GPT-6.1 Terra vs GPT-6.1 Sol

GPT-6.1 Terra harganya setengah dari GPT-6.1 Sol di setiap baris daftar tarif: $1/$5 per juta token dibanding $2/$10. OpenAI mengatakan Terra menyelesaikan tugas rata-rata lebih dari tiga kali lebih cepat. Sol tetap model yang lebih kuat, unggul 6 poin pada Coding Agent Index milik Artificial Analysis (54 vs 48), dan OpenAI sendiri merekomendasikan Sol atau GPT-6 Astra untuk coding paling kompleks dan riset mendalam.

Coba Apidog hari ini

Jadi pertanyaannya bukan mana yang lebih baik. Pertanyaannya adalah apakah beban kerja Anda membutuhkan selisih itu. Perbandingan ini menempatkan spesifikasi, harga, benchmark, dan perbedaan API secara berdampingan dan diakhiri dengan aturan routing yang bisa Anda pakai. Untuk latar belakang masing-masing model, lihat apa itu GPT-6.1 Terra dan apa itu GPT-6.1 Sol.

Berdampingan

	GPT-6.1 Terra	GPT-6.1 Sol
ID model API	gpt-6.1-terra	gpt-6.1-sol
Dirilis	26 Oktober 2026	29 September 2026 (DevDay)
Input / cache / output (per 1 juta)	$1.00 / $0.05 / $5.00	$2.00 / $0.10 / $10.00
Penulisan cache, 30 menit	$1.25	$2.50
Jendela konteks	1,050,000	1,050,000
Maks input / output	922,000 / 128,000	922,000 / 128,000
Effort reasoning	none hingga max	low hingga max (tanpa none)
Endpoint	Responses, Chat Completions, Batch	Responses, Chat Completions, Batch
Kecepatan (OpenAI)	Rata-rata lebih dari 3x lebih cepat	Baseline
Positioning OpenAI	Cepat, efisien: penulisan, pemahaman visual, computer use	All-rounder kuat untuk coding sulit dan riset

Harga adalah tarif Standard untuk prompt hingga 272K token input, dari halaman harga OpenAI. Kedua model berbagi aturan long-prompt yang sama: di atas 272K token input, seluruh permintaan ditagih dengan tarif input dan cache 2x serta output 1,5x.

Harga: Terra tepat setengahnya

Setiap tarif Terra adalah setengah dari Sol. Itu membuat perbandingan biaya menjadi sederhana: untuk jumlah token yang sama, Terra 50% lebih murah. Ambil satu langkah agent dengan prefix tercache 100.000 token, 8.000 token input baru, dan 2.000 token output:

	GPT-6.1 Terra	GPT-6.1 Sol
Input tercache (100K)	$0.0050	$0.0100
Input baru (8K)	$0.0080	$0.0160
Output (2K)	$0.0100	$0.0200
Per panggilan	$0.0230	$0.0460
Per 10.000 panggilan	$230	$460

Jumlah token tidak akan identik dalam praktik: model yang bernalar lebih lama menghabiskan lebih banyak output. Tapi karena Terra lebih cepat, tampaknya ia tidak membeli kecepatannya dengan token ekstra. Artificial Analysis mengukur $0.40 per tugas untuk Terra pada effort maks di suite-nya. Panduan harga GPT-6.1 Terra kami memuat daftar tarif lengkap beserta varian Batch, Flex, dan Fast-nya.

Satu data lagi: Terra dalam mode Fast berbiaya $2/$10, tepat sama dengan harga Standard Sol. Jika Anda membayar dengan harga Sol, Anda bisa memilih antara kemampuan ekstra Sol dan Terra dengan kecepatan yang lebih tinggi.

Benchmark: selisih yang tipis

Benchmark	GPT-6.1 Terra	GPT-6.1 Sol	Sumber
Coding Agent Index v2.0	48	54	Artificial Analysis
Intelligence Index, effort maks	4 poin di bawah Sol	Baseline	Artificial Analysis
Terminal-Bench 4.0, effort maks	50.3%	Ditandingi Terra pada maks	OpenAI; Artificial Analysis
Agents' Last Exam	Setara dengan GPT-6 Astra menurut OpenAI	n/a	OpenAI
Kecepatan tugas	Rata-rata lebih dari 3x lebih cepat	Baseline	OpenAI

Angka-angka tersebut berasal dari materi peluncuran OpenAI dan Artificial Analysis. Artificial Analysis mengatakan skor Terminal-Bench 4.0 Terra "kini menandingi" GPT-6.1 Sol pada effort maks. Tidak ada sumber yang kami temukan yang mempublikasikan skor kedua model pada grafik yang sama untuk setiap benchmark, jadi perlakukan tabel ini sebagai arah dan besaran selisihnya, bukan peringkat yang persis.

