Phù hợp nhất vớiGPT-6.1 Terra của OpenAI cho suy luận hình ảnh, sử dụng máy tính, và viết trong quy trình văn bản và hình ảnh.
Mỗi 1 triệu token · mức giá danh mục
GPT-6.1 Terra so với Gemini 3.8 Flash bắt đầu từ đầu vào mà ứng dụng của bạn cần. Hãy chọn Terra làm bài thử đầu cho suy luận hình ảnh, sử dụng máy tính chính xác, và viết tự nhiên trong quy trình kiểu OpenAI. Hãy chọn Gemini 3.8 Flash khi tác vụ gồm đầu vào âm thanh, video hoặc PDF gốc, hoặc dùng các khả năng grounding và công cụ đã được Google ghi trong tài liệu. Cả hai tạo văn bản và hỗ trợ việc với ngữ cảnh lớn. Hãy so sánh giá khuyến mãi hiện tại cũng như mức giá danh mục cơ sở.
Câu trả lời ngắn: theo mức giá danh mục GPTProto hiện hành, hãy bắt đầu với GPT-6.1 Terra. Đầu vào của nó thấp hơn 11% và đầu ra thấp hơn 11%. Đó là so sánh danh mục cơ sở. Một khuyến mãi đang hiển thị trên Gemini có thể đảo ngược nó, và mục giá nêu mức đó chỉ khi khuyến mãi còn mở. Hãy dùng cùng tài liệu nguồn và các bước kiểm tra chấp nhận cho các tác vụ mà cả hai mô hình làm được.
Phù hợp nhất vớiGPT-6.1 Terra của OpenAI cho suy luận hình ảnh, sử dụng máy tính, và viết trong quy trình văn bản và hình ảnh.
Mỗi 1 triệu token · mức giá danh mục
Phù hợp nhất vớiGemini 3.8 Flash của Google cho đầu vào đa phương tiện, gồm âm thanh, video và PDF, cùng các công cụ đã ghi trong tài liệu của nó.
Mỗi 1 triệu token · mức giá danh mục
Giá GPTProto là mức giá danh mục văn bản sang văn bản hiện hành. Độ trễ, ngữ cảnh và điểm chuẩn chỉ xuất hiện khi lần thu thập OpenRouter trả về cho cả hai mô hình.
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"}]
}'Giá cho mỗi 1 triệu token từ danh mục GPTProto. Số liệu OpenRouter lấy 3 tháng 11, 2026. Không phải SLA của GPTProto.
Theo mức giá văn bản GPTProto hiện hành, GPT-6.1 Terra là $0.80 cho mỗi triệu token đầu vào và $4.00 cho mỗi triệu token đầu ra. Gemini 3.8 Flash là $0.90 và $4.50. Mức niêm yết của nhà cung cấp được lưu cạnh đó là $1.00/$5.00 cho GPT-6.1 Terra và $1.50/$7.50 cho Gemini 3.8 Flash. GPT-6.1 Terra thấp hơn 11% ở đầu vào và 11% ở đầu ra, nên ở các mức giá danh mục này mô hình rẻ hơn không đổi chỗ khi câu trả lời dài.
Trong thời gian khuyến mãi 0.5× đang hiển thị đến 31 tháng 12, 2026, Gemini 3.8 Flash là $0.45 cho mỗi triệu token đầu vào và $2.25 cho mỗi triệu token đầu ra. Đầu vào khuyến mãi đó thấp hơn 44% so với GPT-6.1 Terra ở mức $0.80, và đầu ra khuyến mãi thấp hơn 44% so với $4.00. Hãy dùng mức giá hiển thị cho tuyến và kỳ thanh toán bạn sẽ thực sự chạy. Khi khuyến mãi đóng, câu này rời trang và phần so sánh danh mục phía trên vẫn còn.
Với một lô 1 triệu token đầu vào chưa vào bộ nhớ đệm và 200.000 token đầu ra được tính phí, các mức giá danh mục thành $1.60 cho GPT-6.1 Terra và $1.80 cho Gemini 3.8 Flash. Phần đầu vào là $0.80 so với $0.90. Phần đầu ra là $0.80 so với $0.90. Lượt đọc bộ nhớ đệm, lượt ghi bộ nhớ đệm, lệnh gọi công cụ và phí phương tiện tính thêm.
Ở mức giá khuyến mãi, cùng lô đó là $0.90 cho Gemini 3.8 Flash: $0.45 phần đầu vào và $0.45 phần đầu ra. Lô theo danh mục cho GPT-6.1 Terra vẫn là $1.60. Lần thử thứ hai, hoặc một khoản phí công cụ, có thể xóa một khoảng cách nhỏ thế này.
