GPT-6.1 Terra 和 GPT-6.1 Sol 怎么选：跑分、速度和适用场景
批量任务和高频工作选 Terra，最难的编程和推理选 Sol，差别都在这几个数字里。
本页内容
做大批量的视觉、电脑操作和写作任务，用 GPT-6.1 Terra。它每百万 token 输入 $1、输出 $5，只有 Sol（$2、$10）的一半。OpenAI 和 Artificial Analysis 都说它更快。
最难的编程和推理用 GPT-6.1 Sol。OpenAI 明确说，最复杂的编程任务仍然是 Sol 和 Astra 更合适。Artificial Analysis 的智能指数也是 Sol 更高，52 对 48。
先说结论
| 需要 | 选哪款 |
|---|---|
| 大批量文档和表单 | Terra |
| 电脑操作和视觉任务 | Terra |
| 最难的编程和长 Agent 任务 | Sol |
| 用代码做科研任务 | Terra |
| 每 token 成本最低 | Terra |
科研任务这一行来自 OpenAI 的说法。在 Terminal-Bench-Science 0.1 上，max 档的 Terra 分数超过 GPT-6.1 Sol，成本还更低。
规格和价格对比
价格和规格来自 OpenAI 的两个模型页：GPT-6.1 Terra 和 GPT-6.1 Sol。两个页面都是 2026 年 10 月 27 日核对的，价格单位是美元 / 百万 token。
| 项目 | GPT-6.1 Terra | GPT-6.1 Sol |
|---|---|---|
| 发布 | 2026 年 10 月 26 日 | 2026 年 9 月 29 日 |
| 模型 ID | gpt-6.1-terra | gpt-6.1-sol |
| 输入（每百万） | $1 | $2 |
| 缓存输入 | $0.05 | $0.10 |
| 输出 | $5 | $10 |
| 输入（超过 272K） | $2 | $4 |
| 输出（超过 272K） | $7.50 | $15 |
| 上下文 | 1,050,000 | 1,050,000 |
| 最大输出 | 128,000 | 128,000 |
| 推理强度 | none–max | low–max |
| 知识截止时间 | 2026 年 6 月 1 日 | 2026 年 4 月 30 日 |
Batch 和 Flex 两款都打五折，Fast 模式是 2 倍价。Sol 另有一个 6 倍价的 Ultrafast 模式，价格见 OpenAI 价格页（2026 年 10 月 27 日核对）。
两款都接收文本和图片、输出文本，最大输出 128,000 token。Terra 的模型页写输入上限 922,000 token。它支持电脑操作、代码解释器、托管 shell、apply_patch、MCP 和 tool search。流式输出、结构化输出和联网搜索也在列表里，调用工具要走 Responses API。
一次请求花多少钱
下面的数字是按 OpenAI 标价算出来的，不是谁的账单。
| 请求 | Terra | Sol |
|---|---|---|
| 10 万输入 + 1 万输出 | $0.15 | $0.30 |
| 40 万输入 + 2 万输出 | $0.95 | $1.90 |
10 万输入 token 加 1 万输出 token，Terra 是 $0.10 + $0.05 = $0.15。Sol 是 $0.20 + $0.10 = $0.30。
40 万输入加 2 万输出时，整个请求已超过 272K，输入和输出都按更高的价格算。Terra 是 $0.80 + $0.15 = $0.95，Sol 是 $1.60 + $0.30 = $1.90。
缓存读取 Terra 每百万 $0.05，Sol $0.10。Terra 的缓存写入 30 分钟 $1.25、12 小时 $2.50，Sol 的缓存写入是 $2.50。
单价是一半，但每个任务的真实花费取决于这次跑了多少 token，推理强度也会改变用量。Artificial Analysis 在自己的评测里算出，Terra 每个任务约 $0.40，GPT-5.6 Terra 约 $1.40。
OpenAI 公布的跑分
OpenAI 在发布文章里用文字写跑分，只有少数几项把 Terra 和 Sol 放在一起比。Agents' Last Exam 是专业任务，例如把建筑图纸做成 3D 模型，或者逐个镜头审一部动画片，给修复团队写带时间码的记录。
MMMU-Pro 测视觉推理，OSWorld 2.1 测桌面软件操作。Terminal-Bench 4.0 测命令行编程，Terminal-Bench-Science 0.1 测用代码做科研。
| 跑分（推理强度） | 结果 |
|---|---|
| Agents' Last Exam | Terra 比 Sol 和 Astra 快 3 倍以上 |
| Terminal-Bench-Science 0.1（max） | Terra 超过 Sol，成本更低 |
| MMMU-Pro（全部档位） | 接近 Sol 和 Astra |
| 内部易错提示集（max） | 错误率 4.3%，接近 Sol 和 Astra |
| Terminal-Bench 4.0（max） | 50.3%（GPT-5.6 Terra 21.5%） |
OpenAI 在文章里写得很直接：“最复杂的编程任务，GPT-6.1 Sol 和 GPT-6 Astra 仍然是更好的选择。”
OpenAI 的图表是图片，文字部分没有给出 Sol 在 Terminal-Bench 4.0 上的分数。
独立测速和跑分
