在視覺推理、精確的電腦使用規劃以及自然寫作方面，GPT-6.1 Terra 提供更佳的性價比；而在複雜的程式設計和更深入的專業工作方面，GPT-6.1 Sol 則是更強大的預設選擇。. 根據標準費率，Terra 的輸入代幣每百萬個需支付 $1，輸出則需支付 $5。Sol 的費用分別為 $2 和 $10。 兩者皆提供 1.05M 代幣的上下文視窗、128K 輸出、圖像輸入，以及廣泛的工具。.
由於這些模型之間的重疊程度足夠高，因此若要選出一個「萬能」的贏家，反而會造成誤導。Terra 還增加了 無 推理選項以及較新的 2026 年 6 月 1 日知識截止日期，而 Sol 的定位則更接近旗艦級效能。實際的選擇取決於每項被接受結果的成本：Terra 能否通過相同的測試，抑或 Sol 能否將失敗與修訂次數減少到足以彌補其兩倍於 Terra 的未快取輸入與輸出成本？
GPT-6.1 Terra 與 Sol 快速比較
GPT-6.1 Terra 與 Sol：快速比較
Terra 的定價使其成為頻繁執行工作流程時的理想首選模型，適用於螢幕截圖篩選、使用者介面分析、結構化文件處理、文案修訂，以及受監督的電腦使用規劃等情境。 當任務存在隱藏的依賴關係、自動化檢查機制薄弱，或是程式碼與工具之間的互動較為複雜時，Sol 則是更為穩妥的起點。這兩者都不應被視為基準測試結果；它們是官方定位與經濟設計的綜合體。.
當你……時，價格區間就會變得更清晰 將 Sol 與 GPT-6 Astra 進行比較. Sol 的未快取輸入／輸出價格是 Terra 的兩倍，而非像 Astra 相對於 Sol 那樣高出五倍。這使得 Sol 在混合工作負載下更易於被接受，而 Terra 在大規模應用時仍具備顯著優勢。.
共通規格與重要差異
這兩款模型皆可接受文字與圖片輸入，並產生文字輸出。兩者的模型頁面均未列出原生音訊或影片功能。兩者皆支援回應、結構化輸出、函式呼叫、網頁搜尋、檔案搜尋、圖片生成、程式碼解釋器、託管 shell、套用修補程式、技能、電腦使用、MCP 以及工具搜尋。 工具呼叫屬於「回應」API；「聊天補全」功能則無需工具即可支援。.
這些規格來自 GPT-6.1 Terra 模型的官方頁面以及 GPT-6.1 Sol 模型的官方頁面。OpenAI 的最新型號指南提供了產品系列的定位，而 API 定價頁面 定義服務層級與長期脈絡規則。將這些來源類型區分開來，可避免將行銷定位誤認為是經量測的基準值。.
Sol 的官方頁面記載，在 1.05M 的總窗口內，最大輸入量為 922,000 個代幣。經查證的 Terra 頁面並未提供獨立的最大輸入數值，因此本文並未根據該系列推斷出該數值。兩者均列出最大輸出量為 128,000。 較大的輸出配額對於程式碼或長篇報告而言相當實用，但較小的檢查點產出物仍較易於測試，且審查成本較低。.
在範圍的最低端，推理控制機制有所不同。Terra 支援 無, ，這適合無需深思熟慮的低延遲轉換。Sol 從 低. 兩者預設值皆為「中」，並可延伸至「高」、「x高」及「最大」。所謂的高效策略，是指能以最低的耗費可靠地通過評估的設定，而非 API 所接受的最高設定。.
Terra 視覺推理實作測驗
我們向 Terra 提供了一份包含成本的受控路線圖，以及一項規定：進入「冷區」前必須持有藍色通行證。系統回傳了有效的 JSON 資料，確認「掃描器 A」為通行證發行者，並拒絕了看似更便宜但違反該規則的「掃描器 B」路線，同時計算出最低成本為 9。它選取了 開始 → 掃描器 A → 冷區 → 出口 並同時註明以相同價格提供的「打包路線」。.