Hãy kiểm tra các trang hiện hành GPT-6.1 Terra và Gemini 3.8 Flash trước khi lập ngân sách cho tuyến sản xuất. Bản so sánh này đọc cùng danh mục mà các trang đó dùng. Giá không được sao chép từ OpenRouter.
Nhân số token đầu vào và đầu ra bạn dự kiến với mức giá GPTProto hiện hành. Sau đó chạy một bộ thử thật. Ngân sách hữu ích gồm bộ nhớ đệm, công cụ, lần thử lại, và tỷ lệ yêu cầu mà mỗi mô hình hoàn thành đúng.
Chỉ token đầu vào và đầu ra, theo mức giá danh mục đã tải cho trang này. Bộ nhớ đệm, công cụ và lần thử lại tính thêm.
Độ trễ và thông lượng là trung vị của nhà cung cấp OpenRouter. Hàng thiếu không có trong lần lấy dữ liệu, và được bỏ qua thay vì đoán.
Trung vị p50 của nhà cung cấp OpenRouter, lấy 3 tháng 11, 2026. Không phải SLA của GPTProto.
Thử GPT-6.1 Terra và Gemini 3.8 Flash từ cùng một số dư GPTProto, theo mức giá trên trang mô hình của chúng.
Để thử. Dùng khi nối endpoint và chạy vài mô hình mới.
Mức mà người làm một mình, hoặc dự án nhỏ sắp lên production, hay chọn.
Cho đội đã có traffic production. Credit thưởng cộng thêm trên giá đã giảm.
Chỉ các điểm có cho cả hai mô hình được hiển thị. Chỉ số cao hơn là tín hiệu danh sách rút gọn. Nó không quyết định tác vụ của bạn.
Điểm Artificial Analysis do lần thu thập OpenRouter mang theo, lấy 3 tháng 11, 2026.
Hãy dùng mô hình mà bạn đã mô tả được kiểu lỗi của nó.
Gửi các tác vụ âm thanh, video và PDF gốc cho Gemini. Giữ Terra ở các bước văn bản và hình ảnh mà bộ chấm của bạn đã kiểm tra. Cả hai mô hình nằm trên một số dư GPTProto, nên việc chia chỉ là đổi tên mô hình. Hãy thử lại tuyến giá khi khuyến mãi kết thúc.
GPT-6.1 Terra liệt kê ngữ cảnh 1,05 triệu token. Gemini 3.8 Flash liệt kê ngữ cảnh 1.048.576 token và đầu ra 65.536 token. Độ dài của Flash là số nguyên đã thu thập, không phải nhãn triệu đã làm tròn. OpenAI ghi một đầu vào tối đa và một trần đầu ra, tách khỏi độ dài ngữ cảnh hiển thị ở đây. Bảng này hiện giới hạn đầu ra của Terra khi lần thu thập trả về một giá trị. Cửa sổ lớn hơn là chỗ cho prompt dài, không phải mức giá đầu vào thấp hơn.
Đầu vào đã ghi trong tài liệu của Terra là văn bản và hình ảnh, và đầu ra của nó là văn bản. Google ghi các đầu vào văn bản, hình ảnh, video, âm thanh và PDF cho Gemini 3.8 Flash, với đầu ra văn bản. Tạo hình ảnh và tạo âm thanh là các mô hình riêng. Với một quy trình âm thanh hoặc video xây quanh Terra, một bước trước đó phải cung cấp bản ghi lời, khung hình đã trích, hoặc tài liệu được hỗ trợ khác, và bước đó thuộc về chi phí.
Terra hỗ trợ mức nỗ lực none, low, medium, high, xhigh và max. Gemini hỗ trợ các mức suy nghĩ low, medium và high. Hãy dùng trường yêu cầu riêng của mỗi mô hình. OpenAI yêu cầu Responses API để Terra gọi công cụ. Tài liệu của Google liệt kê function calling, chạy mã, search grounding, tìm tệp, ngữ cảnh URL, và sử dụng máy tính ở bản Preview. Trên GPTProto, hãy bắt đầu từ ví dụ Cách dùng API của mô hình đã chọn và thử từng công cụ trên tuyến đó.
Cả hai mô hình nhận hình ảnh và trả văn bản. Các ví dụ chính thức của Terra gồm khớp ảnh sản phẩm, đọc bản vẽ kỹ thuật, và hành động trên màn hình ứng dụng. Gemini nhận hình ảnh trong một giao diện đa phương thức rộng hơn. Hãy chấm mã định danh đã trích, kích thước, nhãn, hoặc hành động tiếp theo đối với đáp án đã kiểm chứng, và gồm chữ nhỏ cùng tham chiếu mơ hồ khi các trường hợp đó xuất hiện trong ứng dụng của bạn.
