GPT-6.1 Terra 和 Sol 区别：Codex 实测用时减半，要高分时 Sol 更省

OpenAI 在 2026 年 10 月 26 日发布了 GPT-6.1 Terra（模型 ID gpt-6.1-terra）。它和 9 月 29 日发布的 GPT-6.1 Sol 规格几乎一样，上下文都是 105 万 token，区别在价钱和能力档位：截至 2026 年 10 月 27 日，Terra 的 API 单价和 Codex credits 费率每一栏都正好是 Sol 的一半，但同一推理强度下 Sol 的分数更高。所以"半价、快三倍"和"Sol 分数更高"两种说法都对，答案取决于你拿哪一档去比。

如果你的活是日常编程和 agent 任务、读发票表格或做计算机操作，或者 Codex 套餐额度总是不够用，就在 Codex 里用 codex -m gpt-6.1-terra 切过去，从 low 或 medium 推理强度开始试。2026 年 10 月 27 日用 Codex CLI 在三个小任务上跑了 17 次，两款模型全部通过；同为 medium 时，Sol 的合计用时是 Terra 的 2.0 倍，折算 credits 是 2.4 倍。难的多步编程留在 gpt-6.1-sol 的 medium：Terra 要开到 max 才追平 Sol medium 的分数，这时单任务成本反而是 Sol 的约 1.9 倍。

有几条限制会直接替你做决定。需要 Ultrafast 只能用 Sol，Terra 没有这一档；需要 none 推理强度只能用 Terra，Sol 最低是 low；两款都只在 ChatGPT 工作和 Codex 里，ChatGPT 普通聊天里都没有；Terra 还不支持阿联酋推理数据驻留，Sol 的定价文档没有写这条限制，有这项合规要求的先向 OpenAI 确认。

该先试哪个：按你的活选模型和推理强度

Terra 能覆盖的范围比"便宜的小模型"宽得多，日常编程、读图和计算机操作都可以先交给它的 low 或 medium；换回 Sol 的信号是 Terra 要开到 xhigh 以上才做得好。下表的起点来自 Artificial Analysis（以下简称 AA）的分档数据、OpenAI 的发布说明和 2026 年 10 月 27 日的 Codex 实测，依据在后面各节展开。

这里的"换"不必一次全量切。除了 none 和 Ultrafast，两款的 API 参数、上下文和工具都一样，可以按任务类型分流，简单活走 Terra、难活走 Sol，成本和质量各取所需。

两款的规格区别：只有 Terra 有 none，只有 Sol 有 Ultrafast

从 Sol 换到 Terra，API 请求通常只改一个模型名。按 OpenAI 的 GPT-6.1 Terra 模型页和模型总览页，两款的上下文窗口都是 1,050,000 token，单次最多输出 128,000 token，都支持文本和图片输入、文本输出，工具都包括函数调用、网页搜索、文件搜索和计算机操作，工具调用都要走 Responses API。

真正的差别有三处。第一是推理强度范围：Terra 支持 none、low、medium（默认）、high、xhigh、max，Sol 从 low 开始，没有 none，所以靠 none 压延迟的工作负载搬不到 Sol 上。第二是知识截止：Terra 是 2026 年 6 月 1 日，Sol 是 2026 年 4 月 30 日，Terra 新一个月。第三是速度档：Sol 有 Ultrafast，Terra 在 API 定价表的 Ultrafast 部分没有这一行；Sol 在 Codex 里的 Ultrafast 只对 Pro $500 和符合条件的 Enterprise、Edu 方案开放。

还有一个容易混的名字。GPT-5.6 Terra 仍在销售，单说"Terra"可能指两代模型中的任何一个，查价格、看评测、选模型时都要认准 GPT-6.1 Terra 和 gpt-6.1-terra；两代的区别见最后一节的问答。

价格差多少：每一栏都是一半，Ultrafast 只有 Sol

按 OpenAI API 定价页，截至 2026 年 10 月 27 日，GPT-6.1 Terra 在每一个计价项上都正好是 GPT-6.1 Sol 的一半，包括缓存输入和两档缓存写入。下表是美元 / 每百万 token。

前五行是 Standard 档、单次输入不超过 272K token 的价格。输入一旦超过 272K，整次请求都按长上下文价计费，两款的缓存写入也同步翻倍（Terra $2.50 / $5.00，Sol $5.00 / $10.00）。Batch 和 Flex 是 Standard 的一半，Fast 是 2 倍，区域处理端点两款都另加 10%。Sol 的 Ultrafast 缓存输入 $0.60、缓存写入 $15 和 $30；缓存写入和长上下文怎么叠加，算法和 GPT-6 Astra API 定价与成本计算：价格表、272K 与两档缓存写入里讲的相同。

