GPT-6.1 Terra 与 GPT-6.1 Sol：您应该选择哪个 OpenAI 模型？
GPT-6.1 Terra 和 GPT-6.1 Sol 共享大上下文窗口、图像理解能力以及主要 Responses API 工具的访问权限。但它们的定价和定位并不相同。Terra 侧重于快速视觉推理、精准的计算机使用和清晰的写作。Sol 则针对复杂的专业工作，性能接近 OpenAI 旗舰模型 Astra，但价格低于 Astra。
因此，实际决策需根据具体工作负载而定。应基于任务成功率的实测结果进行选择，而非假设每个请求都应使用更昂贵的模型。
快速比较
| 区域 | GPT-6.1 Terra | GPT-6.1 Sol |
| 模型 ID | gpt-6.1-terra | gpt-6.1-sol |
| 官方定位 | 视觉推理、计算机使用、清晰写作 | 复杂工作接近Astra性能 |
| 上下文窗口 | 1,050,000 个令牌 | 1,050,000 个令牌 |
| 最大输出 | 128,000 个令牌 | 128,000 个令牌 |
| 知识截止日期 | 2026年6月1日 | 2026年4月30日 |
| 标准输入价格 | 每100万Token 1美元 | 每100万Token 2美元 |
| 标准输出价格 | 每100万Token 5美元 | 每100万Token 10美元 |
| 推理强度 | 无到最高 | 低到最高 |
| 默认努力 | 中等 | 中等 |
| 图像输入 | 支持 | 支持 |
| 原生音视频输入 | 不支持 | 不支持 |
| 微调 | 不支持 | 规划前请查看当前模型页面 |
表中定价基于当前标准文本令牌费率。长上下文倍增器、缓存、快速模式、区域处理、工具和图像令牌可能会改变最终账单。
Terra 更契合的领域
在标准文本令牌方面，Terra 是两者中更经济的选择。按当前标价，其未缓存输入和输出的成本均为 Sol 的一半。当工作流处理大量截图、产品记录、视觉质量检查说明或常规写作任务时，这一点尤为重要。
它还支持 reasoning.effort: "none"，而 Sol 不支持。该选项适用于不需要多步推理、对延迟敏感的任务，不过 OpenAI 建议将推理力度作为评估变量来使用，而非通用的质量修复手段。在进行屏幕解读、简单的视觉分类、有界的计算机操作以及简洁的修订写作时，Terra 是理应最先测试的模型。
考虑使用 Terra 的场景：
- 产品照片匹配与目录检查。
- 界面与活动素材审查。
- 基于屏幕的工作流程，操作受控。
- 高容量图像到文本提取及验证。
- 清晰的操作摘要和修订简报。
太阳或许能证明更高价格的合理性
Sol 定位于处理更复杂的工作，并以低于 Astra 的成本提供接近 Astra 的性能。当成功取决于持续推理、模糊需求、更深层规划或具有挑战性的编码和智能体工作时，它是更强的候选方案。
正确的对比不在于“Terra能否回答这个问题？”两个模型都能处理广泛的专业任务。要问的是，Sol是否足够提升接受率，以抵消其更高的token价格和可能更长的推理时间。
首先考虑 Sol 用于：
- 困难的多步骤分析，证据不完整或相互矛盾。
- 复杂的编码或调试工作。
- 需要更深层次判断的长期专业交付物。
- 规划质量主导单令牌成本的智能体工作流。
- 高价值决策，即使质量上的微小提升也具有重大价值。
视觉与计算机使用
两个模型均支持文本和图像输入，并通过 Responses API 实现计算机使用功能。Terra 的产品定位更明确地聚焦于视觉推理和精准的计算机使用，但这并不能证明它在每项基于屏幕的任务上都会优于 Sol。
一个好的评估应包含简单和困难的例子：密集的仪表盘、小型控件、重叠的窗口、不熟悉的布局以及包含误导性文本的屏幕。测试框架应限制可用操作，对关键步骤请求批准，并在每次重要变更后验证状态。
成本示例
假设某月工作负载使用2000万个未缓存输入令牌和200万个输出令牌（标准模式），未计入工具和图像费用。
- Terra：20 × $1 + 2 × $5 = $30。
- 合计：20 × $2 + 2 × $10 = $60。
这是一个有意义的差异，但token计算只是总成本的一部分。如果Terra需要更多重试、更多人工审核或更长的输出才能达到可接受的标准，那么表面上的节省就会减少。相反，将常规视觉工作分配给Terra，而将Sol保留用于升级处理，可能比使用单一模型处理所有任务更高效。
实用的路由策略
从三级策略开始，而不是永久性地选择单一模型：
- 将有限的视觉检查、屏幕解读和常规写作以低或中等努力发送给 Terra。
- 当同一任务需要更多推理但仍以视觉为导向时，升级到更高级的 Terra 工作。
- 将模糊、高价值或反复失败的案例路由给Sol，并比较修正后的结果。
记录输入类别、模型、努力程度、延迟、令牌使用情况、审核者决策及拒绝原因。在收集足够代表性案例后，路由规则可基于证据而非模型声誉制定。
哪种模型适合创意制作？
对于故事板审阅、参考对比、视觉质量检查以及制作笔记起草，Terra 是一个合理的起点。对于复杂的叙事诊断——例如在长篇剧本和制作圣经中协调相互冲突的角色动机——Sol 可能值得一试。这两种模型都不是原生视频生成器；图像或动态创作需要合适的生成工具。
决策检查清单
当以下大多数答案为“是”时，请选择 Terra：
- 该任务是否以图像、屏幕或清晰的操作性文字为主？
- 任务是否可以被界定和验证？
- 容量是否使令牌成本变得重要？
- 困难案例是否可以升级处理？
当以下因素更重要时，请选择 Sol：
- 该任务是否需要对模糊证据进行更深入的判断？
- 失败的成本是否比代币价格差异更高？
- 该工作流程是否涉及复杂的规划或编码？
- 实际评估是否显示使用Sol的接受率更高？
常见问题解答
GPT-6.1 Sol 是否总是比 Terra 更准确？
OpenAI将Sol定位为更适合复杂工作，但没有任何单一模型能在所有工作负载中胜出。团队应针对自己的图像、指令、工具调用和验收标准，对两者进行比较。
Terra 和 Sol 可以使用相同的上下文长度吗？
他们当前的模型页面列出了1,050,000个令牌的上下文窗口和128,000个令牌的最大输出，两者均适用。超过272,000个输入令牌的请求将遵循每个模型页面上描述的长上下文定价规则。
我能否使用聊天补全功能进行工具调用？
OpenAI 当前的指南指出，使用 Terra 进行工具调用需要 Responses API。Sol 也使用 Responses API 进行工具调用。在基于较旧的端点假设进行构建之前，请先查阅部署文档。
推荐
从Terra开始，适用于视觉化、基于屏幕且简洁的专业工作流。当遇到需要更深入推理或反复审核失败的情况时，将Sol作为升级模型加入。最强大的架构往往是一个经过权衡的路由器，而非一个通用的赢家。
