GPT-6.1 Terra 與 GPT-6.1 Sol：你該選擇哪個 OpenAI 模型？

GPT-6.1 Terra 與 GPT-6.1 Sol 共享大上下文視窗、影像理解能力，以及主要 Responses API 工具的存取權限。但它們的定價與定位並非針對相同任務。Terra 著重於快速視覺推理、精確的電腦操作，以及清晰的書寫能力。Sol 則鎖定複雜的專業工作，其效能接近 OpenAI 旗艦模型 Astra，但價格低於 Astra。

因此，實際的決策需視工作負載而定。應根據實測的任務成功率來選擇，而非假設每個請求都應使用較昂貴的模型。

快速比較

| 區域 | GPT-6.1 Terra | GPT-6.1 Sol | | 模型 ID | gpt-6.1-terra | gpt-6.1-sol | | 官方定位 | 視覺推理、電腦使用、清晰寫作 | 接近Astra等級的複雜工作表現 | | 上下文視窗 | 1,050,000 tokens | 1,050,000 tokens | | 最大輸出 | 128,000 個令牌 | 128,000 個令牌 | | 知識截止日期 | 2026年6月1日 | 2026年4月30日 | | 標準輸入價格 | 每 1M 代幣 1 美元 | 每 1M 代幣 2 美元 | | 標準輸出價格 | 每 1M tokens 5 美元 | 每 1M tokens 10 美元 | | 推理強度 | 無到最高 | 低到最高 | | 預設努力 | 中等 | 中等 | | 影像輸入 | 支援 | 支援 | | 原生音訊/視訊輸入 | 不支援 | 不支援 | | 微調 | 不支援 | 規劃前請查看當前模型頁面 |

表格中的價格反映當前標準文字令牌費率。長上下文乘數、快取、快速模式、區域處理、工具和圖像令牌可能會改變最終帳單。

Terra 更適合的領域

在標準文字代幣方面，Terra 是兩者中較經濟的選擇。根據目前列出的費率，其未快取輸入和輸出的成本僅為 Sol 的一半。當工作流程需要處理大量螢幕截圖、產品記錄、視覺品質檢查筆記或例行寫作任務時，這點就顯得格外重要。

它也支援 reasoning.effort: "none"，而 Sol 並不支援。None 適合不需要多步驟推理、對延遲敏感的任務，儘管 OpenAI 建議將 effort 視為評估變數，而非通用的品質修正。對於螢幕解讀、直接的視覺分類、受限的電腦操作，以及簡潔的修訂撰寫，Terra 是自然優先測試的模型。

考慮使用 Terra 的原因：

• 產品照片比對與目錄檢查。
• 介面與活動素材審查。
• 基於螢幕的工作流程，具有受控的操作。
• 高容量影像轉文字提取，並附帶驗證功能。
• 清晰的操作摘要與修訂簡報。

太陽能可能證明更高價格合理之處

Sol 定位於處理更複雜的工作，並以低於 Astra 的成本提供接近 Astra 的效能。當成功取決於持續推理、模糊需求、更深層規劃，或具挑戰性的程式編寫與代理型工作時，它是更強的候選方案。

正確的比較不是「Terra 能回答這個嗎？」這兩個模型都能處理廣泛的專業任務。要問的是，Sol 是否足以提高接受率，來抵消其較高的 token 價格以及可能更長的推理時間。

首先考慮 Sol 用於：

• 困難的多步驟分析，涉及不完整或相互矛盾的證據。
• 複雜的編碼或除錯工作。
• 需要更深層判斷的長期專業交付項目。
• 在代理工作流程中，規劃品質主導了每個代幣的成本。
• 高價值決策，其中微小的品質提升即具有顯著價值。

視覺與電腦使用

兩種型號均支援文字與圖像輸入，並可透過 Responses API 進行電腦操作。Terra 的產品定位更明確地聚焦於視覺推理與精準的電腦操作，但這並不代表它在所有螢幕相關任務上都能勝過 Sol。

良好的評估包含簡單與困難的範例：密集的儀表板、小型控制項、重疊的視窗、不熟悉的版面配置，以及含有誤導性文字的畫面。測試框架應限制可用的操作、對重大步驟要求核准，並在每次重要變更後驗證狀態。

成本範例

假設一個月的工作量使用2000萬個未快取的輸入Token和200萬個輸出Token（標準模式），尚未計入工具和圖像費用。

• Terra：20 × $1 + 2 × $5 = $30。
• 解決方案：20 × $2 + 2 × $10 = $60。

這是一個有意義的差異，但代幣計價只是總成本的一部分。如果 Terra 需要更多重試、更多人工審查或更長的輸出才能達到可接受的結果，表面上的節省就會縮水。反之，將例行性的視覺工作分配給 Terra，並將 Sol 保留給升級處理，可能比只用一個模型處理所有事情更有效率。

實用的路由政策

先以三層級政策取代永久性的單一模型選擇：

1. 將有界限的視覺檢查、螢幕解讀和例行書寫以低或中等努力發送給 Terra。
2. 當相同任務需要更多推理但仍以視覺為導向時，升級至更高層級的 Terra 努力。
3. 將路徑不明確、高價值或反覆失敗的案例轉交給 Sol，並比較修正後的結果。

記錄輸入類別、模型、努力程度、延遲、token使用量、審查者決定及拒絕原因。在累積足夠代表性案例後，路由規則可基於證據而非模型聲譽來制定。

哪個模型適合創意製作？

對於分鏡審查、參考對比、視覺品質檢查以及製作筆記草稿，Terra 是一個合理的起點。若需進行困難的敘事診斷——例如在長篇劇本與製作聖經中調和衝突的角色動機——則值得測試 Sol。這兩個模型都不是原生影片生成器；影像或動態創作需要合適的生成工具。

決策檢查清單

當以下大多數答案為「是」時，請選擇 Terra：

• 任務是否以圖像、螢幕或清晰的操作文字為主？
• 任務能否被界定並驗證？
• 流量是否讓代幣成本變得重要？
• 困難案例是否可以升級處理？

當以下條件更重要時，請選擇 Sol：

• 該任務是否需要在模糊證據之間進行更深層的判斷？
• 失敗的成本是否高於代幣價格的差異？
• 工作流程是否涉及複雜的規劃或編碼？
• 實際評估是否顯示使用 Sol 的接受率更高？

常見問題

GPT-6.1 Sol 是否總是比 Terra 更準確？

OpenAI 將 Sol 定位於更複雜的工作，但沒有任何單一模型能在所有工作負載中勝出。團隊應根據自己的圖像、指令、工具呼叫和驗收標準，對兩者進行比較。

Terra 和 Sol 可以使用相同的上下文長度嗎？

他們目前的模型頁面列出兩者皆具備 1,050,000 個 token 的上下文視窗，以及最多 128,000 個 token 的輸出。超過 272,000 個輸入 token 的請求，將適用各模型頁面所述之長上下文定價規則。

我可以使用 Chat Completions 進行工具呼叫嗎？

OpenAI 目前的指引指出，使用 Terra 進行工具呼叫需要 Responses API。Sol 也使用 Responses API 進行工具呼叫。在基於較舊端點假設進行開發前，請先查閱部署文件。

推薦

從 Terra 開始，適用於視覺化、螢幕導向且簡潔的專業工作流程。當案件需要更深入的推理或反覆審查失敗時，加入 Sol 作為升級模型。最強大的架構往往是審慎的路由器，而非通用的贏家。