GPT-6.1 Terra vs Claude Sonnet 5.5: porównanie dwóch modeli ze średniej półki
GPT-6.1 Terra kosztuje połowę tego, co Claude Sonnet 5.5, ale Sonnet prowadzi w kodowaniu i obsłudze komputera. Porównujemy benchmarki, ceny, szybkość i zastosowania.
W ostatnim miesiącu zarówno OpenAI, jak i Anthropic wprowadziły mocne nowe modele ze średniej półki.
Zarówno GPT-6.1 Terra, jak i Claude Sonnet 5.5 plasują się o jeden stopień poniżej flagowców swoich firm i są pozycjonowane jako codzienne konie pociągowe: wystarczająco szybkie do interaktywnego użycia, a jednocześnie na tyle tanie, by działać na dużą skalę.
Jednak każdy z nich ma swoje kompromisy. Terra kosztuje około połowy ceny za token i zużywa znacznie mniej tokenów na zadanie. Sonnet 5.5 to mocniejszy model, zwłaszcza przy wyższych poziomach wysiłku w zadaniach programistycznych i związanych z obsługą komputera.
W tym artykule porównam GPT-6.1 Terra i Claude Sonnet 5.5 pod kątem specyfikacji, cen, benchmarków, szybkości oraz kosztu na zadanie i pomogę ci zdecydować, który lepiej pasuje do twojego obciążenia pracą.
Co to jest GPT-6.1 Terra?
Oferta OpenAI ma teraz cztery poziomy, od najmniejszego do największego: Luna, Terra, Sol i Astra. Terra zastępuje GPT-5.6 Terra, który nie znalazł się w wrześniowej aktualizacji GPT-6, i kosztuje o 50% mniej niż jego poprzednik.
6.1 Terra koncentruje się na trzech obszarach:
Obsługa komputera: Rozumienie tego, co jest na ekranie, i wykonywanie działań w różnych aplikacjach
Wnioskowanie wizualne: Interpretacja obrazów, wykresów i rysunków technicznych
Pisanie: Jaśniejsza, bardziej naturalna komunikacja
OpenAI raportuje też duży spadek błędów faktograficznych. Na wewnętrznym zbiorze trudnych promptów współczynnik błędów Terry przy maksymalnym wysiłku wynosi 4,3%, w dół z 22,3% dla GPT-5.6 Terra i mniej więcej na poziomie GPT-6.1 Sol.
Terra jest dostępna w ChatGPT (dla użytkowników Plus, Pro, Enterprise i Edu), w Codexie oraz przez API jako gpt-6.1-terra. Wdrażana jest także w GitHub Copilot i na Amazon Bedrock.
Co to jest Claude Sonnet 5.5?
Claude Sonnet 5.5 to drugi model w rodzinie Claude 5.5 Anthropic, pozycjonowany jako szybsze, tańsze uzupełnienie Claude Opus 5.5. To duży krok naprzód względem Sonnet 5: Anthropic podaje, że działa o ponad 30% szybciej i kosztuje do 30% mniej na zadanie, częściowo dzięki grupowaniu wywołań narzędzi.
W kilku benchmarkach Sonnet 5.5 zbliża się do Opus 5.5. Na przykład uzyskuje 1844 w GDPval-AA (praca z wiedzą), zaledwie dwa punkty poniżej Opusa, choć wiemy, że Opus 5.5 ogólnie jest wyraźnie mocniejszy w złożonej, otwartej pracy.
Anthropic podkreśla mocne strony Sonnet 5.5 w kodowaniu i naprawianiu błędów, agentycznej pracy w terminalu, projektowaniu, slajdach i arkuszach kalkulacyjnych.
Sonnet 5.5 jest dostępny w aplikacjach Claude, Claude Code i przez API Claude jako claude-sonnet-5-5, a także na Amazon Bedrock, Google Cloud i Microsoft Azure.
Specyfikacja i ceny: GPT-6.1 Terra vs Claude Sonnet 5.5
GPT-6.1 Terra
Claude Sonnet 5.5
Data wydania
26 października 2026
28 września 2026
Cena wejścia (za 1 mln tokenów)
$1.00 ($2.00 powyżej 272K)
$2.00
Cena wyjścia (za 1 mln tokenów)
$5.00 ($7.50 powyżej 272K)
$10.00
Pamięć podręczna wejścia (za 1 mln tokenów)
$0.05
$0.10
Okno kontekstu
1,05 mln tokenów
1 mln tokenów
Maks. wyjście
128 tys. tokenów
128 tys. tokenów
Poziomy wysiłku
none, low, medium, high, xhigh, max
low, medium, high, xhigh, max
Wejście
Tekst, obrazy
Tekst, obrazy
W cenie katalogowej Terra kosztuje o połowę mniej za token przy zwykłych promptach. Dla bardzo długich promptów (powyżej 272 tys. tokenów) stawki Terry rosną i różnica znika.
