GPT-6.1 Terra 上手：OpenAI 的 $1 电脑杂活模型——读发票、填表格、看图纸，价格只要 Sol 的一半

阿琳开了一家 6 个人的代账小公司。每个月，团队要把大约 1000 张供应商发票一张张手工敲进财务软件——这是全公司最枯燥的工时。2026 年 10 月 26 日，OpenAI 发布了专门吃这种活的工具：GPT-6.1 Terra，一个能看屏幕、读发票、自己点鼠标填表格的模型。API 价格是输入 $1 / 百万 tokens、输出 $5 / 百万 tokens——GPT-6.1 Sol 的一半。先算一笔示例账：1000 张发票，按每张约 2000 个输入 tokens、500 个输出 tokens 算，Terra 跑下来约 $4.50，Sol 要 $9，旗舰 Astra 要 $45。（token 数量是示例估算，不是厂商报价——你自己的发票长短会不一样。）这篇 GPT-6.1 Terra 上手讲清楚 Terra 是什么、今天到底在哪能用、以及怎么把它变成一门本周就能收钱的服务。

一句话说清：Terra 是什么

把 Terra 想成一个既能“看”又能“动手”的新员工。大多数聊天 AI 只会用文字回答问题。Terra 还能看屏幕上的东西——扫描的发票、技术图纸、表格——然后像人一样操作电脑：点鼠标、敲键盘、在不同软件之间切换。OpenAI 的说法是“视觉推理 + 精准电脑操作”，翻译成人话就是：看得懂图片和文件，还能替你动手干活。它是 GPT-5.6 Terra 的换代产品，在 OpenAI 全家排中间：比 Sol、Astra 便宜，比更便宜的 Luna 强。顺便解释一个词：token（OpenAI 计费的单位，约等于 3/4 个英文单词），所以“每百万 tokens多少钱”就是“喂给它、它吐出来这么多文字和图片，要收多少钱”。

今天在哪能用——以及在哪不能用

• ChatGPT 里： Terra 正在 **ChatGPT Work（工作版）和 Codex（编程版）**里陆续上线，面向 Plus、Pro、Business、Enterprise、Edu 订阅用户。普通版 Chat 里没有，Free 和 Go 套餐也不在名单里。上线进度因账号、地区、工作区设置而异——如果你还没看到，可能只是还没轮到你。
• 开发者调用： 通过 OpenAI API（开发者把模型接进自己软件的接口），模型名是 gpt-6.1-terra。一个容易踩的坑：ChatGPT 订阅费不包含 API 调用费。API 是按 token 另外计费的，两本账要分开算。
• 能处理什么： 输入是文字和图片，输出是文字。不支持音频、视频，也不支持微调（拿自己的数据再训练它）。

价格表——2026-10-27 核实

以下价格来自 OpenAI 官方 API 定价页和官方发布文章，写本文当天核对过。

每百万 tokens（短上下文）	GPT-6.1 Terra	GPT-6.1 Sol	GPT-6 Astra
输入	$1	$2	$10
缓存输入	$0.05	$0.10	$1
输出	$5	$10	$50

示例账逐行算（1000 张发票，示例 token 量）：

• Terra： 200 万输入 × $1/百万 = $2.00；50 万输出 × $5/百万 = $2.50；合计 $4.50
• Sol： 200 万 × $2/百万 = $4.00；50 万 × $10/百万 = $5.00；合计 $9.00
• Astra： 200 万 × $10/百万 = $20.00；50 万 × $50/百万 = $25.00；合计 $45.00

两个防踩坑的脚注。长上下文请求——一次请求超过约 272,000 个输入 tokens——会按更高一档计费：Terra 是 $2 输入 / $7.50 输出每百万。另外缓存写入（第一次把重复提示存起来）要收 $1.25/百万，和 $0.05 的缓存读取价是两回事。对发票这种活来说都不重要：一张发票就是一个小请求。

这对你意味着什么：只要你的活是量大、重复的——发票、表格、商品上架、报价单——Terra 的价格就把“需要人工几小时”变成了“几美分一张”。这就是整篇生意的逻辑，一句话。