所以按 token 算不需要任何计算：同一笔请求、同样的 token 数，Terra 的账单就是 Sol 的一半。问题在于两款完成同一个任务用的 token 数和推理强度并不一样，这是下一节要算的。

按任务算 Terra 一定更便宜吗：到 max 才比 Sol 贵

不一定。在低档和中档，Terra 达到同样分数确实更便宜也更快；到 xhigh，Terra 每道题仍比 Sol medium 便宜 $0.02，但分数低 3 分、还更慢；到 max，单任务成本才真正反转，Terra 比同分的 Sol medium 贵约 1.9 倍。依据是 AA 截至 2026 年 10 月 27 日的 GPT-6.1 Terra 与 GPT-6.1 Sol 分档对比页：每一档都有智能指数（v4.3.2，10 项评测合成）、跑一道指数题的平均成本和耗时。

下表把分数相近的档位并排。成本和耗时是 AA 指数题的平均值，反映这套测试的工作量，不是你的账单。

xhigh 是性价比的拐点，max 是成本的拐点。Terra xhigh 的 45 分比 Sol medium 低 3 分，钱只省 $0.02、时间还慢 10 秒；到 max 两边同为 48 分，Terra 一道题 $0.40、384 秒，Sol medium 只要 $0.21、149 秒，也就是 Terra 贵 1.9 倍、慢 2.6 倍。换句话说，如果你发现 Terra 要开到 xhigh 或 max 才能把你的活做好，直接改用 Sol medium。

none 也不是自动最省。AA 测得 Terra none 是 33 分、$0.11、52 秒，比 Terra low 的 36 分、$0.05、29 秒更贵也更慢；2026 年 10 月 27 日的读图实测里，none 也比 medium 多读了近一倍的输入 token，折算 credits 反而略高。none 的用处是完全不产生推理 token，适合已经按 none 调好的现有请求；要省钱、要快，先试 low。

AA 指数是 10 项评测的合成分，具体到你的任务，排序可能不同。表里给的是该从哪一档试起，最后要用你自己的任务按"每个被接受结果的成本"确认，算法在后面一节。

"快三倍"快在哪：任务耗时、吐字速度和实测是三回事

"快三倍以上"是 OpenAI 在 GPT-6.1 Terra 发布文章里讲计算机操作基准 Agents' Last Exam 时的说法，指完成任务的速度是 GPT-6 Astra 和 GPT-6.1 Sol 的三倍以上，比的是做完一件事的时间，不是每秒吐出多少字，也不代表所有任务都快三倍。

吐字速度要看 AA。截至 2026 年 10 月 27 日，AA 测得 Terra 各档输出约每秒 91 个 token，Sol 从 low 到 max 是每秒 54–73 个，单论吐字 Terra 快 1.2–1.7 倍。完成任务的耗时差距更大，因为 Terra 同档输出的 token 更少：同一推理强度下，AA 每道指数题 Terra 比 Sol 快 1.4–2.6 倍，low 是 29 秒对 75 秒，medium 是 63 秒对 149 秒，max 是 384 秒对 527 秒。但要是让 Terra 开到 max 去追 Sol medium 的分数，它就从快变成慢，耗时是 Sol 的 2.6 倍。

在 Codex 里实际跑同样的任务，差距落在两者之间：2026 年 10 月 27 日四组同为 medium 的对照里，Sol 的合计用时约是 Terra 的 2.0 倍，单组在 1.6–2.3 倍之间，明细在下一节。另有一个计算机操作的个例：据 OpenAI Codex 团队的 Victor Nunez 2026 年 10 月 26 日（Terra 发布当天）发在 X 上的演示，一次 Fast 模式下的填表任务 Terra 用了 53.5 秒，Sol 用了 3 分 21.7 秒，这只是单次演示。所以"快三倍"在同档的计算机操作和短任务上说得通，在需要高推理强度的难活上不成立。

Codex 实测：三个任务 17 次运行全部通过，Terra 用时约一半

2026 年 10 月 27 日，在一台 macOS 电脑上用 ChatGPT 订阅账号登录的 Codex CLI（codex-cli 0.164.0-alpha.11.1，ChatGPT 应用自带版本），以标准速度对两款模型各跑了三个任务，17 次运行全部通过。每次都从任务目录的干净副本开始，两款模型交替运行，耗时从启动到退出计，token 用量取自 Codex 输出的 turn.completed 事件。

