GPT-6.1 Terra vs. Claude Sonnet 5.5: Zwei starke Mid-Tier-Modelle im Vergleich

Seit dem letzten Monat haben sowohl OpenAI als auch Anthropic ein starkes neues Mid-Tier-Modell am Start.

GPT-6.1 Terra und Claude Sonnet 5.5 rangieren jeweils eine Stufe unter den Flaggschiffen ihrer Anbieter und werden beide als Alltagsarbeitstiere positioniert: schnell genug für interaktive Nutzung und günstig genug für den Einsatz im großen Stil.

Es gibt allerdings Trade-offs. Terra kostet pro Token etwa halb so viel und verbraucht pro Aufgabe deutlich weniger Tokens. Sonnet 5.5 ist das stärkere Modell, vor allem bei höheren Aufwandseinstellungen in Coding- und Computer-Use-Aufgaben.

In diesem Artikel vergleiche ich GPT-6.1 Terra und Claude Sonnet 5.5 hinsichtlich Specs, Preisen, Benchmarks, Geschwindigkeit und Kosten pro Aufgabe und helfe dir einzuschätzen, welches Modell besser zu deinem Workload passt.

Was ist GPT-6.1 Terra?

OpenAIs Line-up hat jetzt vier Stufen, von klein nach groß: Luna, Terra, Sol und Astra. Terra ersetzt GPT-5.6 Terra, das im GPT-6-Update im September fehlte, und kostet 50% weniger als sein Vorgänger.

6.1 Terra fokussiert drei Bereiche:

Computer Use: Inhalte auf dem Bildschirm verstehen und Aktionen über Apps ausführen
Visuelles Schlussfolgern: Bilder, Charts und technische Zeichnungen interpretieren
Schreiben: Klarere, natürlichere Kommunikation

OpenAI berichtet außerdem von einem deutlichen Rückgang faktischer Fehler. Auf einem internen Set schwieriger Prompts liegt Terras Fehlerrate bei maximalem Aufwand bei 4,3% — zuvor 22,3% für GPT-5.6 Terra — und damit ungefähr auf dem Niveau von GPT-6.1 Sol.

Terra ist in ChatGPT verfügbar (für Plus-, Pro-, Enterprise- und Edu-Nutzer), in Codex und über die API als gpt-6.1-terra. Außerdem rollt es in GitHub Copilot und auf Amazon Bedrock aus.

Was ist Claude Sonnet 5.5?

Claude Sonnet 5.5 ist das zweite Modell der Claude-5.5-Familie von Anthropic und als schnellere, günstigere Ergänzung zu Claude Opus 5.5 positioniert. Gegenüber Sonnet 5 ist es ein großer Sprung: Laut Anthropic läuft es über 30% schneller und kostet pro Aufgabe bis zu 30% weniger, teils weil Tool-Aufrufe gebündelt werden.

Auf mehreren Benchmarks rückt Sonnet 5.5 nah an Opus 5.5 heran. Auf dem GDPval-AA (Knowledge Work) erzielt es beispielsweise 1844 Punkte — nur zwei weniger als Opus — wobei Opus 5.5 insgesamt bei komplexer, offener Arbeit erkennbar stärker ist.

Anthropic hebt Sonnet 5.5s Stärken in Coding und Bugfixing, agentischer Terminal-Arbeit, Design, Folien und Tabellen hervor.

Sonnet 5.5 ist in den Claude-Apps, in Claude Code und über die Claude API als claude-sonnet-5-5 verfügbar sowie auf Amazon Bedrock, Google Cloud und Microsoft Azure.

GPT-6.1 Terra vs. Claude Sonnet 5.5: Specs und Preise

	GPT-6.1 Terra	Claude Sonnet 5.5
Release	26. Oktober 2026	28. September 2026
Input-Preis (pro 1 Mio. Tokens)	$1,00 ($2,00 oberhalb von 272K)	$2,00
Output-Preis (pro 1 Mio. Tokens)	$5,00 ($7,50 oberhalb von 272K)	$10,00
Gecachter Input (pro 1 Mio. Tokens)	$0,05	$0,10
Kontextfenster	1,05 Mio. Tokens	1 Mio. Tokens
Max. Output	128K Tokens	128K Tokens
Aufwandsstufen	none, low, medium, high, xhigh, max	low, medium, high, xhigh, max
Input	Text, Bilder	Text, Bilder

Zum Listenpreis kostet Terra pro Token für normale Prompts nur die Hälfte. Bei sehr langen Prompts (oberhalb von 272K Tokens) steigen Terras Sätze, und der Unterschied verschwindet.

