GPT-6.1 Terra vs Qwen3.8 Flash

vs

언제 어떤 모델을 쓸까

입력이 272000 토큰 이하일 때 qwen3.8-flash는 입력·출력 요금이 낮고 동영상 입력을 지원합니다. gpt-6.1-terra는 시각 추론과 컴퓨터 조작에 초점을 둔 모델이므로 실제 작업에서 높은 비용이 이득인지 확인한 뒤 선택하세요.

벤치마크

GPT-6.1 Terra: 공급자가 벤치마크 점수를 공개하지 않았습니다.

평균 상회최고 점수Qwen3.8 Flash12 / 163 / 16
GPT-6.1 Terra Qwen3.8 Flash 측정된 다른 모델 다른 모델 평균 ★ 더 높은 점수를 낸 모델 없음
SWE-Bench Pro
N/A
62.5%
OSWorld 2.0 partial
N/A
52.3%
JobBench
N/A
55.7%
GPQA Diamond
N/A
91.7%
ERQA
N/A
더 높은 점수를 낸 모델 없음 72.3%
Agents' Last Exam Pass
N/A
24.3%
LVBench
N/A
76.6%

공급자 공개 자료: Alibaba (Qwen) Anthropic ByteDance DeepSeek Google MiniMax Moonshot OpenAI Tencent Z.ai

가격

GPT-6.1 Terra Qwen3.8 Flash Δ
입력 / 1M 토큰 $1 $0.15 6.7×
출력 / 1M 토큰 $5 $0.47 11×
캐시 읽기 / 1M 토큰 $0.05 $0.016 3.1×
캐시 쓰기 1.25x (30m) / 2.5x (12h) 1.25x -

빌드 시점에 실시간 카탈로그에서 가져온 요금입니다. 현재 요금은 각 모델 페이지에서 확인할 수 있습니다.

가격 위치: 이 과금 단위를 쓰는 채팅 모델 80개 전체의 1M 토큰당 입력 가격(로그 스케일)

GPT-6.1 Terra · $1 Qwen3.8 Flash · $0.15
$0.05 · Qwen3 VL Flash $30 · GPT-5.4 Pro

기능

GPT-6.1 Terra Qwen3.8 Flash
도구 사용 지원 지원
사고 제어 설정 가능 설정 가능
구조화된 출력 지원 지원
프롬프트 캐싱 암시적 + 명시적 암시적 + 명시적
캐시 수명 at least 30m by default, 12h option on the Responses API explicit: 5m, reset on hit
최소 캐시 접두사 1,024 토큰 1,024 토큰

사양

GPT-6.1 Terra Qwen3.8 Flash
입력 모달리티 텍스트 이미지 텍스트 이미지 동영상
출력 모달리티 텍스트 텍스트
출시일 2026-10-26 2026-08-27
지식 컷오프 2026-06 -
컨텍스트 윈도우 1.1M 1M
최대 출력 128K 131K
사고 파라미터 reasoning.effort
  • enable_thinking
  • thinking_budget
  • preserve_thinking
허용 값
reasoning.effort
  • none
  • low
  • medium
  • high
  • xhigh
  • max
enable_thinking
  • true
  • false
thinking_budget
  • in tokens
preserve_thinking
  • true
  • false
기본값 medium

on

qwen3.8-flash is hybrid thinking with thinking enabled by default, thinking_budget defaults to the 262,144-token chain maximum, and preserve_thinking is off

사양은 각 공급자의 문서에서 그대로 옮겨 적었습니다. 공급자가 공개하지 않은 항목은 추정해 채우지 않고 뺐습니다. 전체 출처: GPT-6.1 Terra · Qwen3.8 Flash

같은 프롬프트, 두 모델: 게이트웨이를 거쳐 측정

프롬프트 Explain to a CFO, in exactly three sentences, why our LLM bill doubled after we enabled reasoning. 검증 정확히 3문장

GPT-6.1 Terra 통과 · 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.

출력 196 tok (+115 사고) 지연 시간 4.6 s

Qwen3.8 Flash 통과 · 3 sentences

Enabling reasoning makes the model spend additional output tokens to plan and validate answers before responding, and those tokens are billed. It also increases compute and latency per request, so each task consumes more capacity than a non-reasoning call. As a result, billable tokens and compute roughly doubled, directly driving the higher invoice.

출력 330 tok (+262 사고) 지연 시간 8.9 s

지시 준수(정확히 세 문장이라 셀 수 있음), 독자에 맞춘 어조(CFO 대상), 아래 토큰 미터에 드러나는 숨은 사고 토큰 과금 차이를 봅니다.

