// 벤더를 넘는 모델 비교

Gemini 3.8 FlashvsGPT-6.1 Terra

GPTProto2026년 10월 28일 업데이트

GPT-6.1 Terra is the model OpenAI released at the end of October 2026, and the pricing roundups that followed put it next to Gemini 3.8 Flash. They are not the same product. Flash is the high-volume Gemini route. Terra is the new computer-use and visual model. Public comparisons of this pair mix effort settings, so this page does not award an index. It prices both from the GPTProto text catalog, and it does not copy a token price from OpenRouter.

The short answer: start the cost check with GPT-6.1 Terra. On the live GPTProto rates its input is 11% lower and its output is 11% lower. The struck-through figures are the provider list rates from the same catalog. The gap is small enough that retries can erase it. Keep both models in the test, and read a benchmark row only when both scores are present.

GPTProto에서 Gemini 3.8 Flash 살펴보기 GPTProto에서 GPT-6.1 Terra 살펴보기

Gemini 3.8 Flash↗Google · gemini-3.8-flash

적합한 용도Google's Gemini 3.8 Flash for high-volume prompts where a Flash-class model is the one you already grade.

100만 토큰당 · 카탈로그 요금

입력~~$1.50~~$0.90/M−40%

출력~~$7.50~~$4.50/M−40%

모델 페이지 보기

GPT-6.1 Terra↗OpenAI · gpt-6.1-terra

적합한 용도OpenAI's GPT-6.1 Terra, released October 2026, for computer use and visual tasks at the catalog's newer rate.

100만 토큰당 · 카탈로그 요금

입력~~$1.00~~$0.80/M−20%

출력~~$5.00~~$4.00/M−20%

모델 페이지 보기

// 나란히 비교

Gemini 3.8 Flash vs GPT-6.1 Terra한눈에.

GPTProto 가격은 실시간 텍스트에서 텍스트로의 카탈로그 요금이에요. 지연, 컨텍스트, 벤치마크는 OpenRouter 수집이 두 모델 모두에 대해 돌려줬을 때만 나타나요.

항목

Gemini 3.8 Flash

GPT-6.1 Terra

제공업체

Google

OpenAI

모델 ID

gemini-3.8-flash

gpt-6.1-terra

OpenRouter 모델

google/gemini-3.8-flash

openai/gpt-6.1-terra

가용성

100%

최근 7일

99.99%

최근 7일

출시일

2026년 9월 2일

2026년 10월 26일

입력

$0.90~~$1.50~~ 공식 정가

$0.80~~$1.00~~ 공식 정가

출력

$4.50~~$7.50~~ 공식 정가

$4.00~~$5.00~~ 공식 정가

절약

−40%카탈로그 정가 대비

−20%카탈로그 정가 대비

캐시 읽기

$0.09~~$0.15~~ 공식 정가

$0.04~~$0.05~~ 공식 정가

캐시 쓰기

$0.60~~$1.00~~ 공식 정가

$1.00~~$1.25~~ 공식 정가

컨텍스트 창

1,048,576 토큰

105만 토큰

최대 출력 토큰

65,536 토큰

12.8만 토큰

입력 형식

텍스트이미지동영상파일오디오

파일이미지텍스트

출력 형식

텍스트

강점이 드러나는 곳

Repeated prompts that already run on a Gemini Flash route

Visual checks and computer-use steps where the catalog rate still has to clear the bar

가장 먼저 시험할 것

A high-volume step you can grade against Terra

확인할 수 있는 결과가 있는 스크린샷, 양식, 또는 데스크톱 단계

카탈로그 등록

2026년 9월

2026년 10월

API 사용

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"}]
  }'

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"}]
  }'

GPTProto 카탈로그의 100만 토큰당 가격이에요. OpenRouter 수치는 2026년 11월 3일에 가져왔어요. GPTProto SLA가 아니에요.