Der Tokenpreis ist nur die halbe Wahrheit. Wie wir gleich sehen, brauchen die beiden Modelle für dieselbe Aufgabe sehr unterschiedlich viele Tokens.

Benchmarks: GPT-6.1 Terra vs. Claude Sonnet 5.5

Anbieterangaben

OpenAIs Launch-Charts vergleichen Terra direkt mit Sonnet 5.5 auf zwei agentischen Benchmarks über alle Aufwandsstufen. Das war eine der Inspirationen für diesen Artikel.

Benchmark	Aufwand	GPT-6.1 Terra	Claude Sonnet 5.5
OSWorld 2.1 (Computer Use)	Medium	66,7%	65,9%
	High	68,7%	73,3%
	Max	74,2%	83,9%
Terminal-Bench 4.0 (agentisches Coding)	Medium	35,8%	28,8%
	High	41,8%	43,0%
	Max	50,3%	70,6%

Es zeigt sich ein Muster: Bei mittlerem Aufwand hält Terra mit Sonnet 5.5 mit oder liegt vorn. Mit steigendem Aufwand zieht Sonnet deutlich davon und liegt bei maximalem Aufwand um etwa 10 bis 20 Punkte vorne.

Unabhängige Ergebnisse

Artificial Analysis lässt beide Modelle durch denselben Testparcours laufen. Bei maximalem Aufwand gilt:

Benchmark	GPT-6.1 Terra	Claude Sonnet 5.5
Artificial Analysis Intelligence Index	48	56
GDPval-AA (Knowledge Work, Elo)	1476	1838
Terminal-Bench 4.0	56%	64%
Humanity's Last Exam	46%	55%
SciCode	55%	61%
AA-LCR (Long-Context-Reasoning)	83%	83%

Sonnet 5.5 gewinnt die meisten dieser Vergleiche, mit dem größten Vorsprung auf dem GDPval-AA, der reale professionnelle Aufgaben misst. Beim Long-Context-Reasoning liegen beide gleichauf.

Auch der Aufwandslevel zählt: Auf dem Intelligence Index erzielen beide Modelle 36 bei niedrigem Aufwand und 41 bei mittlerem Aufwand. Sonnet setzt sich erst ab hohem Aufwand ab.

GPT-6.1 Terra vs. Claude Sonnet 5.5: Kosten pro Aufgabe und Tokeneffizienz

Hier punktet Terra besonders. Sonnet 5.5 „denkt“ bei maximalem Aufwand viel: Artificial Analysis hat etwa 197.000 Tokens pro Aufgabe für Sonnet gemessen, gegenüber rund 35.000 für Terra.

Kombiniert mit Terras niedrigerem Tokenpreis ergibt sich ein sehr großer Abstand bei den Kosten pro Aufgabe:

Aufwand	Terra-Indexscore (Kosten pro Aufgabe)	Sonnet-5.5-Indexscore (Kosten pro Aufgabe)
Low	36 ($0,05)	36 ($0,35)
Medium	41 ($0,10)	41 ($0,48)
High	44 ($0,13)	47 ($0,88)
Max	48 ($0,40)	56 ($5,46)

Bei mittlerem Aufwand erzielt Terra denselben Indexscore für ungefähr ein Fünftel der Kosten. Bei maximalem Aufwand liegt Sonnet um 8 Punkte vorne, doch jede Aufgabe kostet über 13-mal so viel.

Auch OpenAIs eigene Charts zeigen das: Bei maximalem Aufwand kostete eine OSWorld-Aufgabe mit Terra $1,19 vs. $5,74 mit Sonnet, und eine Terminal-Bench-Aufgabe $1,84 vs. $10,44.

GPT-6.1 Terra vs. Claude Sonnet 5.5: Geschwindigkeit

Geschwindigkeit ist vielschichtig, denn sie hängt davon ab, was gemessen wird:

Output-Tempo: Sonnet 5.5 streamt Tokens schneller, mit rund 141 Tokens pro Sekunde vs. 91 bei Terra.
Zeit pro Aufgabe: Terra schließt Aufgaben schneller ab, weil es deutlich weniger Tokens erzeugt. Laut Artificial Analysis Index dauerte die durchschnittliche Aufgabe 384 Sekunden mit Terra vs. 878 Sekunden mit Sonnet.

Wenn du lange Antworten an User streamst, fühlt sich Sonnet schneller an. Wenn du agentische Tasks End-to-End laufen lässt, wird Terra voraussichtlich zuerst fertig.

Tests mit GPT-6.1 Terra und Claude Sonnet 5.5

Ich habe beide dasselbe vierwöchige Trainingsprogramm schreiben lassen — mit demselben Prompt, hohem Reasoning-Aufwand und je einem Versuch.