手把手教程：10 分钟跑通第一次

这条路不用写代码。你需要一个付费 ChatGPT 套餐（Plus 及以上，且已轮到 Work 上线），或者走文末的开发者路径（需要 API key）。

1. 打开 ChatGPT Work。 登录 chatgpt.com，切换到 **Work（工作版）**工作区，不是普通版 Chat。如果只看到普通版 Chat，说明你的账号还没轮到，过几天再看。
2. 选模型。 点屏幕顶部的模型选择器，选 GPT-6.1 Terra。如果没有这个选项，就是套餐、地区或工作区还没开通。
3. 上传一张真发票。 找一张你已经处理过的供应商发票（照片或 PDF 都行），因为你要拿它的结果来对答案。直接抄下面这段提示词，把细节换成你自己的：

   读这张发票，做一张表，列包括：供应商、发票日期、发票号、每行商品和金额、税额、总计。再告诉我每行该进哪个会计科目，并标出任何可疑的地方——比如合计对不上、发票号重复、日期是未来。

4. 逐项对答案。 把它给出的每个数字和发票原件比对。你应该看到：一张干净的表，外加一两处提醒（或者明确说“没发现问题”）。举个例子，一张示例发票的输出可能是这样：供应商 ACME SUPPLY、发票号 INV-8841、总计 $1,240.00、科目“办公用品”、提醒“合计无误”。如果有数字错了，直接回复：“第 3 行不对，重新读金额那一列并改过来。“这个”纠错循环“就是真本事；第一次输出很少就是终稿。
5. 把它变成固定模板。 一张发票跑通后，把 5 张发票一起贴进同一个对话，让它出一张汇总表。再问一句：“把这个格式存成我的标准发票格式，以后每次都这么出。“你现在有的是一个模板，不是一次性技巧。
6. 批量放大。 每周固定处理时，把整批发票都这么跑一遍，导出表格（复制进电子表格就行）。掐一下时间：如果 50 张发票从 3 小时手工变成了 10 分钟核对，你就拿到了卖服务时要用的“前后对比数字”。

开发者路径（可选，10 分钟）： 如果你有 OpenAI API key，可以直接调用模型。终端里把 key 存成 $OPENAI_API_KEY，下面这条请求会返回一句发票摘要——把示例文字换成你自己的：

curl https://api.openai.com/v1/responses \
  -H "Authorization: Bearer $OPENAI_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "gpt-6.1-terra",
    "input": "Extract vendor, date, invoice number, and total from this invoice text: ACME SUPPLY, Oct 12 2026, INV-8841, Total $1,240.00. Return a JSON object."
  }'

你应该拿到类似这样的 JSON（一种机器能直接读的结构化格式）：{"vendor": "ACME SUPPLY", "date": "2026-10-12", "invoice_number": "INV-8841", "total": 1240.00}。这种机器能直接读的格式，才能把结果接进财务软件，而不是再抄一遍。

赚钱玩法：卖“发票代录”服务给小商家

客户是谁： 代账公司、会计、小商家（餐馆、诊所、装修队、电商卖家）——每月收到 200–2000 张供应商发票、还在手工录入的那批人。

卖什么： 包办的发票处理线——客户把发票发到指定邮箱或共享文件夹，你在 24 小时内返一张核对过的表格（或直接导进财务软件）。Terra 负责读和敲，你负责核对和对接客户。

收多少钱： 每月 $299（500 张以内），$499（2000 张以内），散客按 $2/张收。按上面的示例价算，1000 张发票的 token 成本不到 $5，所以利润来自你的核对时间和靠谱程度，不来自 API 花费。先拿一个客户起步，附书面承诺：“每个数字都和原件核对过，出错当月免费。”

7 天验证计划：

1. 第 1–2 天： 列 20 家天天被文书杂活折磨的本地商家（先找代账公司——他们最懂这个痛）。给其中 10 家发消息：“我能把一摞供应商发票在 24 小时内变成核对过的表格。前 20 张免费——错一个数字你不用付钱。”
2. 第 3–4 天： 按上面教程跑免费试单。记一本简单的账：收到几张、抓出几个错、核对花了几分钟。
3. 第 5 天： 把表格发给试单客户，加一句话：“你刚省了约 X 小时手工时间。“然后推 $299/月的订阅，从下一批开始收费。
4. 第 6–7 天： 拿到 1 个付费客户 = 验证成立。拿到 2 个 = 下一个涨价。0 个 = 去问卡在哪（通常是信任问题，不是价格），改推 $99 的一周付费试用。