Artificial Analysis 是独立的评测网站。它在 max 档给两个模型打了智能指数和编程 Agent 指数，还测了输出速度。来源是它的 Terra 页面、Sol 页面 和发布分析，2026 年 10 月 27 日核对。
| 指标 | Terra | Sol |
|---|---|---|
| 智能指数（max） | 48 | 52 |
| 编程 Agent 指数 | 48 | 54 |
| 输出速度（token/s） | 90.9 | 69.4 |
GitHub 的 Copilot 更新日志说，早期测试中 Terra 解出的终端和 C# 任务明显多于 GPT-5.6 Terra。这是 GitHub 自己的说法，没有公开数字。这两个模型我们都没有跑。
该用哪一个？
文档、表单和电脑操作
OpenAI 把 Terra 定位在视觉推理和精确的电脑操作上。典型任务是起草方案、读技术图纸、填表单、把发票内容录入系统。Agents' Last Exam 上它完成任务比 Sol 和 Astra 快 3 倍以上。OSWorld 2.1 上 OpenAI 说它在 medium 档就超过了 GPT-5.6 Terra 的最好成绩。每百万 token $1 输入、$5 输出，只有 Sol 的一半。知识截止时间是 2026 年 6 月 1 日，比 Sol 的 4 月 30 日晚一个月左右。这类活选 Terra。
日常和高频编程
改小 bug、补测试、看日志这类活量大，量一大，半价的差别就显出来了。Terminal-Bench 4.0 在 max 档上，Terra 解出 50.3%。这是 GPT-5.6 Terra 公开成绩 21.5% 的两倍多。GitHub 的早期测试也说 Terra 在终端和 C# 任务上比 GPT-5.6 Terra 强，但没有给数字。换掉现有流水线之前，先在自己的仓库上跑一遍。能低成本检查结果的日常编程和 Agent 步骤，选 Terra。
最难的那部分编程和推理
最复杂的编程任务，OpenAI 自己的建议就是 Sol 和 Astra。Artificial Analysis 的智能指数 Sol 高 4 分（52 对 48）。编程 Agent 指数 Sol 高 6 分（54 对 48），两边都是 max 档。Sol 每 token 的价格又是 Terra 的两倍，所以要看的是一次失败的运行会让你损失多少。错一次的代价远高于 token 钱时，选 Sol。
不需要推理的快速回复
Terra 支持 none 推理强度，可以完全不花推理 token 直接回答；Sol 最低只能到 low。分类、短改写、聊天回复这类场景，快比深更重要，两款里只有 Terra 能关掉推理。在 low 档，OpenAI 内部易错提示集上 Terra 的错误率是 16.7%，GPT-5.6 Terra 是 53.6%。Hacker News 上也有用户提醒，在其测试里 Terra 在 low 档同样没花推理 token。low 反而比 none 更便宜（评论）。需要关掉推理时，选 Terra。
两者之间怎么切换
- 同一个 API、同一套端点，只改模型 ID。
- 检查
reasoning.effort：Sol 不接受none。 - 输入超过 272K token，两个模型整个请求都按更高的价格算。
- Batch 和 Flex 两个模型都打五折。
- 在 ChatGPT Work 和 Codex 里，同一份额度用 Terra 比用 Sol 能跑多得多的任务（OpenAI 发布文章）。
- GitHub Copilot 从 2026 年 10 月 26 日起提供 Terra，覆盖 Pro、Pro+、Max、Business 和 Enterprise。
- OmniaKey 上现在能调 GPT-6.1 Sol，GPT-6.1 Terra 还没上（2026 年 10 月 27 日核对）。
国内怎么用
OpenAI 的 API 在国内不能直接用。OmniaKey 支持人民币直充（支付宝、微信支付），一个 key 就能调目录里的多家模型，不用为每个模型单独开账号。
常见问题
高推理强度的 Terra 能顶得上低推理强度的 Sol 吗？
OpenAI 没有公布这种交叉档位的对比，Artificial Analysis 两边测的都是 max 档。这个问题在 Hacker News 上被读者直接提出来过。想确认，就把自己的任务在两个模型上各跑两三个推理档，比每个完成任务的花费。
Terra 实际用起来比 Sol 便宜吗？
按 token 算是便宜一半：输入 $1 对 $2，输出 $5 对 $10。按任务算就要看这次用掉多少 token。Hacker News 上有一位用户说，在其测试里，max 档的 Terra 比 Sol 差，花费是两倍。这位用户还说，Terra 的回答比高档位的 Sol 长得多（评论、后续）。先比每个完成任务用掉的 token，再决定要不要换。
哪个更快？
OpenAI 说 Agents' Last Exam 这类任务上，Terra 比 Sol 和 Astra 快 3 倍以上。Artificial Analysis 测到 Terra 每秒输出 90.9 个 token，Sol 是 69.4 个。两边都是 max 档。
哪个先发布？
GPT-6.1 Sol 在 2026 年 9 月 29 日发布。GPT-6.1 Terra 在 2026 年 10 月 26 日发布。两款都在 GPT-6.1 系列里，上面是 GPT-6 Astra，下面是 GPT-6 Luna。
发布时的细节可以看这篇：GPT-6.1 Terra 来了：有哪些变化、跑分多少、和 Sol 差在哪。
更新记录
- 2026 年 10 月 27 日：第一版。依据 OpenAI 10 月 26 日的发布文章、OpenAI 模型页和 Artificial Analysis 的结果。
