对比
Himi LiProduct Manager at EvoLink13 分钟阅读
GPT-6.1 Terra vs GPT-6.1 Sol：该选哪个模型？
比较 GPT-6.1 Terra 与 Sol 的编程、数据分析、推理档位和任务成本，找到适合自己工作流的选择。
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范围明确的屏幕操作、依据现有材料写作和小范围代码修复，可以先试 GPT-6.1 Terra；复杂编程和依赖关系较多的项目，则可以把 GPT-6.1 Sol 作为起点。
Terra 的 Standard API Token 单价较低，但能否满足任务质量要求，还要看推理强度。提高推理强度可能改变费用和等待时间，因此选择模型时也要选择具体配置。
GPT-6.1 Terra 与 Sol 一览
| 比较项目 | GPT-6.1 Terra | GPT-6.1 Sol |
|---|---|---|
| 适合优先尝试的任务 | 范围明确的屏幕操作、基于材料的写作、小范围修复 | 复杂编程与依赖关系较多的专业工作 |
| Standard 输入／输出，每百万 Token | $1／$5 | $2／$10 |
| 缓存输入，每百万 Token | $0.05 | $0.10 |
| 推理强度 | none、low、medium、high、xhigh、max | low、medium、high、xhigh、max |
| 默认推理强度 | medium | medium |
| 工具调用 | 使用 Responses API | 使用 Responses API |
两者均支持文本和图片输入、文本输出，上下文窗口均为 1,050,000 Token，最大输出均为 128,000 Token。
编程、电脑操作和数据分析，哪个更合适？
编程：局部修复先试 Terra，复杂项目优先考虑 Sol
有清晰复现步骤的页面布局问题，适合先交给 Terra。涉及认证、支付和共享状态的功能开发，则更适合以 Sol 为基准：遗漏依赖关系带来的返工可能超过 Token 单价的差额。这也符合 OpenAI 的模型选型建议。
Artificial Analysis 的 Coding Agent Index v2.0 中，Terra 得 48 分、Sol 得 54 分。该指数涵盖仓库修改、终端任务和仓库问答，单项终端评测不能代表整个开发过程。AA 分析、评测方法。
也有例外：OpenAI 报告 Terra 在 max 推理强度下，以更低成本超过 Sol 的 Terminal-Bench-Science 0.1 表现，但仍建议最复杂的编程任务使用 Sol 或 Astra。科学终端任务和大型应用重构是不同类型的工作。OpenAI 发布说明。
电脑操作和写作：Terra 值得先试
读取发票并将字段录入应用，可以先尝试 Terra。OpenAI 的视觉理解和电脑操作评测也展示了它在这类任务中的表现。OpenAI 来源。
如果事实材料和交付要求都已明确，例如将更新日志整理成客户文档，或面向指定读者修改方案，也可以先试 Terra。若任务需要在复杂项目中协调相互冲突的证据，Sol 是更谨慎的起点。官方选型指南。
数据分析：困难问题可能更适合 Sol
Plotly 的 43 题数据分析测试中，Terra 答对 40 题，成本 $1.31；Sol 答对 43 题，成本 $2.61。两者在 20 道常规分析题中均全部答对；在隐藏模式题中，Terra 答对 5 题中的 3 题，Sol 答对全部 5 题。Plotly 原始结果。
图表依据 Plotly 公开结果重新绘制。
常规、定义清晰的查询可以先试 Terra；需要发现问题中没有点明的模式时，Sol 更值得考虑。该测试使用私有合成风电场数据，Terra 通过 OpenRouter 以默认推理强度运行，并大量复用缓存。测试条件、测试设计。
Terra high 与 Sol medium：推理强度怎么选？
在 AA 的对比数据中，Terra high 的基准任务成本较低，Sol medium 的综合指数更高。
| 模型与推理强度 | AA Intelligence Index | AA 加权平均基准任务成本 |
|---|---|---|
| Terra · high | 44 | $0.13 |
| Sol · medium | 48 | $0.21 |
| Terra · max | 48 | $0.40 |
