GPT-6.1 Terra против Kimi K3.1 Pro: семь пунктов индекса за вдвое большую цену

GPT-6.1 Terra и Kimi K3.1 Pro отстоят друг от друга на две позиции в одном и том же рейтинге и различаются по цене в два раза. Artificial Analysis присваивает Kimi K3.1 Pro 55 баллов в своём Intelligence Index — четвёртое место в целом — а GPT-6.1 Terra — 48 баллов, двадцать пятое место. В каталоге OrcaRouter Kimi стоит $2 за миллион входных токенов и $10 за миллион выходных; Terra — $1 и $5. Закрытая, более дешёвая и быстрая модель на семь пунктов менее способна; открытый конкурент с открытыми весами вдвое дороже и на 5,4 пункта лучше в десктопной автоматизации. Ни один из этих фактов не решает вопрос о покупке.

К этому сравнению стоит отнестись внимательно, потому что эти две модели не являются взаимозаменяемыми в том смысле, на который намекает цена. Они различаются по длине вывода в семь раз, по лицензированию — открытая против закрытой, а также по месту, которое занимают в линейках своих поставщиков. В этом материале рассчитывается стоимость одних и тех же рабочих нагрузок для обеих моделей, отмечается, какие цифры независимы, а какие являются утверждениями поставщиков, и в конце приводится распределение, которое мы действительно использовали бы.

Карты

• GPT-6.1 Terra — 1 $ за миллион входных токенов / 5 $ за миллион выходных, 0,05 $ за кэшированный ввод, контекст 1 050 000 токенов, максимум входных — 922 000, максимум выходных — 128 000, дата отсечения знаний — 1 июня 2026 г., шесть уровней усилий рассуждения, на входе текст и изображения, на выходе текст.

• Kimi K3.1 Pro — 2 $ за вход / 10 $ за выход за миллион токенов на OrcaRouter, контекст 1 048 576 токенов, максимальный объём вывода 943 718 токенов, открытые веса обещаны к 4 ноября 2026 года, релиз — 23 октября 2026 года.

Контекстные окна практически идентичны — около миллиона токенов. А вот пределы вывода — нет: Terra останавливается на 128 000 токенов, Kimi допускает 943 718. В чате эта разница незаметна; для генерации длинных текстов, вывода кода целыми файлами или суммаризации в масштабе транскрипта это разница между одним вызовом и конвейером с разбиением на фрагменты.

Почему семь пунктов индекса — это много в данном случае

В таблице лидеров с диапазоном примерно от 38 до 60 семь баллов — это больше, чем разница из-за округления: это разрыв между 25-м и 4-м местами. GPT-6.1 Sol, которую OpenAI продаёт как высокопроизводительный класс, находится на отметке 52. Kimi K3.1 Pro с 55 — выше неё. GPT-6 Astra, флагманская модель, — на 53. Таким образом, модель с открытыми весами от Moonshot конкурирует не с Terra; по композитному показателю она конкурирует с двумя лучшими моделями OpenAI и выигрывает у них два-три балла.

По параметрам, важным для агентов, закономерность сохраняется. В OSWorld 2.1 Kimi K3.1 Pro набирает 79,6% против 74,2% у Terra — разрыв в 5,4 пункта, и это выше 75,8% у GPT-6 Astra. В области программирования, согласно отчётам coverage, Kimi немного уступает Claude Opus 5.5, у которой 58 — самый высокий результат в этом сравнении. Показатель Terra в Coding Agent Index, равный 48, на шесть пунктов ниже, чем у Sol, и на 29 пунктов ниже, чем у Astra; Kimi до этого уровня не дотягивает.

Уравновешивающий фактор в том, что Terra не пытается выиграть эти сравнения. Позиционирование OpenAI — это ограниченный набор задач — формы, скриншоты, счета, составление черновиков — где 48 достаточно, а $0.40 за задачу и есть суть. Разрыв в семь пунктов по уровню интеллекта важнее всего на задачах, для которых Terra не продавалась.

Математика цены: когда выигрывает цена вдвое выше?

Стандартный запрос с 100 000 входных и 5 000 выходных токенов стоит $0.125 на Terra и $0.25 на Kimi. Запрос с 400 000 входных и 4 000 выходных токенов, превышающий порог длинного контекста, стоит $0.83 на Terra и $1.66 на Kimi. Если обе модели решают задачу с одной попытки при одинаковом количестве токенов, Terra стоит ровно вдвое дешевле, и обсуждать больше нечего.

Интересный случай — когда они используют не одинаковое количество токенов или попыток. Возьмём рабочую нагрузку по извлечению документов, где Terra добивается успеха с первой попытки в 80% случаев, а Kimi — в 92%. При вызове с фиксированными 3 000 входных и 400 выходных токенов на попытку ожидаемая стоимость одного успеха для Terra составляет около $0,0055; для Kimi — около $0,0092. Terra всё равно выигрывает по стоимости — потому что разрыв в точности должен был бы быть огромным, чтобы 2-кратная цена за токены была компенсирована меньшим числом повторных попыток.

Теперь возьмём агентную задачу по программированию, где моделям требуется 30 000 входных и 2 000 выходных токенов на попытку, а режим отказа — это неверный патч, а не повторная попытка. Terra с уровнем программирования 48 на задаче, требующей уровня программирования 77, ошибается не на 20% чаще; она ошибается качественно, создавая изменения, которые запускаются, но не решают проблему. Это не стоимость повторной попытки, это стоимость инженерных часов, и это тот случай, когда удвоенная цена оказывается дешёвым вариантом.

