OpenAI 发布 GPT-6.1 Terra：主打性价比的中端模型
OpenAI 近日扩充了其 GPT-6.1 系列模型阵容，推出了一款名为“Terra”的中档型号。该模型旨在通过更低的价格提供强劲的性能，填补高端与入门级产品之间的市场空白。
定价策略与性能定位
目前，OpenAI 的通用人工智能模式涵盖四个层级。其中，“Sol”和“Astra”定位为高端产品，“Luna”则是最低价的入门款。新发布的“Terra”占据了中档位置。OpenAI 表示：“Terra 继续在我们的模型系列中推进成本情报边界，提供速度、能力和成本的新平衡。”
在 API 定价方面，GPT-6.1 Terra 的标准价格比 GPT-5.6 Terra 和 GPT-6.1 Sol 低 50%，这一优势使得开发人员能够以更具经济效益的方式自动化处理大量工作。追踪模型性能与成本的网站“人工分析”指出，GPT-6.1 Terra 进一步推动了成本效益的前沿。作为自 GPT-5.6 以来首个 Terra 级模型，其价格仅为前代同类产品的三分之一以下。
各层级模型价格对比
根据 OpenAI 公布的最新定价体系，各层级模型的输入/输出 Token 价格如下：
- GPT-6 Luna（最低层）：输入 $0.10/M，输出 $0.50/M
- GPT-6.1 Terra（中档）：输入 $1/M，输出 $5/M
- GPT-6.1 Sol（高端）：输入 $2/M，输出 $10/M
- GPT-6 Astra（顶级）：输入 $10/M，输出 $50/M
技术特性与应用场景
OpenAI 技术人员 Ted Sanders 在 Hacker News 上对 GPT-6.1 系列模型的差异进行了说明。他指出，在技术通信方面，Terra 的表现可能优于 Astra 和 Sol；在视觉处理和计算机使用能力上与这两款高端模型相当，但速度更快；而在其他大多数任务上，表现略逊一筹。对于 API 开发者而言，如果需要在比 Sol 更便宜的同时，获得比 Luna 更智能的体验（特别是在视觉、计算机使用和通信领域），Terra 是一个不错的中端选择。
安全性与市场趋势
在模型安全层面，Terra 处理有害请求的频率略低于 GPT-6.1 Sol，但其避免不必要拒绝的能力也弱于其更强大的兄弟姐妹模型。
尽管业界普遍预期 OpenAI 和 Anthropic 等公司可能需要提高 AI 推理成本或降低订阅价值，以缩小收入与高昂的训练、基础设施支出之间的差距，但实际趋势却相反。数据科学家马克斯·伍尔夫（Max Woolf）在其博客中指出，价格仍在持续下降，而模型性能却在不断提升。
伍尔夫认为：“代币价格突然上涨的想法更像是一种幻想，行为经济学和 LLM 价格在过去几个月大幅下跌的实际趋势都不支持这一观点，不仅来自 OpenAI 和 Anthropic。”他观察到，只要扩展器能够以每代币成本低于每代币收入的价格运行，这些推理提供商就会通过降低代币成本来相互竞争，迫使 OpenAI 和 Anthropic 跟进降价。
关于这些价格趋势是否表明人工智能公司拥有可持续的业务模式，投资者或许很快就能在 Anthropic 于纳斯达克交易所上市后得到验证。