Cena za token to tylko połowa obrazu. Jak zobaczysz poniżej, oba modele zużywają bardzo różne liczby tokenów do wykonania tego samego zadania.
Benchmarki: GPT-6.1 Terra vs. Claude Sonnet 5.5
Wyniki zgłaszane przez dostawców
Wykresy premierowe OpenAI porównują Terrę bezpośrednio z Sonnet 5.5 na dwóch benchmarkach agentycznych na każdym poziomie wysiłku. To była część inspiracji do tego artykułu.
Benchmark
Wysiłek
GPT-6.1 Terra
Claude Sonnet 5.5
OSWorld 2.1 (obsługa komputera)
Medium
66,7%
65,9%
High
68,7%
73,3%
Max
74,2%
83,9%
Terminal-Bench 4.0 (agentyczne kodowanie)
Medium
35,8%
28,8%
High
41,8%
43,0%
Max
50,3%
70,6%
Widać tu pewien wzorzec. Przy średnim wysiłku Terra dorównuje Sonnet 5.5 lub go przewyższa. Wraz ze wzrostem wysiłku Sonnet wyraźnie odjeżdża i przy maksymalnym wysiłku prowadzi o około 10 lub 20 punktów.
Niezależne wyniki
Artificial Analysis przepuszcza oba modele przez ten sam zestaw testów. Przy maksymalnym wysiłku:
Benchmark
GPT-6.1 Terra
Claude Sonnet 5.5
Artificial Analysis Intelligence Index
48
56
GDPval-AA (praca z wiedzą, Elo)
1476
1838
Terminal-Bench 4.0
56%
64%
Humanity's Last Exam
46%
55%
SciCode
55%
61%
AA-LCR (wnioskowanie w długim kontekście)
83%
83%
Sonnet 5.5 wygrywa większość z nich, z największą przewagą w GDPval-AA, który mierzy realne zadania zawodowe. Oba modele remisują w wnioskowaniu w długim kontekście.
Poziom wysiłku też ma tu znaczenie. W Intelligence Index oba modele zdobywają 36 przy niskim wysiłku i 41 przy średnim. Sonnet wysuwa się naprzód dopiero przy wysokim wysiłku i wyżej.
GPT-6.1 Terra vs. Claude Sonnet 5.5 w koszcie na zadanie i efektywności tokenów
Tu Terra wypada dobrze. Sonnet 5.5 przy maksymalnym wysiłku dużo rozważa: Artificial Analysis zmierzyło około 197 000 tokenów na zadanie dla Sonnet i około 35 000 dla Terry.
Połącz to z niższą ceną za token u Terry, a różnica w koszcie na zadanie jest w praktyce bardzo duża:
Wysiłek
Wynik indeksu Terra (koszt na zadanie)
Wynik indeksu Sonnet 5.5 (koszt na zadanie)
Niski
36 ($0.05)
36 ($0.35)
Średni
41 ($0.10)
41 ($0.48)
Wysoki
44 ($0.13)
47 ($0.88)
Maks.
48 ($0.40)
56 ($5.46)
Przy średnim wysiłku Terra uzyskuje ten sam wynik indeksu za około jedną piątą kosztu. Przy maksymalnym wysiłku Sonnet ma wynik wyższy o 8 punktów, ale każde zadanie kosztuje ponad 13 razy więcej.
Wykresy OpenAI pokazują to samo. Przy maksymalnym wysiłku zadanie OSWorld kosztowało $1,19 z Terrą vs $5,74 z Sonnet, a zadanie Terminal-Bench $1,84 vs $10,44.
GPT-6.1 Terra vs. Claude Sonnet 5.5 pod kątem szybkości
Szybkość to ciekawa historia, bo zależy od tego, co mierzysz:
Szybkość generowania: Sonnet 5.5 generuje tokeny szybciej, około 141 tokenów na sekundę vs 91 dla Terry.
Czas na zadanie: Terra kończy zadania szybciej, bo zapisuje znacznie mniej tokenów. Średnie zadanie zajęło 384 sekundy z Terrą vs 878 sekund z Sonnet, według Artificial Analysis Index.
