GPT-6.1 Terra 实测：1分35秒把建筑平面图变3D模型，比旗舰Astra快十倍

OpenAI 的模型名字越来越像星系命名大赛：Astra、Sol、Terra、Luna 摆在一起，多数人的第一反应是"我到底该用哪个"。选贵的能力过剩，选便宜的又心里没底。而让旗舰模型去干点鼠标、填表单这类活，就像开跑车送外卖——能干，但每公里都在烧钱。

就在全网还在讨论 Anthropic 招股书的时候，OpenAI 直接掏出了 GPT-6.1 Terra。Sam Altman 亲自站台，放话它要开启"电脑操作的新时代"。一句话定位：不负责深思熟虑，主打视觉看图和电脑操作，价格比次旗舰 Sol 还便宜一半，速度是旗舰 Astra 和 Sol 的三倍以上，专业任务上能用十分之一的价格打出和 Astra 持平的表现。

四个模型一张卡看清

把 GPT-6.1 全家桶按每百万 token 的价格摊开，分工相当清晰：

• Astra（输出 $50 / 输入 $10）：旗舰，能力封顶，也最贵；
• Sol（输出 $10 / 输入 $2）：次旗舰，能扛复杂代码和深度分析，能力逼近大哥；
• Terra（输出 $5 / 输入 $1）：今天的主角，不负责深思熟虑，主打看图干活和电脑操作；
• Luna（输出 $0.5 / 输入 $0.1）：流水线机器，只管量大管饱的纯体力活。

实测：一张平面图，三种速度

官方演示里最抓眼球的案例，是丢给它一张二维平面图，它自己把 3D 模型搭出来。我们找来一张 200 平米住宅的一层建筑平面图，分别丢给 Terra、Sol 和 Astra，全部用高推理档，提示词完全一样。

Terra：1 分 35 秒交卷，速度之王。 快到没反应过来。不过它也很"实在"：为了让你看清室内，连屋顶都不建了，直接物理开天窗。内部结构粗糙，家具快整没了，期待中的豪华大别墅缩水成一个毛坯房——确实只剩速度了。

Sol：10 分 44 秒，质感上一个台阶。 空间格局和墙体结构精细得多，还自动生成了交互按钮，可以在室内剖切、完整墙体、建筑外观之间切换，体验快赶上《模拟人生》；俯视图能看到明显的光影，贵有贵的道理。

Astra：15 分 43 秒，效果最顶。 等得最久，空间层次感也最强，连墙体都做了半透明处理，内部看得清清楚楚。

不甘心的我们又把 Terra 的推理档位拉满再测了一次：等了 4 分半，出来的活儿确实像样了（应该调用了 Blender），细节比默认档强，但精细度仍够不到 Astra，中规中矩。

Terra 到底适合干嘛

测完 3D 生成基本看透了：论精细活，它确实干不过 Sol 和 Astra，但它本来就不是干这个的。让 AI 替人操作电脑，本质是一步一截图，极度烧钱，用顶配 Astra 去点鼠标纯属大材小用。Terra 不聪明，但它反应快、花钱少。结合官方演示，这 6 类活可以直接丢给它：

1. 2D 转 3D：建筑图纸、产品照片转基础 3D 模型，官方还演示了从里斯本电车照片建模，高精度 3D 就别指望了；
2. 超长表单极速填写：让它自己找网上长表单并完整填写，实测 53.5 秒完成，同级别 Sol 要 3 分 21 秒；
3. 一周行政工作一键清空：从邮件找收据发票→做报销表→填表单→草拟回复→生成总结报告，只留最终版给你确认；
4. 发票照片录入会计软件：看发票图片自动打开会计系统，填好日期、金额、科目等字段；
5. 动画电影逐镜头审查加时间码修复日志：中等推理档得分比上一代 Terra 高 15 个百分点，成本只有三分之一；
6. 周报、技术文档、长图、PDF 提炼：跑量的文本提炼活，闭眼丢给它。

一个避坑提醒

日常用 Terra，千万别随手把推理档位拉到最高。这哥们一旦开始过度思考、反复检查，token 消耗原地飙升，不仅费钱还贼慢，算下来不如直接去用 Sol。

总结

模型分层不是营销话术，而是真金白银的差价：遇到极复杂的架构、高精度的 3D 模型，老老实实上 Astra 或 Sol；批量提取数据、不动脑子的纯文本跑量活，扔给最便宜的 Luna；只要是看屏幕、点鼠标、填表单这类操控电脑的常规活，闭眼选 Terra——它跑起来甚至比 Astra 还快。把"哪个活用哪个模型"当成一条选型纪律，一个月下来省的不是小数。