值得參考的重點並非在於 Terra 是視覺任務的萬能贏家，而在於該模型遵循了視覺限制條件、排除了無效的低成本路徑，並透過結構化的答案闡明了有效的最優解。 由於 Sol 在此任務中並未針對同一張圖像進行運算，因此該結果雖支持 Terra 適用於視覺推理，但無法作為兩者直接比對的分數依據。.
螢幕截圖——受限的電腦使用規劃
第二項測試提供了一個模擬的發佈介面，並要求設計一套安全的操作序列，能在保留文章標題與正文內容的前提下，將已排程的貼文改為草稿。Terra 將其計畫建立在可視化的控制機制之上，納入驗證步驟，並避免聲稱已執行該介面操作。這種區分至關重要，因為根據螢幕截圖進行規劃，與自主的電腦控制是截然不同的。.
Terra 的官方定位使其非常適合執行這類工作：解析螢幕畫面、辨識控制項，並提出精確的操作建議。Sol 亦支援影像輸入與電腦操作工具，其更深入的推理能力，在介面狀態不明確或工作流程橫跨多個應用程式時，可能派上用場。 針對生產自動化，應在相同的畫面中比較兩者的表現，並針對操作正確性、恢復能力及不安全點擊率進行評分。.
如果主要風險在於儲存庫的正確性，而非介面狀態，則應在整個系統中採用相同的評分準則 其他 AI 編碼模型. 這可避免將電腦使用紀錄視為與該程式代理工作無關的證據。.
自然寫作與修改測驗
這項寫作任務要求泰拉修改一段措辭生硬的專業文本，同時須保留事實內容並避免使用誇張的行銷用語。修改後的成果改善了結構、減少了重複，並維持了要求的語氣。其中關於「冷區」的一處表述與提供的資料不符，因此該句必須在發表前予以修正。整體而言，修改後的內容尚可使用，但因這處事實錯誤，導致結果未能臻於完美。.
這是一個在選擇不同模型時相當實用的基準。 Terra 的價格足夠實惠，適合大量草稿撰寫與修訂，特別是在後續有事實核查人員介入或採用以來源為基礎的工作流程時。若面對篇幅較長且含義模糊的專業交付成果，且其中一處細微矛盾所造成的代價高於額外費用，則 Sol 可能是更佳的選擇。無論哪種情況，「自然寫作」都無法取代事實核查。.
對於範圍明確且規模較小的修訂，只要兩個模型都能順利通過，請進行測試 一個 GPT-6 Luna 基準模型. 較小的模型只有在能保留對工作流程至關重要的事實與限制條件時，才具有實用價值。.
Terra 與 Sol 的定價比較
對於一般的未緩存輸入與輸出，Terra 的價格僅為 Sol 的半價。以標準費率計算，一個包含 10 萬次輸入和 1 萬次輸出的工作負載，在 Terra 上的成本約為 $0.15，而在 Sol 上的成本則為 $0.30。 若 Sol 將接受率提高到足以避免一次額外修訂的程度，表面上的節省可能便不復存在。若兩者皆能通過，Terra 較低的費用將隨著處理量增加而產生複利效應。.
這兩款模型均採用相同的「超過 272K」架構：完整請求的輸入與快取速率為 2×，輸出速率為 1.5×。Batch 和 Flex 會將符合資格的 Standard 速率減半；Fast 則會將其加倍。若所在地區支援區域處理，可額外增加 10%。部署前，, 計算 Terra 的實際 API 成本.
根據查閱的數據，Terra 的 12 小時快取寫入成本並非 Sol 的半價：兩者皆為每百萬代幣 $2.50。這使得重複使用模式至關重要。 Terra 仍能從較便宜的快取讀取中獲益，但若要讓長保留期前綴的寫入成本獲得回報，就必須有足夠的重複使用率。當不同的計費標準表現各異時，請勿將完整的比較簡化為「便宜 2 倍」這一句話。.
何時該使用 Terra，何時該使用 Sol
明確的標準、視覺／使用者介面設計、自然流暢的寫作，或是大量產出。.
檢查正確性、工具選擇、引用來源及延遲。.
對於含糊不清、代碼繁多或高風險的情況，請使用 Sol。.
