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// 同一供應商的模型比較

GPT-6.1 TerravsGPT-6.1 Sol

作者 GPTProto

GPT-6.1 Terra 與 GPT-6.1 Sol 是在有效率的視覺和以電腦為基礎的工作，以及定位於更複雜寫程式和專業任務的模型之間做選擇。產品照片配對、技術圖、應用程式畫面，以及起草或修改文字，從 Terra 開始。困難的程式變更或延長的專業工作流程值得更大的 token 預算時，測試 Sol。兩者都接受文字和圖片、回傳文字，並透過 GPTProto 上的 OpenAI 路由呼叫。

簡單來說：從 GPT-6.1 Terra 開始。以即時 GPTProto 費率，它的輸入低 50%，輸出低 50%。把 Sol 留在那筆額外花費能買到 Terra 沒通過的檢查的任務上。刪除線數字是同一份目錄的供應商牌價。

在 GPTProto 上探索 GPT-6.1 Terra在 GPTProto 上探索 GPT-6.1 Sol
// 並排比較

GPT-6.1 Terra 與 GPT-6.1 Sol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
GPT-6.1 Sol
供應商
OpenAI
OpenAI
模型 ID
gpt-6.1-terra
gpt-6.1-sol
OpenRouter 模型
openai/gpt-6.1-terra
openai/gpt-6.1-sol
可用性
99.99%
最近 7 天
98.73%
最近 7 天
發布日期
2026年10月26日
2026年9月29日
輸入
$0.80$1.00 官方牌價
$1.60$2.00 官方牌價
輸出
$4.00$5.00 官方牌價
$8.00$10.00 官方牌價
你省下
−20%相較目錄牌價
−20%相較目錄牌價
快取讀取
$0.04$0.05 官方牌價
$0.08$0.10 官方牌價
快取寫入
$1.00$1.25 官方牌價
$2.00$2.50 官方牌價
上下文視窗
105 萬 token
105 萬 token
最大輸出 token
12.8 萬 token
12.8 萬 token
接受
檔案圖片文字
檔案圖片文字
輸出
文字
文字
它擅長的地方
可重複的視覺檢查、表單擷取和有邊界的編輯
較便宜的一輪沒通過檢查之後的跨檔除錯和多文件工作
最適合的第一次測試
多花之前可以評分的任務上的第一輪
Terra 留下未解的困難變更
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": "gpt-6.1-sol",
    "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
GPT-6.1 TerraOpenAI
輸入$1.00
輸入−20%$0.80
輸出$5.00
輸出−20%$4.00
GPT-6.1 SolOpenAI
輸入$2.00
輸入−20%$1.60
輸出$10.00
輸出−20%$8.00
// 價格比較

兩邊都較低按目錄費率。

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。GPT-6.1 Sol 是 $1.60 和 $8.00。存在旁邊的供應商牌價是 $1.00/$5.00 的 GPT-6.1 Terra，以及 $2.00/$10.00 的 GPT-6.1 Sol。GPT-6.1 Terra 的輸入低 50%、輸出低 50%。牌價顯示同一方向。

一批 100 萬個未快取輸入 token 和 200,000 個計費輸出 token，這些目錄費率合計是 $1.60 的 GPT-6.1 Terra，以及 $3.20 的 GPT-6.1 Sol。輸入部分是 $0.80 對 $1.60。輸出部分是 $0.80 對 $1.60。快取操作和分開計費的工具另計。在你說升級值得之前，先追蹤任務裡的每一次請求，包括重複的上下文。

升級前先定義你需要 Sol 多交出的結果。程式變更上，那可能是 Terra 留下仍失敗的完整測試套件。文件上，那可能是較簡單的一輪漏掉的一組交叉參照。綁在失敗檢查上的升級規則，給額外花費一個理由。

為正式路由編預算前，先查看即時的 GPT-6.1 Terra 和 GPT-6.1 Sol 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。

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
GPT-6.1 Terra
GPT-6.1 Sol
支援的參數
include_reasoningmax_completion_tokensmax_tokensreasoningreasoning_effortresponse_formatseedstructured_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 GPT-6.1 Terra 和 GPT-6.1 Sol，費率以它們的模型頁為準。

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先試。拿來打通端點、換幾個模型看看。

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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。

GPT-6.1 Sol 每月用 1 億 token？以 GPTProto 的價格，一年大約比官方少 $480 — 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
GPT-6.1 Sol
智力指數
51GPT-6.1 Terra (Max)
54.5GPT-6.1 Sol (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。

GPT-6.1 Terragpt-6.1-terra
第一輪選 GPT-6.1 Terra
  • 圖片配對、表單擷取、簡潔寫作和有邊界的編輯用 Terra。列出的輸入費率是 50% 低於 GPT-6.1 Sol，輸出費率則低 50%。
  • Terra 的 none 努力設定可用於最輕配置。兩個模型都預設為 medium。
  • 在你算進失敗檢查之後的重試之前，較低的 token 費率並不是較低的每次完成任務成本。
在 GPTProto 上測試 GPT-6.1 Terra
GPT-6.1 Solgpt-6.1-sol
額外成本值得時選 GPT-6.1 Sol
  • 跨檔除錯、多文件分析，以及有分支復原的電腦使用流程，用 Sol。
  • Terra 沒通過一項 Sol 通過的具名檢查時再升級。觸發條件和整個任務成本都要能量測。
  • 不要為了更大的上下文視窗選 Sol。讀上下文那一列。公布的上限相同。
在 GPTProto 上測試 GPT-6.1 Sol

