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· reAPI Team

GPT-6.1 Terra 价格：Token 费率、缓存成本与费用计算

GPT-6.1 Terra 定价取自 OpenAI：输入、输出、缓存读取与写入、272K 长上下文档位、Batch 与 Fast，并附成本算例。

GPT-6.1 Terra 价格：Token 费率、缓存成本与费用计算

在 OpenAI 的 Standard 档位下，GPT-6.1 Terra 的价格为每百万输入 token $1.00、每百万输出 token $5.00 起[1]。OpenAI 于 2026 年 10 月 26 日发布该模型，将其描述为“面向视觉推理、精确操作计算机和清晰自然写作的快速、高效模型”[2][3]。这两个基础费率只是实际账单的一部分：缓存输入、缓存写入、提示词超过 272K token 时的独立档位，以及推理 token，都会改变一次请求的费用。

本文列出 OpenAI 价格页上 GPT-6.1 Terra 的全部费率（获取于 2026 年 10 月 27 日），说明一次请求如何计价，并给出五个写明算式的成本算例，方便你用自己的 token 数重新计算。

要点速览

  • Standard 费率（每 1M tokens）： 输入 $1.00，缓存输入 $0.05，缓存写入 $1.25（有效期 30 分钟），输出 $5.00[1]。
  • 输入超过 272K token 时，整个请求改按输入 $2.00、缓存输入 $0.10、缓存写入 $2.50、输出 $7.50 计价[1][2]。
  • Batch 和 Flex 是 Standard 的一半价格；Fast 模式是两倍；区域处理加收 10%[2]。
  • 推理 token 按输出计费，所以除调用量之外，reasoning_effort 是影响成本最大的因素[4]。
  • 与同系列模型相比： GPT-6.1 Terra 各类 token 的 Standard 费率均为 GPT-6.1 Sol 的一半；输入和输出费率是 GPT-6 Luna 的 10 倍，缓存输入则为 5 倍[1]。
  • 在 reAPI 上（核对于 2026 年 10 月 27 日）：每 1M tokens 输入 $0.75、输出 $3.75，按 token 从同一个余额扣费[5]。

GPT-6.1 Terra 各类 token 的价格

OpenAI 按 token 类型和提示词长度为 GPT-6.1 Terra 定价。“短上下文”指最多 272K 输入 token；超过之后，整个请求都适用长上下文费率[1]。

每 1M tokens（Standard）输入不超过 272K输入超过 272K
输入$1.00$2.00
缓存输入$0.05$0.10
缓存写入，有效期 30 分钟$1.25$2.50
缓存写入，有效期 12 小时$2.50$5.00
输出$5.00$7.50

来源：OpenAI API 价格页，Standard 档位[1]。

模型页写明了这些数字背后的规则。缓存输入 token“按未缓存输入 token 费率的 5% 计价”；“输入超过 272K token 的提示词，整个请求的输入和缓存费率按 2 倍、输出按 1.5 倍计价”[2]。5% 的缓存读取比例低于大多数 GPT 模型：OpenAI 的缓存指南将多数近期模型的读取费率列为输入费率的 0.1 倍，只有 GPT-6.1 Sol 和 GPT-6.1 Terra 为 0.05 倍[6]。

GPT-6.1 Terra 的 Batch、Flex 与 Fast

Standard 并非唯一价格。OpenAI 模型页列出了三项调整：“Batch 和 Flex 的价格比 Standard 低 50%”“区域处理在可用的地区加收 10% 溢价”，以及“Fast 模式的价格为 Standard 的 2 倍”[2]。

每 1M tokens，输入不超过 272K输入缓存输入30 分钟缓存写入输出
Batch / Flex$0.50$0.025$0.625$2.50
Standard$1.00$0.05$1.25$5.00
Fast$2.00$0.10$2.50$10.00

来源：OpenAI API 价格页，Batch、Flex 与 Fast 价格表[1]。

有一个细节值得留意：GPT-6.1 Terra 的 Standard 费率与 GPT-6.1 Sol 的 Batch 费率完全相同，输入 $1.00、输出 $5.00[1]。如果你的任务可以等待批处理，两者在这个档位组合下的价格相同。

一次 GPT-6.1 Terra 请求如何计价

每个响应都会在 usage 中返回 token 数。对于输入少于 272K token 的 Standard 请求，费用为：

cost = (uncached_input × $1.00
      + cached_input × $0.05
      + cache_write × $1.25
      + output × $5.00) / 1,000,000

