GPT-6.1 Terra 对比 GPT-6.1 Sol：到底该选哪个？
如果你正在 GPT-6.1 Terra 和 GPT-6.1 Sol 之间犹豫，我会建议先从任务入手：需要处理截图、操作界面，或者工作范围比较明确，可以先试 Terra；涉及跨文件编码、出错后难以收拾的任务，则值得把 Sol 拉进来比较。
价格表上，Terra 的 API 单价更低。但如果它给出的代码需要反复修改，省下的费用可能很快就被审查时间抵消。对我来说，真正值得比较的是：哪个模型能更省心地交付一份可以接受的结果？
我查阅了 OpenAI 的模型文档、公开评测和社区讨论，发现两者的差异比价格表呈现的更有意思。下面就结合这些资料聊聊编程、视觉任务和实际成本。这篇文章参考的是 2026 年 10 月 27 日的价格和访问方式；如果你正准备开通或购买，建议再确认一下最新信息。
Terra 和 Sol 的主要区别
| 对比项目 | GPT-6.1 Terra | GPT-6.1 Sol |
|---|---|---|
| 适合优先评估的方向 | 视觉推理、电脑操作、范围明确的任务 | 复杂编码、电脑操作、要求较高的专业工作 |
| API 标准输入价格 | 每百万 Token 1 美元 | 每百万 Token 2 美元 |
| API 缓存输入价格 | 每百万 Token 0.05 美元 | 每百万 Token 0.10 美元 |
| API 标准输出价格 | 每百万 Token 5 美元 | 每百万 Token 10 美元 |
| 上下文窗口 | 105 万 Token | 105 万 Token |
| 最大输出 | 12.8 万 Token | 12.8 万 Token |
价格和规格来自 OpenAI 的 Terra 模型文档与 Sol 模型文档。这里列的是 API 价格，不是订阅价格；服务档位、长输入、缓存写入和工具调用都可能影响实际账单。
Terra 的价格很有吸引力，尤其是结果容易检查的时候。不过，Sol 也能处理视觉和电脑操作，Terra 同样能写代码。选型时可以参考各自的侧重，但没必要一开始就把任务划成两块。
想先了解 Terra 本身的价格和访问方式，可以参考 GPT-6.1 Terra 介绍。
编程和视觉任务，应该怎么选？
比如，一个表单允许用户提交空邮箱，你希望模型找到验证逻辑、阻止空值、补一条测试，同时不要改动无关功能。任务边界清楚，验收也直接，我会先让 Terra 试试。不过，即使测试通过了，如果它顺手改动了无关文件，你仍然需要花时间检查。
但如果要调整多个服务之间的登录流程，还得保证旧客户端继续工作，我就会把 Sol 也拿来比较。这类任务不仅要跨文件追踪依赖，还要考虑一处修改会不会影响其他功能。OpenAI 在 Terra 发布说明中也建议，最复杂的编码任务考虑 Sol 或 Astra。至于哪一个更适合你的代码仓库，还得看实际结果。
视觉任务也不是看一眼答案就能定胜负。把同一张设置页面截图交给两个模型，让它们找出字段名称并说明下一步操作，你就可以核对：它说的字段真的在画面里吗？建议的操作能撤回吗？回答流畅，并不代表每一步都可靠。
这里也容易混淆 Codex 和模型本身：Codex 是开展编码任务的工具，Terra 和 Sol 则是受支持环境中可能使用的模型选项。想了解更多，可以看 GPT Codex 介绍。
API 单价与实际任务成本
假设两个模型都在标准 API 模式下处理 10,000 个未缓存输入 Token，并生成 2,000 个输出 Token：
| 模型 | 输入成本 | 输出成本 | 合计 |
|---|---|---|---|
| Terra | 0.01 美元 | 0.01 美元 | 0.02 美元 |
| Sol | 0.02 美元 | 0.02 美元 | 0.04 美元 |
按相同 Token 数量计算，Terra 的费用正好是 Sol 的一半。但这张表没有包括缓存、缓存写入、额外工具费和重试；实际使用时，两个模型消耗的 Token 数量也可能不同，包括适用情况下的推理 Token。
所以，我更关心的是一项通过验收的工作最终花了多少。假设 Terra 第一次给出的代码不能合并，之后又需要三轮修改，可以把所有尝试（包括失败的尝试）的模型和工具费用加起来，再除以通过验收的结果数。人工审查和修改时间单独记录，这样既能看清账单，也能看见自己投入的精力。如果没有任何结果通过验收，就记录总费用和失败情况，不做除法。
