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// 跨供應商模型比較

Claude Haiku 5.5vsGPT-6.1 Terra

作者 GPTProto

GPT-6.1 Terra 是 OpenAI 在 2026 年 10 月底發布的模型，隨後的價格頁把它和 Claude Haiku 5.5 並排。它們不是同一種產品。Haiku 是用於短而可評分步驟的小模型。Terra 是新的電腦使用和視覺模型，而且在 GPTProto 上列出的費率高很多。本頁從 GPTProto 文字目錄為兩者標價。它不會從 OpenRouter 複製 token 價格，也不把一個公開指數當成贏家。

簡單來說：成本檢查從 Claude Haiku 5.5 開始。以即時 GPTProto 費率，它的輸入低 89%，輸出低 89%。刪除線數字是同一份目錄的供應商牌價。這段差距是把短呼叫留在 Haiku 的理由。步驟需要 Haiku 不是首選模型的視覺或電腦使用工作時，把呼叫移到 Terra，而且只有兩邊分數都在時才讀基準那一列。

在 GPTProto 上探索 Claude Haiku 5.5在 GPTProto 上探索 GPT-6.1 Terra
// 並排比較

Claude Haiku 5.5 與 GPT-6.1 Terra一眼看完。

GPTProto 價格是即時的文字對文字目錄費率。只有 OpenRouter 擷取為兩個模型都帶回時，延遲、上下文和基準才出現。

規格
Claude Haiku 5.5
GPT-6.1 Terra
供應商
Claude
OpenAI
模型 ID
claude-haiku-5-5
gpt-6.1-terra
OpenRouter 模型
anthropic/claude-haiku-5.5
openai/gpt-6.1-terra
可用性
99.10%
最近 7 天
99.99%
最近 7 天
發布日期
2026年10月7日
2026年10月26日
輸入
$0.09$0.10 官方牌價
$0.80$1.00 官方牌價
輸出
$0.45$0.50 官方牌價
$4.00$5.00 官方牌價
你省下
−10%相較目錄牌價
−20%相較目錄牌價
快取讀取
$0.009$0.01 官方牌價
$0.04$0.05 官方牌價
快取寫入
$0.1125$0.125 官方牌價
$1.00$1.25 官方牌價
上下文視窗
100 萬 token
105 萬 token
最大輸出 token
12.8 萬 token
12.8 萬 token
接受
文字圖片檔案
檔案圖片文字
輸出
文字
文字
它擅長的地方
token 費率是限制的短而可核對步驟
小模型不是首選去處的視覺檢查和電腦使用步驟
最適合的第一次測試
分流的子步驟：分類、擷取或起草，然後評它
一張截圖、一份表單，或一個有可核對結果的桌面步驟
上架時間
2026年10月
2026年10月
API 用法
curl https://gptproto.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $GPTPROTO_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "claude-haiku-5-5",
    "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"}]
  }'

價格來自 GPTProto 目錄，每 100 萬 token。OpenRouter 數字抓取於 2026年11月3日。不是 GPTProto SLA。

輸入與輸出價格 · 每 100 萬 token · 每一對都相對自己的官方牌價縮放
官方GPTProto
Claude Haiku 5.5Claude
輸入$0.10
輸入−10%$0.09
輸出$0.50
輸出−10%$0.45
GPT-6.1 TerraOpenAI
輸入$1.00
輸入−20%$0.80
輸出$5.00
輸出−20%$4.00
// 價格比較

小模型費率低很多。

在即時 GPTProto 文字費率上，Claude Haiku 5.5 是每 100 萬輸入 token $0.09、每 100 萬輸出 token $0.45。GPT-6.1 Terra 是 $0.80 和 $4.00。存在旁邊的供應商牌價是 $0.10/$0.50 的 Claude Haiku 5.5，以及 $1.00/$5.00 的 GPT-6.1 Terra。Claude Haiku 5.5 的輸入低 89%、輸出低 89%，所以回覆變長時，較便宜的模型不會反轉。