追蹤已接受的結果、重試次數、人工審查及代幣成本。.
選擇 Terra，以實現高效的視覺與營運工作流程
對於截圖分析、介面規劃、表單與儀表板解讀、視覺限制問題、專業文案撰寫以及重複性操作任務而言，Terra 是一個合適的初步測試平台。它的 無 「努力」選項與較低的費率可支援反應靈敏或銷量龐大的產品。當候選清單中包含非 OpenAI 選項時，, 比較其他主流車系 而非將 Terra 的角色擴展至各家服務供應商。.
面對艱鉅的程式設計任務與更深入的專業工作時，請選擇 Sol
Sol 專為複雜的程式碼編寫、電腦應用及專業專案而設計，其效能接近 Astra。可將其用於儲存庫級別的變更、架構推演、困難的除錯、高風險的審查，以及在代理程式迴圈中——在這種情境下，一個薄弱的計畫可能會觸發大量耗費資源的工具呼叫。在將其設為預設選項之前，, 測試：當 Sol 獲得其溢價時.
當難度不一時，請使用路由器
一套實用的系統會將正常流量導向 Terra，並將測試失敗、可信度低的案例、涉及安全的變更，以及大型多檔案工作上報至 Sol。確保上報政策具有可觀察性。 若多數 Terra 的輸出結果均被接受，則應擴大其處理比例；若 Sol 能反覆避免耗費資源的失敗，則應將該類任務直接導向 Sol。此舉將使模型選擇轉變為運作規則，而非持續爭論的議題。.
如何使用 Terra 和 Sol
在官方 API 中，請使用 gpt-6.1-terra 或 gpt-6.1-sol 在 Responses API 中，將提示、工具、推理投入及評估器保持不變。記錄請求 ID、代幣使用量、延遲測量值、工具追蹤記錄以及通過／失敗結果。公平的比較應僅變更模型，而非整個測試設定。.
GlobalGPT 提供了一個方便的多模型工作區，供進行探索性比較。 針對每個模型開啟新的對話，重複使用完全相同的提示語和附件，並依據相同的要求來評估結果。當必須保留確切的服務層級、推理設定、使用元資料以及自動化評估時，請使用官方 API。GlobalGPT 平台的收費與官方 API 令牌的費率屬於不同的計費範圍。.
證據限制與早期社會反應
Terra 測試是透過一條已驗證的 GlobalGPT 路由完成的，該路由已配置為 gpt-6.1-terra, ，但該回應並未揭露獨立的上游模型認證或推理工作量欄位。所列時間為端到端路徑耗時，而非純粹的推理延遲或首次標記出現所需時間。由於 Sol 並未在相同的任務上執行，因此本文並未聲稱在對應的基準測試中勝出。.
OpenAI 的第一方 X 發文, ，以下內容摘自原始貼文的網址，將 Terra 描述為一款價格較低的電腦，能理解螢幕上的內容、在不同應用程式間進行操作，並能自然地書寫。這是官方的發布宣傳文案，並非獨立評測或基準測試結果的證明。搜尋索引結果中也出現了一則 OpenAI 開發者貼文, ，一份來自 人工分析, ，以及 Reddit 上的 Terra 討論串，但那些原始內容並未被記錄下來，因此未被視為社群共識而予以引用。.
人工分析 文中引用了一位獨立評估者的初步論述，描述 Terra 正不斷拓展成本效益的邊界，並特別強調其 $1 的輸入速率與 $5 的輸出速率。該貼文援引其自身的智慧指數；這僅為某個組織的評估系統，並非普遍品質的證明，亦非與本文結論相符的結果。.
直接透過命令列檢索 OpenAI 文件時，系統回傳 HTTP 403 錯誤，但某公開渲染服務成功載入原始 Terra 模型網址，並產生了標示來源的擷取頁面。本文將該完整頁面原始檔另行保存，並在 API 指南中採用易於閱讀且聚焦於聲明內容的裁切版本。 Sol 採用了先前已驗證的 OpenAI 模型頁面擷取檔。由於獨立的實測社群反饋仍存在缺口，因此本文依賴三項已保存的 Terra 測試結果，而非杜撰審閱者的共識。.
