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

> GPT-6.1 Terra 每个 token 都是 Sol 的半价，日常编程、读图和额度紧的 Codex 先用它；要开到 xhigh 以上的难活，Sol medium 更省更快。

- URL: https://blog.laozhang.ai/zh/posts/gpt-6-1-terra-vs-gpt-6-1-sol
- Published: 2026-10-27
- Updated: 2026-10-27
- Author: LaoZhang AI Team (https://blog.laozhang.ai/zh/about)
- Topic: 模型对比
- Tags: GPT-6.1 Terra, GPT-6.1 Sol, OpenAI API, Codex, 模型对比, 推理强度

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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。

| 你的活 | 先试 | 什么时候换 |
| --- | --- | --- |
| 日常编程、修 bug、按规格实现功能、常规 agent 任务 | Terra `low` 或 `medium` | 通过率掉下来，或者要开到 `xhigh`、`max` 才过，就换 Sol `medium` |
| 读发票、表格、图表，填表单，计算机操作 | Terra `medium`，大批量抽取再试 `low` | 结果要靠模型自己的知识判断对错时，拿 Sol 对照一轮 |
| 难的多步编程、长链路终端任务 | Sol `medium`，不够再 `high` | Terra `max` 在 AA 的 Terminal-Bench 4.0 上接近 Sol `max`，但同为 `medium` 时差 15.7 个百分点 |
| Codex 套餐额度紧张 | Terra | Plus 每 5 小时的本地消息估计是 35–285 条，Sol 是 15–160 条 |
| 不联网、靠模型自身知识回答事实问题 | Sol | AA-Omniscience 知识与幻觉指数里 Sol 各档 38–42，Terra 4–30 |
| 需要 API 或 Codex 的 Ultrafast | Sol | Terra 没有 Ultrafast |
| 现有请求写死了 `none` 推理强度 | Terra | Sol 最低是 `low`，搬过去会多出推理 token；但 `none` 不一定比 `low` 省，见下文 |

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](https://developers.openai.com/api/docs/models/gpt-6.1-terra)和[模型总览页](https://developers.openai.com/api/docs/models)，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](https://developers.openai.com/api/docs/pricing)，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。

| 计价项 | GPT-6.1 Terra | GPT-6.1 Sol |
| --- | --- | --- |
| 输入 | $1.00 | $2.00 |
| 缓存输入 | $0.05 | $0.10 |
| 缓存写入（30 分钟） | $1.25 | $2.50 |
| 缓存写入（12 小时） | $2.50 | $5.00 |
| 输出 | $5.00 | $10.00 |
| 输入超过 272K：输入 / 缓存输入 / 输出 | $2.00 / $0.10 / $7.50 | $4.00 / $0.20 / $15.00 |
| Batch、Flex：输入 / 输出 | $0.50 / $2.50 | $1.00 / $5.00 |
| Fast：输入 / 输出 | $2.00 / $10.00 | $4.00 / $20.00 |
| Ultrafast：输入 / 输出 | 没有 | $12.00 / $60.00 |

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](https://blog.laozhang.ai/zh/posts/gpt-6-astra-api-pricing)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](https://artificialanalysis.ai/models/releases/comparisons/gpt-6-1-terra-vs-gpt-6-1-sol)：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。

| 分数段 | GPT-6.1 Terra | GPT-6.1 Sol | 结论 |
| --- | --- | --- | --- |
| 36 分 | `low`：$0.05，29 秒 | 没有对应档，Sol 最低的 `low` 是 42 分 | 只有 Terra 能做到这么便宜 |
| 41–42 分 | `medium` 41 分：$0.10，63 秒 | `low` 42 分：$0.13，75 秒 | Terra 便宜 23%，快 16% |
| 44 对 42 分 | `high` 44 分：$0.13，96 秒 | `low` 42 分：$0.13，75 秒 | 同价，Terra 高 2 分，Sol 快 21 秒 |
| 45 对 48 分 | `xhigh` 45 分：$0.19，159 秒 | `medium` 48 分：$0.21，149 秒 | Sol 多花 $0.02，高 3 分还更快 |
| 48 分 | `max` 48 分：$0.40，384 秒 | `medium` 48 分：$0.21，149 秒 | Sol 成本只有 Terra 的 53%，用时是 Terra 的 39% |
| 50–52 分 | 没有 | `high` 50、`xhigh` 51、`max` 52 | 只有 Sol 够得着 |

`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`。

![GPT-6.1 Terra 与 Sol 按分数档对比 AA 指数题平均成本和耗时：低中档 Terra 更省，xhigh 是性价比拐点，max 时 Terra 比同为 48 分的 Sol medium 贵 1.9 倍](https://blog.laozhang.ai/posts/zh/gpt-6-1-terra-vs-gpt-6-1-sol/img/same-score-cost.webp)