프롬프트 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. 검증 수정 후 테스트 통과

GPT-6.1 Terra 통과 · 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.

출력 331 tok (+172 사고) 지연 시간 6.3 s

Qwen3.8 Flash 통과 · 8/8 cases

```python def longest_run(xs): if not xs: return 0 best = 1 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 version counts adjacent equal pairs rather than items in a run, starting both `cur` and `best` at `0`, and it resets `cur` to `0` after a mismatch, thereby discarding the first element of the new run. That makes single-element inputs return `0`, and because every run is effectively measured in “steps” between equal elements, the last element is not counted—particularly noticeable when the longest run ends at the final index.

출력 2123 tok (+1933 사고) 지연 시간 43.8 s

수정이 실제로 맞는지(실행되는지), 설명이 얼마나 압축적인지, 범위가 정해진 작업에서 토큰을 얼마나 효율적으로 쓰는지를 봅니다.

프롬프트 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. 검증 유효한 JSON, 스키마와 정확히 일치

GPT-6.1 Terra 통과 · 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" }

출력 317 tok (+261 사고) 지연 시간 6.9 s

Qwen3.8 Flash 통과 · 5/5 fields, guidance null

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

출력 519 tok (+463 사고) 지연 시간 10.5 s

스키마 준수(없는 필드를 지어내지 않는지), 환각을 유도하는 조건에서의 대응(guidance 값을 일부러 주지 않음), 구조화된 출력 경로의 차이를 봅니다.

프롬프트 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. 검증 120단어, 금지어 0개

GPT-6.1 Terra 통과 · 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.

출력 579 tok (+440 사고) 지연 시간 9.1 s

Qwen3.8 Flash 통과 · 120 words, 0 banned, 1 question

We are announcing prompt caching across providers in our API gateway. Store approved prompt outputs once and reuse them across supported model providers, cutting latency, cost, and duplicate token spend. The feature matches identical requests, checks validity, and returns cached results while preserving routing controls. Developers keep existing endpoints; the gateway manages storage, invalidation, and provider differences. This reduces noisy repeat calls, improves steady responses, and frees teams to focus on better agent workflows. OpenAI, Anthropic, Google, Mistral, and custom routes are supported. Cache hits appear in analytics with latency, token, and cost reductions visible. Check retention and privacy rules before enabling it. Ready to add cache controls to your gateway? Enable it in settings and watch spend drop now.

출력 5958 tok (+5805 사고) 지연 시간 88.8 s

제약 준수(단어 수 제한, 금지어 목록, 의문문 하나), 문체의 특징, 길이 조절을 봅니다.

코드 한 줄로 모델 전환

아래 탭마다 두 모델 id가 모두 들어 있습니다. 바꿀 곳은 강조된 두 줄뿐이고, 엔드포인트, 키, 요청 형식은 그대로입니다.

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-flash",  # 이 줄의 주석을 해제하고, 윗줄을 주석 처리하세요
    messages=[{"role": "user", "content": "Summarize this diff"}],
    reasoning_effort="medium",
)
print(resp.choices[0].message.content)

API 키 받기 →

자주 묻는 질문

GPT-6.1 Terra vs Qwen3.8 Flash, 어느 쪽이 더 저렴한가요?

입력 / 1M 토큰 기준으로는 Qwen3.8 Flash 쪽이 더 저렴합니다($0.15 대 $1, 6.7배 차이). 다른 항목에서는 반대일 수 있습니다. 전체 요금은 위 표에 있으며, 실제 비용은 사용 패턴에 따라 달라집니다.

연동을 두 번 하지 않고도 GPT-6.1 Terra vs Qwen3.8 Flash A/B 테스트를 할 수 있나요?

네. 두 모델 모두 API 키 하나로 같은 OpenAI 호환 엔드포인트에서 호출합니다. 모델 문자열 한 줄만 바꾸면 전환되므로, 트래픽 일부를 각 모델로 보내 청구 금액을 직접 비교할 수 있습니다.

GPT-6.1 Terra, Qwen3.8 Flash 모두 프롬프트 캐싱을 지원하나요?

네. 두 모델 모두 캐시 읽기를 입력 요금보다 낮게 과금하므로, 같은 접두사를 반복해 쓰는 워크로드는 정가로 계산한 것보다 비용이 적게 듭니다. 정확한 캐시 읽기 요금은 위 가격표에 있습니다.

관련 비교

직접 측정한 자료