一次有 10,000 個未快取輸入 token 和 1,000 個輸出 token 的請求，這些 GPTProto 費率大約是 $0.0014 的 Claude Haiku 5.5，以及 $0.012 的 GPT-6.1 Terra。這個示例只含輸入加輸出。快取讀取、快取寫入、工具呼叫和重試另計。提示一過長度門檻，供應商價格卡就可能升檔。本頁顯示的是那一個文字對文字目錄費率，不是第二檔。

為正式路由編預算前，先查看即時的 Claude Haiku 5.5 和 GPT-6.1 Terra 頁面。這份比較讀的是那些頁面用的同一份目錄。它不會從 OpenRouter 複製價格。

// 節省計算機

用你自己的數字算。不是我們的。

把你預期的輸入和輸出 token 乘上即時 GPTProto 費率。然後跑一組真實測試。有用的預算要包含快取、工具、重試，以及每個模型正確完成的請求比例。

計價模型
百萬 token
百萬 token
一年你留下
$54.00
每月運行成本官方GPTProto省下
輸入$20.00$18.00$2.00
輸出$25.00$22.50$2.50
每年$540.00$486.00$54.00

只有輸入和輸出 token，用本頁載入的目錄費率。快取、工具和重試另計。

查看儲值檔位
// 速度與存取

有多快。怎麼呼叫。快照顯示什麼。

延遲和吞吐量是 OpenRouter 供應商中位數。缺的那一列不在這次抓取裡，所以略過，而不是猜測。

規格
Claude Haiku 5.5
GPT-6.1 Terra
支援的參數
include_reasoningmax_completion_tokensmax_tokensreasoningreasoning_effortresponse_formatstopstructured_outputs
include_reasoningmax_completion_tokensmax_tokensreasoningreasoning_effortresponse_formatseedstructured_outputs
工具呼叫
已列出
已列出

OpenRouter 供應商 p50 的中位數，抓取於 2026年11月3日。不是 GPTProto SLA。

// 儲值

一個餘額。
兩個模型。

用同一個 GPTProto 餘額測試 Claude Haiku 5.5 和 GPT-6.1 Terra，費率以它們的模型頁為準。

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GPT-6.1 Terra 每月用 1 億 token？以 GPTProto 的價格，一年大約比官方少 $240 — 尚未計入贈送金。
// 品質與基準

指數顯示什麼。它決定不了什麼。

只顯示兩個模型都有的分數。較高的指數是候選信號。它不決定你的任務。

規格
Claude Haiku 5.5
GPT-6.1 Terra
智力指數
36.2Claude Haiku 5.5 (Max)
51GPT-6.1 Terra (Max)

OpenRouter 擷取所帶的 Artificial Analysis 分數，抓取於 2026年11月3日。

// 結論

哪個模型適合你最常打的呼叫？

用你已經能描述其失敗模式的模型。

Claude Haiku 5.5claude-haiku-5-5
步驟很短時選 Haiku 5.5
  • 分類、擷取和其他你能評分的短步驟用 Haiku。列出的輸入費率是 89% 低於 GPT-6.1 Terra，輸出費率則低 89%。
  • 在你算進重試之前，較低的 token 費率並不是較低的每次完成任務成本。用你給 Terra 的同一組來跑。
  • 不要只憑視窗大小選 Haiku，或拒絕它。兩邊長度都在表格上時，用上下文那一列。
在 GPTProto 上測試 Claude Haiku 5.5
GPT-6.1 Terragpt-6.1-terra
視覺步驟選 GPT-6.1 Terra
  • 有清楚終點的截圖、表單和其他電腦使用步驟用 Terra，而你選這個模型的理由不是小模型費率。
  • 不要把單一智力指數當成決定。這一對的公開比較會隨努力設定改變，而且表格只顯示擷取為兩個模型都帶回的那個配置。
  • 量測你自己的提示。本頁的延遲數字是 OpenRouter 供應商中位數，不是對你這條路由的承諾。
在 GPTProto 上測試 GPT-6.1 Terra

按步驟分流，而不是按品牌

把短而可核對的步驟交給較低的 GPTProto 費率，並把 Terra 留在你的評分器已經偏好它的視覺和電腦使用步驟上。寫下切換何時改變結果。兩個模型都在同一個 GPTProto 餘額上，所以分流只是改模型名稱。