Google định vị Gemini 3.8 Flash cho kỹ thuật phần mềm tầm dài, tác nhân tự chủ, và quy trình doanh nghiệp. OpenAI định vị Terra cho suy luận hình ảnh hiệu quả, sử dụng máy tính chính xác, và viết. Với một tác vụ lập trình, hãy kiểm tra bản vá cuối và kết quả kiểm thử. Với một quy trình doanh nghiệp, hãy kiểm tra dữ liệu đã ghi, các phê duyệt bắt buộc, và trạng thái đã hoàn thành. Hãy ghi các lệnh gọi lặp lại để hóa đơn là toàn bộ tác vụ.
Nếu ứng dụng có cả hai loại việc, hãy gửi các tác vụ đa phương tiện gốc tới một tuyến Gemini được hỗ trợ và đánh giá Terra cho các bước hình ảnh hoặc văn bản. Hãy chọn Terra trước khi việc là văn bản và hình ảnh, hành động trên máy tính, viết, hoặc một tích hợp kiểu OpenAI sẵn có. Hãy chọn Gemini trước khi đầu vào âm thanh, video hoặc PDF là trọng tâm, hoặc khi ứng dụng cần các công cụ Google đã ghi trong tài liệu. Hãy ghi ngày kết thúc khuyến mãi cạnh mọi ước tính chi phí dùng mức giá khuyến mãi.
Mỗi trang mô hình có mức giá hiện tại, một ví dụ API và Playground. Chạy prompt của bạn, rồi giữ quy tắc định tuyến thắng về chất lượng, độ trễ và ngân sách. Duyệt danh mục mô hình nếu bạn muốn ứng viên thứ ba trong cùng bài thử. So sánh giá GPTProto hiện hành.
Ở các mức giá danh mục hiện hành, GPT-6.1 Terra là $0.80 đầu vào và $4.00 đầu ra cho mỗi triệu token, so với $0.90 và $4.50 cho Gemini 3.8 Flash. Đó là 11% ít hơn ở đầu vào và 11% ít hơn ở đầu ra. Mục giá nêu khuyến mãi đang hiển thị của Gemini chỉ khi khoảng thời gian đó còn mở. Hãy so sánh kỳ thanh toán bạn sẽ thực sự chạy.
Terra nhận văn bản và hình ảnh. Google ghi văn bản, hình ảnh, video, âm thanh và PDF cho Gemini 3.8 Flash. Cả hai trả văn bản. Hãy dùng định dạng yêu cầu mà tuyến GPTProto đã chọn hỗ trợ.
Gemini 3.8 Flash liệt kê đầu ra 65.536 token. OpenAI cũng công bố một trần đầu ra cho Terra. Trang này hiện hàng đầu ra của Terra khi lần thu thập trả về một độ dài. Hãy đặt ngân sách đầu ra được yêu cầu và kiểm chứng hiện vật cuối.
Các mô hình này trả văn bản. Google liệt kê tạo hình ảnh và tạo âm thanh là không được hỗ trợ cho Gemini 3.8 Flash. Phương thức đầu ra gốc của Terra là văn bản. Hãy chọn một mô hình tạo chuyên dụng cho tệp hình ảnh hoặc âm thanh.
Hãy dùng các điều khiển mà từng tuyến hỗ trợ. Terra có sáu mức nỗ lực, gồm none. Gemini có các mức suy nghĩ low, medium và high. Hãy bắt đầu từ ví dụ Cách dùng API của mô hình đã chọn.
Hãy chạy cùng các hành động trong cùng môi trường, với quyền, thời gian chờ và kiểm tra trạng thái cuối khớp nhau. Hãy ghi hoàn thành thành công, hành động không hợp lệ, bước khôi phục, thời gian đã trôi, và toàn bộ chi phí tác vụ.
Không. Các khoản đô la là mức giá danh mục của GPTProto cho cảnh văn bản sang văn bản, gồm mức niêm yết của nhà cung cấp mà danh mục lưu cạnh đó. OpenRouter là nguồn cho độ trễ, thông lượng, ngữ cảnh, giới hạn đầu ra và điểm Artificial Analysis, mỗi mục gắn thời điểm lấy dữ liệu.
Nhà sáng tạo và nhà phát triển chia sẻ các mô hình và quy trình làm việc mà họ đã xây dựng.
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."
So sánh mô hình, tìm hiểu cách thiết lập API và khám phá quy trình làm việc với hình ảnh, video cho các dự án thực tế.
Làm ảnh và video trên trình duyệt, hoặc gắn mô hình chữ, ảnh và video vào app bằng một khóa. Giá giảm của một số mô hình cũng ở đây.