Terra 先，檢查失敗時才 Sol

把可重複的視覺、寫作和有邊界的步驟交給 Terra。當 Terra 沒通過一項 Sol 在你的評估裡通過的特定驗收檢查時，把請求移到 Sol。兩條路由共用一把 GPTProto 金鑰和同一個餘額。

// 上下文與輸出

公布的視窗相同。努力控制不同。

GPT-6.1 Terra 列出 105 萬 token 的上下文。GPT-6.1 Sol 列出 105 萬 token 的上下文和 12.8 萬 token 的輸出。OpenAI 為兩者公布同一個上下文級，另加最大輸入和輸出上限，擷取帶回時本頁會顯示。不要因為你預期視窗較大而選 Sol。

Terra 支援 none、low、medium、high、xhigh 和 max 推理努力。Sol 支援 low、medium、high、xhigh 和 max。兩者預設都是 medium。Terra 的 none 設定是額外選項，用於你想要最輕配置的請求。把設定和結果一起記錄。

OpenAI 要求兩個版本的工具呼叫都使用 Responses API。識別碼要寫明確：gpt-6.1-terra 和 gpt-6.1-sol。OpenAI 的直接 API 對兩個模型在輸入 token 超過 272,000 時套用較高的完整請求費率。本頁顯示的是那一個 GPTProto 文字對文字目錄費率，不是直接 API 的第二檔。

// 怎麼做決定

從 Terra 開始。檢查失敗時升級。

OpenAI 把產品照片對上目錄項目，以及解讀技術圖，列在 Terra 的使用案例裡。要求對上的識別碼加上證據，或在結構化回應裡要求尺寸、標籤和單位。把欄位對照已驗證的答案來評分。兩個模型都被定位在電腦使用。可重複的步驟從 Terra 開始，例如讀一份表單或核對一個顯示的值。工作流程有更多分支或更難的復原時，納入 Sol。用同一個環境，並記錄是否達到要求的狀態。

Sol 公布的定位包含複雜寫程式和專業工作。變更跨模組、需要困難的調查，或要經過幾輪以工具驗證時，把它納入。小幅編輯、從截圖擷取的欄位，或從提供的材料寫的草稿，Terra 是第一次評估。有多份來源文件的專業交付物，在完整工作流程上評估 Sol，並把事實更正和語氣分開。

圖片配對、表單擷取、簡潔寫作和有邊界的編輯留在 Terra。把跨檔除錯和多文件分析放進可以多花的那一組。兩者都在同一組已標註的例子上跑。儲存產品識別碼前先驗證，接受修補前先跑測試，電腦動作之後檢查應用程式狀態。

// 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。

查看 GPT-6.1 Terra 的 API 與價格查看 GPT-6.1 Sol 的 API 與價格
// 常見問題

Terra 與 Sol。直接回答。

01GPT-6.1 Terra 和 Sol 的主要差異是什麼？+

Terra 定位在有效率的視覺推理、精準電腦使用和自然寫作。Sol 定位在複雜寫程式、電腦使用和專業工作。它們的價格不同，而且 Terra 多了 none 努力設定。讀上下文那一列，而不是假設視窗大小有差。

02GPT-6.1 Terra 與 GPT-6.1 Sol 裡，哪個更便宜？+

以即時 GPTProto 費率，GPT-6.1 Terra 是每 100 萬 token 輸入 $0.80、輸出 $4.00，GPT-6.1 Sol 是 $1.60 和 $8.00。也就是輸入少 50%、輸出少 50%。供應商牌價是 $1.00/$5.00 和 $2.00/$10.00。

03Sol 的上下文視窗比 Terra 大嗎？+

GPT-6.1 Terra 顯示 105 萬 token 的上下文。GPT-6.1 Sol 顯示 105 萬 token 的上下文和 12.8 萬 token 的輸出。OpenAI 為兩者公布同一個上下文級和輸出上限。按任務適用、努力控制和量測到的完成成本來選。

04Terra 和 Sol 能原生處理音訊或影片嗎？+

OpenAI 為兩個模型記載了文字和圖片輸入、文字輸出。音訊和影片輸入不支援。用合適的媒體模型，或提供擷取的畫面和逐字稿。

05我可以透過 Chat Completions 呼叫工具嗎？+

OpenAI 要求這兩個版本的工具呼叫使用 Responses API。用所選 GPTProto API Usage 面板顯示的路由和請求格式，然後測試工具的來回和續接。

06我該何時把請求從 Terra 移到 Sol？+

請求需要一項已記載的能力，或 Terra 沒通過一項 Sol 在你的評估裡通過的特定驗收檢查時，再升級。例子包括未解的多檔錯誤，或複雜的專業分析。觸發條件和整個任務成本都要能量測。

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
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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