从基准测试里，我会看什么？
看 OpenAI 的 Terra 官方评测时，我注意到一个细节：模型的表现会随着任务改变。Terra 在视觉推理与电脑操作评测中有竞争力，但对于最复杂的编码任务，官方仍建议考虑 Sol。Agents’ Last Exam 图表把不同设置下的分数和成本放在一起，适合用来了解取舍，却不能直接当成你自己项目的报价。
这些数据对我最大的帮助，是决定先测试什么。比较具体数字之前，最好看看任务类型、推理档位、运行环境和计量方法是否一致。一个模型能读懂屏幕，修改大型代码库时仍可能需要仔细审查。
在 Reddit 的 r/codex 一条关于 Terra 额度消耗的讨论下，一位评论者提到，用 Terra 的 max 档与 Sol 的 medium 档处理工作时，结果和额度消耗不同。这是未控制任务与设置的个人反馈，不能代表普遍表现，但也提醒我们：比较时只记模型名称还不够，推理档位也要一起记录。
如何用自己的工作流比较两个模型？
如果你正考虑更换日常使用的模型，可以先拿两个小任务试水：一个代码任务，一个视觉任务。两个模型使用相同的代码快照或截图、相同提示词和工具，验收标准也尽量提前写好。
- 选一个范围明确的代码修改，例如修复空邮箱校验；再选一张字段内容可以人工核对的截图。
- 让两个模型先使用相同且都支持的推理档位，保持环境、提示和测试命令一致。之后如需比较不同档位，另做一组并注明。
- 检查测试是否通过、有无无关文件改动，以及页面字段和操作步骤是否正确。
- 记录总耗时、重试次数、能取得的 Token 与工具费用，以及人工审查时间。根据决策需要重复测试；单次结果可能受偶然因素影响。
| 任务 | 模型及档位 | 结果与错误 | 耗时 | 重试与人工审查 | API / 工具费用 | 是否接受 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 同一个任务 | Terra，记录实际档位 | 测试后填写 | 待记录 | 待记录 | 可取得时记录 | 是 / 否 |
| 同一个任务 | Sol，记录实际档位 | 测试后填写 | 待记录 | 待记录 | 可取得时记录 | 是 / 否 |
订阅用户可以记录界面显示的用量或积分，没必要硬把它换算成 API 费用。涉及敏感代码时，也要确认测试环境符合团队的要求。
如果还在选择编程工具本身，可以另看 Claude Code 与 Codex 的工作流对比。那篇比较的是工具，这里的重点是模型。
如何访问 Terra 和 Sol？
OpenAI 在 Terra 发布说明中列出了符合条件的 Work、Codex 与 API 访问方式。Sol 也有 OpenAI API 入口。具体能否在你的 Work 或 Codex 中选择某个模型，还要查看当前套餐规则和模型菜单。API 中列出一个模型，不代表每个 GPT 界面都有同一选项。
GPT 订阅与 API 用量分别计费。如果你想给个人 GPT 账号开通 Plus，却因为付款方式不便而无法直接订阅，可以了解 FamilyPro 的 GPT Plus 个人号代充，购买前先查看服务条款。代充解决的是付款问题，不保证获得特定模型权限，也不提供 API 额度。
Terra 和 Sol 常见问题
Terra 编程一定比 Sol 好吗？
不一定。边界清楚、有测试可验收的修改可以先试 Terra；复杂跨文件任务适合将 Sol 的结果与审查成本一起比较。
Terra 一定比 Sol 便宜吗？
不一定。Terra 的标准 API Token 单价更低，但实际成本还取决于 Token 数量、服务档位、工具和重试。订阅额度则需要另行判断。
GPT 订阅能使用这两个模型吗？
取决于产品入口、套餐和当前开放情况。请查看 Work 或 Codex 的模型菜单与 OpenAI 的最新套餐说明；订阅也不自动包含 API 额度。
结论：Terra 和 Sol 到底选哪个？
如果现在就要选一个起点，我会把容易验收的视觉工作和明确任务交给 Terra 先试。任务涉及复杂依赖、结果不容易检查，或者出错后返工代价高，我会同时看看 Sol 能否减少后续工作。
如果 Terra 一次就交付了容易接受的结果，更低的 API 单价就有实际意义；如果 Sol 明显减少返工，较高的单价也可能值得。最终选择，还是要由你自己的验收结果决定。