GPT-6.1 Sol vs GPT-6.1 Terra

vs

Cuál usar y cuándo

Para entradas de hasta 272000 tokens, gpt-6.1-terra conserva los mismos límites de contexto y salida a mitad de precio en entrada y salida, con razonamiento opcional. Elija el nivel superior de OpenAI, gpt-6.1-sol, solo si sus evaluaciones justifican el gasto adicional.

Precios

GPT-6.1 Sol GPT-6.1 Terra Δ
Entrada / 1M tokens $2 $1 2×
Salida / 1M tokens $10 $5 2×
Lectura de caché / 1M tokens $0.1 $0.05 2×
Escritura en caché 1.25x (30m) / 2.5x (12h) 1.25x (30m) / 2.5x (12h) -

Tarifas tomadas del catálogo en vivo al generar el sitio; la página de cada modelo tiene la ficha de precios actualizada.

Dónde queda cada uno: precio de entrada por 1M de tokens entre los 80 modelos de chat que se facturan en esta unidad (escala logarítmica)

$0.05 · Qwen3 VL Flash $30 · GPT-5.4 Pro

Capacidades

GPT-6.1 Sol GPT-6.1 Terra
Uso de herramientas sí sí
Control del razonamiento siempre activo configurable
Salida estructurada sí sí
Caché de prompts implícito + explícito implícito + explícito
Duración de la caché at least 30m by default, 12h option on the Responses API at least 30m by default, 12h option on the Responses API
Prefijo mínimo en caché 1,024 tokens 1,024 tokens

Especificaciones

GPT-6.1 Sol GPT-6.1 Terra
Modalidades de entrada texto imagen texto imagen
Modalidades de salida texto texto
Lanzamiento 2026-09-29 2026-10-26
Corte de conocimiento 2026-04 2026-06
Ventana de contexto 1.1M 1.1M
Salida máxima 128K 128K
Parámetro de razonamiento reasoning.effort reasoning.effort
Valores aceptados
reasoning.effort
  • low
  • medium
  • high
  • xhigh
  • max
reasoning.effort
  • none
  • low
  • medium
  • high
  • xhigh
  • max
Valor por defecto medium medium

Las especificaciones se transcriben de la documentación de cada proveedor; si un proveedor no publica un dato, la fila se omite en vez de deducirlo. Fuentes completas: GPT-6.1 Sol · GPT-6.1 Terra

Un mismo prompt en los dos modelos, medido a través de la pasarela

PROMPT Explain to a CFO, in exactly three sentences, why our LLM bill doubled after we enabled reasoning. COMPROBACIÓN exactamente 3 frases

GPT-6.1 Sol superado · 3 sentences

Enabling reasoning makes the model do more computational work before answering, and many providers bill the resulting reasoning tokens even though users never see them. That means the same number of requests can cost twice as much because each request consumes more billable tokens, even if the visible answers stay the same length. We should confirm the increase in our usage breakdown and reserve higher reasoning levels for tasks where the improvement justifies the added cost.

salida 144 tok (+54 razonamiento) latencia 6.6 s

GPT-6.1 Terra superado · 3 sentences

Enabling reasoning caused the model to process additional internal tokens before producing each answer, even though those tokens are not visible to users. Those tokens are generally billable, increasing the cost per request and potentially doubling the bill even if usage stayed the same. To confirm the cause, compare request counts, model pricing, and token usage—including reasoning tokens—before and after the change.

salida 196 tok (+115 razonamiento) latencia 4.6 s

Cumplimiento de la instrucción (exactamente tres frases, se pueden contar), adaptación al público (registro de CFO) y la diferencia de facturación por razonamiento oculto que dejan ver los contadores de tokens de abajo.

PROMPT This function is supposed to return the longest run of consecutive equal items, but callers report it is off by one on single-element inputs and misses runs that end at the last index. Fix it and explain the bug in one paragraph. COMPROBACIÓN la corrección pasa las pruebas

GPT-6.1 Sol superado · 8/8 cases

```python def longest_run(xs): if not xs: return 0 best = cur = 1 for i in range(1, len(xs)): if xs[i] == xs[i - 1]: cur += 1 else: cur = 1 best = max(best, cur) return best ``` The original function counts equal adjacent pairs rather than items in a run: a run of length `n` has only `n - 1` equal pairs, so a single-element input returns `0`, and a run ending at the last index is also undercounted. It does process the last index, so the issue is not a missing final check. Initializing each nonempty run to `1` and updating `best` after every iteration correctly counts items, including singleton and trailing runs; empty inputs still return `0`.

salida 189 tok latencia 6.3 s

GPT-6.1 Terra superado · 8/8 cases

```python def longest_run(xs): if len(xs) == 0: return 0 best = cur = 1 for i in range(1, len(xs)): if xs[i] == xs[i - 1]: cur += 1 else: cur = 1 best = max(best, cur) return best ``` The original code counted matching *adjacent pairs* rather than items, so every nonempty run was undercounted by one, including a single-element input. It did update `best` for matches at the last index, but still undercounted those runs. The fix starts each run at length one and updates `best` as the run grows.

salida 331 tok (+172 razonamiento) latencia 6.3 s

Si la corrección funciona de verdad (se puede ejecutar), lo densa que es la explicación y la eficiencia en tokens en una tarea acotada.