입력·출력 가격 · 100만 토큰당 · 각 쌍은 자신의 공식 정가에 맞춰 축소

공식GPTProto

Gemini 3.8 FlashGoogle

입력$1.50

입력−40%$0.90

출력$7.50

출력−40%$4.50

GPT-6.1 TerraOpenAI

입력$1.00

입력−20%$0.80

출력$5.00

출력−20%$4.00

// 가격 비교

A small gap양쪽에서.

실시간 GPTProto 텍스트 요금에서 GPT-6.1 Terra은 입력 100만 토큰당 $0.80, 출력 100만 토큰당 $4.00예요. Gemini 3.8 Flash은 $0.90과 $4.50예요. 옆에 저장된 제공업체 정가는 $1.00/$5.00이 GPT-6.1 Terra, $1.50/$7.50이 Gemini 3.8 Flash예요. GPT-6.1 Terra는 입력이 11%, 출력이 11% 낮아서, 답변이 길어져도 더 저렴한 모델이 뒤집히지 않아요.

For a request with 10,000 uncached input tokens and 1,000 output tokens, those GPTProto rates come to about $0.012 for GPT-6.1 Terra and $0.0135 for Gemini 3.8 Flash. That illustration is input plus output only. Cache reads, cache writes, tool calls, and retries are extra, and a second attempt can erase the gap. Vendor price cards can step up once a prompt passes a length threshold. This page shows the one text-to-text catalog rate, not a second tier.

프로덕션 경로의 예산을 잡기 전에 실시간 Gemini 3.8 Flash 페이지와 GPT-6.1 Terra 페이지를 확인하세요. 이 비교는 그 페이지가 쓰는 것과 같은 카탈로그를 읽어요. OpenRouter에서 가격을 복사하지 않아요.

// 절약 계산기

자신의 숫자로 계산하세요.저희 숫자가 아니에요.

예상하는 입력 토큰과 출력 토큰에 실시간 GPTProto 요금을 곱하세요. 그다음 실제 세트를 실행하세요. 쓸모 있는 예산에는 캐시, 도구, 재시도, 그리고 각 모델이 바르게 끝내는 요청의 비율이 들어가요.

가격 모델

월간 입력 토큰 (백만)

백만 토큰

월간 출력 토큰 (백만)

백만 토큰

연간 남는 금액

$1,080

월간 운영 비용공식GPTProto절약

입력$200$160$40

출력$250$200$50

연간$5,400$4,320$1,080

이 페이지에 불러온 카탈로그 요금 기준의 입력 토큰과 출력 토큰만이에요. 캐시, 도구, 재시도는 별도예요.

충전 구간 보기

// 속도와 접근

얼마나 빠른가. 어떻게 호출하나.스냅샷이 보여주는 것.

지연과 처리량은 OpenRouter 제공업체 중앙값이에요. 빠진 행은 가져오기에 없었고, 짐작하지 않고 빼 두었어요.

항목

Gemini 3.8 Flash

GPT-6.1 Terra

지원 매개변수

include_reasoningmax_tokensreasoningreasoning_effortresponse_formatseedstopstructured_outputs

include_reasoningmax_completion_tokensmax_tokensreasoningreasoning_effortresponse_formatseedstructured_outputs

도구 사용

표시됨

OpenRouter 제공업체 p50의 중앙값. 가져온 때 2026년 11월 3일. GPTProto SLA가 아니에요.

// 충전

잔액 하나.
두 모델.

같은 GPTProto 잔액에서 Gemini 3.8 Flash과 GPT-6.1 Terra을, 각 모델 페이지의 요금으로 시험하세요.

$15

정액 충전 · 보너스 없음

먼저 시험하는 금액입니다. 엔드포인트를 붙이고 새 모델을 돌려보기 좋습니다.

가장 많이 선택

$100

+4% 보너스 크레딧

혼자 개발하거나, 작은 프로젝트를 실서비스에 올릴 때 많이 고릅니다.

최대 절약 · +6%

$1,000

+6% 보너스 크레딧

이미 실서비스 트래픽을 돌리는 팀용입니다. 보너스 크레딧은 할인된 요금 위에 더해집니다.

