GPT-6.1 Terra vs Qwen3.8 Max

vs

Lequel choisir, et quand

Jusqu’à 272000 tokens en entrée, gpt-6.1-terra coûte moins cher en entrée et en sortie. Au-delà de 272000 tokens en entrée, les prix d’entrée sont égaux et qwen3.8-max coûte moins cher en sortie ; gpt-6.1-terra offre plus de contexte et qwen3.8-max un plafond de sortie légèrement supérieur.

Benchmarks

GPT-6.1 Terra : le fournisseur n'a publié aucun résultat de benchmark.

Au-dessus de la moyenneNon dépasséQwen3.8 Max31 / 408 / 40
GPT-6.1 Terra Qwen3.8 Max autres modèles mesurés moyenne des modèles comparés ★ aucun autre modèle n'a fait mieux
SWE-Bench Pro
N/A
67.7%
AndroidBench
N/A
75.1%
Cybergym
N/A
78.5%
HealthBench
N/A
aucun autre modèle n'a fait mieux 60.2%
JobBench
N/A
53.4%
PLawBench
N/A
aucun autre modèle n'a fait mieux 73.2%
GPQA Diamond
N/A
92.6%
Agents' Last Exam
N/A
27%

Chiffres publiés par les fournisseurs : Alibaba (Qwen) Anthropic ByteDance DeepSeek Google MiniMax Moonshot OpenAI Tencent Z.ai

Tarifs

GPT-6.1 Terra Qwen3.8 Max Δ
Entrée / 1M de tokens $1 $2 0.5×
Sortie / 1M de tokens $5 $6 0.83×
Lecture de cache / 1M de tokens $0.05 $0.25 0.2×
Écriture de cache 1.25x (30m) / 2.5x (12h) 1.25x -

Tarifs relevés dans le catalogue en direct à la génération du site ; la page de chaque modèle affiche la grille tarifaire à jour.

Leur position : prix en entrée pour 1M de tokens, parmi les 80 modèles de chat facturés dans cette unité (échelle logarithmique)

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

Capacités

GPT-6.1 Terra Qwen3.8 Max
Appel d'outils oui oui
Contrôle de la réflexion configurable oui, réglage du fournisseur non publié
Sortie structurée oui oui
Mise en cache des prompts implicite + explicite implicite + explicite
Durée de vie du cache at least 30m by default, 12h option on the Responses API explicit: 5m, reset on hit
Préfixe minimal mis en cache 1,024 tokens 1,024 tokens

Spécifications

GPT-6.1 Terra Qwen3.8 Max
Modalités d'entrée texte image texte image
Modalités de sortie texte texte
Date de sortie 2026-10-26 2026-08-03
Coupure des connaissances 2026-06 -
Fenêtre de contexte 1.1M 984K
Sortie maximale 128K 131K
Paramètre de réflexion reasoning.effort -
Valeurs acceptées
reasoning.effort
  • none
  • low
  • medium
  • high
  • xhigh
  • max
-
Valeur par défaut medium -

Les spécifications sont reprises de la documentation de chaque fournisseur ; quand un fournisseur ne publie pas une valeur, la ligne est omise et non déduite. Sources complètes : GPT-6.1 Terra · Qwen3.8 Max

Un prompt, deux modèles, mesurés via la passerelle

PROMPT Explain to a CFO, in exactly three sentences, why our LLM bill doubled after we enabled reasoning. CRITÈRE exactement 3 phrases

GPT-6.1 Terra réussi · 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.

sortie 196 tok (+115 réflexion) latence 4.6 s

Qwen3.8 Max réussi · 3 sentences

Enabling reasoning makes the model produce additional hidden steps before responding, and those tokens are billable. It also tends to lengthen each interaction because the model works through more possibilities before settling on an answer. Therefore, the bill doubled mainly due to higher compute and token usage per request, not necessarily because the number of requests doubled.

sortie 378 tok (+305 réflexion) latence 8.6 s

Le respect de la consigne (exactement trois phrases, ça se compte), l'adaptation au public visé (le registre d'un directeur financier) et l'écart de facturation dû à la réflexion masquée, que révèlent les compteurs de tokens ci-dessous.

