别算 token 了，GPT-6.1 Terra 按任务算是最便宜的前沿模型

OpenAI 发布 GPT-6.1 Terra。Bindu Reddy 给出的定位很直接：每成功任务成本最低的前沿模型。整体得分与 Argon、Sonnet 接近，浏览器操作是强项，适合个人智能体和聊天机器人。

先解释“每成功任务成本”这个口径。前沿模型通常按 token 计费，但同一个任务，不同模型跑的步骤数不一样，token 单价低不代表真便宜。Terra 的卖点，是把“完成一个任务要多少钱”当成比较标准。

表格里最显眼的不是分数，是成本。Terra 每成功任务的价格明显低于其他几款。真正让开发者讨论起来的，是计价方式本身。

按 token 比价没有意义

多位开发者在回复里表达同一个观点：同一件事，模型多绕几步，token 单价再低也没用。该看的是完成一个任务要花多少钱。

一位网友算了笔账：Terra 每成功任务 0.670 美元，Sonnet 5.5 是 3.718 美元。另一位网友提到，OpenAI 自家数据里，Terra 每任务成本比 Opus 5.5 便宜约 9 倍。还有人说，在个人智能体里用 Sonnet 的人，只要 Terra 在浏览器操作上撑得住，会悄悄换过去，不发帖庆祝。

个人智能体大部分时间在点击

智能体大多数时候在处理浏览器操作，不是在推理。有网友给出的分工是：Terra 负责浏览器，难判断的任务转给更大的模型。也有人指出，便宜加浏览器操作强正是个人智能体缺的，价格原本是制约因素。

有开发者把分工说得更具体：Terra 跑 agent，Opus 5.5 写代码。

速度测试里的反常识现象

Kajetan Mastela 做了组速度测试：token 每秒更高，不代表输出更快。Sonnet 5.5 的 token 速率 96.6，高于 Terra Fast 的 74.7；但 Terra Fast 实际交付文字 266.2 字符/秒，高于 Sonnet 的 232.6。原因在于两家模型的 tokenizer 不同，token 不是统一的文本单位。

Terra Normal 模式平均 192.8 字符/秒，Fast 模式 266.2 字符/秒，测试包含等待和推理时间。Fast 比 Normal 快 38%，但订阅使用量是 2.5 倍，日常用 Normal 更划算。

还没被说服的人

有网友问：每成功任务成本里，失败的任务算不算进分母？有人提醒定价陷阱：提示词超过 272K token 后，整个请求按 2 倍输入、1.5 倍输出计费，窗口大，便宜程度要打折扣。还有人说，他更想看“每正确任务最便宜”。也有人问：那它能订到晚餐位了吗？

GPT-6.1 Terra 没在所有基准上拿第一，但把成本和浏览器操作这两件实际的事做对了。对跑个人智能体的人来说，这两件事比分数重要。也有网友在等另一件事：Sol 能再快一点。