`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](https://openai.com/index/introducing-gpt-6-1-terra/)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。

| 任务与推理强度 | GPT-6.1 Terra：秒 / credits | GPT-6.1 Sol：秒 / credits |
| --- | --- | --- |
| 修 billing 代码，`low` | 29.2 / 0.42 | 未跑 |
| 修 billing 代码，`medium` | 31.9 / 0.44 | 51.5 / 1.32 |
| 修 billing 代码，`high` | 34.0 / 0.52 | 62.0 / 1.35 |
| 读发票和柱状图，`none` | 28.8 / 0.87 | 没有这一档 |
| 读发票和柱状图，`medium` | 36.4 / 0.81 | 78.8 / 1.69 |
| 读发票和柱状图，`high` | 38.1 / 0.86 | 55.4 / 1.47 |
| semver 规格实现，`low` | 27.5 / 0.58 | 44.2 / 1.33 |
| semver 规格实现，`medium` 第 1 次 | 28.1 / 0.60 | 59.1 / 1.47 |
| semver 规格实现，`medium` 第 2 次 | 25.1 / 0.45 | 57.2 / 1.08 |
| semver 规格实现，`high` | 36.9 / 1.10 | 未跑 |

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。

![Codex 实测四组 medium 对照：Terra 合计 121.5 秒、2.30 credits，Sol 合计 246.6 秒、5.56 credits，17 次运行全部通过](https://blog.laozhang.ai/posts/zh/gpt-6-1-terra-vs-gpt-6-1-sol/img/codex-medium-test.webp)

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](https://learn.chatgpt.com/docs/pricing)和[模型文档](https://learn.chatgpt.com/docs/models)整理，截至 2026 年 10 月 27 日。

| 入口 | GPT-6.1 Terra | GPT-6.1 Sol |
| --- | --- | --- |
| ChatGPT 普通聊天 | 没有 | 没有 |
| ChatGPT 工作（桌面应用、网页） | Plus、Pro、Business、Enterprise、Edu | Plus、Pro、Business、Enterprise、Edu |
| Codex（CLI、桌面应用、IDE 扩展） | 同上套餐；文档列出 CLI 和桌面应用，没有为 Terra 列出 IDE 扩展（IDE 扩展里能否使用未实测）；CLI 需要 0.159.0 或更高版本 | 同上套餐；CLI、桌面应用、IDE 扩展 |
| Free、Go | 没有列出 | 没有列出 |
| Enterprise、Edu | 取决于工作区开放情况和管理员设置 | 默认关闭，管理员开启后可用 |
| OpenAI API | `gpt-6.1-terra` | `gpt-6.1-sol` |
| Ultrafast | 没有 | API；Codex 里限 Pro $500 和符合条件的 Enterprise、Edu |
| 阿联酋推理数据驻留 | 不支持 | 定价文档没有写这条限制 |

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](https://github.blog/changelog/2026-10-26-gpt-6-1-terra-in-github-copilot)。

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](https://blog.laozhang.ai/zh/about#laozhang)，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](https://blog.laozhang.ai/zh/posts/openai-codex-usage-limits)。

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](https://blog.laozhang.ai/zh/posts/codex-selected-model-at-capacity)。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：

```bash
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](https://blog.laozhang.ai/zh/posts/gpt-6-1-sol-slow)。

**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](https://blog.laozhang.ai/zh/posts/gpt-6-1-sol-vs-gpt-6-astra-vs-gpt-6-sol)。

**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](https://blog.laozhang.ai/zh/posts/gpt-6-1-sol)。

## 参考来源

本文引用的外部页面，按正文出现顺序排列。最后更新于 2026-10-27。

- [GPT-6.1 Terra 模型页](https://developers.openai.com/api/docs/models/gpt-6.1-terra) (developers.openai.com)
- [模型总览页](https://developers.openai.com/api/docs/models) (developers.openai.com)
- [OpenAI API 定价页](https://developers.openai.com/api/docs/pricing) (developers.openai.com)
- [GPT-6.1 Terra 与 GPT-6.1 Sol 分档对比页](https://artificialanalysis.ai/models/releases/comparisons/gpt-6-1-terra-vs-gpt-6-1-sol) (artificialanalysis.ai)
- [GPT-6.1 Terra 发布文章](https://openai.com/index/introducing-gpt-6-1-terra/) (openai.com)
- [ChatGPT 与 Codex 定价文档](https://learn.chatgpt.com/docs/pricing) (learn.chatgpt.com)
- [模型文档](https://learn.chatgpt.com/docs/models) (learn.chatgpt.com)
- [GitHub Changelog 的 GPT-6.1 Terra 公告](https://github.blog/changelog/2026-10-26-gpt-6-1-terra-in-github-copilot) (github.blog)