三个任务分别是：修一份有 bug 的 billing 代码，按 7 条规则的说明改到通过 36 个隐藏测试（原文件只能过 13 个）；从两张 PNG 里读出一张 12 行发票和一张 12 根柱子、没有数据标签的柱状图，发票里埋了一处算错的行合计；按一份很长的 semver 范围规格（含 npm 的预发布版本规则）实现 satisfies()，过 36 个隐藏测试。

结果两边完全一样。billing 和 semver 每次都是 36/36；读图任务每次都读对了发票的 40 个数字和柱状图的 12 个数值，也都找出了埋下的那处错误合计。credits 是用每次运行的 token 用量乘 Codex credits 费率折算的（Terra 每百万 token 输入 25、缓存输入 1.25、输出 125，Sol 是 50、2.5、250），不是账户实际扣减；按 API Standard 单价折算，四组 medium 合计是 Terra $0.0917、Sol $0.2222。

把四组 medium 加起来：Terra 是 31.9 + 36.4 + 28.1 + 25.1 = 121.5 秒、0.44 + 0.81 + 0.60 + 0.45 = 2.30 credits，Sol 是 51.5 + 78.8 + 59.1 + 57.2 = 246.6 秒、1.32 + 1.69 + 1.47 + 1.08 = 5.56 credits，Sol 用了 2.0 倍的时间、2.4 倍的 credits。同任务同推理强度逐组比，Sol 的 credits 是 Terra 的 1.7–3.0 倍，超过单价的 2 倍，是因为 Sol 输出和推理的 token 更多，读图时还多跑了几步工具：读图 medium 那次 Sol 执行了 6 条命令、输入 196,342 token，Terra 只执行 2 条、输入 70,313 token。

这组测试的局限要说清楚。任务偏小，两款每次都通过，所以它只说明了耗时和用量，没有拉开质量差距；每个配置大多只跑了一次，只用了一个账号、一台机器，Codex 自身的工具调用开销也算在里面。API 直连、Fast 和 Ultrafast 都没有测。质量差距出现在更难的基准上，见下一节。

Terra 写代码是不是更差：简单任务看不出，难题差距明显

取决于题有多难。像上面那种有测试可循、改几十行的任务，Terra low 就能和 Sol 一样全部通过；到长链路的终端编程任务，同一推理强度下 Terra 明显落后。截至 2026 年 10 月 27 日，AA 测的 Terminal-Bench 4.0 里，medium 档 Terra 32.3%、Sol 48.0%，low 档 Terra 15.2%、Sol 30.8%，直到 max 才拉近到 Terra 55.6%、Sol 56.1%。Terra medium 和 Sol low 的成绩相当，和智能指数里的规律一致。

OpenAI 自己的说法方向相同。发布文章称 Terra 在 max 推理强度下解决了 Terminal-Bench 4.0 的 50.3%，是 GPT-5.6 Terra 21.5% 的两倍多（这是 OpenAI 自己的测试设置，和 AA 的 55.6% 不可直接比较），同时明确写着"对于最复杂的编程任务，GPT-6.1 Sol 和 GPT-6 Astra 仍然是更好的选择"。OpenAI 也报告了 Terra 占优的一项：在用代码做科研任务的 Terminal-Bench-Science 0.1 上，Terra max 以更低成本超过了 6.1 Sol。据 Reddit r/codex 的 Terra 发布帖（370 多条评论），讨论里的看法大致是 Terra 在特定工作流上表现好，更难的编程还是 Sol 强。

另一个差别在模型自带的知识。AA-Omniscience 同时考知识和是否乱答，Sol 各档在 38–42，Terra 在 4–30，max 才到 30。OpenAI 自己的幻觉测试结论更乐观：在一组容易诱发错误的提示上，Terra low 的错误率是 16.7%，max 降到 4.3%，接近 GPT-6 Astra 和 GPT-6.1 Sol。两份数据测的东西不同，实际影响是：需要模型凭记忆回答 API 细节、库版本这类事实时，给 Terra 开网页搜索或文件搜索，或者交给 Sol。

做安全研究的话还要知道，OpenAI 评估 Terra 达到了其准备框架里网络安全的"严重"风险阈值，沿用了为 GPT-6 Astra 开发的防护措施，漏洞研究一类的任务在 Terra 上可能和在 Sol、Astra 上一样被拦。

