美东时间10月26日，OpenAI发布GPT-6.1 Terra，这是GPT-6系列的新中端档，也是自GPT-5.6以来的首款Terra级模型。对打工人，它意味着一件事：API价格比上一代砍半，电脑操作跑分以约十分之一的token单价追平了旗舰GPT-6 Astra。但首发实测下来，普通ChatGPT聊天窗口里找不到这个模型，操作电脑功能还要在ChatGPT Work桌面端单独授权一次才可用。什么样的提示词能吃满这波新能力、用之前要避开哪些坑，是这篇文章要解决的全部问题。小红书微博知乎
这次发布到底给了打工人什么
OpenAI的模型家族里，Terra排在入门档Luna之上、GPT-6.1 Sol和顶级GPT-6 Astra之下，官方定位是日常专业工作。本次升级集中在三点：看懂截图、技术图纸、产品照片的视觉理解；像人一样操作电脑的Computer Use；以及直给式文风——官方描述为"puts results first, clear and direct style"，也就是废话更少、直接给有用的结论，实测反馈机器腔确实明显收敛。知乎
数据层面，API定价每百万token输入1美元、输出5美元，官方称比上一代GPT-5.6 Terra便宜一半，第三方价格站记录的旧价为输入2美元、输出12美元；同单位计费下，GPT-6.1 Sol是2美元和10美元，GPT-6 Astra是10美元和50美元。微博
在官方考察AI跨软件完成真实职业任务的测试Agents’ Last Exam中，Terra最高推理档得分约60%，比旧版GPT-5.6 Terra的约50%高出约10个百分点，与GPT-6 Astra的约59%基本打平；中等推理强度比上代提高15个百分点，任务成本约为原来的三分之一。官方称其完成任务的平均速度比Sol和Astra快3倍以上；编程方面，Terminal-Bench 4.0最高推理强度成绩50.3%，上一代公开成绩是21.5%。在特定易错提示测试中，低推理档错误率从53.6%降到16.7%、最高推理档降到4.3%——这代模型在批量文书类活儿上的增益，主要来自这种错误率的下降。微博
对内容、电商、文档类岗位，官方演示里最贴近日常的是那条例子：把供应商图册截图交给模型，自动识别产品、匹配表格、更新记录。实测账号给出的使用入口也值得先记住：在ChatGPT Work桌面端Advanced菜单的模型列表里手动切换，Codex同步可用，普通Chat暂未覆盖。对订阅用户，更实际的好处是额度更耐用：在Work和Codex里用Terra，同样的额度能干更多活，官方没有给出具体倍数。知乎
首发实测：动手写提示词之前，先搞定这六件事
在哪儿用：Plus及以上付费计划覆盖，免费用户暂不在名单里；除OpenAI官方渠道外，微软Microsoft Foundry、GitHub Copilot已上线该模型，亚马逊云Bedrock也已接入，但仅限海外区域。亚马逊云科技
企业侧口径：微软官方公告给Terra的定位与OpenAI一致——面向日常专业工作、响应较快且高效，核心能力为更强的视觉理解、更快的计算机操作、以及更自然的文字表达。知乎
开权限：跨软件操作任务全部以浏览器和桌面访问授权为前提。
知识截止2026年6月，且没有原生音视频输入——宣传里的"剪视频"指通过工具操作剪辑软件，不是模型直接看视频生成内容。凡是涉及新近信息，提示词里要明确要求联网搜索。微博
长文档加价坑：上下文档位有105万token，但API单次请求输入超过27.2万token时，整次请求的输入与缓存价格翻倍、输出费乘1.5，超长材料建议分批喂，别只看标价。
别拿跑分当产线：官方系统卡提醒，研究/API测试与实际ChatGPT的工具、提示和推理设置不同，跑分不能直接等同于生产效果；账号或企业如果开启了UAE等数据驻留设置，暂时用不了Terra。知乎
打工人必备的10个提效提示词
按本次的能力增量分四组，每条都标注了"为什么现在值得交给Terra"。
A组·视觉理解：把截图变成结构化数据
提示词1｜产品图册/截图提取并核对
