TL;DR
- 跑量、要压成本选 GPT-6.1 Terra：单价是 Sol 的一半（$0.25 / $1.25 对 $0.50 / $2.50），结构化提取这类短任务，每次花费正好减半。
- 要回得快选 GPT-6.1 Sol：同样 6 次任务，Sol 每次都比 Terra 先跑完。
- 两个模型都已在 HiAPI 上线，同一个 key、同一个接口，改一个
model就能切换。打开 Terra 模型页直接试。
一眼看懂
| GPT-6.1 Terra | GPT-6.1 Sol | |
|---|---|---|
| 模型 ID | gpt-6.1-terra | gpt-6.1-sol |
| 输入 / 输出（每百万 token） | $0.25 / $1.25 | $0.50 / $2.50 |
| 缓存读 | $0.0125 | $0.025 |
| 推理档位 | none、low、medium、high、xhigh、max | low、medium、high、xhigh、max |
| 能不能关掉推理 | 能（none） | 不能，最低 low |
| 上下文 / 最大输出 | 1.05M / 128K | 1.05M / 128K |
| 接口 | Responses（默认）、Chat Completions | Responses（默认）、Chat Completions |
HiAPI 价格，2026 年 10 月 29 日核对。
同一条提示词，两边各跑一次
三道题都用 medium 档，中英文各一次，Terra 和 Sol 各跑一遍，一共 12 次。
| 题目 | 语言 | Terra 花费 / 耗时 | Sol 花费 / 耗时 |
|---|---|---|---|
| 从客户邮件提取订单 | 中文 | $0.0003 / 11 秒 | $0.0006 / 9 秒 |
| 从客户邮件提取订单 | 英文 | $0.0003 / 23 秒 | $0.0006 / 7 秒 |
| 找代码 bug | 中文 | $0.0033 / 56 秒 | $0.0035 / 42 秒 |
| 找代码 bug | 英文 | $0.0019 / 70 秒 | $0.0031 / 48 秒 |
| 写商品卖点文案 | 中文 | $0.0019 / 59 秒 | $0.0010 / 21 秒 |
| 写商品卖点文案 | 英文 | $0.0009 / 20 秒 | $0.0008 / 13 秒 |
花费不总是减半。中文卖点文案这题，Terra 用了 1,411 个推理 token，Sol 只用了 293 个，结果 Terra 那次更贵。单价便宜一半，实际花费还要看模型这次想了多少。
第一组：从客户邮件提取订单（严格 JSON）
从下面这封客户邮件里提取订单信息。
邮件：你好，我上周二（10 月 20 日）下的单，订单号 HX-20481，买了两件深灰色连帽卫衣 L 码和一条黑色运动裤 M 码，一共付了 ¥586。今天收到货发现卫衣是浅灰色的，裤子没问题。我想把两件卫衣换成深灰色，如果没货就退款。我的电话 138-0000-1234，最好下午联系我。——王女士
请求里带了同一个 JSON schema（订单号、日期、商品、金额、问题、诉求、电话、联系时间），两边都返回了合法 JSON。
| GPT-6.1 Terra | GPT-6.1 Sol |
|---|---|
"color":"深灰色（收到浅灰色）" | "color":"深灰色" |
"requested_action":"将两件卫衣更换为深灰色 L 码；如无库存则退款。" | "requested_action":"将两件卫衣换成深灰色；如无货，则退还两件卫衣的款项。" |
| 其余字段：HX-20481、10月20日、¥586、138-0000-1234、下午 | 其余字段完全相同 |
看得见的区别：订单号、金额、电话、联系时间两边一字不差。Terra 把「收到的颜色」塞进了 color 字段，入库前要多一步清洗；Sol 的 color 只写订购颜色，问题放在 issue 里。英文版两边的字段值完全一致。
第二组：写商品卖点文案
根据下面的参数，写一段淘宝商品详情页的卖点文案：3 条卖点，每条不超过 25 个字，再写一句 15 字以内的标题。不要用「极致」「顶级」这类词。
参数：便携榨汁杯，容量 380ml，USB-C 充电，充满可榨 15 杯，6 片 304 不锈钢刀头，杯体 Tritan 材质，重 420g，IPX7 防水可整机冲洗。
| GPT-6.1 Terra | GPT-6.1 Sol |
|---|---|
| 标题： 便携榨汁杯，随时鲜榨 | 标题： 把新鲜带在身边 |
| 380ml Tritan杯体，420g轻巧便携 | 380ml随行杯，Tritan杯体仅重420g |
| USB-C充电，充满可榨15杯 | USB-C便捷充电，充满可榨15杯 |
| 6片304不锈钢刀头，IPX7防水整机可冲洗 | 6片304不锈钢刀头，IPX7防水整机可冲洗 |
看得见的区别：两边都守住了字数，也没用禁用词。Terra 的标题直接写出品类，适合搜索；Sol 的标题偏口号。
第三组：找代码 bug
题目是一段埋了 3 个 bug 的 Python：可变默认参数、分页切片少取一个、空列表除零。两边都找全了，还都多指出了列表被外部共享的问题。区别在排序和口径：
- Terra 把「平均价的分母用错」直接排第一，认定应该按总件数算。
- Sol 先说明分母对不对取决于业务想算「每单均价」还是「件均价」，把两种写法都给了，再按影响排序。
要一个直接结论，Terra 的写法更省事；需求本身有歧义时，Sol 会把歧义先摆出来。
按场景怎么选
- 批量提取、分类、打标签：选 Terra，每次花费是 Sol 的一半。
- 要关掉推理跑最快最省的批处理：选 Terra，只有它有 none 档。
- 用户在线等回复的对话、客服：选 Sol，这次 6 道题它都先跑完。
- 代码审查、需求分析这类长回答：两者花费接近，看你要直接结论还是要把假设列清楚。
- 拿不准时：先用 Terra 跑一批，抽查结果，不满意的再交给 Sol。
切换成本
两个模型用同一个 HiAPI key、同一个 POST /v1/responses 接口，请求体只改 model 一个字段。唯一要注意的是推理档位：Sol 没有 none，从 Terra 切过去时，reasoning.effort 是 none 的要改成 low。
{"model": "gpt-6.1-sol", "input": [...], "stream": true, "store": false, "reasoning": {"effort": "low"}}
常见问题
Terra 是 Sol 的便宜版吗？
价格上是一半，能力范围基本一样：同样 1.05M 上下文，同样支持严格 JSON 和工具调用。Terra 多一个 none 档，Sol 在这次测试里回得更快。
每次任务一定省一半吗？
不一定。短的结构化任务基本减半；回答长、推理多的任务，要看模型这次用了多少推理 token，本文中文文案那题 Terra 反而贵。
能混着用吗？
能。同一个 key 两个都能调，按任务路由即可。
价格细节见 GPT-6.1 Terra API 价格，接入代码见 GPT-6.1 Terra API 接入指南。复制上面的订单邮件提示词，打开 Terra 模型页粘贴进去试一次。