Jeśli więc strumieniujesz długie odpowiedzi użytkownikom, Sonnet wydaje się szybszy. Jeśli uruchamiasz agentyczne zadania end to end, Terra powinna skończyć pierwsza.
Testowanie GPT-6.1 Terra i Claude Sonnet 5.5
Poprosiłem oba modele o napisanie tego samego czterotygodniowego planu treningowego, używając tego samego promptu, wysokiego poziomu rozumowania i po jednej próbie.
Plan był dla doświadczonego ćwiczącego z kontuzją barku i musiał spełniać te ograniczenia:
Zakazane ćwiczenia: Bez wyciskania nad głowę, dipsów, ruchów zza karku ani wyciskania sztangi na ławce.
Sprzeczna prośba: Wciąż chce trenować wyciskanie na klatkę, bo to jego najsłabszy obszar.
Dwie lokalizacje: Pełna siłownia w poniedziałki i czwartki. W domu we wtorki i soboty, tylko hantle do 30 kg, płaska ławka, drążek do podciągania i gumy oporowe.
Zrównoważony trening: Sześć wzorców ruchu, każdy co najmniej dwa razy w tygodniu: hip hinge, przysiad lub wykrok, poziome pchanie, pionowe pchanie, poziągnięcie poziome i pionowe.
Format: Cztery tygodnie, około 60 minut na sesję, poniżej 1000 słów.
Progresja obciążenia: Ćwiczenia muszą zwiększać objętość, np. serie, powtórzenia, ciężar lub złożoność.
Częściowym haczykiem jest to, że pionowe pchanie zwykle oznacza wyciskanie nad głowę, które jest zakazane.
Oto jak porównały się dwa plany:
GPT-6.1 Terra
Claude Sonnet 5.5
Zakazane ćwiczenia
Nie użyto
Nie użyto
Wyciskanie na klatkę
Hantle, maszyny i floor press
To samo, około 20 serii na klatkę tygodniowo
Pionowe pchanie
Usunięte z wyjaśnieniem; dodano ćwiczenie na triceps
Pozostawione jako wyciskanie pod kątem, kończące poniżej wysokości głowy
Sprzęt na dni domowe
Tylko sprzęt domowy
Tylko sprzęt domowy
Tygodniowa progresja
Jeden zakres powtórzeń plus zasada, kiedy dodawać ciężar
Serie i powtórzenia wyszczególnione dla każdego tygodnia
Długość sesji
5–6 ćwiczeń, mieści się w 60 minutach
7 ćwiczeń, ciasno na 60 minut
Koszt tego uruchomienia
$0.024
$0.16
Ocena ogólna (na 5)
4,8
4,8
Domowe sesje 6.1 Terry pokazują różnicę: ćwiczenie na triceps zastępuje pionowe pchanie, wyróżniono je pogrubieniem:
Ćwiczenie
Wzorzec
Serie × powt. (tyg. 1–3)
Rumuński martwy ciąg z hantlami
Hip hinge
3 × 8–12
Wykrok dzielony z hantlami
Dominacja kolan
2 × 8–12 na nogę
Neutralny floor press z hantlami
Poziome pchanie
3 × 8–12
Podciąganie, z gumą w razie potrzeby
Pionowe ciągnięcie
3 × 6–10
Wiosłowanie jednorącz z hantlą, oparte o ławkę
Poziome ciągnięcie
2 × 10–15 na stronę
Prostowanie tricepsa gumą, zakotwiczoną wysoko na drążku
Pchanie w dół; zamiennik pionowego pchania
2 × 10–15
Sonnet 5.5 zaproponował pionowe pchanie poniżej wysokości głowy, wyróżnione pogrubieniem:
Wyciskanie z klęku półwysokiego z gumą, zakotwiczoną nisko, 45°
Pionowe pchanie
3×12
3×14
3×14
2×12
Chin-up
Pionowe ciągnięcie
3×6
3×8
4×8
2×6
Rozpiętki z gumą, low-to-high
Akcesorium (klatka)
2×15
2×15
3×15
1×15
Oba plany są bezpieczne i użyteczne. Sonnet 5.5 wykazał się lepszym osądem, znajdując bezpieczny sposób na utrzymanie pionowego pchania, podczas gdy Terra je porzuciła.
