GPT-6.1 Terra vs. GPT-6.1 Sol: Benchmarks, Tempo und welches Modell wann

GPT-6.1 Terra passt zu visueller Arbeit, Computer-Nutzung und Textarbeit in großem Volumen: Es kostet pro Token die Hälfte, $1 Eingabe und $5 Ausgabe pro Million gegenüber $2 und $10 bei Sol, und sowohl OpenAI als auch Artificial Analysis melden es als schneller. GPT-6.1 Sol passt zum härtesten Coding und Reasoning: OpenAI sagt, Sol und Astra bleiben für die komplexesten Coding-Aufgaben die bessere Wahl, und Artificial Analysis bewertet Sol höher, 52 gegen 48.

Kurze Antwort

Die Zeile zur Wissenschaft folgt OpenAIs Bericht zu Terminal-Bench-Science 0.1: Bei max Reasoning liegt Terra über GPT-6.1 Sol und kostet weniger.

Technische Daten und Preise im Vergleich

Beide Modellseiten stammen von OpenAI und wurden am 27. Oktober 2026 geprüft: GPT-6.1 Terra und GPT-6.1 Sol. Die Preise sind OpenAIs Listenpreise in US-Dollar pro Million Token.

Batch und Flex sind bei beiden 50% günstiger, der Fast-Modus kostet 2x, und Sol ergänzt einen Ultrafast-Modus mit 6x, laut OpenAIs Preisseite (geprüft am 27. Oktober 2026).

Beide nehmen Text und Bilder an, geben Text zurück und begrenzen die Ausgabe auf 128,000 Token. Terras Modellseite nennt als Eingabegrenze 922,000 Token und listet Computer-Nutzung, Code-Interpreter, gehostete Shell, apply_patch, MCP und Tool-Suche, dazu Streaming, strukturierte Ausgaben und Websuche; Tool-Aufrufe laufen über die Responses API.

Was eine Anfrage kostet

Die Summen unten sind Rechenarbeit auf OpenAIs Listenpreisen, keine Rechnung eines Kontos.

100,000 Eingabe-Token plus 10,000 Ausgabe-Token ergeben $0.10 + $0.05 = $0.15 bei Terra und $0.20 + $0.10 = $0.30 bei Sol. Bei 400,000 Eingabe und 20,000 Ausgabe liegt die Anfrage über 272K, also gelten die Langkontext-Preise für die ganze Anfrage: Terra zahlt $0.80 + $0.15 = $0.95, Sol zahlt $1.60 + $0.30 = $1.90.

Cache-Lesen kostet $0.05 pro Million bei Terra gegen $0.10 bei Sol. Terras Cache-Schreiben kostet $1.25 pro Million für 30 Minuten und $2.50 für 12 Stunden; bei Sol kostet das Cache-Schreiben $2.50.

Der Preis pro Token ist halb so hoch, die Kosten pro Aufgabe hängen aber davon ab, wie viele Token ein Lauf verbraucht, und das Reasoning-Level verschiebt diesen Wert. Artificial Analysis hat in seinen Tests etwa $0.40 pro Aufgabe für Terra gemessen, gegen $1.40 für GPT-5.6 Terra.

Benchmarks: was OpenAI berichtet

OpenAIs Ankündigung nennt die Benchmark-Ergebnisse im Fließtext, und nur wenige vergleichen Terra direkt mit Sol. Agents' Last Exam deckt berufliche Aufgaben ab, etwa Architekturzeichnungen in ein 3D-Modell zu verwandeln oder einen Animationsfilm Einstellung für Einstellung zu prüfen und für ein Restaurierungsteam ein Protokoll mit Zeitcodes zu bauen. MMMU-Pro testet visuelles Reasoning, OSWorld 2.1 testet Desktop-Apps, Terminal-Bench 4.0 testet Coding auf der Kommandozeile, und Terminal-Bench-Science 0.1 testet wissenschaftliche Aufgaben, die mit Code erledigt werden.

Danach zieht OpenAI die Linie, die für Käufer zählt: „Für die komplexesten Coding-Aufgaben bleiben GPT-6.1 Sol und GPT-6 Astra die bessere Wahl." Das Unternehmen veröffentlicht seine Diagramme als Bilder, und der Text nennt keinen Sol-Wert für Terminal-Bench 4.0.

Benchmarks und Tempo: unabhängige Ergebnisse

Artificial Analysis, eine unabhängige Benchmark-Seite, hat beide Modelle mit max Reasoning auf seinem Intelligence Index und seinem Coding Agent Index bewertet und die Ausgabegeschwindigkeit gemessen (Terra-Seite, Sol-Seite, Analyse zum Start, geprüft am 27. Oktober 2026).

GitHubs frühe Tests, beschrieben im Copilot-Changelog, ergaben, dass Terra deutlich mehr Terminal- und C#-Aufgaben löste als GPT-5.6 Terra. GitHub veröffentlicht zu dieser Aussage keine Zahlen. Wir haben keines der beiden Modelle selbst ausgeführt.

Welches Modell sollten Sie nehmen?

Dokumente, Formulare und Computer-Nutzung

OpenAI hat Terra für visuelles Reasoning und präzise Computer-Nutzung gebaut: Angebote entwerfen, technische Zeichnungen lesen, Formulare ausfüllen, Rechnungsdaten eingeben. Bei Agents' Last Exam erledigt es Aufgaben über dreimal schneller als Sol und Astra, und bei OSWorld 2.1 übertrifft Terra laut OpenAI mit mittlerem Reasoning den besten Wert von GPT-5.6 Terra. Mit $1 und $5 pro Million Token kostet es außerdem die Hälfte von Sol, und sein Wissensstand vom 1. Juni 2026 liegt rund einen Monat später als der 30. April von Sol. Für diese Arbeiten nehmen Sie Terra.

