Idéal pourLe GPT-6.1 Terra d'OpenAI pour le raisonnement visuel, l'usage de l'ordinateur et l'écriture, dans un flux texte et image.
Par 1 M de tokens · tarif catalogue
GPT-6.1 Terra face à Gemini 3.8 Flash part de l'entrée dont votre application a besoin. Choisissez Terra comme premier test pour le raisonnement visuel, l'usage précis de l'ordinateur et l'écriture naturelle, dans un flux de style OpenAI. Choisissez Gemini 3.8 Flash quand la tâche comprend une entrée native audio, vidéo ou PDF, ou qu'elle utilise l'ancrage et les outils documentés de Google. Les deux produisent du texte et prennent en charge le travail à grand contexte. Comparez le prix promotionnel actuel ainsi que le tarif catalogue de base.
En bref : aux tarifs catalogue en direct de GPTProto, commencez avec GPT-6.1 Terra. Son entrée est inférieure de 11% et sa sortie de 11%. C'est la comparaison du catalogue de base. Une promotion affichée sur Gemini peut l'inverser, et la section prix n'indique ce tarif que tant que la promotion est ouverte. Utilisez le même matériau source et les mêmes contrôles d'acceptation pour les tâches que les deux modèles peuvent faire.
Idéal pourLe GPT-6.1 Terra d'OpenAI pour le raisonnement visuel, l'usage de l'ordinateur et l'écriture, dans un flux texte et image.
Par 1 M de tokens · tarif catalogue
Idéal pourLe Gemini 3.8 Flash de Google pour l'entrée multimédia, y compris l'audio, la vidéo et le PDF, plus ses outils documentés.
Par 1 M de tokens · tarif catalogue
Les prix GPTProto sont les tarifs catalogue texte vers texte en direct. La latence, le contexte et les benchmarks n'apparaissent que lorsque la récolte OpenRouter les a renvoyés pour les deux modèles.
curl https://gptproto.com/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $GPTPROTO_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "gpt-6.1-terra",
"messages": [{"role": "user", "content": "Hi"}]
}'curl https://gptproto.com/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $GPTPROTO_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "gemini-3.8-flash",
"messages": [{"role": "user", "content": "Hi"}]
}'Prix par 1 M de tokens du catalogue GPTProto. Chiffres OpenRouter collectés 3 novembre 2026. Pas un SLA GPTProto.
Sur les tarifs texte en direct de GPTProto, GPT-6.1 Terra est à $0.80 par million de tokens d'entrée et $4.00 par million de tokens de sortie. Gemini 3.8 Flash est à $0.90 et $4.50. Les tarifs liste du fournisseur rangés à côté sont $1.00/$5.00 pour GPT-6.1 Terra et $1.50/$7.50 pour Gemini 3.8 Flash. GPT-6.1 Terra est inférieur de 11% en entrée et de 11% en sortie, donc à ces tarifs catalogue le modèle le moins cher ne s'inverse pas quand la réponse est longue.
Pendant la promotion affichée 0.5× jusqu'à 31 décembre 2026, Gemini 3.8 Flash est à $0.45 par million de tokens d'entrée et $2.25 par million de tokens de sortie. Cette entrée promotionnelle est inférieure de 44% à GPT-6.1 Terra à $0.80, et la sortie promotionnelle est inférieure de 44% à $4.00. Utilisez le prix affiché pour la route et la période de facturation que vous lancerez vraiment. Quand la promotion se ferme, cette phrase quitte la page et la comparaison catalogue ci-dessus reste.
Pour un lot de 1 million de tokens d'entrée hors cache et 200 000 tokens de sortie facturés, les tarifs catalogue donnent $1.60 pour GPT-6.1 Terra et $1.80 pour Gemini 3.8 Flash. La part d'entrée est $0.80 contre $0.90. La part de sortie est $0.80 contre $0.90. Les lectures de cache, les écritures de cache, les appels d'outils et les frais de média sont en plus.
Au tarif promotionnel, le même lot est de $0.90 pour Gemini 3.8 Flash : $0.45 d'entrée et $0.45 de sortie. Le lot catalogue pour GPT-6.1 Terra reste $1.60. Une deuxième tentative, ou un frais d'outil, peut effacer un écart aussi petit.
Vérifiez les pages en direct de GPT-6.1 Terra et Gemini 3.8 Flash avant de budgéter une route de production. Cette comparaison lit le même catalogue que ces pages. Elle ne copie pas un prix d'OpenRouter.
Multipliez les tokens d'entrée et de sortie que vous attendez par les tarifs en direct de GPTProto. Puis lancez un jeu réel. Un budget utile inclut le cache, les outils, les nouvelles tentatives et la part de requêtes que chaque modèle termine correctement.
Tokens d'entrée et de sortie seulement, au tarif catalogue chargé pour cette page. Le cache, les outils et les nouvelles tentatives sont en plus.
La latence et le débit sont des médianes de fournisseurs OpenRouter. Une ligne manquante n'était pas dans la collecte, et elle est laissée de côté plutôt que supposée.
Médiane des p50 de fournisseurs OpenRouter, collectée 3 novembre 2026. Pas un SLA GPTProto.
Testez GPT-6.1 Terra et Gemini 3.8 Flash depuis le même solde GPTProto, aux tarifs de leurs pages de modèle.
Pour essayer. Utile pour brancher l’endpoint et tester de nouveaux modèles.
Le montant que choisissent souvent les développeurs seuls et les petits projets qui passent en prod.
Pour les équipes qui ont déjà du trafic en prod. Le crédit bonus s’ajoute au tarif déjà réduit.
Seules les notes présentes pour les deux modèles sont affichées. Un indice plus haut est un signal de présélection. Il ne décide pas vos tâches.
Scores Artificial Analysis tels que les porte la récolte OpenRouter, collectés 3 novembre 2026.
Utilisez le modèle dont vous savez déjà décrire le mode d'échec.
Envoyez les tâches natives audio, vidéo et PDF vers Gemini. Gardez Terra sur les étapes texte et image que votre évaluateur vérifie déjà. Les deux modèles sont sur un seul solde GPTProto, donc la répartition est un changement de nom de modèle. Retestez la route de prix quand la promotion se termine.