Der Plan war für einen erfahrenen Lifter mit Schulterverletzung und musste diese Vorgaben erfüllen:

Verbotene Übungen: Kein Überkopfdrücken, keine Dips, keine Nackenzieh-/drückbewegungen, kein Bankdrücken mit Langhantel.
Widersprüchlicher Wunsch: Er will trotzdem Drückbewegungen für die Brust trainieren, weil Brust seine Schwäche ist.
Zwei Locations: Voll ausgestattetes Gym am Montag und Donnerstag. Zuhause am Dienstag und Samstag, nur mit Kurzhanteln bis 30 kg, Flachbank, Klimmzugstange und Widerstandsbändern.
Ausgewogenes Training: Sechs Bewegungsmuster, jeweils mindestens zweimal pro Woche: Hip Hinge, Kniebeuge oder Lunge, Horizontal Push, Vertical Push, Horizontal Pull, Vertical Pull.
Format: Vier Wochen, ca. 60 Minuten pro Einheit, unter 1.000 Wörtern.
Progressive Last: Die Übungen müssen sich in Volumen steigern, z. B. Änderungen bei Sätzen, Wiederholungen, Gewicht oder Komplexität.

Die Krux: Vertical Push bedeutet normalerweise Überkopfdrücken — was verboten ist.

So schneiden die beiden Pläne ab:

	GPT-6.1 Terra	Claude Sonnet 5.5
Verbotene Übungen	Nicht verwendet	Nicht verwendet
Brustdrücken	Kurzhantel-, Maschinen- und Floor-Press	Gleiches, ca. 20 Brustsätze pro Woche
Vertical Push	Ausgelassen und begründet; stattdessen Trizepsübung	Beibehalten mit schrgwinkligen Drückvarianten unter Kopfhöhe
Home-Equipment	Nur Heim-Equipment	Nur Heim-Equipment
Wöchentliche Progression	Ein Wiederholungsbereich plus Regel zum Gewichtsanstieg	Sätze und Wdh. für jede Woche aufgeführt
Einheitslänge	5–6 Übungen, passt in 60 Minuten	7 Übungen, knapp für 60 Minuten
Kosten dieses Laufs	$0,024	$0,16
Gesamtbewertung (0–5)	4,8	4,8

In 6.1 Terras Home-Sessions zeigt sich der Unterschied: Eine Trizepsübung ersetzt den Vertical Push, fett markiert:

Übung	Muster	Sätze × Wdh. (Wochen 1–3)
Dumbbell Romanian Deadlift	Hip Hinge	3 × 8–12
Dumbbell Split Squat	Knie-dominant	2 × 8–12 pro Bein
Neutral-Grip Dumbbell Floor Press	Horizontal Push	3 × 8–12
Klimmzug, bei Bedarf mit Band	Vertical Pull	3 × 6–10
Einarmiges Kurzhantelrudern, auf Bank gestützt	Horizontal Pull	2 × 10–15 pro Seite
Band-Trizepsdrücken, hoch an der Klimmzugstange verankert	Abwärtsdrücken; Ersatz für Vertical Push	2 × 10–15

Sonnet 5.5 schrieb einen Vertical Push unter Kopfhöhe, fett markiert:

Übung	Muster	W1	W2	W3	W4
Single-Leg Dumbbell RDL	Hip Hinge	3×10	3×12	4×12	2×10
Rear-Foot-Elevated Split Squat	Knie-dominant	3×10	3×12	4×12	2×10
Neutral-Grip Dumbbell Floor Press	Horizontal Push	3×12	3×14	4×14	2×12
Einarmiges Kurzhantelrudern (bankgestützt)	Horizontal Pull	3×12	3×14	3×14	2×12
Halbknieübung Band Press, tief verankert, 45°	Vertical Push	3×12	3×14	3×14	2×12
Chin-up	Vertical Pull	3×6	3×8	4×8	2×6
Band Chest Fly, low-to-high	Accessory (Brust)	2×15	2×15	3×15	1×15

Beide Pläne sind sicher und praktikabel. Sonnet 5.5 zeigt das bessere Urteilsvermögen, indem es eine sichere Variante für Vertical Push findet, während Terra ihn weglässt.

Terras Plan ist schlanker und kostete etwa ein Sechstel. Allerdings ignorierte Terra insgesamt die letzte Vorgabe, nämlich das Volumen bzw. die Last durch Sätze, Wiederholungen, Gewicht oder Komplexität zu steigern. Sonnet 5.5 zeigt eine klarere Progression: 3×10 wird zu 3×12, dann zu 4×12 usw.

