GPT-6.1 Terra不在普通对话里出现，这是最先要搞清的一点。它面向的是日常电脑工作：读屏幕、点应用、填表单、整理文档，入口在ChatGPT Work、Codex和API三条线，选错入口就会一直找不到。
先在Work里这样找它
在Work的模型列表里选Terra，就能让它处理屏幕上的活。Plus、Pro、Business、Enterprise和Edu用户可以在Work和Codex里用它，普通对话里没有这个选项。适合它的活有一个共同点：重复、量大、步骤固定，比如起草方案、读技术图纸、填表、把收到的发票信息录入记账软件。第一次用别直接上正式任务，先拿一个小任务试：给它一份发票和目标系统，让它读数、填表，你在旁边完整核对一遍，确认格式和数字都对，再扩大使用范围。
Codex这条路适合谁
写代码、改项目、跑命令行的人走Codex更顺手，API里的模型名是gpt-6.1-terra，在Codex里选模型或在命令行指定模型都能用上。要注意一点：选了模型不等于自动拿到了你的应用权限，浏览器控制和电脑控制要另外按要求配置，工作区管理员的设置也可能限制可用范围。Codex适合把Terra放进开发流程，比如批量处理文件、按规则改代码、跑重复性的检查任务，而不是只聊几句就关掉。
API调用先算清价格
API的标准价是每百万token输入1美元、缓存输入0.05美元、输出5美元，比上一代Terra便宜约一半，但这是API计价，不是订阅月费的变化。上下文窗口约105万token，适合一次喂进大量资料再处理，但超过27.2万输入token的请求，输入和缓存价格会翻倍、输出贵一半，所以长文档任务要先估算token，能拆分的先拆分。批量和Flex处理按官方说明便宜一半，量大的重复任务可以优先考虑。算账时别只看单价，还要看完成一个任务实际花了多少token、失败重跑了几次，单价便宜不等于总账便宜。
什么时候别硬用它
Terra在模型档位里属于中间档，主打日常工作量大、成本敏感的任务。需要最强推理、复杂长推理时，档位更高的Sol和Astra更合适；只聊天、写段短文案时，普通对话模型就够了，不必绕到Work。输入方面它接受文字和图片，不支持音频、视频直接输入；它能做的视频剪辑，是指操作剪辑软件的屏幕，而不是把视频文件直接喂给模型，这两者要分清。工具调用需要走Responses API，开发时按官方文档接，别凭旧接口的经验硬套。
上手前先核对这份清单
核对四件事：你的计划和工作区是否开通了Terra，模型列表里能不能选到它，任务是否允许它操作你的应用，长任务的token预算和复核流程定好了没有。先跑一个结果可核对的小任务，确认输出格式、错误率和复核成本，再决定放量。Terra的价值不在模型名字，而在它能不能把你每天重复的屏幕活稳定地做完，并且让你复核得过来。