GPT-6.1 Terra indique 1,05 million de tokens de contexte. Gemini 3.8 Flash indique 1 048 576 tokens de contexte et 65 536 tokens en sortie. La longueur de Flash est l'entier récolté, pas une étiquette arrondie au million. OpenAI documente une entrée maximale et un plafond de sortie distincts de la longueur de contexte montrée ici. Ce tableau montre la limite de sortie de Terra quand la récolte en renvoie une. Une fenêtre plus grande est de la place pour un prompt long, pas un tarif d'entrée plus bas.
Les entrées documentées de Terra sont le texte et l'image, et sa sortie est du texte. Google documente des entrées texte, image, vidéo, audio et PDF pour Gemini 3.8 Flash, avec une sortie texte. La génération d'images et la génération audio sont des modèles séparés. Pour un flux audio ou vidéo construit autour de Terra, une étape antérieure doit fournir une transcription, des images extraites ou un autre matériau pris en charge, et cette étape entre dans le coût.
Terra prend en charge les efforts none, low, medium, high, xhigh et max. Gemini prend en charge les niveaux de réflexion low, medium et high. Utilisez le champ de requête propre à chaque modèle. OpenAI exige la Responses API pour les appels d'outils de Terra. La documentation de Google liste les appels de fonctions, l'exécution de code, l'ancrage de recherche, la recherche de fichiers, le contexte d'URL et l'usage de l'ordinateur en Preview. Sur GPTProto, partez de l'exemple API Usage du modèle choisi et testez chaque outil sur cette route.
Les deux modèles acceptent les images et renvoient du texte. Les exemples officiels de Terra comprennent l'appariement de photos de produits, l'interprétation de dessins techniques et l'action sur des écrans d'application. Gemini accepte les images dans une interface multimodale plus large. Évaluez, face à des réponses vérifiées, les identifiants, dimensions, étiquettes ou actions suivantes qui ont été extraits, et incluez le petit texte et les références ambiguës quand ces cas apparaissent dans votre application.
Google positionne Gemini 3.8 Flash pour l'ingénierie logicielle à long horizon, les agents autonomes et les flux d'entreprise. OpenAI positionne Terra pour le raisonnement visuel efficace, l'usage précis de l'ordinateur et l'écriture. Pour une tâche de code, vérifiez le correctif final et les résultats de tests. Pour un flux d'entreprise, vérifiez les données écrites, les approbations requises et l'état terminé. Notez les appels répétés pour que la facture soit la tâche entière.
Si l'application contient les deux sortes de travail, envoyez les tâches multimédias natives vers une route Gemini prise en charge et évaluez Terra pour les étapes image ou texte. Choisissez Terra d'abord quand le travail est du texte et des images, des actions sur ordinateur, de l'écriture ou une intégration de style OpenAI déjà en place. Choisissez Gemini d'abord quand l'entrée audio, vidéo ou PDF est centrale, ou quand l'application a besoin de ses outils Google documentés. Notez la date de fin de promotion à côté de toute estimation de coût qui utilise le tarif promotionnel.
Chaque page de modèle a le tarif actuel, un exemple d'API et un Playground. Lancez vos propres prompts, puis gardez la règle de routage qui gagne en qualité, en latence et en budget. Parcourir le catalogue de modèles si vous voulez un troisième candidat dans le même test. Comparer les tarifs GPTProto actuels.
Aux tarifs catalogue en direct, GPT-6.1 Terra est à $0.80 en entrée et $4.00 en sortie par million de tokens, contre $0.90 et $4.50 pour Gemini 3.8 Flash. C'est 11% de moins en entrée et 11% de moins en sortie. La section prix n'indique la promotion affichée de Gemini que tant que cette fenêtre est ouverte. Comparez la période de facturation que vous lancerez vraiment.
Terra accepte le texte et les images. Google documente le texte, les images, la vidéo, l'audio et les PDF pour Gemini 3.8 Flash. Les deux renvoient du texte. Utilisez le format de requête pris en charge par la route GPTProto choisie.
Gemini 3.8 Flash indique 65 536 tokens en sortie. OpenAI publie aussi un plafond de sortie pour Terra. Cette page montre la ligne de sortie de Terra quand la récolte renvoie une longueur. Fixez le budget de sortie demandé et vérifiez l'artefact final.
Ces modèles renvoient du texte. Google indique la génération d'images et la génération audio comme non prises en charge pour Gemini 3.8 Flash. La modalité de sortie native de Terra est le texte. Choisissez un modèle de génération dédié pour les fichiers image ou audio.
Utilisez les contrôles pris en charge par chaque route. Terra offre six niveaux d'effort, dont none. Gemini offre les niveaux de réflexion low, medium et high. Partez de l'exemple API Usage du modèle choisi.
Lancez les mêmes actions dans le même environnement, avec les mêmes permissions, délais d'expiration et contrôles d'état final. Notez la complétion réussie, les actions invalides, les étapes de reprise, le temps écoulé et le coût entier de la tâche.
Non. Les montants en dollars sont les tarifs catalogue de GPTProto pour la scène texte vers texte, y compris le tarif liste du fournisseur que le catalogue range à côté. OpenRouter est la source de la latence, du débit, du contexte, de la limite de sortie et des scores Artificial Analysis, chacun marqué de son heure de collecte.
De vrais posts de comptes réels et publics — rien ici n'est inventé.
For a team already juggling DeepSeek, Kimi, Qwen, or other providers, a shared routing layer can be reasonable if it removes duplicated work and the fallback behavior is tested. GPTProto is one implementation of this approach.