// 上下文與輸出

顯示視窗只有兩邊都有一個時。

OpenAI 的發布說明把 Terra 描述成百萬 token 級的模型。兩個模型都有長度時，這張表顯示上下文那一列。如果 Terra 的儲存格是從目錄標籤填入的，表格註記會這麼說，而且那個標籤是四捨五入的。較大的視窗是長提示的空間，不是較低的輸入費率。

Claude Haiku 5.5 列出 100 萬 token 的上下文和 12.8 萬 token 的輸出。GPT-6.1 Terra 列出 105 萬 token 和 12.8 萬 token。

// 怎麼做決定

把短步驟留在較低費率上。

不要因為 Terra 是新模型就把每一次呼叫都交給它，也不要只因為 token 費率較低就把截圖任務交給 Haiku。把你已經在跑的工作拆開。一組是分類、擷取，或其他有清楚評分的短步驟。另一組是視覺檢查、表單或電腦使用步驟。把相同的指示和評分器送給兩者。記錄任務成功、token 總量、重試，以及到最後一個 token 的時間。要留下的數字是每次成功任務的成本。每 token 的差距大到一次重試不會自動把它抹掉。

// 開始使用

用同一個餘額試用兩者選定預設之前。

每個模型頁都有目前費率、API 示例和 Playground。跑你自己的提示，然後留下在品質、延遲和預算上勝出的分流規則。若想在同一組測試裡放進第三個候選，瀏覽模型目錄。

查看 Claude Haiku 5.5 的 API 與價格查看 GPT-6.1 Terra 的 API 與價格
// 常見問題

Haiku 5.5 與 GPT-6.1 Terra。直接回答。

01在 GPTProto 上，Claude Haiku 5.5 比 GPT-6.1 Terra 便宜嗎？+

以即時 GPTProto 費率來說，是。Haiku 是每 100 萬 token 輸入 $0.09、輸出 $0.45，Terra 是 $0.80 和 $4.00。也就是輸入少 89%、輸出少 89%。目錄裡的供應商牌價是 $0.10/$0.50 的 Claude Haiku 5.5，以及 $1.00/$5.00 的 GPT-6.1 Terra。快取和重試會改變整張帳單。

02哪個模型智力更高？+

本頁不裁定這個。2026 年 10 月的文章在它們展示的設定上公布 Terra 高於 Haiku 的智力指數，而且那些設定不是同一個努力等級。只有 OpenRouter 擷取對兩個模型都有分數時，智力那一列才出現。用它來篩候選，然後測試你自己的任務。

03哪一個回應更快？+

看延遲和吞吐量這兩列。它們是 OpenRouter 供應商 p50 的中位數，抓取日期寫在表格註記裡。它們不是 GPTProto 的延遲目標。短對話在意延遲。長的完成在意吞吐量。

04它們接受相同的上下文視窗嗎？+

看上下文那一列。只有兩個模型都有長度時它才出現。把較大的視窗當成長請求的空間，並在你將送出的長度上測試品質。不要只憑視窗大小選任一模型。

05這些是 OpenRouter 的價格嗎？+

不是。這些美元金額是 GPTProto 文字對文字場景的目錄費率，包含目錄存在旁邊的供應商牌價。OpenRouter 是延遲、吞吐量、上下文、輸出上限和 Artificial Analysis 分數的來源，每一項都標了抓取時間。

06我可以透過 GPTProto 呼叫兩者嗎？+

可以。Claude Haiku 5.5 和 GPT-6.1 Terra 各自有模型頁，含價格、API 示例和 Playground。切換模型就是在同一個餘額上改模型名稱。

// 使用者怎麼說

不要只聽我們說。聽聽他們的。

這些是真實公開帳號的貼文。這裡沒有編造的內容。

BL
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.

KK
K
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.

SNSanskriti Naruka
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…"

CFCaden Flux
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.

ZZara
Zara
X (Twitter) · @ZaraIrahh
#Creative

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

MO
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.

// 來自部落格

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