GPT-6.1 Terra 與 Sol 常見問題解答
GPT-6.1 Terra 是否比 GPT-6.1 Sol 更優越？
在低成本的視覺推理、電腦使用規劃以及自然寫作方面，Terra 是較佳的預設選擇。至於較複雜的程式設計和更深入的專業推理，若其額外功能足以 justify 約兩倍於 Standard 代幣的價格，則 Sol 是較佳的選擇。.
Terra 比 Sol 便宜多少？
以標準費率計算，Terra 每百萬枚代幣的輸入為 $1，輸出為 $5；而 Sol 的輸入為 $2，輸出為 $10。 Terra 的未緩存輸入與輸出價格為上述數值的一半；在已核對的來源中，兩者均將較長的快取寫入計量器列為 $2.50。.
Terra 和 Sol 是否共用同一個上下文視窗？
是的。兩者皆列出 1,050,000 個代幣的上下文視窗，以及 128,000 個代幣的最大輸出量。Sol 還記載了 922,000 個代幣的最大輸入量；而在經查核的原始碼中，Terra 並未另行記載最大輸入量。.
哪種機型更適合寫程式？
對於複雜的儲存庫推理、架構設計或程式碼代理相關工作，請優先使用 Sol。若涉及範圍限定轉換、以使用者介面為導向的任務，以及已有完善測試機制的大量工作流程，Terra 則可能是更適合的生產環境預設選項。.
哪一款機型比較快？
OpenAI 使 Terra 展現出快速且高效的特性，但本文並未宣稱其為延遲表現的絕對贏家。我們對 Terra 的計時數據為端到端的 GlobalGPT 路徑時間，且未與 Sol 進行對比，因此無法進行公平的速度比較。.
哪款機型更適合拍攝照片和螢幕截圖？
Terra 明確定位於視覺推理與精準的電腦應用，因此自然成為測試螢幕截圖與介面規劃的首選。這兩款模型皆支援圖像輸入，因此您仍應透過自身的視覺任務來測試其品質。.
Terra 和 Sol 能稱為工具嗎？
是的，可透過 Responses API 實現。模型頁面列出了廣泛的工具支援。Chat Completions 無需呼叫工具即可使用，因此新開發的工具使用系統通常應採用 Responses。.
當輸入代幣數量超過 272K 時會發生什麼情況？
這兩種模型均採用「完整請求長上下文」定價規則：當輸入量超過 272K 時，輸入費率與快取費率為 2 倍，輸出費率為 1.5 倍。Terra 的成本仍較低，但上下文建構仍至關重要。.
我可以在 GlobalGPT 上同時使用這兩款機型嗎？
GlobalGPT 提供 Terra 和 Sol 的範例路徑。請使用當前選取器進行互動式比較；若需記錄確切的使用方式、推理設定及部署控制，請使用官方 API 及您自己的測試框架。.
最終結論：Terra 還是 Sol？
當一個成本較低、具備視覺處理能力且可實際運用的模型能通過您的測試時，請選擇 GPT-6.1 Terra。當涉及複雜的編碼、更深層的推理，或錯誤代價過高，以致額外功能所帶來的效益能抵銷兩倍於一般輸入與輸出速率的成本時，請選擇 GPT-6.1 Sol。. 這兩款模型在背景資訊、模態及工具支援方面有足夠的共通點，因此兩者之間的路由轉接是可行的。.
對大多數團隊而言，最有效的策略是「優先使用 Terra，僅在問題升級時才使用 Sol」。保持提示詞和評估器不變，衡量每項被接受結果的成本，並將端到端工作流程的品質視為目標。 Terra 的三項測試展現了實用的視覺約束處理能力、切合實際的介面規劃以及出色的修訂品質，同時也暴露了一個遺漏的確認步驟以及一個事實表述錯誤。正是這些參差不齊的結果，才更凸顯出任務特定評估比模型標籤更為重要的原因。.
如果 Sol 在某項重要的任務上仍未達到所需的品質標準，請由同一位評核員來 針對該語義缺口測試 GPT-6 Astra. 僅在更強的模型改變結果時才進行升級。.
