GPT-6.1 Terra vs Qwen3.8 Max

vs

Quale scegliere e quando

Fino a 272000 token di input, gpt-6.1-terra costa meno per input e output. Oltre 272000 token di input, i prezzi di input sono uguali e qwen3.8-max ha output meno costosi; gpt-6.1-terra offre più contesto e qwen3.8-max un limite di output leggermente superiore.

Benchmark

GPT-6.1 Terra: il provider non ha pubblicato risultati di benchmark.

Sopra la mediaNessuno miglioreQwen3.8 Max31 / 408 / 40
GPT-6.1 Terra Qwen3.8 Max altri modelli misurati media dei modelli confrontati ★ nessun altro modello ha fatto meglio
SWE-Bench Pro
N/A
67.7%
AndroidBench
N/A
75.1%
Cybergym
N/A
78.5%
HealthBench
N/A
nessun altro modello ha fatto meglio 60.2%
JobBench
N/A
53.4%
PLawBench
N/A
nessun altro modello ha fatto meglio 73.2%
GPQA Diamond
N/A
92.6%
Agents' Last Exam
N/A
27%

Dati pubblicati dai provider: Alibaba (Qwen) Anthropic ByteDance DeepSeek Google MiniMax Moonshot OpenAI Tencent Z.ai

Prezzi

GPT-6.1 Terra Qwen3.8 Max Δ
Input / 1M token $1 $2 0.5×
Output / 1M token $5 $6 0.83×
Lettura cache / 1M token $0.05 $0.25 0.2×
Scrittura in cache 1.25x (30m) / 2.5x (12h) 1.25x -

Tariffe lette dal catalogo live al momento della build; il listino aggiornato è sulla pagina di ciascun modello.

Dove si collocano: prezzo di input per 1M di token tra tutti i modelli di chat con questa unità di fatturazione (80, scala logaritmica)

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

Funzionalità

GPT-6.1 Terra Qwen3.8 Max
Tool use sì sì
Controllo del ragionamento configurabile sì, ma il provider non documenta il parametro
Output strutturato sì sì
Prompt caching implicito + esplicito implicito + esplicito
Durata della cache at least 30m by default, 12h option on the Responses API explicit: 5m, reset on hit
Prefisso minimo in cache 1,024 token 1,024 token

Specifiche

GPT-6.1 Terra Qwen3.8 Max
Modalità di input testo immagine testo immagine
Modalità di output testo testo
Rilascio 2026-10-26 2026-08-03
Knowledge cutoff 2026-06 -
Finestra di contesto 1.1M 984K
Output massimo 128K 131K
Parametro di ragionamento reasoning.effort -
Valori accettati
reasoning.effort
  • none
  • low
  • medium
  • high
  • xhigh
  • max
-
Valore di default medium -

Le specifiche sono riprese dalla documentazione di ciascun provider; se un provider non pubblica un dato, la riga viene omessa e non dedotta. Fonti complete: GPT-6.1 Terra · Qwen3.8 Max

Un solo prompt, entrambi i modelli, misurati attraverso il gateway

PROMPT Explain to a CFO, in exactly three sentences, why our LLM bill doubled after we enabled reasoning. VERIFICA esattamente 3 frasi

GPT-6.1 Terra superato · 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.

out 196 tok (+115 ragionamento) latenza 4.6 s

Qwen3.8 Max superato · 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.

out 378 tok (+305 ragionamento) latenza 8.6 s

Rispetto delle istruzioni (esattamente tre frasi: si contano), adattamento al destinatario (registro da CFO) e lo scarto di fatturazione dovuto al ragionamento nascosto, che i contatori di token qui sotto mettono in luce.

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. VERIFICA la correzione supera i test

GPT-6.1 Terra superato · 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.

out 331 tok (+172 ragionamento) latenza 6.3 s

Qwen3.8 Max superato · 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.

out 1616 tok (+1411 ragionamento) latenza 34.7 s

Se la correzione è davvero giusta (si può eseguire), quanto è densa la spiegazione e quanti token servono per un compito circoscritto.

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. VERIFICA JSON valido, schema esatto

GPT-6.1 Terra superato · 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" }

out 317 tok (+261 ragionamento) latenza 6.9 s

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

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

out 1199 tok (+1141 ragionamento) latenza 24.4 s

Aderenza allo schema (nessun campo inventato), tentazione di allucinare (il testo dice espressamente che la guidance non viene comunicata) e differenze tra i percorsi di output strutturato.

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. VERIFICA 120 parole, 0 parole vietate

GPT-6.1 Terra superato · 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.

out 579 tok (+440 ragionamento) latenza 9.1 s

Qwen3.8 Max superato · 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.

out 2744 tok (+2591 ragionamento) latenza 46.3 s

Rispetto dei vincoli (budget di parole, elenco di parole vietate, l'unica domanda), impronta stilistica e controllo della lunghezza.

Passa dall'uno all'altro cambiando una sola riga

In ogni scheda qui sotto ci sono entrambi gli id: le due righe evidenziate sono l'unica modifica. Stesso endpoint, stessa chiave, stessa struttura della richiesta.

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",  # decommenta questa riga, commenta quella sopra
    messages=[{"role": "user", "content": "Summarize this diff"}],
    reasoning_effort="medium",
)
print(resp.choices[0].message.content)

Ottieni la tua chiave API →

FAQ

Qual è il più economico, GPT-6.1 Terra o Qwen3.8 Max?

GPT-6.1 Terra costa meno alla voce Input / 1M token ($1 contro $2, 2.0× di differenza). Altre voci potrebbero dire il contrario: la tabella qui sopra riporta il listino completo, e il costo reale dipende dal tuo mix di utilizzo.

Posso fare un A/B test di GPT-6.1 Terra contro Qwen3.8 Max senza due integrazioni?

Sì. Si chiamano entrambi dallo stesso endpoint compatibile con OpenAI, con una sola chiave API. Per passare dall'uno all'altro basta cambiare la stringa del modello in una riga, quindi puoi mandare una parte del traffico a ciascuno e confrontare direttamente i costi.

GPT-6.1 Terra e Qwen3.8 Max supportano il prompt caching?

Sì: entrambi fanno pagare le letture dalla cache meno della tariffa di input, quindi i carichi di lavoro con un prefisso già in cache costano meno di quanto facciano pensare le tariffe di listino. Le voci esatte per la lettura dalla cache sono nella tabella dei prezzi qui sopra.

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