適合OpenAI 的 GPT-6.1 Terra，用於文字與圖片工作流程裡的視覺推理、電腦使用和寫作。
每 100 萬 token · 目錄費率
輸入$1.00$0.80/M−20%
輸出$5.00$4.00/M−20%
// 跨供應商模型比較查看模型頁
GPT-6.1 TerravsGemini 3.8 Flash
GPT-6.1 Terra 與 Gemini 3.8 Flash 從你的應用程式需要的輸入開始。把 Terra 當作 OpenAI 風格工作流程裡，視覺推理、精準電腦使用和自然寫作的第一次測試。選 Gemini 3.8 Flash，當任務包含原生音訊、影片或 PDF 輸入，或使用 Google 已記載的接地和工具能力時。兩者都產出文字，並支援大上下文工作。目前的促銷價和基礎目錄費率都要比較。
簡單來說：以即時 GPTProto 目錄費率，從 GPT-6.1 Terra 開始。它的輸入低 11%，輸出低 11%。那是基礎目錄比較。Gemini 上顯示的促銷可以把它反轉，而且價格區只在促銷開放時寫明那個費率。兩個模型都能做的任務，用同一份來源材料和驗收檢查。
查看模型頁
適合Google 的 Gemini 3.8 Flash，用於包含音訊、影片和 PDF 的混合媒體輸入，以及它已記載的工具。
每 100 萬 token · 目錄費率
輸入$1.50$0.90/M−40%
輸出$7.50$4.50/M−40%
// 並排比較
GPT-6.1 Terra 與 Gemini 3.8 Flash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
GPT-6.1 Terra
Gemini 3.8 Flash
供應商
OpenAI
Google
模型 ID
gpt-6.1-terra
gemini-3.8-flash
OpenRouter 模型
openai/gpt-6.1-terra
google/gemini-3.8-flash
可用性
99.99%
最近 7 天100%
最近 7 天發布日期
2026年10月26日
2026年9月2日
輸入
$0.80$1.00 官方牌價
$0.90$1.50 官方牌價
輸出
$4.00$5.00 官方牌價
$4.50$7.50 官方牌價
你省下
−20%相較目錄牌價
−40%相較目錄牌價
快取讀取
$0.04$0.05 官方牌價
$0.09$0.15 官方牌價
快取寫入
$1.00$1.25 官方牌價
$0.60$1.00 官方牌價
上下文視窗
105 萬 token
1,048,576 token
最大輸出 token
12.8 萬 token
65,536 token
接受
檔案圖片文字
文字圖片影片檔案音訊
輸出
文字
文字
它擅長的地方
有可核對結果的截圖、技術圖和電腦使用步驟
來源是音訊、影片或 PDF，或需要 Google 已記載工具的任務
最適合的第一次測試
既有 OpenAI 風格路由上的文字或圖片任務
你可以對照 Terra 評分的混合媒體請求
上架時間
2026年10月
2026年9月
API 用法
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"}]
}'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。
// 價格比較
目錄費率優先。然後是促銷。
在即時 GPTProto 文字費率上，GPT-6.1 Terra 是每 100 萬輸入 token $0.80、每 100 萬輸出 token $4.00。Gemini 3.8 Flash 是 $0.90 和 $4.50。存在旁邊的供應商牌價是 $1.00/$5.00 的 GPT-6.1 Terra，以及 $1.50/$7.50 的 Gemini 3.8 Flash。GPT-6.1 Terra 的輸入低 11%、輸出低 11%，所以按這些目錄費率，回覆變長時較便宜的模型不會反轉。
在顯示的 0.5× 促銷期間，直到 2026年12月31日，Gemini 3.8 Flash 是每 100 萬輸入 token $0.45、每 100 萬輸出 token $2.25。這段促銷輸入比 GPT-6.1 Terra 的 $0.80 低 44%，促銷輸出比 $4.00 低 44%。用你實際會跑的路由和計費期間所顯示的價格。促銷結束時，這句會離開本頁，上面的目錄比較仍在。
一批 100 萬個未快取輸入 token 和 200,000 個計費輸出 token，目錄費率合計是 $1.60 的 GPT-6.1 Terra，以及 $1.80 的 Gemini 3.8 Flash。輸入部分是 $0.80 對 $0.90。輸出部分是 $0.80 對 $0.90。快取讀取、快取寫入、工具呼叫和媒體費用另計。
按促銷費率，同一批是 $0.90 的 Gemini 3.8 Flash：輸入 $0.45、輸出 $0.45。GPT-6.1 Terra 的目錄批次仍是 $1.60。第二次嘗試或一筆工具費用，可以抹掉這麼小的差距。
為正式路由編預算前，先查看即時的 GPT-6.1 Terra 和 Gemini 3.8 Flash 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
$1,080
每月運行成本官方GPTProto省下
輸入$200$160$40
輸出$250$200$50
每年$5,400$4,320$1,080
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。
// 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
GPT-6.1 Terra
Gemini 3.8 Flash
支援的參數