Открытые веса меняют ситуацию на втором году, а не на первом.

Moonshot обещала опубликовать веса Kimi K3.1 Pro к 4 ноября 2026 года. Это важно по трём причинам, и ни одна из них не связана с сегодняшним счётом. Во-первых, самостоятельный хостинг полностью убирает цену за токен из расчёта предельных затрат, заменяя её на GPU-часы — что дешевле при стабильно высоких объёмах и значительно дороже при низких. Во-вторых, открытые веса устраняют вендора как единую точку отказа, а это аргумент для закупок, а не технический. В-третьих, загружаемую модель можно дообучить, оценить внутри компании и зафиксировать на определённой версии — ничего из этого невозможно с закрытым API.

Две оговорки уместны рядом с обещанием. Веса ещё не выпущены, поэтому любое утверждение о них — это лишь заявление. И выпущенная модель не идентична модели API: по сообщениям, Moonshot удалила связанные с кибербезопасностью обучающие данные перед выпуском, что меняет поведение при запросах, смежных с безопасностью, — осознанный выбор, означающий, что открытые веса и API-эндпоинт не взаимозаменяемы для любой рабочей нагрузки.

У GPT-6.1 Terra нет эквивалентного пути. Она закрытая, доступна только через API, недоступна для дообучения и не предлагается ни в каком варианте самостоятельного размещения. Если переносимость является требованием, сравнение заканчивается ещё до запуска бенчмарков.

Задержка несопоставима, и в этом весь смысл.

Kimi K3.1 Pro демонстрирует p50 около 6,95 секунды на своей странице модели в OrcaRouter — это показатель задержки на уровне платформы, полученный на реальном трафике. Опубликованное значение задержки GPT-6.1 Terra — 133,64 секунды до первого токена в бенчмарке рассуждений с максимальными усилиями от Artificial Analysis, который измеряет, сколько времени модель размышляет перед ответом на сложный вопрос, а не сколько занимает типичный запрос. Ставить эти два числа рядом было бы бессмысленно.

Что можно сравнить, так это пропускную способность на одном и том же бенчмарке: Artificial Analysis измеряет Terra на уровне 90,9 выходных токенов в секунду, а GPT-6.1 Sol — на уровне 73,5. Эквивалентного показателя Kimi на той же странице нет. Честная позиция такова: Terra демонстрируемо быстра среди моделей OpenAI, а скорость Kimi на вашей нагрузке — это то, что вы измеряете, а не вычитываете.

Где выигрывает каждый

• Terra — массовые задачи с чёткими границами, где 74% успешных прохождений при компьютерном использовании приемлемы при наличии этапа проверки; конвейеры обработки документов и счетов; подготовка черновиков и редактирование; всё, где помогает более поздняя дата отсечения — июнь 2026 г. — и где $0.40 за задачу дают накопительный эффект.

• Kimi K3.1 Pro — агентное программирование и работа с длинным горизонтом, где разрыв в интеллекте в семь пунктов меняет исход; автоматизация рабочего стола, где 79,6 превосходит 74,2; генерация длинных ответов, где потолок в 943 718 токенов устраняет слой разбиения на фрагменты; и любое развёртывание, которому нужны открытые веса, самохостинг или версия, которую можно закрепить.

Ни то, ни другое — использование компьютера без надзора и с необратимыми последствиями. Claude Opus 5.5 с результатом 81,8 в OSWorld лидирует, и разрыв до обеих этих моделей больше, чем разрыв между ними.

Запуск их параллельно

Kimi K3.1 Pro присутствует в каталоге OrcaRouter по цене $2/$10 с контекстом в 1 048 576 токенов, и её можно вызывать через OpenAI SDK, указав в base URL наш эндпоинт. GPT-6.1 Terra на момент написания отсутствует в каталоге, поэтому ветку Terra придётся тестировать напрямую в OpenAI.

Эта асимметрия временна, но полезна: она означает, что ветвь Kimi можно уже сегодня измерять на живом трафике, по прайсовой цене без наценки, наряду с остальными моделями каталога — GPT-6.1 Sol, GPT-6 Astra, Claude Opus 5.5, Claude Sonnet 5.5, — а ветвь Terra можно параллельно измерять в сравнении с API OpenAI. Когда Terra появится, сравнение уже будет построено, и слой маршрутизации сможет направлять каждую задачу той ветви, которая выигрывает на ней, а не той модели, которую выше поставил какой-то пост в блоге.

Разделение, которое мы бы использовали

Если задача ограниченная, повторяемая и проверяемая, половинная цена Terra бьёт семь баллов Kimi. Если задача открытая, имеет форму кода или должна работать без вендора, семь баллов Kimi бьют половинную цену Terra — и открытые веса делают второй год дешевле, чем предполагает арифметика токенов.

Ошибка — выбирать одну модель для всей рабочей нагрузки. Доказательства поддерживают разделение: Terra для объёмного уровня, Kimi для сложного уровня и выверенный запасной вариант между ними. Это решение о маршрутизации, а не о модели, и именно его фактически подтверждает это сравнение.