Alltägliches Coding und große Mengen

Routinearbeit an Skripten wie kleine Korrekturen, Testerzeugung und Log-Triage läuft in großen Mengen, und genau dort zeigt sich der halbe Preis. Bei Terminal-Bench 4.0 löst Terra mit max Reasoning 50.3% der Aufgaben, mehr als das Doppelte der veröffentlichten 21.5% von GPT-5.6 Terra. GitHubs frühe Tests setzen Terra auch bei Terminal- und C#-Aufgaben vor GPT-5.6 Terra, aber ohne veröffentlichte Zahlen, also prüfen Sie das im eigenen Repository, bevor Sie eine Pipeline umstellen. Für Routine-Coding und Agent-Schritte, deren Ergebnis Sie billig prüfen können, nehmen Sie Terra.

Das härteste Coding und Reasoning

OpenAIs eigener Rat für die komplexesten Coding-Aufgaben zeigt auf Sol und Astra. Artificial Analysis setzt Sol im Intelligence Index 4 Punkte höher, 52 gegen 48, und im Coding Agent Index 6 Punkte höher, 54 gegen 48, jeweils mit max Reasoning. Sol kostet außerdem doppelt so viel pro Token, also entscheidet, was Ihnen ein fehlgeschlagener Lauf kostet. Nehmen Sie Sol, wenn eine falsche Antwort mehr kostet als die Token.

Schnelle Antworten ohne Reasoning

Terra akzeptiert none als Reasoning-Level und kann damit ganz ohne Reasoning-Token antworten; Sol beginnt bei low. Damit ist Terra von den beiden die bessere Wahl für Klassifikation, kurze Umschreibungen und Chat-Antworten, wo eine schnelle Antwort mehr zählt als Tiefe. Selbst bei low Reasoning liegt Terras Fehlerrate auf OpenAIs internen Fehler-Prompts bei 16.7%, nach 53.6% bei GPT-5.6 Terra. Ein Hinweis von Hacker News: Im Test eines Nutzers verbrauchte Terra auch bei low keine Reasoning-Token, und low kostete weniger als none (Kommentar). Nehmen Sie Terra, wenn der Reasoning-Schritt aus bleiben soll.

Zwischen den beiden wechseln

• Beide laufen über dieselbe API und dieselben Endpunkte; Sie ändern nur die Modell-ID.
• Prüfen Sie reasoning.effort: Sol lehnt none ab.
• Ein Prompt über 272K Eingabe-Token wird bei beiden Modellen für die ganze Anfrage zum höheren Satz abgerechnet.
• Batch und Flex halbieren den Preis bei beiden.
• In ChatGPT Work und Codex deckt dasselbe Plan-Kontingent mit Terra deutlich mehr Aufgaben ab als mit Sol, so die Ankündigung.
• GitHub Copilot bietet Terra ab dem 26. Oktober 2026 für Pro, Pro+, Max, Business und Enterprise.
• Bei OmniaKey ist GPT-6.1 Sol heute verfügbar; GPT-6.1 Terra wird noch nicht angeboten (geprüft am 27. Oktober 2026).

Häufige Fragen

Ist ein Terra mit hohem Reasoning so gut wie ein Sol mit niedrigem?

OpenAI veröffentlicht keinen Vergleich, der Reasoning-Stufen zwischen den beiden Modellen mischt, und Artificial Analysis testet beide mit max. Die Frage der Hacker-News-Leser ist trotzdem die richtige zum Testen: Lassen Sie Ihre eigenen Aufgaben mit zwei oder drei Reasoning-Stufen auf jedem Modell laufen und vergleichen Sie die Kosten pro fertiger Aufgabe. Der Kommentar-Thread ist die Quelle dieser Fragestellung.

Ist GPT-6.1 Terra in der Praxis günstiger als Sol?

Pro Token ja: $1 gegen $2 bei der Eingabe und $5 gegen $10 bei der Ausgabe. Pro Aufgabe hängt es davon ab, wie viele Token der Lauf verbraucht. Auf Hacker News schrieb ein Nutzer, in seinen eigenen Tests habe Terra mit max Reasoning schlechter abgeschnitten als Sol, doppelt so viel gekostet und viel längere Antworten geschrieben als Sol mit höherem Reasoning (Kommentar, Nachtrag). Vergleichen Sie Token pro fertiger Aufgabe, bevor Sie annehmen, der halbe Preis komme eins zu eins an.

Welches ist schneller?

Laut OpenAI erledigt Terra die Aufgaben von Agents' Last Exam über dreimal schneller als Sol und Astra. Artificial Analysis maß 90.9 Ausgabe-Token pro Sekunde für Terra gegen 69.4 für Sol, beide mit max Reasoning.

Welches kam zuerst?

GPT-6.1 Sol erschien am 29. September 2026, GPT-6.1 Terra am 26. Oktober 2026. Beide gehören zur GPT-6.1-Familie, mit GPT-6 Astra darüber und GPT-6 Luna darunter.

Die Details zum Start stehen in GPT-6.1 Terra: Neuerungen, Benchmarks und Vergleich mit Sol.

Änderungsprotokoll

• 27. Oktober 2026: erste Version, mit OpenAIs Ankündigung vom 26. Oktober, OpenAIs Modellseiten und den Ergebnissen von Artificial Analysis.