Plan Terry jest zwięźlejszy i kosztował około jednej szóstej. Jednak Terra ogólnie zignorowała końcowy wymóg, czyli zwiększanie objętości/obciążenia przez zwiększanie serii, powtórzeń, ciężaru lub złożoności. Plan Sonnet 5.5 pokazuje wyraźniejszą progresję: 3x10 staje się 3x12, potem 4x12 itd.
GPT-6.1 Terra vs. Claude Sonnet 5.5: którego użyć?
Wybierz GPT-6.1 Terra, jeśli:
Realizujesz wysokowolumenowe obciążenia, gdzie najważniejszy jest koszt na zadanie
Twoje zadania to codzienna praca z wiedzą: e-maile, streszczenia, dokumenty i krótkie pytania i odpowiedzi
Najczęściej używasz niskiego lub średniego wysiłku, gdzie Terra dorównuje Sonnet za znacznie mniej
Potrzebujesz wnioskowania wizualnego lub szybkiej, taniej obsługi komputera o umiarkowanej trudności
Już działasz w ekosystemie OpenAI (ChatGPT, Codex, Copilot)
Wybierz Claude Sonnet 5.5, jeśli:
Realizujesz długie agentyczne sesje kodowania lub trudne debugowanie
Potrzebujesz najlepszych wyników w złożonej, wieloetapowej obsłudze komputera
Twoja praca obejmuje profesjonalne deliverables jak analizy, slajdy i arkusze, gdzie Sonnet prowadzi w GDPval-AA
Jesteś gotów zapłacić więcej za wyższe poziomy wysiłku, by uzyskać lepsze wyniki
Już działasz w ekosystemie Anthropic (Claude Code, aplikacje Claude)
Wnioski końcowe
Sonnet 5.5 to bardziej zdolny model, z dużą przewagą w trudnych zadaniach kodowania i obsługi komputera przy wysokim wysiłku. Terra jest bardziej efektywna, dorównując Sonnet przy średnim wysiłku za ułamek kosztu.
W moim własnym teście praktycznym przy wysokim wysiłku oba modele napisały bezpieczny plan treningowy wokół trudnej kontuzji barku, ale Sonnet 5.5 wykazał lepszy osąd i stworzył lepszy program moim zdaniem. Oba plany były jednak dobre, a Terra kosztowała ułamek tej kwoty. Najlepszy sposób wyboru to uruchomić oba na próbce twoich zadań, przy poziomie wysiłku, którego faktycznie używasz, i porównać jakość z kosztem na zadanie, tak jak zrobiłem tutaj.
FAQs
Czy GPT-6.1 Terra jest tańsza niż Claude Sonnet 5.5?⌄
Tak. Terra kosztuje $1 za milion tokenów wejściowych i $5 za milion tokenów wyjściowych, czyli połowę stawek Sonnet 5.5 ($2 i $10). Ponieważ Terra zużywa też mniej tokenów na zadanie, różnica w koszcie na zadanie jest zwykle jeszcze większa.
Który jest lepszy do kodowania: GPT-6.1 Terra czy Claude Sonnet 5.5?⌄
Sonnet 5.5, zwłaszcza przy wysokim wysiłku. Osiąga 70,6% w Terminal-Bench 4.0 przy maksymalnym wysiłku vs 50,3% dla Terry. Jednak przy średnim wysiłku Terra ma nieco wyższy wynik (35,8% vs 28,8%).
Który jest lepszy do obsługi komputera?⌄
Sonnet 5.5 prowadzi przy wysokim wysiłku, osiągając 83,9% w OSWorld 2.1 przy maksymalnym wysiłku vs 74,2% dla Terry na wykresach OpenAI. Przy średnim wysiłku oba są mniej więcej na remis, a Terra jest dużo tańsza.
Jakie okno kontekstu mają GPT-6.1 Terra i Claude Sonnet 5.5?⌄
Oba obsługują około 1 miliona tokenów kontekstu (1,05 mln dla Terry, 1 mln dla Sonnet 5.5) i do 128 tys. tokenów wyjściowych.
Który model jest szybszy?⌄
Sonnet 5.5 szybciej generuje tokeny, ale Terra zwykle kończy zadania szybciej, bo produkuje znacznie mniej tokenów. W testach Artificial Analysis przy maksymalnym wysiłku średnie zadanie z Terrą trwało mniej niż połowę czasu.
Gdzie mogę używać GPT-6.1 Terra i Claude Sonnet 5.5?⌄
Terra jest dostępna w ChatGPT, Codex, OpenAI API, GitHub Copilot i Amazon Bedrock. Sonnet 5.5 jest dostępny w aplikacjach Claude, Claude Code, API Claude, Amazon Bedrock, Google Cloud i Microsoft Azure.
