给AI一张电车照片，让它照着做个3D模型，会做成什么样？
OpenAI刚发布的GPT-6.1 Terra，就接了这么个活。
Terra能看懂图片和屏幕，也能操作浏览器、桌面和应用，替你在电脑上做事。
官方演示里，它拿到一张有轨电车照片，然后在Blender里建模。
Blender就是做3D模型的软件。
车身、车窗、轮子、车顶陆续做出来，最后把整辆车转过来，侧面和背面也能看。官方视频省略了部分建模过程。
按OpenAI的介绍，Terra可以拿供应商的照片去匹配商品目录，再更新商品信息，也可以
检查营销图片有没有裁歪、文字位置对不对，整理出需要修改的地方。
Terra也能起草、修改文字。
按OpenAI的介绍，它会先交代结果，再解释必要的细节。
社区已经拿它做了些什么
官方拿电车做演示，社区用户lindaniel试的是一只螃蟹。
他晒出的建模记录是5分38秒。
画面里的螃蟹有橙色的壳、凸起来的眼睛，两只钳子张着，腿也分出了关节。
同一位作者还试了鹦鹉骑车，用Max花了大约2分钟。
但他特意提了一句，出来的竟然是静态的。
另一位社区用户kevechang开了Fast，让Terra做一个霸王龙骑摩托的HTML页面。
HTML就是编写网页用的语言。
截图里，绿恐龙的小短手握着车把，背后是山坡、云和太阳，作者说原网页会动。
还有人把骑车这道题倒了过来。
社区用户yunhe晒出的网页里，袋鼠、自行车、道路和树全都翻了个面，页面像一张倒着看的澳洲明信片。
9分13秒的小岛，作者还是挑出了差距
社区用户FGJ用Terra Max做了一个3D网页，要用Three.js搭一座体素风格的小岛。
Three.js是做网页3D效果的工具。体素风格，就是把建筑、树和地形做得像小方块搭起来的一样。
他晒出的任务记录是9分13秒，做出的小岛上有五重塔、鸟居、樱花树和溪流。
他之前用Astra Max做类似场景，花了40多分钟，这次他夸了Terra的速度。
不过，他觉得整体质量和细节还是不如Astra。下面是他之前晒出的Astra作品。
这组公开作品里，Astra的塔檐、栏杆和岛上植物做得更细。
另一位社区用户想做的，是《星际穿越》里的黑洞。
他要求画面里有吸积盘和引力透镜效果，能用鼠标转着看，旁边还能调整参数。
吸积盘就是黑洞周围那圈发亮的物质，引力透镜则会让光线弯曲。
作者在应用里选了Ultra模式，记录的用时是8分43秒，作品和代码都公开了。
但他对这版画面并不满意，还觉得GPT系列在做黑洞效果时，总有些别扭。
单价降了，做一项任务到底省多少
Terra这次下调的是API价格，API就是开发者把模型接进自己程序的调用方式，费用按处理的内容量计算。
token是模型处理内容时的计量单位。
标准价格是每百万输入token1美元，每百万输出token5美元，缓存输入每百万0.05美元。
输入是交给模型的内容，输出是模型生成的内容。
相比旧版GPT-5.6 Terra，标准输入价从每百万token 2美元降到1美元，输出价从12美元降到5美元。
DesignArena在社区发了一道新旧Terra的对照题：重建夕阳下的贝伦塔。
这是一座位于里斯本河边的石塔。他们要求保留石头上的绳纹雕刻、开放阳台和圆顶塔楼，周围还要有海鸥、帆船，以及远处的大桥。
结果，GPT-6.1 Terra花的时间接近旧版GPT-5.6 Terra的4倍，用掉的token也多了48%。
可按DesignArena公布的账单，这道题新版花了0.047美元，旧版花了0.077美元，新版反而便宜了约38%。
按DesignArena的描述，新版做出了层叠的拱窗、圆顶角楼和河面上的夕阳反光。旧版的
塔更方正简单，水面没有那层反光，远处的大桥只剩两根柱子。
独立评测机构Artificial Analysis还测了一组任务。
在综合能力测试里，同样开到max，新Terra得分比旧版高6分，平均任务成本约0.40美元，旧版是1.40美元。
图的上半部分是综合得分，下半部分把得分和成本放在一起。越往上，得分越高，越往左，成本越低。
Artificial Analysis还比较了不同的推理强度。
推理强度，就是给模型多少思考预算。预算增加，也会影响等待时间和花费。
综合能力和成本一起比，Terra的low、medium两档处在效率前沿。在这套测试里，没有
其他受测选项同时比它们便宜，得分又更高。
Artificial Analysis把模型放进工程环境，让它们带着工具完成任务，再汇总成代码代理指数。
同样是max档，Terra拿到48分，Sol是54分，Luna是31分。
OpenAI也明确说，最复杂的编程任务，GPT-6.1 Sol和GPT-6 Astra仍然更合适。
编程测试的成本效率前沿上，Terra入选的是low和xhigh两个档位，和前面综合测试里的low、medium不同。
至于会不会瞎编，Artificial Analysis还做了AA-Omniscience测试。
这项测试看的是，模型不知道答案时，会不会继续硬猜。
旧Terra的硬猜比例是88%，新Terra降到38%。这是这项测试里的指标，不是日常所有回答的错误率。
在哪用，怎么选
GPT-6.1 Terra已经能在ChatGPT Work和Codex里用，普通Chat暂时没有，移动端Work也支持。
Plus、Pro、Business、Enterprise和Edu套餐支持它，企业工作区还要看管理员设置和实际开放情况。
在ChatGPT桌面端或网页版Work里，打开模型设置中的Advanced，选GPT-6.1 Terra就可以了。
要让它操作浏览器和电脑，还需要完成对应设置，并给它相应的访问权限。
如果平时用终端，可以通过Codex CLI来选它。
Codex CLI就是在终端里运行的Codex。
先把版本更新到0.159.0或更高，再用下面这条命令启动。
codex -m gpt-6.1-terra
已经进了交互会话，就用/model切换。
开发者接API，模型名是gpt-6.1-terra，工具调用走Responses API。
它支持105万token上下文，最多输出12.8万token。
推理档位有none、low、medium、high、xhigh和max，默认是medium。
API调用单独计费，和订阅额度是两回事。
输入超过272K token时，整次请求的输入和缓存价格乘2，输出价格乘1.5。
写在最后
贝伦塔那道题里，新版没有少用token，账单却仍然比旧版低。
同一笔API预算，现在能调用的token更多了。
这可能会改变人给AI提要求的方式。
如果原来因为成本只做一版页面，现在就有余地看看另外两种做法。
如果某项小任务过去不值得花钱调用模型，价格降下来后，它也可能被接进程序里。
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