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. CRITÈRE le correctif passe les tests

GPT-6.1 Terra réussi · 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.

sortie 331 tok (+172 réflexion) latence 6.3 s

Qwen3.8 Max réussi · 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 bug is that the original code starts `best` and `cur` at `0`, so it counts adjacent equal *transitions* rather than the number of items in the run. A run of length `n` has only `n - 1` equal-neighbor transitions, so single-element inputs return `0`, and runs that reach the end are undercounted by one. Initializing the current run to `1` for the first element, resetting it to `1` on a break, and updating `best` from that count fixes the off-by-one.

sortie 1616 tok (+1411 réflexion) latence 34.7 s

La justesse réelle du correctif (il s'exécute), la densité de l'explication et l'économie de tokens sur une tâche bien délimitée.

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. CRITÈRE JSON valide, schéma exact

GPT-6.1 Terra réussi · 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" }

sortie 317 tok (+261 réflexion) latence 6.9 s

Qwen3.8 Max réussi · 5/5 fields, guidance null

{ "company": "Meridian Robotics", "quarter": "September quarter", "revenue_usd_m": 412, "growth_pct": 11, "guidance": null }

sortie 1199 tok (+1141 réflexion) latence 24.4 s

Le respect du schéma (aucun champ inventé), la tentation d'halluciner (le texte indique que la guidance n'est pas communiquée) et les différences entre les mécanismes de sortie structurée.

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. CRITÈRE 120 mots, 0 mot interdit

GPT-6.1 Terra réussi · 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.

sortie 579 tok (+440 réflexion) latence 9.1 s

Qwen3.8 Max réussi · 120 words, 0 banned, 1 question

Today, our API gateway adds prompt caching across major model providers. It stores prompts and responses in one fast cache layer. Teams can lower token spend, reduce latency, and repeat reliable answers. The feature supports OpenAI, Anthropic, Google, and Mistral through one configuration. You can set retention rules, scope access, and invalidate entries quickly. How does your team maintain consistent results during provider outages? Approved cached responses keep applications stable while fallback routes recover. The dashboard shows hit rates, savings, latency, and provider usage. Engineers receive audit trails for every cached prompt, enabling safer testing. Product managers can compare cost trends before and after cache adoption. Start with a small route, then safely expand caching to production traffic right now.

sortie 2744 tok (+2591 réflexion) latence 46.3 s

Le respect des contraintes (nombre de mots, liste de mots interdits, une seule question), l'empreinte stylistique et la maîtrise de la longueur.

Passez de l'un à l'autre en changeant une seule ligne

Les deux identifiants figurent dans chaque onglet ci-dessous : les deux lignes surlignées sont le seul changement. Même endpoint, même clé, même format de requête.

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-terra",
    # model="qwen3.8-max",  # décommentez cette ligne, commentez celle du dessus
    messages=[{"role": "user", "content": "Summarize this diff"}],
    reasoning_effort="medium",
)
print(resp.choices[0].message.content)

Obtenez votre clé API →

FAQ

Lequel est le moins cher, GPT-6.1 Terra ou Qwen3.8 Max ?

GPT-6.1 Terra est moins cher sur la ligne « Entrée / 1M de tokens » ($1 contre $2, soit un écart de 2.0×). D'autres lignes peuvent dire l'inverse : le tableau ci-dessus donne la grille tarifaire complète, et le coût réel dépend de la composition de votre trafic.

Puis-je faire un test A/B entre GPT-6.1 Terra et Qwen3.8 Max sans deux intégrations ?

Oui. Les deux passent par le même endpoint compatible OpenAI, avec une seule clé API. Pour passer de l'un à l'autre, il suffit de changer l'identifiant du modèle, soit une ligne : vous pouvez donc envoyer une part du trafic à chacun et comparer directement les factures.

GPT-6.1 Terra et Qwen3.8 Max prennent-ils en charge la mise en cache des prompts ?

Oui. Les deux facturent les lectures de cache moins cher que leur tarif d'entrée : une charge de travail dont le préfixe est déjà en cache coûte donc moins que ne le laissent penser les tarifs publics. Les lignes de lecture de cache figurent dans le tableau des tarifs ci-dessus.

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