OpenAI 的常规命名规律。
Astra：星辰
Sol：太阳
Terra：地球
Luna：月亮
这次是Terra，地球。
先看定位。OpenAI 现在的模型分几档，Astra和Sol 是高端，Luna是低价，Terra卡在中间，对标的基本就是 Anthropic的Sonnet 那一档，主打日常办公和自动操作电脑。
最狠的是价格。每百万token输入 1 美元、输出 5 美元，缓存命中的输入只要0.05 美元。上一代的话，GPT-5.6 Terra 是2美元和12 美元，输入降一半，输出降了将近六成。按 Artificial Analysis的意思，最高思考强度下每个任务的平均成本从1.40 美元降到 0.40 美元，不到原来的三分之一，智能指数反而从 42 涨到了48。
再看能力，最大的看点是编程和电脑操作。Terminal-Bench 4.0最高强度下的完成率从21.5% 跳到50.3%。在Agent测试里，它能追平GPT-6 Astra，token 价格只有Astra的十分之一，完成任务的速度还比Astra 和Sol 快三倍以上。另外，它不懂装懂的情况也少了很多，不知道答案时硬猜的比例，从88%降到38%。
这件事说明什么？我认为前沿模型的竞争，正在从"谁最强"转向"够用的前提下最便宜"。