include_reasoningmax_completion_tokensmax_tokensreasoningreasoning_effortresponse_formatseedstructured_outputs
include_reasoningmax_tokensreasoningreasoning_effortresponse_formatseedstopstructured_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。
一個餘額。
兩個模型。
用同一個 GPTProto 餘額測試 GPT-6.1 Terra 和 Gemini 3.8 Flash，費率以它們的模型頁為準。
$15
原額入帳 · 無贈送
先試。拿來打通端點、換幾個模型看看。
最多人選擇
$100
+4% 贈送額度
個人開發、小型專案要上線，多半從這裡開始。
省最多 · +6%
$1,000
+6% 贈送額度
給已經在跑正式流量的團隊。贈送金疊在已經打折的模型價格上。
Gemini 3.8 Flash 每月用 1 億 token？以 GPTProto 的價格，一年大約比官方少 $720 — 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
GPT-6.1 Terra
Gemini 3.8 Flash
智力指數
51GPT-6.1 Terra (Max)
30.5Gemini 3.8 Flash (High)
OpenRouter 擷取所帶的 Artificial Analysis 分數，抓取於 2026年11月3日。
// 結論
哪個模型適合你送出的輸入？
用你已經能描述其失敗模式的模型。
GPT-6.1 Terragpt-6.1-terra
文字和圖片選 GPT-6.1 Terra
- 有清楚終點的截圖、圖面、寫作和電腦使用步驟用 Terra。按目錄費率，它的輸入是 11% 低於 Gemini 3.8 Flash，輸出則低 11%。
- Terra 的 none 努力設定是路由測試裡要納入的具體差異。不要把 Gemini 的思考層級名稱抄到 OpenAI 請求上。
- 不要為原生音訊、影片或 PDF 輸入選 Terra。如果先轉換那些媒體，把前處理成本算進去。
Gemini 3.8 Flashgemini-3.8-flash
混合媒體選 Gemini 3.8 Flash
- 音訊、影片或 PDF 輸入就是任務時，或你需要它已記載的接地和工具呼叫時，用 Flash。在模型頁上確認請求格式。
- 促銷開放時，讀價格區裡的促銷費率，並記下結束日期。本頁的目錄表格顯示的是基礎費率。
- 在你算進重試、工具和媒體費用之前，較低的 token 費率並不是較低的每次完成任務成本。
按輸入分流，而不是按品牌
把原生音訊、影片和 PDF 任務交給 Gemini。把 Terra 留在你的評分器已經在檢查的文字和圖片步驟上。兩個模型都在同一個 GPTProto 餘額上，所以分流只是改模型名稱。促銷結束時重新測試價格路由。
// 上下文與輸出
對上輸入。再讀上限。
GPT-6.1 Terra 列出 105 萬 token 的上下文。Gemini 3.8 Flash 列出 1,048,576 token 的上下文和 65,536 token 的輸出。Flash 的長度是擷取到的整數，不是四捨五入的百萬標籤。OpenAI 記載的最大輸入和輸出上限，和這裡顯示的上下文長度是分開的。擷取帶回一個時，這張表顯示 Terra 的輸出上限。較大的視窗是長提示的空間，不是較低的輸入費率。
Terra 記載的輸入是文字和圖片，輸出是文字。Google 為 Gemini 3.8 Flash 記載了文字、圖片、影片、音訊和 PDF 輸入，輸出為文字。圖片生成和音訊生成是另外的模型。圍繞 Terra 建立的音訊或影片工作流程，必須有更早的步驟提供逐字稿、擷取的畫面或其他支援的材料，而且那個步驟要算進成本。
Terra 支援 none、low、medium、high、xhigh 和 max 努力。Gemini 支援 low、medium 和 high 思考層級。用每個模型自己的請求欄位。OpenAI 要求 Terra 的工具呼叫使用 Responses API。Google 的文件列出函式呼叫、程式執行、搜尋接地、檔案搜尋、URL 上下文，以及預覽中的電腦使用。在 GPTProto 上，從所選模型的 API Usage 示例開始，並在那條路由上測試每個工具。
// 怎麼做決定
按輸入分流和工具。
兩個模型都接受圖片並回傳文字。Terra 的官方示例包括對上產品照片、解讀技術圖，以及在應用程式畫面上採取動作。Gemini 在更廣的多模態介面裡接受圖片。把擷取出的識別碼、尺寸、標籤或下一步動作，對照已驗證的答案來評分，並在你的應用程式出現小字和含糊指稱時把它們算進去。
Google 把 Gemini 3.8 Flash 定位在長程軟體工程、自主代理和企業工作流程。OpenAI 把 Terra 定位在有效率的視覺推理、精準電腦使用和寫作。寫程式任務要檢查最終修補和測試結果。企業工作流程要檢查寫入的資料、必要的核準，以及完成狀態。記錄重複的呼叫，這樣帳單才是整個任務。
如果應用程式同時包含兩種工作，把原生混合媒體任務送到支援的 Gemini 路由，並評估 Terra 的圖片或文字步驟。工作是文字和圖片、以電腦執行動作、寫作，或既有的 OpenAI 風格整合時，先選 Terra。音訊、影片或 PDF 輸入是核心，或應用程式需要它已記載的 Google 工具時，先選 Gemini。任何使用促銷費率的成本估算，旁邊都記下促銷結束日期。
// 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。比較目前的 GPTProto 價格。
// 常見問題
Terra 與 Gemini 3.8 Flash。直接回答。
01哪個更便宜：GPT-6.1 Terra 還是 Gemini 3.8 Flash？