| Sol · max | 52 | $0.72 |
图表依据 AA 公布的配置结果重新绘制。
Terra max 与 Sol medium 的综合指数均显示为 48，但分项结果不同：Terminal-Bench 4.0 分别为 56% 和 48%；AutomationBench-AA 分别为 60% 和 63%。综合得分相同并不意味着实际任务结果相同。Terra max 结果、Sol medium 结果。
AA 的分析还指出，不同目标对应不同的成本效率配置：Terra low 和 medium 位于其综合智能与成本的效率前沿；low 和 xhigh 位于编程效率前沿。因此，不宜对所有任务统一规定一个推理档位。AA 分析。
Terra 一定更快、更便宜吗？
分开衡量输出速度和首个答案的等待时间
Artificial Analysis 分别报告模型配置和服务商的输出速度、首 Token 等指标。这些测量值会变化，应查看准备使用的服务端点的当前数据。AA 服务商榜单。
交互式助手需要关注用户等到首个答案的时间；执行多次工具操作的智能体则需要测量结果实际保存或交付的时间。AA 的性能指标说明区分了这些概念；比较页面计算的 500 Token 响应时间也不能等同于完整编程或桌面任务的耗时。
Plotly 的 43 题 DataAnalyticsBench 中，从提问到最终答案、包括查询执行的单题中位耗时，Terra 为 15 秒，Sol 为 18 秒；答对题数分别为 40 和 43。测试使用私有合成风电场数据，Terra 通过 OpenRouter 以默认推理强度运行。Plotly 完整结果；Terra 测试条件。
Token 单价不能直接代表完成任务的总成本
按相同的 Standard 计费用量，Terra 的输入和输出费用均为 Sol 的一半。推理强度改变 Token 消耗后，最终比例也会改变。在 max 配置下，AA 给出的基准任务成本分别为 $0.40 和 $0.72，Terra 约低 44%；但跨档位比较时，Sol medium 比 Terra max 更便宜。官方价格、AA max 对比、AA 榜单。
AA 使用加权评测平均值和 Token 费用计算任务成本，与团队实际验收的生产任务不是同一口径。应用预算可以使用：
每个验收通过任务的成本 = 模型和工具总费用（包括失败尝试）÷ 验收通过的任务数
同时记录人工审核时间。答案便宜但反复需要修正，未必划算；Terra 一次完成且符合要求的范围明确任务，则可能更有成本优势。
应该切换、继续用 Sol，还是两者搭配？
先选择一类定义明确的任务测试，再决定是否扩大范围：
| 工作类型 | 起始选择 | 什么情况需要调整？ |
|---|---|---|
| 可复现的局部代码修复 | 试用 Terra | 反复出现范围错误或遗漏回归时，考虑保留 Sol |
| 涉及陌生文件的功能或重构 | 以 Sol 为基准 | Terra 能稳定处理依赖关系时，再扩大使用 |
| 屏幕、表单和基于材料的写作 | 试用 Terra | 保存字段错误或遗漏事实时，调整输入或使用更强模型 |
| 问题已明确的重复分析 | 试用 Terra | 发现隐藏模式或处理更难问题时，考虑 Sol |
| 已在 Sol 上稳定运行的工作流 | 保留现状，同时试用局部 Terra 任务 | 结果质量能够支持成本和等待时间的变化时再切换 |
也可以让 Terra 处理擅长的任务，复杂工作继续交给 Sol。升级模型需要可靠信号，例如测试失败或已保存记录缺少必要字段；模型自称有信心并不等于结果已经验证。
第一次比较时，为两款模型提供相同的代表性输入与验收标准，并将模型和推理强度分别调整，观察差异的来源。然后选择在可接受成本下满足质量与响应时间要求的配置。
同时确认模型接入方式
EvoLink 的统一 API 网关支持在同一套集成中选择模型。查看 GPT-6.1 Sol 页面和 GPT-6.1 Terra 可用性页面，确认当前接入状态与价格。迁移生产工作前，也要确认接入渠道支持所需的工具工作流。
常见问题
GPT-6.1 Terra 的编程能力比 Sol 强吗？
Terra high 等于 Sol medium 吗？
目前没有固定的等价关系。AA 快照中，Terra high 的综合得分和平均基准成本都更低。即使 Terra max 与 Sol medium 的综合得分相同，各类任务的分项表现仍有差异。AA 榜单、Terra max、Sol medium。