Polanya konsisten di berbagai sumber: Sol memimpin, dengan selisih satu digit, pada pekerjaan coding agentik yang tersulit. Pada tugas terminal dan pekerjaan agent umum, Terra sudah dekat. Untuk gambaran skalanya, Terra berada 10 poin di atas GPT-6 Luna pada Intelligence Index yang sama, jadi jarak dari Sol ke Terra kurang dari setengah jarak dari Terra ke Luna.

Keandalan

Peningkatan tunggal terbesar Terra ada pada halusinasi. Artificial Analysis mengukur tingkat halusinasi 38% pada tes AA-Omniscience-nya, turun dari 88% untuk GPT-5.6 Terra. Pada tes faktualitas internal OpenAI, tingkat kesalahan Terra pada effort maks adalah 4,3%, yang menurut OpenAI "hampir" menyamai GPT-6 Astra dan GPT-6.1 Sol. Pada effort rendah, angkanya 16,7%.

Kesimpulannya: pada effort tinggi, Terra dan Sol membuat proporsi kesalahan faktual yang serupa pada tes OpenAI. Keunggulan Sol ada pada penalaran yang lebih sulit, bukan akurasi dasar.

Perbedaan API yang memengaruhi kode Anda

Sebagian besar kode berjalan di kedua model hanya dengan mengubah ID model. Tiga perbedaan yang penting:

1. Effort none. Terra mendukung reasoning.effort: "none"; Sol tidak. Seorang developer di forum komunitas OpenAI melaporkan bahwa none pada Terra juga memungkinkan Anda mengatur temperature dan top_p. Jika Anda memindahkan pekerjaan klasifikasi dari GPT-6 Sol karena 6.1 Sol menghapus none, Terra mengembalikannya.
2. Ekonomi cache. Input tercache adalah $0.05 pada Terra dan $0.10 pada Sol. Agent yang menggunakan ulang prefix panjang menghemat lebih banyak secara proporsional pada Terra.
3. Logika yang sensitif terhadap kecepatan. Jika UI Anda melakukan streaming ke pengguna atau agent Anda menjalankan banyak langkah berurutan, kecepatan Terra mengubah pengalamannya. Angka 3x dari OpenAI adalah rata-rata di seluruh tugasnya; ukur milik Anda sendiri.

Keduanya mendukung tool hosted yang sama pada Responses API, termasuk computer_use, web_search, file_search, code_interpreter dan mcp. Panduan API GPT-6.1 Terra dan Panduan API GPT-6.1 Sol membahas penyiapan untuk masing-masing model.

Di ChatGPT dan Codex

Keduanya tersedia di ChatGPT Work dan Codex untuk paket berbayar, dan tidak ada yang tersedia di Free atau Go. Untuk Terra, OpenAI mencantumkan Plus, Pro, Enterprise, dan Edu. Perbedaan praktisnya ada pada penggunaan: OpenAI mengatakan jatah Work dan Codex Anda menjadi "jauh lebih banyak" dengan Terra dibanding dengan GPT-6.1 Sol atau GPT-6 Astra. Jika Anda menabrak batas Codex pada Sol, menjalankan tugas rutin pada Terra (codex -m gpt-6.1-terra, Codex CLI 0.159.0 atau lebih baru) memperpanjang paket yang sama. Panduan batas penggunaan Codex kami menjelaskan cara kerja jatah tersebut.

Mana yang harus Anda gunakan?

Gunakan GPT-6.1 Terra untuk:

• Computer use: mengklik-klik di dalam aplikasi, membaca layar, mengisi formulir. Ini use case utamanya.
• Penulisan dan penyusunan draf, ringkasan, balasan.
• Tugas coding dengan tingkat kesulitan biasa: perubahan satu file, tes, skrip, review.
• Loop agent dengan banyak langkah, di mana kecepatan dan biaya per langkah menumpuk.
• Ekstraksi dan klasifikasi yang membutuhkan lebih dari yang bisa diberikan Luna, terutama dengan effort none.

Gunakan GPT-6.1 Sol untuk:

• Refactor besar multi-file dan pekerjaan arsitektur.
• Rantai riset panjang di mana satu langkah yang salah merusak hasilnya.
• Tugas yang sudah gagal di Terra. OpenAI sendiri mengarahkan coding tersulit ke Sol atau Astra.

