所选分组倍率。
| 计费项 | 输入不超过 272,000 tokens | 输入超过 272,000 tokens |
|---|---|---|
| 普通输入 | $1.00 | $2.00 |
| 输出 | $5.00 | $7.50 |
| 缓存读取 | $0.05 | $0.10 |
| 缓存写入(30 分钟) | $1.25 | $2.50 |
长上下文档按完整输入长度判断,包括缓存部分;超过门槛时,整次请求适用对应费率。
价格表中的“缓存写入 (5m)”为通用界面标签;本模型实际按 30 分钟缓存写入费率计价。
官方另提供 12 小时缓存写入,基准价为 $2.50,长上下文为 $5.00。本站当前缓存写入统一按上表的 30 分钟写入费率计价,尚未区分 12 小时或混合缓存时长;12 小时价格仅作官方参考。
“请对照这张商品图与给定目录,只从目录中选择匹配项。输出 candidate_id、matching_features、uncertain_features 和 needs_review;若图片不足以区分型号,请说明还需要哪种角度或标签,不要补写看不见的规格。”
将商品图、可选条目和匹配标准放在同一请求中;需要程序读取结果时,可使用结构化输出并校验字段。
提供清晰截图,说明当前页面、要完成的目标和成功条件。仅分析截图时,普通图文对话即可;需要执行点击、输入或其他工具操作时,使用 Responses API 并由应用接入工具。工具调用需要应用执行并回传结果。
模型名称为 gpt-6.1-terra。Responses API 使用 reasoning.effort;Chat Completions 使用 reasoning_effort。可选 none、low、medium、high、xhigh、max,默认 medium。工具调用请使用 /v1/responses。
本模型的标准缓存时长为 30 分钟。官方 Responses API 通过 prompt_cache_options.ttl 选择 30m 或 12h;本站当前尚未按缓存时长细分计费,相关官方参考价见上方说明。
/v1/chat/completions| 參數 | 類型 | 預設值 / 範圍 | 說明資訊 |
|---|---|---|---|
temperature | number | = 10 ~ 2 | 採樣溫度;越低越穩定 |
top_p | number | = 10 ~ 1 | 核採樣累積概率 |
max_tokens | integer | >= 1 | 回應中最大 token 數 |
frequency_penalty | number | = 0-2 ~ 2 | 懲罰高頻 token 的重複出現 |
presence_penalty | number | = 0-2 ~ 2 | 鼓勵引入新話題 |
stop | array | — | 最多 4 個停止生成的字串 |
seed | integer | — | 盡量保證可復現的採樣種子 |
n | integer | = 1>= 1 | 生成的候選條數 |
stream | boolean | = false | 透過 SSE 串流返回 token |
response_format | object | — | 強制輸出 JSON 物件或符合 Schema 的結果 |
tools | array | — | 模型可呼叫的工具 / 函數聲明 |
tool_choice | string | autononerequired | 工具選擇策略或具體工具名 |
logprobs | boolean | = false | 返回每個 token 的對數概率 |
top_logprobs | integer | 0 ~ 20 | 每個 token 返回的 top 概率數量 |
logit_bias | object | — | 按 token 的 logit 偏置映射 |
user | string | — | 用於風險審計的終端用戶標識 |
替換 <YOUR_API_KEY> 替換為令牌設定中的 API Key。
所有請求必須攜帶 Authorization: Bearer <TOKEN> 請求頭。Anthropic 格式的端點也接受 x-api-key 請求頭。
在「令牌」頁面生成 API Key,可以按模型、分組、IP、速率等維度精細化授權。
| 參數 | 類型 | 預設值 / 範圍 | 說明資訊 |
|---|---|---|---|
temperature | number | = 10 ~ 2 | 採樣溫度;越低越穩定 |
top_p | number | = 10 ~ 1 | 核採樣累積概率 |
max_tokens | integer | >= 1 | 回應中最大 token 數 |
frequency_penalty | number | = 0-2 ~ 2 | 懲罰高頻 token 的重複出現 |
presence_penalty | number | = 0-2 ~ 2 | 鼓勵引入新話題 |
stop | array | — | 最多 4 個停止生成的字串 |
seed | integer | — | 盡量保證可復現的採樣種子 |
n | integer | = 1>= 1 | 生成的候選條數 |
stream | boolean | = false | 透過 SSE 串流返回 token |
response_format | object | — | 強制輸出 JSON 物件或符合 Schema 的結果 |
tools | array | — | 模型可呼叫的工具 / 函數聲明 |
tool_choice | string | autononerequired | 工具選擇策略或具體工具名 |
logprobs | boolean | = false | 返回每個 token 的對數概率 |
top_logprobs | integer | 0 ~ 20 | 每個 token 返回的 top 概率數量 |
logit_bias | object | — | 按 token 的 logit 偏置映射 |
user | string | — | 用於風險審計的終端用戶標識 |
| 供應商 | RPM | TPM | RPD |
|---|---|---|---|
| GPT官+AZ 混合 | 無限制 | 無限制 | 無限制 |
| GPT特价 | 無限制 | 無限制 | 無限制 |
| OpenAI | 無限制 | 無限制 | 無限制 |
| default | 無限制 | 無限制 | 無限制 |
無限制
OpenAI 于 2026 年 10 月 26 日发布的高效模型,适合视觉推理、精确的计算机操作,以及自然清晰的文字写作。支持文本与图像输入、文本输出、流式响应和结构化输出;工具调用需使用 Responses API。上下文窗口 1,050,000 tokens,最大输出 128,000 tokens,知识截止 2026-06-01。官方 Standard 基准价(美元/百万 tokens):输入 $1、输出 $5、缓存读取 $0.05、30 分钟缓存写入 $1.25;输入超过 272,000 tokens 时,整次请求的输入及缓存费率为 2 倍、输出费率为 1.5 倍。本站价格按所选分组倍率计算。价格表的“缓存写入 (5m)”为通用标签,本模型对应 30 分钟缓存写入。
Create an API key with access to gpt-6.1-terra, then use the exact model ID and a supported endpoint from the API access section. Request fields depend on the selected endpoint.
Pricing depends on the selected provider group and the model billing unit. The current input, output, request, or media prices are shown on this page before sign-up.
The model catalog lists a context window of 1050000 tokens. Check the selected endpoint for request limits.
The model catalog lists a maximum output of 128000 tokens. Your request settings may set a lower limit.
Start with the use cases and prompting guidance on this page, then evaluate the model with representative inputs from your project.
