当地时间10月26日，Anthropic向美国证券交易委员会（SEC）提交IPO注册文件的同一天，OpenAI发布新模型GPT-6.1 Terra，将标准API价格较上一代下调50%。
OpenAI称，GPT-6.1 Terra主攻视觉理解和计算机操作，能够处理填写网页表单、编辑视频、读取技术图纸等任务。在Agents' Last Exam专业任务评测中，该模型在中等推理强度下较GPT-5.6 Terra提高15个百分点，单项任务成本降至约三分之一；在Terminal-Bench 4.0编程评测中，其最高推理强度得分为50.3%，高于前代的21.5%。
价格是此次发布的重点。GPT-6.1 Terra的标准API输入价格为每百万token 1美元，输出价格为5美元，缓存输入为0.05美元。相较GPT-6 Astra，其输入、输出token单价均为十分之一；相较GPT-5.6 Terra，标准价格则下降50%。
OpenAI表示，Terra在部分任务评测中已接近旗舰模型水平，但最复杂的编程任务仍更适合使用GPT-6.1 Sol或GPT-6 Astra。
这并非简单的降价促销，也不是OpenAI首次推行降价营销策略。早期，OpenAI降价多伴随模型升级。自2025年至今，由于开源模型的冲击，OpenAI的降价策略变得更加激进和直接，目标明确指向抢占调用量和生态。例如推理模型o3输出价格降幅高达80%，GPT-5.6 Luna输入价格从每百万token 1美元降至0.20美元。
降价背后是公司对更大规模调用量的期许。OpenAI CEO山姆·奥尔特曼对Terra 6.1所谓“开启计算机使用时代”的前景颇为看重。
计算机操作和智能体应用要真正进入企业工作流，模型必须能够稳定完成多步骤任务，同时将单次任务的推理成本压到可持续的水平。对于开发者而言，模型能力接近并不意味着实际成本相同。更低的token价格和任务成本，有助于扩大自动化应用的使用范围，并推动调用量增长。
OpenAI此次选择强化计算机操作能力、同步下调价格，体现出其试图以更低成本争取高频企业任务的策略。
这一策略也与OpenAI面临的资金压力有关。据市场消息，OpenAI预计2026年至2030年累计现金消耗可能达到2780亿美元，主要与算力及基础设施投入有关。公司虽已为潜在上市做准备，但奥尔特曼表示不会在2026年上市。对于仍需持续投入前沿研发和算力的OpenAI而言，如何把模型能力转化为稳定收入、提高每单位算力的商业回报，是资本市场持续关注的问题。
作为OpenAI的最大竞争对手，Anthropic的招股书则从财务侧呈现出相似的另一面：收入高速增长、季度经营改善，但算力投入带来的长期成本压力仍在。
文件显示，Anthropic 2026年上半年收入达到162.86亿美元，远高于上年同期的11.63亿美元；第二季度营业利润为9.74亿美元，营业利润率约8.4%；剔除股权激励等项目后，调整后营业利润为22.35亿美元，调整后营业利润率约19.3%。
虽然上半年按美国通用会计准则计算的净亏损达到807.48亿美元，但其中相当部分并非当期现金支出。
不过，长期算力采购和租赁承诺仍构成固定成本压力。即使收入快速增长，公司未来仍需持续投入大量资金支撑模型训练与客户需求。也就是说，Anthropic同样需要在能力与收入增长和算力成本与商业化回报之间找平衡，并以此向资本市场证明经营改善。
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吕倩
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