PROMPT Extract a JSON object with fields {company, quarter, revenue_usd_m, growth_pct, guidance} from this text. Use null for anything not stated; add no other fields. COMPROBACIÓN JSON válido, esquema exacto

GPT-6.1 Sol superado · 5/5 fields, guidance "Withheld pending the Q4 close"

{ "company": "Meridian Robotics", "quarter": "September quarter", "revenue_usd_m": null, "growth_pct": "eleven and change", "guidance": "Withheld pending the Q4 close" }

salida 345 tok (+285 razonamiento) latencia 10.2 s

GPT-6.1 Terra superado · 5/5 fields, guidance "Withheld pending the Q4 close"

{ "company": "Meridian Robotics", "quarter": "September quarter", "revenue_usd_m": null, "growth_pct": null, "guidance": "Withheld pending the Q4 close" }

salida 317 tok (+261 razonamiento) latencia 6.9 s

Respeto del esquema (sin campos inventados), tentación de alucinar (la guidance se omite a propósito) y diferencias entre las vías de salida estructurada.

PROMPT Write a 120-word product announcement for an API gateway feature that caches prompts across providers. Forbidden words: "seamless", "unlock", "game-changer", "revolutionize", "empower". Exactly one sentence must be a question. COMPROBACIÓN 120 palabras, 0 palabras prohibidas

GPT-6.1 Sol superado · 120 words, 0 banned, 1 question

Introducing Cross-Provider Prompt Cache, a new API gateway feature that stores reusable prompts and manages caching across your supported AI providers. Why rebuild the same context every time your application switches models? With one configuration, teams can reuse shared instructions, standardize cache policies, and reduce repeated prompt processing wherever provider caching is available. The gateway handles provider-specific requirements while giving you clear visibility into cache hits, usage, and estimated savings. Set expiration windows, isolate cached content by project, and invalidate entries when prompts change. Your existing routing logic stays intact, so you can compare models without rebuilding your caching workflow. […]

salida 588 tok (+435 razonamiento) latencia 13.9 s

GPT-6.1 Terra superado · 120 words, 0 banned, 1 question

Meet Prompt Cache, a new API gateway feature that stores reusable prompts across providers, helping teams reduce latency and control costs without changing how they build. When a request matches a cached prompt, the gateway retrieves the stored result instead of sending the same work again. Need to route traffic between models or vendors? Prompt Cache works across supported providers, giving your applications a consistent caching layer as your stack evolves. Set expiration policies, monitor cache performance, and choose which requests qualify through familiar gateway controls. Your team can spend less time repeating requests and more time improving the experiences customers rely on. Start using Prompt Cache today and make every request work harder for your application and your budget.

salida 579 tok (+440 razonamiento) latencia 9.1 s

Respeto de las restricciones (límite de palabras, lista de palabras prohibidas, una única pregunta), sello de estilo y control de la longitud.

Cambia de uno a otro con una sola línea

Los dos ids aparecen en todas las pestañas de abajo; lo único que cambia es el par de líneas resaltadas. El endpoint, la clave y la estructura de la solicitud son los mismos.

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://synthorai.io/v1",
    api_key="sk-syn-...",
)

resp = client.chat.completions.create(
    model="gpt-6.1-sol",
    # model="gpt-6.1-terra",  # descomenta esta línea, comenta la de arriba
    messages=[{"role": "user", "content": "Summarize this diff"}],
    reasoning_effort="medium",
)
print(resp.choices[0].message.content)

Obtén tu clave API →

Preguntas frecuentes

¿Cuál es más barato, GPT-6.1 Sol o GPT-6.1 Terra?

GPT-6.1 Terra es más barato en Entrada / 1M tokens ($1 frente a $2, una diferencia de 2.0×). En otras filas puede ser al revés: la tabla de arriba recoge todas las tarifas, y el coste real depende de tu combinación de uso.

¿Puedo hacer pruebas A/B de GPT-6.1 Sol frente a GPT-6.1 Terra sin dos integraciones?

Sí. Los dos se sirven desde el mismo endpoint compatible con OpenAI y con una sola clave API. Para cambiar de uno a otro basta con tocar una línea, el nombre del modelo, así que puedes mandar una parte del tráfico a cada uno y comparar directamente las facturas.

¿Admiten GPT-6.1 Sol y GPT-6.1 Terra caché de prompts?

Sí. Los dos cobran las lecturas de caché por debajo de su tarifa de entrada, así que las cargas de trabajo que reutilizan un prefijo ya cacheado cuestan menos de lo que sugieren los precios de lista. Las tarifas exactas de lectura de caché están en la tabla de precios de arriba.

Comparativas relacionadas

De nuestros estudios con mediciones