W ostatnim miesiącu zarówno OpenAI, jak i Anthropic wprowadziły mocne nowe modele ze średniej półki.
Zarówno GPT-6.1 Terra, jak i Claude Sonnet 5.5 plasują się o jeden stopień poniżej flagowców swoich firm i są pozycjonowane jako codzienne konie pociągowe: wystarczająco szybkie do interaktywnego użycia, a jednocześnie na tyle tanie, by działać na dużą skalę.
Jednak każdy z nich ma swoje kompromisy. Terra kosztuje około połowy ceny za token i zużywa znacznie mniej tokenów na zadanie. Sonnet 5.5 to mocniejszy model, zwłaszcza przy wyższych poziomach wysiłku w zadaniach programistycznych i związanych z obsługą komputera.
W tym artykule porównam GPT-6.1 Terra i Claude Sonnet 5.5 pod kątem specyfikacji, cen, benchmarków, szybkości oraz kosztu na zadanie i pomogę ci zdecydować, który lepiej pasuje do twojego obciążenia pracą.
Co to jest GPT-6.1 Terra?
Oferta OpenAI ma teraz cztery poziomy, od najmniejszego do największego: Luna, Terra, Sol i Astra. Terra zastępuje GPT-5.6 Terra, który nie znalazł się w wrześniowej aktualizacji GPT-6, i kosztuje o 50% mniej niż jego poprzednik.
6.1 Terra koncentruje się na trzech obszarach:
OpenAI raportuje też duży spadek błędów faktograficznych. Na wewnętrznym zbiorze trudnych promptów współczynnik błędów Terry przy maksymalnym wysiłku wynosi 4,3%, w dół z 22,3% dla GPT-5.6 Terra i mniej więcej na poziomie GPT-6.1 Sol.
Terra jest dostępna w ChatGPT (dla użytkowników Plus, Pro, Enterprise i Edu), w Codexie oraz przez API jako
gpt-6.1-terra. Wdrażana jest także w GitHub Copilot i na Amazon Bedrock.Co to jest Claude Sonnet 5.5?
Claude Sonnet 5.5 to drugi model w rodzinie Claude 5.5 Anthropic, pozycjonowany jako szybsze, tańsze uzupełnienie Claude Opus 5.5. To duży krok naprzód względem Sonnet 5: Anthropic podaje, że działa o ponad 30% szybciej i kosztuje do 30% mniej na zadanie, częściowo dzięki grupowaniu wywołań narzędzi.
W kilku benchmarkach Sonnet 5.5 zbliża się do Opus 5.5. Na przykład uzyskuje 1844 w GDPval-AA (praca z wiedzą), zaledwie dwa punkty poniżej Opusa, choć wiemy, że Opus 5.5 ogólnie jest wyraźnie mocniejszy w złożonej, otwartej pracy.
Anthropic podkreśla mocne strony Sonnet 5.5 w kodowaniu i naprawianiu błędów, agentycznej pracy w terminalu, projektowaniu, slajdach i arkuszach kalkulacyjnych.
Sonnet 5.5 jest dostępny w aplikacjach Claude, Claude Code i przez API Claude jako
claude-sonnet-5-5, a także na Amazon Bedrock, Google Cloud i Microsoft Azure.Specyfikacja i ceny: GPT-6.1 Terra vs Claude Sonnet 5.5
W cenie katalogowej Terra kosztuje o połowę mniej za token przy zwykłych promptach. Dla bardzo długich promptów (powyżej 272 tys. tokenów) stawki Terry rosną i różnica znika.
Cena za token to tylko połowa obrazu. Jak zobaczysz poniżej, oba modele zużywają bardzo różne liczby tokenów do wykonania tego samego zadania.
Benchmarki: GPT-6.1 Terra vs. Claude Sonnet 5.5
Wyniki zgłaszane przez dostawców
Wykresy premierowe OpenAI porównują Terrę bezpośrednio z Sonnet 5.5 na dwóch benchmarkach agentycznych na każdym poziomie wysiłku. To była część inspiracji do tego artykułu.
Widać tu pewien wzorzec. Przy średnim wysiłku Terra dorównuje Sonnet 5.5 lub go przewyższa. Wraz ze wzrostem wysiłku Sonnet wyraźnie odjeżdża i przy maksymalnym wysiłku prowadzi o około 10 lub 20 punktów.