Gemini 3.8 Flash에서 월 1억 토큰을 쓰면, GPTProto 요금으로는 공식보다 연간 약 $720 덜 듭니다 — 보너스 크레딧 적용 전.

// 품질과 벤치마크

지수가 보여주는 것.그것이 결정하지 못하는 것.

두 모델 모두에 있는 점수만 보여줘요. 더 높은 지수는 후보를 좁히는 신호예요. 당신의 작업을 결정하지는 않아요.

항목

Gemini 3.8 Flash

GPT-6.1 Terra

지능 지수

30.5Gemini 3.8 Flash (High)

51GPT-6.1 Terra (Max)

OpenRouter 수집이 실은 Artificial Analysis 점수. 가져온 때 2026년 11월 3일.

// 결론

어느 모델이 맞나가장 자주 하는 호출은?

실패 방식을 이미 설명할 수 있는 모델을 쓰세요.

Gemini 3.8 Flashgemini-3.8-flash

Choose Gemini 3.8 Flash for the route you already grade

Use Flash when the prompt already runs on Gemini and you can grade the result against Terra.
Do not treat one intelligence index as the decision. Published comparisons of this pair mix effort settings, and the table shows a score only when the harvest has it for both models.
이 페이지의 지연 수치는 OpenRouter 제공업체 중앙값이며, 당신의 경로에 대한 약속이 아니에요. 실제로 할 호출의 시간을 재세요.

GPTProto에서 Gemini 3.8 Flash 시험

GPT-6.1 Terragpt-6.1-terra

Choose GPT-6.1 Terra when the rate is the constraint

Use Terra for visual checks, form filling, and other computer-use steps with a clear finish line. The listed input rate is 11% below Gemini 3.8 Flash, and the output rate is lower by 11%.
A lower token rate is not a lower cost per completed task until you count retries. Run the same set you use for Flash.
Do not pick Terra on window size alone. If its context cell is a catalog label, the table note says so.

GPTProto에서 GPT-6.1 Terra 시험

브랜드가 아니라 단계로 라우팅

Send the repeated, checkable steps to the model with the lower GPTProto rate, and keep Flash on the prompts your Gemini grader already prefers. Write down when the switch changes the result. Both models are on one GPTProto balance, so the split is a model-name change.

// 컨텍스트와 출력

Read Flash's window.Terra의 것은 기다리세요.

Gemini 3.8 Flash lists 1,048,576 토큰 of context and 65,536 토큰 of output. That length is the harvested integer, not a rounded million label. A larger window is room for a long prompt, not a lower input rate. OpenAI's launch note describes Terra as a million-token-class model. If Terra's context cell is filled from the catalog label, the table note says so, and that label is rounded.

// 결정하는 방법

Grade the new modelon the work Flash already runs.

Do not pick Terra because it is new, or Flash because the route is already Gemini, until the same set has run on both. Use work you already trust: a high-volume prompt, a visual check, and a case that must reject a bad input. Send the same instructions, tools, and grader. Record task success, total tokens, retries, and time to the last token. Cost per successful task is the number to keep. A small token gap loses when it needs the extra try.

// 시작하기

하나의 잔액으로 둘 다 시험기본값을 고르기 전에.

각 모델 페이지에는 현재 요금, API 예시, Playground가 있어요. 자신의 프롬프트를 실행한 뒤, 품질, 지연, 예산에서 이기는 라우팅 규칙을 남기세요. 같은 테스트에 세 번째 후보를 넣고 싶다면 모델 카탈로그 둘러보기를 여세요.

Gemini 3.8 Flash API와 가격 보기 GPT-6.1 Terra API와 가격 보기

// 자주 묻는 질문

Gemini 3.8 Flash vs GPT-6.1 Terra.바로 답해요.

01Is GPT-6.1 Terra cheaper than Gemini 3.8 Flash on GPTProto?+

On the live GPTProto rates, yes. Terra is $0.80 input and $4.00 output per million tokens, against $0.90 and $4.50 for Flash. That is 11% less on input and 11% less on output. The provider list rates in the catalog are $1.50/$7.50 for Gemini 3.8 Flash and $1.00/$5.00 for GPT-6.1 Terra. Cache and retries can change a full bill.