OpenAI 的说法，拆开看（厂商宣称，未独立验证）

OpenAI 官方文章说 Terra 相对 GPT-5.6 Terra 是“显著进步”。以下是厂商自己的数字——全部标注为厂商宣称，未独立验证：

• Agents’ Last Exam（专业电脑任务，比如把建筑图纸转成 3D 模型）：中等推理力度（模型花多少力气思考）下，比 GPT-5.6 Terra 高 15 分，成本约三分之一；和 Astra 得分相当，但每个 token 的价格只有 Astra 的十分之一。
• 速度： OpenAI 称比 GPT-6 Astra 和 GPT-6.1 Sol 都快 3 倍以上。
• 事实错误率： 在 OpenAI 内部的“故意挖坑”提示测试里，低推理力度下错误率从 53.6%（GPT-5.6 Terra）降到 16.7%；最高力度下降到 4.3%，接近 Astra 和 Sol。
• 编程（Terminal-Bench 4.0）： 最高推理力度下解出 50.3% 的任务，是 GPT-5.6 Terra 21.5% 的两倍多。
• 视觉推理（MMMU-Pro、OSWorld 2.1）： 每个推理档位都超过 GPT-5.6 Terra，接近 Astra 和 Sol，但成本低得多。

老实说的另一面，包括 OpenAI 自己承认的： 最难的编程和研究任务，OpenAI 自己也说 Sol 和 Astra 仍然更好。Terra 是“量大活”的牛马之选，不是“最难题目”的旗舰之选。而且 token 单价不等于每单成本——一个模型如果多绕几步，价格优势会被吃掉；给客户报价之前，先按“每张处理好的发票”算成本，别按 token 算。

坑与限制

• 你可能还没看到它。 上线看套餐、地区、工作区设置和时间。“模型选择器里没有”多半是还没轮到，不是 bug——也别花钱找人“帮你解锁”。
• 普通版 Chat 里没有它。 在普通版 Chat 里找不到 Terra 是正常的——它是 Work 和 Codex 的模型。
• 订阅费 ≠ API 费。 Plus 订阅不包含 API 调用，预算要分开算。
• 大文件会跳档。 一次请求超过约 272K 输入 tokens 就按 $2/$7.50 那档算。发票都是小文件；500 页的合同合集不是——大活要按单拆。
• 它读图片，不做音视频。 别向客户推销“用 Terra 转录电话、剪视频”——发布文章里“剪视频”的例子指的是围绕视频文件的电脑操作流程，不是生成视频。
• 每个数字都要核对。 错误率降了，不等于零。你卖的服务是“核对”，不是原始输出。

FAQ

GPT-6.1 Terra 是什么？ OpenAI 在 2026 年 10 月 26 日发布的中价模型，专做日常电脑活：读屏幕和文件（发票、表格、图纸），再像人一样操作软件——点、填、录入。API 价格是输入 $1、输出 $5 每百万 tokens。

多少钱？ 输入 $1 / 百万、缓存输入 $0.05 / 百万、输出 $5 / 百万——2026-10-27 在 OpenAI 官方定价页核实过。是 GPT-6.1 Sol（$2/$10）的一半，旗舰 Astra（$10/$50）输入输出价的十分之一。

普通版 ChatGPT 里能用吗？ 上线时不行——它在 ChatGPT Work 和 Codex 里，面向 Plus、Pro、Business、Enterprise、Edu 套餐，不在普通版 Chat，也不在 Free、Go 套餐。上线期间不同账号看到的时间不一样。

不会编程能用吗？ ChatGPT Work 那条路不用编程——上传发票、写提示词就够了。API 那条路需要开发者（或者请个自由职业者花一天时间）把它接进财务软件——而这正是上面赚钱玩法里卖的东西。

什么时候该选 Sol 或 Astra？ 最难的编程和研究任务——OpenAI 自己也说 Sol 和 Astra 仍然更好。Terra 赢在量大、范围明确的电脑杂活上，比的是“每单做完多少钱”。

真的是 Sol 的一半价格吗？ 标准 API 价是的：输入 $1 对 $2，输出 $5 对 $10，缓存 $0.05 对 $0.10。但你的真实账单取决于任务用了多少 token——一次请求超过约 272K 输入 tokens 会按 Terra 更高的 $2/$7.50 那档算，所以大活要按单拆。

参考来源

• OpenAI —— Introducing GPT-6.1 Terra（官方发布文章）：https://openai.com/index/introducing-gpt-6-1-terra/
• OpenAI —— API pricing（官方定价页）：https://developers.openai.com/api/docs/pricing
• 本站相关：GPT-6.1 Sol：$4 对 $20——旗舰五分之一的价格，搞钱的人怎么套利——Terra 半价对标的“大哥”，最难的活仍选 Sol/Astra 的选型指南。