大模型网摘GPT-6.1 Terra API 接入速查：$1/$5 定价坐标、与 Sol 和 Luna 的价差及选型建议
接上篇阵容解读，这篇只谈接入：GPT-6.1 Terra 怎么定价、和自家其他型号差多少、什么负载值得选它。所有价格信息来自 OpenAI 10 月 26 日发布时披露的数字。
价格与价格坐标
GPT-6.1 Terra：每百万 token 输入 1 美元、输出 5 美元。放进 OpenAI 当前阵容里看坐标更直观——它约为 GPT-5.6 Terra 与 GPT-6.1 Sol 价格的一半，同时约为 GPT-6 Luna 的十倍。换言之，Sol 与 Terra 之间大约存在一倍的价差，Terra 与 Luna 之间大约存在一个数量级的价差。输出与输入的 5:1 定价比，延续了主流厂商"输出更贵"的一贯结构。
渠道：Foundry 已上架
10 月 27 日起，GPT-6.1 Terra 已可在 Microsoft Foundry 中调用。模型字符串、推理参数与速率限制以所接入平台的文档为准；截至发稿，本站未逐一核验各第三方聚合平台上架与转售情况，采购前建议直接向平台确认。
能力边界：三句话版
OpenAI 员工 Ted Sanders 在 Hacker News 的概括可以直接当选型口诀用：技术沟通强于 Astra 和 Sol；视觉与电脑操作相当但快得多；其余大多数能力略弱。发布语也把 Terra 的主场景圈定在"填满工作日"的沟通与电脑任务上。它不是全能替补，而是明确的中档特化型号。
按负载选型的三条路径
其一，大量重复的电脑操作与表单流程（自动化办公、RPA 式任务）：中价加高速让 Terra 适合跑量。其二，需要深度推理的难题：仍应交给 Astra 或 Sol，别为省小钱反复重试。其三，超高吞吐、任务简单的场景：Luna 的价位段更合适。无论选哪条路径，把缓存命中与错峰时段叠加进去都是通用降本手段——方法可参考本站的 DeepSeek API 峰谷计价详解。
跨阵营参照
把 Terra 放进整个市场看，中档价位段目前的主要对手包括 DeepSeek V4.1-Flash（主打智能体成本）、GLM-5.3-Flash 与 Kimi 轻量档。横向对比框架见 V4.1-Flash 对比 GPT-6.1 Sol 与 GLM-5.3-Flash；DeepSeek 官方两档型号的模型名与峰谷定价见 deepseek-flash 与 deepseek-v4-pro 接入速查；模型定位与阵容背景则见 GPT-6.1 Terra 发布解读。