三个因素会改变结果。

缓存。 从提示词缓存中读取的 token 按缓存读取费率计价，替代普通输入费率。默认有效期为 30 分钟的缓存写入，价格是普通输入的 1.25 倍；在 Responses API 中选择 12 小时有效期，价格则为 2.5 倍[6]。多次调用中保持完全相同的长 system 提示词或参考文档，是缓存能节省成本的地方。

推理。 OpenAI 的推理指南表示，推理 token 会占用上下文窗口，“并按输出 token 计费”[4]。GPT-6.1 Terra 支持 none、low、medium（默认）、high、xhigh 和 max[2]。在 reAPI 于 2026 年 10 月 27 日进行的测试中，一道简短的多步骤算术题在 none 下未使用推理 token，在 xhigh 下使用了 80 个，在 max 下使用了 199 个[7]。这些数字只来自一道提示词，不是基准测试，但能说明变化方向。

提示词长度。 输入一旦超过 272K token，请求中的每类 token 都会改用长上下文列的费率，而不只是超出门槛的那部分 token[2]。

GPT-6.1 Terra 费用计算：五个算例

五个算例都使用上表中的 OpenAI Standard 费率。token 数是为说明而选定的假设，用来展示各项因素如何影响总费用。

场景Token 数算式费用
A. 短文本改写2,000 输入，500 输出2,000 × $1 + 500 × $5$0.0045
B. 相同前缀，使用缓存20,000 输入（18,000 已缓存），800 输出2,000 × $1 + 18,000 × $0.05 + 800 × $5$0.0069
C. 与 B 相同，不使用缓存20,000 输入，800 输出20,000 × $1 + 800 × $5$0.024
D. high 档推理1,000 输入，300 可见输出 + 2,000 推理输出1,000 × $1 + 2,300 × $5$0.0125
E. 长合同审查300,000 输入，4,000 输出300,000 × $2 + 4,000 × $7.50$0.63

各项乘积都按每 1M tokens 的费率计算，因此需要除以 1,000,000。场景 A 如果每天请求一百万次，费用为 $4,500。场景 B 不到 C 的三分之一，因为缓存部分按输入费率的 5% 计价。场景 D 中，虽然可见答案只有 300 个 token，推理 token 仍占账单的大部分。场景 E 展示了长上下文档位切换的影响：同样的 304,000 个 token，若按短上下文费率计价，费用会是 $0.32，因此跨过 272K 门槛后，这次请求的费用大约翻倍。

GPT-6.1 Terra 与其他 GPT 模型的价格对比

模型（Standard，每 1M）输入缓存输入输出
GPT-6 Luna$0.10$0.01$0.50
GPT-6.1 Terra$1.00$0.05$5.00
GPT-6.1 Sol$2.00$0.10$10.00
GPT-5.6 Terra$2.00$0.20$12.00
GPT-6 Astra$10.00$1.00$50.00

来源：OpenAI API 价格页，Standard 档位[1]。

与 GPT-6.1 Sol 相比，每项费率都恰好是一半。与 GPT-6 Luna 相比，除了缓存输入为 5 倍，其余每项费率都是 10 倍。上一代 Terra，即 GPT-5.6 Terra，输入价格是 GPT-6.1 Terra 的 2 倍，输出是 2.4 倍[1]。价差并不能说明哪个模型在你的任务上回答得更好；OpenAI 将 Sol 定位于“复杂编程、计算机操作和专业工作”，将 Terra 定位于视觉推理与写作[2][8]。选型可参阅 GPT-6.1 Terra 与 GPT-6.1 Sol 对比。

通过 reAPI 使用 GPT-6.1 Terra 的计费方式

reAPI 在 Chat Completions 接口上提供 GPT-6.1 Terra，模型 ID 为 gpt-6.1-terra，按 token 从你的 reAPI 余额中扣费[7]。2026 年 10 月 27 日，reAPI 的费率如下：

reAPI 每 1M tokens未缓存输入不超过 272K未缓存输入超过 272K
输入$0.75$1.50
缓存输入$0.0375$0.075
缓存写入$0.9375$1.875
输出$3.75$5.625

来源：reAPI 模型页，核对于 2026 年 10 月 27 日[5]。

表中每项价格均为 OpenAI Standard 费率的 75%。有一条规则与 OpenAI 不同：在 reAPI 上，272K 门槛按未缓存输入 token 计算，因此缓存读取和缓存写入不会让请求进入长上下文档位。按这些费率，上面的场景 A 为 $0.003375，场景 E 为 $0.4725。GPT-6.1 Terra 模型页始终显示当前费率，并提供会发送计费请求的 Playground。每个响应的 usage 对象都会返回 prompt_tokens、completion_tokens（含推理）和 cached_tokens，你可以用上面的公式核对账单[7]。