Aturan routing yang berhasil: default ke Terra, dan eskalasi ke Sol saat sebuah tugas gagal memenuhi pemeriksaannya atau cocok dengan kategori yang dikenal sulit. Pada pembagian harga 50/50, bahkan mengirim sepertiga trafik Anda ke Sol membuat Anda membayar sekitar dua pertiga dari tagihan all-Sol. Jika Anda membandingkan antar lab, uraian GPT-6.1 Sol vs Claude Sonnet 5.5 kami membahas tier $2/$10.

Biarkan coding agent Anda menjalankan perbandingannya dengan Apidog CLI

Benchmark memberi tahu Anda tentang tugas orang lain. Cara tercepat untuk memutuskan adalah menjalankan prompt Anda sendiri pada kedua model dan membandingkannya, dan coding agent Anda bisa melakukannya dengan Apidog CLI.

Siapkan sekali:

npm install -g apidog-cli@latest
apidog auth login --with-token <YOUR_TOKEN>
apidog skill install

Lalu beri Claude Code, Codex, atau Cursor satu [REDACTED PROMPT]
In Apidog project , create a test case for POST https://api.openai.com/v1/responses
that sends model {{MODEL}} at reasoning effort medium, iterating over the 20 prompts in
prompts.csv. Assert status 200 and that each output passes our JSON schema. Run it with
MODEL=gpt-6.1-terra and MODEL=gpt-6.1-sol against the environment, then report
pass rate, average output tokens and estimated cost for each model.

Agent memvalidasi payload, membuat test case, dan menjalankan kedua model pada data yang sama:

bash
apidog cli-schema validate test-case-create --file case.json
apidog test-case create --project --file case.json
apidog run --test-case --project -e -d prompts.csv --env-var "MODEL=gpt-6.1-terra" -r cli,json
apidog run --test-case --project -e -d prompts.csv --env-var "MODEL=gpt-6.1-sol" -r cli,json

Jika tingkat kelulusan Terra sama dengan Sol pada prompt Anda, Anda telah memangkas tagihan menjadi separuhnya dengan bukti. Jika tidak, baris yang gagal memberi tahu Anda tugas mana yang harus dirutekan ke Sol. Simpan perbandingan di CI dengan `-r junit` ([Panduan CI/CD Apidog CLI](https://apidog.com/id/blog/apidog-cli-ci-cd-pipeline?utm_source=dev.to&utm_medium=wanda&utm_content=n8n-post-automation)) dan jalankan ulang setiap kali salah satu model diperbarui. Lihat [Apidog CLI di Codex](https://apidog.com/id/blog/apidog-cli-in-codex?utm_source=dev.to&utm_medium=wanda&utm_content=n8n-post-automation) untuk penyiapan Codex.

## FAQ

**Apakah GPT-6.1 Terra lebih baik daripada GPT-6.1 Sol?** Tidak. Sol mendapat skor lebih tinggi (54 vs 48 pada Coding Agent Index Artificial Analysis). Terra harganya setengah dan, menurut OpenAI, lebih dari 3x lebih cepat.

**Berapa lebih murah Terra dibanding Sol?** Tepat 50% pada setiap tarif: input $1 vs $2, cache $0.05 vs $0.10, output $5 vs $10.

**Apakah Terra dan Sol memiliki jendela konteks yang sama?** Ya: 1,050,000 token, 922,000 input dan 128,000 output untuk keduanya.

**Mana yang lebih baik untuk coding?** Sol untuk pekerjaan tersulit, seperti yang direkomendasikan OpenAI. Terra untuk coding sehari-hari, di mana kemampuannya dekat pada tugas terminal dengan setengah harga.

**Bisakah saya beralih di antara keduanya tanpa mengubah kode?** Sebagian besar bisa. Ubah ID model; jika Anda menggunakan `reasoning.effort: "none"`, itu hanya berfungsi di Terra.

## Kesimpulan

GPT-6.1 Terra memberi Anda sebagian besar kemampuan GPT-6.1 Sol dengan setengah harga dan waktu tunggu yang jauh lebih singkat. Default ke Terra, simpan Sol untuk ekor tugas yang sulit, dan biarkan agent Anda membuktikan pembagiannya pada prompt Anda sendiri dengan [Apidog CLI](https://apidog.com/apidog-cli/?utm_source=dev.to&utm_medium=wanda&utm_content=n8n-post-automation) sebelum Anda berkomitmen.