读图、表单和计算机操作：Terra 够用，易混字符两边都要校验

这类活是 Terra 的主场。OpenAI 把它定位为"快速、高效的模型，兼具细致的视觉推理、精准的计算机操作能力，以及更清晰、更自然的写作表现"，举的例子就是起草提案、解读技术图纸、填写表单，以及把收到的发票录入会计软件这类大批量自动化。

2026 年 10 月 27 日的读图实测支持这个定位。Terra 从 none 到 high 都读对了 12 行发票的全部 40 个数字和柱状图的全部 12 个数值，也找出了故意算错的那一行合计，用时 29–38 秒；Sol medium 和 high 同样全对，用时 55–79 秒。两款都主动用 Python 的 PIL 把图片裁切放大后再读。有一处两边都错：等宽字体里几乎一样的 l、I、1，两款都把 LM-1l07 读成 LM-1107、把 DW-1I1l 读成 DW-1I11，所以发票编号、SKU 这类易混字符，换哪个模型都要加一道校验。

公开基准上两款也接近。OpenAI 说 Terra 在视觉推理基准 MMMU-Pro 上以低得多的成本取得接近 GPT-6 Astra 和 GPT-6.1 Sol 的分数，medium 下的 OSWorld 2.1 就超过了 GPT-5.6 Terra 的最好成绩；发布文章的图表没有给 Sol 的具体数字，X 用户 @rezoundous 在 2026 年 10 月 26 日从图表读出 MMMU-Pro 约 85.5 对 86.3、OSWorld 2.1 约 78 对 79（Terra 在前，读图估算）。前面提到的那次填表演示，Terra 也只用了 Sol 约四分之一的时间。

在哪里能用：两款都不在 ChatGPT 聊天里

两款模型的入口基本重合，都只在 ChatGPT 工作和 Codex 里，ChatGPT 普通聊天（Chat）里都没有。下表按 OpenAI 的 ChatGPT 与 Codex 定价文档和模型文档整理，截至 2026 年 10 月 27 日。

有一处官方说法不一致：Terra 发布文章列出的可用套餐是 Plus、Pro、Enterprise 和 Edu，没有 Business；Codex 定价文档写明包括 Business，而且给出了 Business 的用量区间，以文档为准。GitHub Copilot 也在 10 月 26 日上线了 GPT-6.1 Terra，面向 Copilot Pro、Pro+、Max、Business 和 Enterprise 用户逐步开放，按用量计费，见 GitHub Changelog 的 GPT-6.1 Terra 公告。

通过第三方 OpenAI 兼容网关调用的，要先确认它有没有上架 Terra。截至 2026 年 10 月 27 日，laozhang.ai 的 GET /v1/models 返回的列表里有 gpt-6.1-sol，没有 gpt-6.1-terra；它的文档给 gpt-6.1-sol 标的价格是输入 $2、输出 $10、缓存输入 $0.10（272K 以内）。

说明：laozhang.ai 是我们自己的服务，其价格是平台报价，不是独立比较的结论。

Plus 和 Business 能多用多少：每 5 小时 35–285 条对 15–160 条

同一份套餐额度，Terra 能用的次数大约是 Sol 的两倍。OpenAI 的 Codex 定价文档给出 Plus 和标准版 Business 每 5 小时的本地消息估计：GPT-6.1 Terra 35–285 条，GPT-6.1 Sol 15–160 条（GPT-6 Astra 是 5–45 条）。区间这么宽是因为任务大小不同，文档也说明这不是固定上限，本地消息和云端任务共用额度，另外可能还有每周限额。Pro 目前没有 5 小时限额。周限额怎么重置，见 Codex 每周限额什么时候重置？恢复时间、即时重置与 28 天重置活动。

这里有三种计量，不要混成一个数。套餐里的"使用额度"按消息估算；Codex credits 在用完套餐额度后、或在按量计费的工作区里才扣，Terra 每百万 token 输入 25、缓存输入 1.25、输出 125 credits，Sol 是 50、2.5、250，也是正好一半，Codex 的 credits 不单独收缓存写入；API 则按前面价格表的美元计费。OpenAI 也提醒，credits 费率本身不决定套餐里含多少用量，所以不能拿 API 美元价去推算 Plus 能发多少条。

Codex 怎么切到 GPT-6.1 Terra

CLI 版本是第一道门槛，低于 0.159.0 的 Codex CLI 不认 gpt-6.1-terra。按 OpenAI 的 Codex 模型文档，切换步骤如下：

