GPT-6.1 Terra Pro против GPT-6.1 Sol: выбирайте по задаче, а не по прайс-листу

GPT-6.1 Terra Pro против GPT-6.1 Sol — это сравнение, которое люди ищут, но реальна только одна сторона этого названия: модель OpenAI — GPT-6.1 Terra, а «Pro» — это обозначение тарифного плана ChatGPT, а не вариант модели. Имеет значение сравнение GPT-6.1 Terra с GPT-6.1 Sol — двух моделей одного поколения с одинаковым контекстным окном на 1,05 млн токенов, одинаковым пределом вывода в 128 000 токенов и двукратной разницей в цене. Полезный вопрос не в том, какая из них лучше. А в том, какая лучше справляется с работой, которую вы собираетесь ей поручить.

Такая постановка вопроса меняет ответ. В независимом индексе Sol опережает на четыре пункта. По цене Terra вдвое дешевле. По скорости Terra более чем в три раза быстрее по собственным измерениям OpenAI. Ни один из этих трёх фактов сам по себе не решает исход сравнения, потому что каждый из них относится к разной составляющей рабочей нагрузки: качеству, стоимости и задержке. Побеждающая модель зависит от того, какого из этих параметров фактически не хватает вашей задаче.

Короткий ответ

Если речь о браузерном или настольном агенте, который прокликивает приложения, о конвейере заполнения форм, очереди счетов-фактур, техническом чертеже, который должен превратиться в модель, или о документе, который нужно ясно написать на основе предоставленных материалов, начните с GPT-6.1 Terra. Если речь о длительном рефакторинге, функции, затрагивающей несколько файлов, сложной сессии отладки, насыщенном профессиональном документе или исследовательской задаче, которая выполняется часами, начните с GPT-6.1 Sol. Если вам нужен самый быстрый платный тариф, который продаёт OpenAI, Sol — единственный из двух с опцией Ultrafast.

Такова общая картина. В остальной части этого текста — доказательства, места, где эта картина нарушается, и параметры, которые способны перевернуть ответ.

Две модели, две работы

Краткое описание GPT-6.1 Terra — это рабочий день: визуальное рассуждение, управление компьютером и текст, который читается так, будто человек написал его по предоставленным кем-то материалам. В анонсе OpenAI названы подготовка предложений, интерпретация технических чертежей, заполнение форм и монтаж видео. Краткое описание GPT-6.1 Sol — это более сложная и длительная работа: программирование почти уровня Astra и профессиональные документы, причём OpenAI рекомендует Sol или Astra для самых сложных задач по программированию даже в посте о запуске Terra.

Тед Сандерс из OpenAI, которого цитировали в публикациях в день запуска, высказался об этом компромиссе более прямо: Terra лучше Astra и Sol в технической коммуникации, сопоставима с ними по зрению и работе с компьютером, но гораздо быстрее, а в большинстве остального немного уступает. Это описание от поставщика, а не независимый вывод, и оно полезно, потому что прямо называет компромисс, а не скрывает его.

Обе модели имеют одинаковый каркас: 1,05 млн токенов контекста, 922 000 максимального ввода, 128 000 максимального вывода, ввод текста и изображений, эндпоинты Chat Completions и Responses, а также отсутствие дообучения. Различия — это дата отсечки знаний (Terra — 1 июня 2026 г.; Sol — 30 апреля 2026 г.), минимальный уровень рассуждений (Terra принимает none; Sol начинает с low), скоростной уровень (у Sol есть Ultrafast; у Terra — нет) и карточка цен.

Где расходятся бенчмарки

Artificial Analysis — это самое чистое независимое измерение: 48 у Terra при максимальном усилии против 52 у Sol, 25-е и 13-е места из 221, а также $0,40 против $0,72 за задачу индекса. Четыре пункта индекса — это реальный разрыв, но это тот вид разрыва, который оценка под конкретную задачу может устранить в ту или иную сторону.

• Общий индекс — Terra 48 против Sol 52 (Artificial Analysis).

• Coding Agent Index v2.0 — Terra 48 против Sol 54, при этом GPT-6 Luna — 31 (Artificial Analysis).

• Terminal-Bench 4.0 — Terra 50,3% при максимальном уровне усилий; OpenAI не опубликовала показатель Sol вместе с запуском Terra (по данным вендора).

• Terminal-Bench-Science 0.1 — OpenAI заявляет, что Terra при максимальном уровне усилий превосходит Sol при более низкой стоимости и отстаёт от Claude Opus 5.5 менее чем на пять пунктов при менее чем одной пятой оценочной стоимости (по данным поставщика, и это самое удивительное утверждение в анонсе).

Экзамен Plotly по анализу данных — Terra 40/43, Sol 43/43, Luna 38/43, при $1.31 против $2.61 за экзамен; Terra была самой быстрой моделью, достигшей 40 или более баллов, примерно за 15 секунд на вопрос (сторонняя оценка).

• OSWorld 2.1 — OpenAI утверждает, что Terra при среднем уровне усилий превосходит лучший результат GPT-5.6 Terra при затратах, составляющих лишь малую долю от него, но не опубликовала ни одной цифры прямого сравнения с Sol, поэтому то утверждение об использовании компьютера, которое важнее всего для позиционирования Terra, подкреплено наименьшим объёмом прямых доказательств.

Читайте этот список как карту того, где находятся четыре точки. Преимущество Sol сосредоточено в программировании и долгосрочных рассуждениях. Преимущество Terra — скорость, цена и более свежая дата отсечки. На единственном бенчмарке, который OpenAI выбрала опубликовать для прямого сравнения с Sol — Terminal-Bench-Science 0.1, — Terra побеждает при более низкой стоимости, и это либо настоящая неожиданная победа, либо эффект выбора бенчмарка. Никто за пределами OpenAI этот результат не воспроизвёл.