以即時目錄費率，GPT-6.1 Terra 是每 100 萬 token 輸入 $0.80、輸出 $4.00，Gemini 3.8 Flash 是 $0.90 和 $4.50。也就是輸入少 11%、輸出少 11%。價格區只在那個時段開放時寫明 Gemini 顯示的促銷。比較你實際會跑的計費期間。
02GPT-6.1 Terra 與 Gemini 3.8 Flash 的輸入，關鍵差異是什麼？
Terra 接受文字和圖片。Google 為 Gemini 3.8 Flash 記載了文字、圖片、影片、音訊和 PDF。兩者都回傳文字。用所選 GPTProto 路由支援的請求格式。
03哪個模型的輸出上限較大？
Gemini 3.8 Flash 列出 65,536 token 的輸出。OpenAI 也為 Terra 公布了輸出上限。擷取帶回長度時，本頁顯示 Terra 的輸出那一列。設定要求的輸出預算，並驗證最終產物。
04任一個模型能直接生成圖片或音訊嗎？
這些模型回傳文字。Google 把圖片生成和音訊生成列為 Gemini 3.8 Flash 不支援。Terra 的原生輸出模態是文字。圖片或音訊檔選專門的生成模型。
05我可以對兩者用同一個推理參數嗎？
用每條路由支援的控制項。Terra 提供六個努力等級，包含 none。Gemini 提供 low、medium 和 high 思考層級。從所選模型的 API Usage 示例開始。
06我該怎麼比較電腦使用的表現？
在相同環境裡跑相同的動作，權限、逾時和最終狀態檢查都要對上。記錄成功完成、無效動作、復原步驟、經過時間，以及整個任務成本。
07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。
// 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#Routing
Blogstra
Reddit · r/Bloggers
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.
K
#Cost
K
X (Twitter) · @ChillaiKalan__
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.
SN
#Video
Sanskriti Naruka
X (Twitter) · @snskritinaruka
I turned this single prompt into a cinematic fantasy video using GPTProto. "Continuous 15-second cinematic shot, 4K resolution, hyper-realistic dark fantasy photorealism…"
CF
#Video
Caden Flux
X (Twitter) · @Caden_Flux
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.
Z
#Creative
Zara
X (Twitter) · @ZaraIrahh
Made with Seedance 2.0 + GPT Image 2 on GPTProto. A Pixar-style commercial with the perfect glow.
MO#Integration
Many-Operation2625
Reddit · r/LLMDevs
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.
OB#Resilience
obxsurfer06
Reddit · r/singularity
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.
AL
#Models
Alice The Ai Expert
X (Twitter) · @AliceInfoAi
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.
EB#DevOps
EntireBig7258
Reddit · r/LLMDevs
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.
AL
#Video
Alamin
X (Twitter) · @iam_chonchol
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.
F
#Workflow
Fokki
X (Twitter) · @0x_fokki
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.
FA#Apps
FormalAd4696
Reddit · r/SillyTavernAI
Text, images, and voice are configured separately. You can keep OpenRouter for text and use GPTProto for visuals.
AF#Teams
Any-Farm-1033
Reddit · r/EngineeringManagers
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."
// 來自部落格
查看全部文章 →AI 模型指南。實用的 API 教學。
比較模型、了解 API 設定，以及圖像和影片在實際專案裡的做法。
// 開始
接下來這一億 token不必再付原價。
在瀏覽器裡做圖和影片，或用一把 API 金鑰把文字、圖像、影片模型接到應用裡。指定模型的折扣也在這裡。
- ✓相容 OpenAI
- ✓200 多個模型
- ✓比官方低 10–30%
- ✓高可用，自動容錯
✓已複製到剪貼簿