Niezależne wyniki
Artificial Analysis przepuszcza oba modele przez ten sam zestaw testów. Przy maksymalnym wysiłku:
Sonnet 5.5 wygrywa większość z nich, z największą przewagą w GDPval-AA, który mierzy realne zadania zawodowe. Oba modele remisują w wnioskowaniu w długim kontekście.
Poziom wysiłku też ma tu znaczenie. W Intelligence Index oba modele zdobywają 36 przy niskim wysiłku i 41 przy średnim. Sonnet wysuwa się naprzód dopiero przy wysokim wysiłku i wyżej.
GPT-6.1 Terra vs. Claude Sonnet 5.5 w koszcie na zadanie i efektywności tokenów
Tu Terra wypada dobrze. Sonnet 5.5 przy maksymalnym wysiłku dużo rozważa: Artificial Analysis zmierzyło około 197 000 tokenów na zadanie dla Sonnet i około 35 000 dla Terry.
Połącz to z niższą ceną za token u Terry, a różnica w koszcie na zadanie jest w praktyce bardzo duża:
Przy średnim wysiłku Terra uzyskuje ten sam wynik indeksu za około jedną piątą kosztu. Przy maksymalnym wysiłku Sonnet ma wynik wyższy o 8 punktów, ale każde zadanie kosztuje ponad 13 razy więcej.
Wykresy OpenAI pokazują to samo. Przy maksymalnym wysiłku zadanie OSWorld kosztowało $1,19 z Terrą vs $5,74 z Sonnet, a zadanie Terminal-Bench $1,84 vs $10,44.
GPT-6.1 Terra vs. Claude Sonnet 5.5 pod kątem szybkości
Szybkość to ciekawa historia, bo zależy od tego, co mierzysz:
Jeśli więc strumieniujesz długie odpowiedzi użytkownikom, Sonnet wydaje się szybszy. Jeśli uruchamiasz agentyczne zadania end to end, Terra powinna skończyć pierwsza.
Testowanie GPT-6.1 Terra i Claude Sonnet 5.5
Poprosiłem oba modele o napisanie tego samego czterotygodniowego planu treningowego, używając tego samego promptu, wysokiego poziomu rozumowania i po jednej próbie.
Plan był dla doświadczonego ćwiczącego z kontuzją barku i musiał spełniać te ograniczenia:
Częściowym haczykiem jest to, że pionowe pchanie zwykle oznacza wyciskanie nad głowę, które jest zakazane.
Oto jak porównały się dwa plany:
Domowe sesje 6.1 Terry pokazują różnicę: ćwiczenie na triceps zastępuje pionowe pchanie, wyróżniono je pogrubieniem:
Sonnet 5.5 zaproponował pionowe pchanie poniżej wysokości głowy, wyróżnione pogrubieniem:
Oba plany są bezpieczne i użyteczne. Sonnet 5.5 wykazał się lepszym osądem, znajdując bezpieczny sposób na utrzymanie pionowego pchania, podczas gdy Terra je porzuciła.
Plan Terry jest zwięźlejszy i kosztował około jednej szóstej. Jednak Terra ogólnie zignorowała końcowy wymóg, czyli zwiększanie objętości/obciążenia przez zwiększanie serii, powtórzeń, ciężaru lub złożoności. Plan Sonnet 5.5 pokazuje wyraźniejszą progresję: 3x10 staje się 3x12, potem 4x12 itd.
GPT-6.1 Terra vs. Claude Sonnet 5.5: którego użyć?
Wybierz GPT-6.1 Terra, jeśli:
Wybierz Claude Sonnet 5.5, jeśli:
Wnioski końcowe
Sonnet 5.5 to bardziej zdolny model, z dużą przewagą w trudnych zadaniach kodowania i obsługi komputera przy wysokim wysiłku. Terra jest bardziej efektywna, dorównując Sonnet przy średnim wysiłku za ułamek kosztu.
W moim własnym teście praktycznym przy wysokim wysiłku oba modele napisały bezpieczny plan treningowy wokół trudnej kontuzji barku, ale Sonnet 5.5 wykazał lepszy osąd i stworzył lepszy program moim zdaniem. Oba plany były jednak dobre, a Terra kosztowała ułamek tej kwoty. Najlepszy sposób wyboru to uruchomić oba na próbce twoich zadań, przy poziomie wysiłku, którego faktycznie używasz, i porównać jakość z kosztem na zadanie, tak jak zrobiłem tutaj.