適合xAI 的 Grok 4.7，用於輸出費率承擔大部分成本的互動式對話和代理迴圈。
每 100 萬 token · 目錄費率
輸入$2.00$1.20/M−40%
輸出$6.00$3.60/M−40%
// 跨供應商模型比較查看模型頁
Grok 4.7vsGPT-6.1 Terra
GPT-6.1 Terra 是 OpenAI 在 2026 年 10 月底發布的模型，隨後的價格彙整把它和 Grok 4.7 並排。供應商牌價卡和 GPTProto 文字費率不是同一個數字。在這份目錄上，輸入較便宜的模型不會自動成為輸出較便宜的模型。本頁從那份目錄為兩者標價。它不會從 OpenRouter 複製 token 價格，也不裁定智力贏家。
簡單來說：GPT-6.1 Terra 的輸入低 33%，Grok 4.7 的輸出低 10%。刪除線數字是同一份目錄的供應商牌價。短而可核對的結果偏向輸入費率。長回覆會把省下的花掉。選定預設前，先跑你實際會送出的組合。
查看模型頁
適合OpenAI 的 GPT-6.1 Terra，2026 年 10 月發布，用於較低輸入費率下的大量電腦使用和視覺任務。
每 100 萬 token · 目錄費率
輸入$1.00$0.80/M−20%
輸出$5.00$4.00/M−20%
// 並排比較
Grok 4.7 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
Grok 4.7
GPT-6.1 Terra
供應商
Grok
OpenAI
模型 ID
grok-4.7
gpt-6.1-terra
可用性
99.7%
最近 7 天100%
自 10月27日 起有 1 天流量輸入
$1.20$2.00 官方牌價
$0.80$1.00 官方牌價
輸出
$3.60$6.00 官方牌價
$4.00$5.00 官方牌價
你省下
−40%相較目錄牌價
−20%相較目錄牌價
快取讀取
$0.30$0.50 官方牌價
$0.04$0.05 官方牌價
它擅長的地方
輸出費率比輸入費率更要緊的對話和代理迴圈
輸入費率是限制的重複視覺和電腦使用步驟
最適合的第一次測試
長到輸出價格佔主導的面向使用者回覆
提示很長、結果短而可核對的大量步驟
上架時間
2026年9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": "grok-4.7",
"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10月20日。不是 GPTProto SLA。
// 價格比較
較便宜的那一邊隨回覆翻轉。
在即時 GPTProto 文字費率上，Grok 4.7 是每 100 萬輸入 token $1.20、每 100 萬輸出 token $3.60。GPT-6.1 Terra 是 $0.80 和 $4.00。存在旁邊的供應商牌價是 $2.00/$6.00 的 Grok 4.7，以及 $1.00/$5.00 的 GPT-6.1 Terra。GPT-6.1 Terra 的輸入低 33%。Grok 4.7 的輸出低 10%。短提示上勝出的模型，不是長答案上勝出的模型。
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 $0.0156 的 Grok 4.7，以及 $0.012 的 GPT-6.1 Terra。這個示例只含輸入加輸出，而且這個特定組合大部分是輸入。快取讀取、快取寫入、工具呼叫和重試另計。幾千個 token 的回覆可以反轉順序。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 Grok 4.7 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
$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。
// 儲值一個餘額。
一個餘額。
兩個模型。
用同一個 GPTProto 餘額測試 Grok 4.7 和 GPT-6.1 Terra，費率以它們的模型頁為準。
$15
原額入帳 · 無贈送
用來開始。適合測試端點和試用新模型。
最多人選擇
$100
+4% 贈送額度
適合個人開發，以及準備上線的小型專案。
省最多 · +6%
$1,000
+6% 贈送額度
適合跑正式工作負載的團隊。贈送金會加在已經打折的模型價格上。
Grok 4.7 每月用 1 億 token？以 GPTProto 的價格，一年大約比官方少 $960 — 尚未計入贈送金。
// 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。
Grok 4.7grok-4.7
回覆很長時選 Grok 4.7
- 答案本身是貴的那一部分時用 Grok。列出的輸出費率是 10% 低於 GPT-6.1 Terra。
- 在你算進輸入 token 和重試之前，較低的輸出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。
- 不要把缺了的智力列當成平手或贏。表格只有在擷取對兩個模型都有分數時才顯示分數。
GPT-6.1 Terragpt-6.1-terra
提示就是成本時選 GPT-6.1 Terra
- 結果很短的視覺檢查、填表和其他電腦使用步驟用 Terra。列出的輸入費率是 33% 低於 Grok 4.7。
- 回覆變長時，較低的輸入費率就輸了。移動對話路由前，先為那個組合計價。
- 不要只憑視窗大小選 Terra。只有擷取帶回長度時，它的上下文那一列才出現。
按呼叫的形狀分流
把長提示、短結果的步驟交給較低的輸入費率，把長回覆交給較低的輸出費率。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
看 Grok 的視窗。等 Terra 的。
Grok 4.7 列出 50 萬 token 的上下文和 45 萬 token 的輸出。較大的視窗是長提示的空間，不是較低的輸入費率。OpenAI 的發布說明把 Terra 描述成百萬 token 級的模型。只有擷取帶回長度時，這張表才顯示 Terra 的長度，也不從目錄借用那個四捨五入的標籤。
// 怎麼做決定
為組合計價你實際會送出的。
不要因為牌價卡兩邊都較低就選 Terra，也不要因為有一個 GPTProto 輸出費率較低就選 Grok。把你已經在跑的呼叫拆開。一組是長提示配短而可核對的結果，例如視覺檢查或表單。另一組是回覆很長的對話或代理步驟。把相同的指示、工具和評分器送給兩者。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。在那個組合成為真實之前，每 token 的贏家只是提示。
// 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。
// 常見問題
Grok 4.7 與 GPT-6.1 Terra。直接回答。
01在 GPTProto 上哪個更便宜？
要看哪一邊。GPT-6.1 Terra 是每 100 萬 token 輸入 $0.80、輸出 $4.00。Grok 4.7 是 $1.20 和 $3.60。GPT-6.1 Terra 的輸入低 33%，Grok 4.7 的輸出低 10%。目錄裡的供應商牌價是 $2.00/$6.00 的 Grok 4.7，以及 $1.00/$5.00 的 GPT-6.1 Terra。長回覆可以抹掉輸入省下的部分。
02哪個模型分數更高？
本頁不裁定這個。2026 年 10 月的價格彙整把兩個模型放在同一張採購清單上，而且它們沒有共用一份已公布的基準配置。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，然後測試你將跑的工作。
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。擷取有帶回時，Grok 擷取到的長度就在表格上。Terra 的長度也只有擷取帶回時才出現。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。
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。Grok 4.7 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#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
你的下一個 1 億 token不必按原價付費。
在瀏覽器裡做圖像和影片，或用一把 API 金鑰把文字、圖像、影片模型接進應用。也可以查看指定模型的折扣。
- ✓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