读取附件里的产品图册截图，提取每个产品的名称、型号、单价、库存，输出表格；再与我粘贴的台账数据逐行比对，单独列出所有对不上的项。
依据：视觉理解是本次升级的核心卖点，实测中"识别图册截图→匹配表格→更新记录"的链路已经跑通，原本需人工逐条核对的活可以整体外包。进正式系统的关键数字仍需人工抽查原图。知乎
提示词2｜报错截图自查
这是我屏幕上的报错截图：先解释这个报错通常意味着什么，再按顺序给出排查步骤，每一步写明要点击屏幕上的哪个按钮或区域。
依据：读屏理解加上直给式步骤输出，适合IT求助前的自助排查。
提示词3｜票据信息录入
识别附件票据照片中的日期、金额、商家、税号，填入指定表格字段；任何识别不清的字段不要猜测，写"不清"并汇总告知。
依据：批量文书录入是低价执行型模型的强项，但报销凭证涉及钱款，录入后必须人工复核。
B组·电脑操作：让它替你点鼠标（ChatGPT Work桌面端，需已授权）
提示词4｜跨软件搬运数据
打开表格A，读取X列内容；切换到浏览器中已登录的系统B，把同样的内容逐条填入表单；完成后输出一份"已提交/跳过/失败"清单，不要触碰其他任何字段。
依据：官方演示链路正是打开表格、填入数据、切换软件、粘贴结果，全程均不需要人工手动操作。写这类提示词的要点是把"起点、动作、完成标志"交代清楚，首次执行建议全程盯屏，确认它点的每一处都符合预期。知乎
提示词5｜批量网页信息回收
依次搜索以下12个商品页面，把每页的价格、库存状态、规格摘录进我打开的表格；页面打不开或找不到就跳过并记录原因，全部完成后报告成功与跳过数量。
依据：Agents’ Last Exam测的就是这种多步骤、跨应用的任务执行。只委派浏览和摘录类操作，涉及提交、支付的动作不要交给自动操作。
提示词6｜例行报表流水线
执行这个固定流程：从系统导出上周明细→打开"周报模板"表格→把数据粘贴到对应区域并刷新图表→生成初稿留在草稿位等我审核，审核前不要发送。
依据：电脑操作加代码执行工具的组合适合重复性流程，"留在草稿位"这类人工卡点必须写进指令。
C组·写作：结果先行
提示词7｜周报/进展汇报初稿
根据以下要点写本周进展：结论放最前，每条按"做了什么→影响→数据"排序，全文300字以内，不要"在领导的关怀下"式套话。
依据：官方对Terra的文风要求就是results first、直接给有用结论，这类初稿的二次编辑量会更小。
提示词8｜会议/访谈纪要
从下面速记中只提取：①已形成结论；②待办事项与责任人；③时间点。输出三块，速记中没有的内容禁止补充，不确定的标注"存疑"。
依据：低错误率加直给文风适合批量纪要整理；"禁止补充"指令是针对模型仍有一定错误率的保险写法——官方测试中最高推理档错误率仍有约4.3%。微博
D组·长文档与搜索：105万token要省着用
提示词9｜合同/文档全文审阅
通读以下合同全文（约80页），列出所有涉及违约责任与自动续约的条款，逐条给出条款编号和原文摘录，先不要总结。
依据：上下文105万token、最大输出12.8万，整份中等长度合同可以一次装载；API用户注意27.2万token的加价阈值，必要时分批。要求逐字摘录原文，是为了让后续人工抽查有抓手。微博
提示词10｜必须联网的新动态
开启搜索，获取X公司最近30天发布的财报数据：营收、净利、同比与下季指引。输出时逐条标注来源，并区分"公司官方披露"与"媒体报道转述"。
依据：知识截止之外，模型原生支持搜索、代码执行、电脑操作等工具调用；让模型自己标注来源层级，能把人工二次核验的成本降到最低。
什么情况该换掉Terra
Terra不是全能模型。OpenAI官方自己划的边界：做深度研究、写复杂代码，还是建议用Sol或Astra。按提示词分工的实用逻辑是：路径明确、动作重复的活——录入、核对、搬运、纪要——交给Terra省钱省额度；需要跨源验证和论证的判断——收入为什么下滑、这份合同有没有风险——交给顶级档，只让Terra做资料整理。无论哪一档，关键数字都要保留原始出处、独立复核，跑分数字和生产环境是两回事。微博