GPT-6.1 Terra vs. Claude Sonnet 5.5: Welches sollst du nutzen?

Wähle GPT-6.1 Terra, wenn:

Du große Volumina betreibst, bei denen die Kosten pro Aufgabe am wichtigsten sind
Deine Aufgaben alltägliche Knowledge-Work sind: E-Mails, Zusammenfassungen, Dokumente, kurze Q&A
Du meist mit niedrigem oder mittlerem Aufwand arbeitest, wo Terra Sonnet deutlich günstiger das Wasser reicht
Du visuelles Schlussfolgern oder schnelle, günstige Computer Use bei moderater Schwierigkeit brauchst
Du bereits im OpenAI-Ökosystem bist (ChatGPT, Codex, Copilot)

Wähle Claude Sonnet 5.5, wenn:

Du lange agentische Coding-Sessions oder hartes Debugging machst
Du die besten Ergebnisse bei komplexer, mehrstufiger Computer Use brauchst
Deine Arbeit professionelle Deliverables wie Analysen, Folien und Spreadsheets umfasst, wo Sonnet beim GDPval-AA vorne liegt
Du bereit bist, für höhere Aufwandseinstellungen mehr zu zahlen, um bessere Ergebnisse zu erzielen
Du bereits im Anthropic-Ökosystem bist (Claude Code, Claude Apps)

Fazit

Sonnet 5.5 ist das leistungsfähigere Modell, mit deutlichem Vorsprung bei harten Coding- und Computer-Use-Aufgaben unter hohem Aufwand. Terra ist das effizientere Modell und erreicht bei mittlerem Aufwand zu einem Bruchteil der Kosten ähnliche Ergebnisse.

In meinem eigenen Hands-on-Test unter hohem Aufwand haben beide Modelle einen sicheren Trainingsplan rund um eine knifflige Schulterverletzung erstellt, aber Sonnet 5.5 zeigte das bessere Urteilsvermögen und lieferte meiner Meinung nach das stärkere Programm. Beide Pläne waren jedoch gut — und Terras kostete nur einen Bruchteil. Die beste Wahl triffst du, indem du beide an einer Stichprobe deiner eigenen Aufgaben läufst, mit dem Aufwand, den du tatsächlich nutzen würdest, und Qualität gegen Kosten pro Aufgabe vergleichst — so wie hier.

Autor

Josef Waples

FAQs

Ist GPT-6.1 Terra günstiger als Claude Sonnet 5.5?

Ja. Terra kostet $1 pro eine Million Input-Tokens und $5 pro eine Million Output-Tokens — die Hälfte von Sonnet 5.5s $2 bzw. $10. Weil Terra pro Aufgabe zudem weniger Tokens verbraucht, ist der Unterschied bei den Kosten pro Aufgabe meist noch größer.

Welches ist besser für Coding, GPT-6.1 Terra oder Claude Sonnet 5.5?

Sonnet 5.5, besonders bei hohem Aufwand. Bei Terminal-Bench 4.0 erzielt es bei maximalem Aufwand 70,6% vs. 50,3% für Terra. Bei mittlerem Aufwand liegt Terra jedoch leicht vorn (35,8% vs. 28,8%).

Welches ist besser für Computer Use?

Sonnet 5.5 liegt bei hohem Aufwand vorn und erreicht auf OSWorld 2.1 bei maximalem Aufwand 83,9% vs. 74,2% für Terra in OpenAIs Charts. Bei mittlerem Aufwand sind beide ungefähr gleichauf, und Terra ist deutlich günstiger.

Welches Kontextfenster haben GPT-6.1 Terra und Claude Sonnet 5.5?

Beide unterstützen etwa eine Million Tokens Kontext (1,05 Mio. bei Terra, 1 Mio. bei Sonnet 5.5) und bis zu 128K Output-Tokens.

Welches Modell ist schneller?

Sonnet 5.5 generiert Tokens schneller, aber Terra ist bei Aufgaben meist früher fertig, weil es deutlich weniger Tokens produziert. In den Tests von Artificial Analysis bei maximalem Aufwand dauerte Terras durchschnittliche Aufgabe weniger als halb so lang.

Wo kann ich GPT-6.1 Terra und Claude Sonnet 5.5 nutzen?

Terra ist in ChatGPT, Codex, der OpenAI API, GitHub Copilot und Amazon Bedrock verfügbar. Sonnet 5.5 ist in den Claude-Apps, in Claude Code, über die Claude API, auf Amazon Bedrock, Google Cloud und Microsoft Azure verfügbar.

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