02어느 모델의 점수가 더 높은가요?+

This page does not award that. A published comparison of these names uses a non-reasoning Terra setting against a high-effort Flash setting, so the indexes are not the same test. The intelligence row appears only when the OpenRouter harvest has a score for both models. Use it to shortlist, then test the jobs you will run.

03어느 쪽이 더 빨리 응답하나요?+

지연과 처리량 행을 보세요. 이들은 OpenRouter 제공업체 p50의 중앙값이고, 가져온 날짜는 표 주석에 있어요. GPTProto 지연 목표가 아니에요. 짧은 채팅은 지연을 봐요. 긴 완성은 처리량을 봐요.

04컨텍스트 창이 같은가요?+

Read the context row. Flash's harvested length is the integer the harvest returned, which is not a rounded million label. If Terra's cell is filled from the catalog label, the table note says so. Treat a larger window as room for a long request, and test quality at the lengths you will send.

05이것은 OpenRouter 가격인가요?+

아니에요. 금액은 텍스트에서 텍스트로의 장면용 GPTProto 카탈로그 요금이고, 카탈로그가 옆에 저장한 제공업체 정가도 포함해요. OpenRouter는 지연, 처리량, 컨텍스트, 출력 한도, Artificial Analysis 점수의 출처이고, 각각 가져온 시각이 표시돼요.

06둘 다 GPTProto로 호출할 수 있나요?+

가능해요. Gemini 3.8 Flash와 GPT-6.1 Terra는 각각 가격, API 예시, Playground가 있는 모델 페이지가 있어요. 모델을 바꾸는 것은 같은 잔액에서 모델 이름을 바꾸는 거예요.

// 사용자 이야기

우리 말만 믿지 마세요.사용자 이야기를 보세요.

실재하는 공개 계정의 글입니다. 여기 있는 것은 만들어낸 것이 아닙니다.

Blogstra

Reddit · r/Bloggers

#Routing

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.

X (Twitter) · @ChillaiKalan__

#Cost

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.

Sanskriti Naruka

X (Twitter) · @snskritinaruka

#Video

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

Caden Flux

X (Twitter) · @Caden_Flux

#Video

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.

Zara

X (Twitter) · @ZaraIrahh

#Creative

Made with Seedance 2.0 + GPT Image 2 on GPTProto. A Pixar-style commercial with the perfect glow.

Many-Operation2625

Reddit · r/LLMDevs

#Integration

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.

// 블로그에서

AI 모델 가이드.실용적인 API 튜토리얼.

모델 비교, API 설정, 이미지와 영상 작업 흐름을 정리했습니다.

글 모두 보기 →

// 시작

다음 1억 토큰,정가로 낼 필요 없어요.

브라우저에서 이미지와 영상을 만들거나, API 키 하나로 텍스트, 이미지, 영상 모델을 앱에 넣습니다. 할인 요금도 여기서 봅니다.

✓OpenAI 호환
✓200개 이상 모델
✓공식보다 10–30% 저렴
✓높은 가동률, 자동 페일오버

✓클립보드에 복사했습니다

Gemini 3.8 FlashvsGPT-6.1 Terra

Gemini 3.8 Flash vs GPT-6.1 Terra한눈에.

A small gap양쪽에서.

자신의 숫자로 계산하세요.저희 숫자가 아니에요.

얼마나 빠른가. 어떻게 호출하나.스냅샷이 보여주는 것.

잔액 하나.두 모델.

지수가 보여주는 것.그것이 결정하지 못하는 것.

어느 모델이 맞나가장 자주 하는 호출은?

브랜드가 아니라 단계로 라우팅

Read Flash's window.Terra의 것은 기다리세요.

Grade the new modelon the work Flash already runs.

하나의 잔액으로 둘 다 시험기본값을 고르기 전에.

Gemini 3.8 Flash vs GPT-6.1 Terra.바로 답해요.

우리 말만 믿지 마세요.사용자 이야기를 보세요.

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잔액 하나.
두 모델.