常见问题

GPT-6.1 Terra 缓存 token 多少钱？

GPT-6.1 Terra 的缓存输入为每 1M tokens $0.05，是 $1.00 输入费率的 5%。缓存写入默认有效期为 30 分钟，价格为每 1M $1.25；12 小时有效期为 $2.50。输入超过 272K token 后，这三项费率都翻倍[1][6]。2026 年 10 月 27 日，reAPI 的缓存读取费率为每 1M $0.0375[5]。

GPT-6 Terra 免费吗？

没有名为 GPT-6 Terra 的模型；OpenAI 这一代的 Terra 是 GPT-6.1 Terra，模型 ID 为 gpt-6.1-terra[2]。通过 API 使用时按 token 计费，OpenAI 价格页也只为它列出了付费费率[1]。

gpt 6.1 terra 定价：费用怎么算？

把 usage 中各类 token 数乘以对应费率，再除以 1,000,000：在 Standard 下，未缓存输入 × $1.00、缓存输入 × $0.05、缓存写入 × $1.25、输出 × $5.00；提示词超过 272K token 时则使用长上下文列的费率[1]。上面的五个算例展示了具体算式。

gpt 6.1 terra 和 gpt 6.1 sol 价格对比

GPT-6.1 Terra 各类 token 的 Standard 价格均为 GPT-6.1 Sol 的一半：每 1M tokens 输入 $1.00 对 $2.00，缓存输入 $0.05 对 $0.10，输出 $5.00 对 $10.00[1]。GPT-6.1 Sol 还提供价格为 Standard 6 倍的 Ultrafast 档位，价格页未为 Terra 列出这一档[1][8]。

gpt terra和luna 有什么区别？

GPT-6.1 Terra 的输入和输出价格是 GPT-6 Luna 的 10 倍：每 1M tokens 输入 $1.00 对 $0.10，输出 $5.00 对 $0.50[1]。OpenAI 将 Luna 称为“专为专注、高并发的批量任务打造的最高效模型”；Terra 则面向视觉推理、计算机操作和写作[2][9]。

gpt terra 价格：一次请求多少钱？

一次包含 2,000 输入和 500 输出 token 的短请求，按 OpenAI Standard 费率为 $0.0045，按 reAPI 在 2026 年 10 月 27 日的费率为 $0.003375[1][5]。推理强度和超过 272K token 的提示词，是让单次请求费用明显高于这个数字的因素。

让 GPT-6.1 Terra 的成本可预测

GPT-6.1 Terra 账单的大部分来自两个地方：推理 token 和未缓存输入。按 OpenAI 的建议从 medium 开始；对于常规改写或打标签任务，如果更低推理强度仍能达到准确率目标，就逐步调低[10]。在每段对话开头保持固定前缀，让重复调用以输入费率的 5% 读取缓存，并拆分会让提示词超过 272K token 的文档。可以等待的任务使用 Batch，GPT-6.1 Terra 的价格还能再减半。当前每 token 费率与 Playground 见 GPT-6.1 Terra 模型页。

参考资料

  1. OpenAI. API 价格。 2026 年 10 月获取自 developers.openai.com/api/docs/pricing
  2. OpenAI. GPT-6.1 Terra 模型页。 2026 年 10 月获取自 developers.openai.com/api/docs/models/gpt-6.1-terra
  3. OpenAI. API 更新日志，2026 年 10 月 26 日。 2026 年 10 月获取自 developers.openai.com/api/docs/changelog
  4. OpenAI. 推理模型。 2026 年 10 月获取自 developers.openai.com/api/docs/guides/reasoning
  5. reAPI. GPT-6.1 Terra 模型页。 2026 年 10 月获取自 reapi.ai/models/gpt-6-1-terra
  6. OpenAI. 提示词缓存。 2026 年 10 月获取自 developers.openai.com/api/docs/guides/prompt-caching
  7. reAPI. GPT-6.1 Terra API 文档。 2026 年 10 月获取自 reapi.ai/docs/gpt-6-1-terra
  8. OpenAI. GPT-6.1 Sol 模型页。 2026 年 10 月获取自 developers.openai.com/api/docs/models/gpt-6.1-sol
  9. OpenAI. GPT-6 Luna 模型页。 2026 年 10 月获取自 developers.openai.com/api/docs/models/gpt-6-luna
  10. OpenAI. GPT-6 指南：GPT-6.1 Terra。 2026 年 10 月获取自 developers.openai.com/api/docs/guides/latest-model
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