Регулятор усилий решает больше, чем сама модель.

Обе модели поддерживают настройку уровня рассуждений, и эта настройка может обойтись дороже, чем выбор модели. Минимальный уровень Terra — none, что делает её необычайно дешёвой для извлечения и классификации; минимальный уровень Sol — low, поэтому вызов Sol всегда оплачивает некоторый объём рассуждений. На верхнем пределе Terra при xhigh может потреблять больше токенов и стоить дороже, чем Sol при low, при этом показывая худший результат на той же задаче — наблюдение, которое комментаторы Hacker News сделали в течение нескольких часов после запуска. Мы сами это не измеряли, и это арифметически правдоподобно: уровень усилий меняет количество токенов мультипликативно, тогда как разрыв в цене составляет всего 2×.

Практическое правило — выбирать уровень усилий по результатам оценки, а не по привычке. Прогоните пятьдесят реальных задач через обе модели на двух уровнях усилий, задайте планку качества и выберите самую дешёвую комбинацию, которая её проходит. Сравнение Terra и Sol при одинаковом номинальном уровне усилий — самая распространённая ошибка в этом противостоянии и та, что чаще всего приводит к неверному ответу.

Сколько стоит завершённая задача

• Ввод — Terra $1.00 за миллион токенов против Sol $2.00.

• Кэшированный ввод — $0.05 против $0.10.

• Вывод — 5,00 $ против 10,00 $.

• Запись в кэш — $1,25 при сроке хранения 30 минут или $2,50 при сроке хранения 12 часов для Terra; $2,50 для Sol.

• Длинные промпты — при объеме свыше 272 000 входных токенов для всего запроса взимается двойная плата за ввод и кэширование и ставка за вывод в 1,5 раза выше.

• Измеренная стоимость на одну задачу индексации — $0,40 для Terra против $0,72 для Sol: экономия 44%, а не 50%, которые подразумевает прайс-лист, потому что Terra может расходовать больше токенов при максимальном усилии.

Наглядный пример при простых допущениях: 2 000 входных токенов и 500 выходных токенов на документ, без кэширования. Terra стоит $0.002 за входные данные плюс $0.0025 за выходные, или $0.0045 за документ. Sol стоит $0.009. Миллион документов — это $4,500 против $9,000. Если половина входных данных кэшируется, стоимость входных данных Terra снова уменьшается вдвое; у Sol она падает в той же пропорции, поэтому соотношение сохраняется. Разрыв увеличивается только там, где можно использовать настройку «none» у Terra, и сокращается там, где Sol выполняет задачу за меньшее число токенов.

Доступ является частью сравнения.

Terra есть в API, а также в ChatGPT Work и Codex на планах Plus, Pro, Enterprise и Edu; в объявлении OpenAI основной переключатель Chat не указан. Sol есть в API и в ChatGPT, и только у Sol из этих двух есть режим Ultrafast; в обоих случаях Fast предлагается по двойной стандартной цене. На плане Pro 500 Ultrafast расходует включённый лимит по восьмикратной стандартной ставке, а купленные кредиты — по шестикратной, так что «быстрее» — это в равной мере вопрос биллинга и задержки.

Со стороны маршрутизации асимметрия проста. GPT-6.1 Sol есть в каталоге OrcaRouter по цене из прайс-листа — 2 $ за вход и 10 $ за выход, без наценки, поэтому изменение цены поставщиком передаётся на тех же условиях. GPT-6.1 Terra по состоянию на 27 октября пока отсутствует в каталоге, поэтому вызовы Terra приходится направлять в собственный API OpenAI; это факт о сегодняшнем каталоге, а не постоянная позиция. Автоматическое переключение при сбое между моделями, которые у нас действительно есть, — вот причина держать второй маршрут настроенным, даже когда одна модель явно дешевле.

Правило отбора, которое можно применить уже на этой неделе

• Классифицируйте задачу по тому, что ей требуется: управление экраном и создание документов указывают на Terra; код, длительные рассуждения и углублённые исследования — на Sol.

• Задайте планку качества на собственных данных, прежде чем смотреть на ценовую карточку. Четыре пункта индекса — это не планка качества; планка — это ваша оценка.

• Тестируйте на двух уровнях усилий, а не на одном. Сравнение Terra с none против Sol с low отличается от сравнения Terra с max против Sol с max.

• Оценивайте завершённую задачу, включая повторные попытки и вызовы инструментов. Подсчёт по токенам занижает оценку модели, которой требуется больше шагов.

• Оставьте проигравшего как резервный вариант. Самая дешёвая модель с ограничением частоты запросов — не такая уж дешёвая.

Если вы маршрутизируете через OrcaRouter, этот последний шаг — это настройка, а не код: один ключ, правило маршрутизации для каждого класса задач и отказоустойчивое переключение, когда провайдер начинает работать хуже. Обе модели могут находиться за одним эндпоинтом, как только будет подключена Terra; сегодня подключена только Sol.

Что изменило бы ответ?

Три вещи. Независимая оценка в области программирования, показывающая, что Terra почти не уступает Sol, лишила бы главного смысла платить вдвое. Опубликованное прямое сравнение в OSWorld 2.1 поставило бы точку в вопросе о computer-use, который OpenAI оставила неявным. А появление Terra в списках маршрутизаторов сделало бы историю с failover реальной, а не благим пожеланием. До тех пор обоснованный выбор по умолчанию — Terra для больших объёмов и работы с экраном, Sol для кода и длинных рассуждений, и оценка где-то посередине, а не лозунг.