1. 运行 codex --version 确认 CLI 版本不低于 0.159.0，低了先升级。
2. 启动时指定模型：codex -m gpt-6.1-terra（--model 是同一个参数）。
3. 已经在会话里的，输入 /model，选 GPT-6.1 Terra，再选推理强度；要看 max 这类高档，选 More reasoning…。
4. 非交互运行也用同一个参数，例如 codex exec -m gpt-6.1-terra -c model_reasoning_effort="low" "修复 billing.py 并跑测试"。
5. ChatGPT 桌面应用和网页版 ChatGPT 工作里，打开 Power 控件的高级（Advanced），在模型列表里选 GPT-6.1 Terra，再调推理强度和速度。

模型列表里看不到 Terra，多半是套餐、工作区或灰度还没覆盖到你，Enterprise 和 Edu 还要看管理员。选上之后报模型繁忙，和额度是两回事，见 Codex Selected model is at capacity 怎么解决：不是额度用完。API 那边只需把 model 改成 gpt-6.1-terra，推理强度写在 reasoning.effort；原来用 Sol Ultrafast 的请求不能直接改，Terra 没有这一档。

换之前在自己的任务上测：算每个被接受结果的成本

半价只是每个 token 的价钱，决定换不换的是每个被接受的结果要花多少。用这个式子比较：

每个被接受结果的成本 = (每次尝试的模型费用 + 每次尝试的人工检查成本) ÷ 通过率

先只看模型费用。拿 AA 的 medium 档平均成本代入，Terra $0.10、Sol $0.21，只要 Terra 的通过率不低于 Sol 的 48%（0.10 ÷ 0.21），Terra 就更便宜，几乎总是 Terra 赢。再加上人工：假设每次尝试都要人检查一遍，折合 $2，Terra 每次共 $2.10，Sol 共 $2.21，盈亏点变成 2.10 ÷ 2.21 ≈ 95%。也就是说，Sol 能过 90% 的任务时，Terra 至少要过 85.5% 才划算。检查越贵，半价的意义越小，通过率的差距越要紧；验收能自动完成、失败重跑就行的活，Terra 的优势最大。

在 Codex 里做 A/B，可以照这个流程：

1. 挑 5–10 个真实任务，包括你最难的那一类，先写好通过标准，能用测试自动判定的尽量自动判定。
2. Sol 用你现在的推理强度跑一遍做基线；Terra 跑同一档和低一档，难任务再加一档。
3. 每次从干净的任务副本开始，两款交替运行，避免缓存和时段影响偏向一边。
4. 记录耗时、是否通过，以及 codex exec --json 输出里 turn.completed 事件的 token 用量；用 API 的就记响应里的 usage。
5. 按任务类型分别代入上式：Terra 通过率守得住的类型切过去；要开到 xhigh 以上才守得住的，留在 Sol medium。

2026 年 10 月 27 日那组实测用的就是这个方法，每次的命令形如下面这样，-c service_tier="default" 固定为标准速度：

codex exec --ephemeral --skip-git-repo-check -s workspace-write \
  -m gpt-6.1-terra -c model_reasoning_effort="medium" \
  -c service_tier="default" --json "按 SPEC.md 修复 billing.py"

GPT-6.1 Terra 和 Sol 的其他问题

GPT-6.1 Terra 和 GPT-5.6 Terra 是一个模型吗？ 不是。GPT-6.1 Terra 是 2026 年 10 月 26 日发布的新一代，GPT-5.6 Terra 截至 10 月 27 日仍在 API 和 Codex 里销售，API 价格是输入 $2、缓存输入 $0.20、输出 $12，Codex credits 是 50 / 5 / 300。新一代输入价减半、输出从 $12 降到 $5，OpenAI 公布的编程、读图和幻觉评测都明显更好；AA 在 2026 年 10 月 26 日（发布当天）的 X 帖子里点评，Terra max 比 GPT-5.6 Terra 高 6 分，每道题成本不到三分之一（$0.40 对 $1.40）。

GPT-6.1 Sol 太慢，换 Terra 是唯一办法吗？ 不是，Sol 降一档推理强度也能明显提速，原因和设置见 GPT-6.1 Sol 很慢怎么办：先分清原因，降档实测耗时减半。

难活要不要直接上 GPT-6 Astra？ 多数情况下先试 Sol 高一档，Astra 留给 Sol 开到 max 也做不下来、或者失败代价很高的任务，具体怎么判断见 GPT-6.1 Sol、GPT-6 Sol、Astra 怎么选。

从 GPT-6 Sol 迁到 6.1 Sol 要改什么？ 主要是 none 推理强度、Chat Completions 里的工具调用和采样参数三处，逐项改法见 GPT-6.1 Sol 怎么用：价格变化、迁移改动与可用入口。