I've been testing GPTProto recently, and it's honestly made my creative workflow much simpler. Instead of paying for multiple subscriptions, I can access several leading AI models from one place.

I turned this single prompt into a cinematic fantasy video using GPTProto. "Continuous 15-second cinematic shot, 4K resolution, hyper-realistic dark fantasy photorealism…"

I challenged myself to create a cinematic AI cooking short in just 15 seconds. I used GPTProto to bring the entire workflow together, from image generation to video, all in one place.

Made with Seedance 2.0 + GPT Image 2 on GPTProto. A Pixar-style commercial with the perfect glow.
What worked for me was pointing the cloud connections at GPTProto so the frontend only sees one endpoint and I just change the model name to swap. I am not rebuilding a connection from scratch every time.
I route the calls through GPTProto so a fallback is a config switch instead of a weekend rewrite when a model disappears. It turns "my default model just got export controlled" from an incident into a config change.

I used to switch between different AI tools just to compare results. Now I just use GPTProto. GPT-5, Claude, Gemini, Kimi, and more — all in one workspace.
I route the calls through GPTProto so the model id and latency land in one place regardless of which provider is behind it. The win is having the log schema consistent across providers.

I created this 15-second cinematic product video with GPTProto using Seedance 2.0, and I was really impressed by how smooth the workflow was.

GPTProto routes the character prompt and shot list to a top model on one API key: 20 minutes … voices it and burns in captions from the same key: 20 minutes.
Text, images, and voice are configured separately. You can keep OpenRouter for text and use GPTProto for visuals.
The call layer underneath the router is GPTProto, so swapping a model does not require provisioning a new provider integration. Changing models becomes cheap enough that the question stops being "should we change."
Comparez les modèles, apprenez à configurer l’API et explorez les workflows image et vidéo pour de vrais projets.
Créez des images et des vidéos dans le navigateur, ou branchez des modèles texte, image et vidéo dans votre appli avec une clé. Les tarifs réduits sont au même endroit.