截至上个月，OpenAI 和 Anthropic 现在都推出了强劲的新中端模型。
GPT-6.1 Terra 和 Claude Sonnet 5.5 都位于各自旗舰机型之下一档，定位为日常“主力机型”：足够快，适合交互使用，同时成本足够低，便于大规模部署。
话虽如此，它们各有取舍。Terra 的单词元价格约为一半，且每个任务消耗的词元更少。Sonnet 5.5 整体更强，尤其在较高推理力度的编码与电脑操作任务上。
本文将从规格、价格、基准测试、速度与单任务成本等方面比较 GPT-6.1 Terra 和 Claude Sonnet 5.5，帮助您判断哪一款更适合您的工作负载。
什么是 GPT-6.1 Terra？
OpenAI 的产品线现有四个层级，从小到大依次为：Luna、Terra、Sol 和 Astra。Terra 取代了在 9 月 GPT-6 更新中缺席的 GPT-5.6 Terra，价格较其前代降低了 50%。
6.1 Terra 聚焦三大方向：
电脑操作： 理解屏幕内容并在各类应用中执行操作视觉推理： 解读图像、图表与技术制图写作： 更清晰、更自然的表达
OpenAI 也报告事实性错误显著下降。在一组内部困难提示上，Terra 在最高推理力度下的错误率为 4.3%，较 GPT-5.6 Terra 的 22.3% 大幅下降，并与 GPT-6.1 Sol 大致持平。
Terra 可在 ChatGPT（面向 Plus、Pro、Enterprise 和 Edu 用户）、Codex 中使用，并通过 API 以 gpt-6.1-terra 提供。同样正逐步登陆 GitHub Copilot 与 Amazon Bedrock。
什么是 Claude Sonnet 5.5？
Claude Sonnet 5.5 是 Anthropic 的 Claude 5.5 系列中的第二款模型，被定位为 Claude Opus 5.5 的更快、更便宜补充。相较于 Sonnet 5 ，提升幅度很大：Anthropic 表示其运行速度提升逾 30%，单任务成本最多可降 30%，部分原因是合并调用工具。
在若干基准上，Sonnet 5.5 接近 Opus 5.5。比如在 GDPval-AA（知识工作）上得分 1844，仅比 Opus 低 2 分，尽管我们知道 Opus 5.5 在复杂、开放式任务上的整体实力更强。
Anthropic 强调 Sonnet 5.5 在编码与修复漏洞、具代理性的终端操作、设计、幻灯片与电子表格方面的优势。
Sonnet 5.5 可在 Claude 应用、Claude Code 与 Claude API 中以 claude-sonnet-5-5 使用，同时也可在 Amazon Bedrock、Google Cloud 与 Microsoft Azure 上使用。
GPT-6.1 Terra vs. Claude Sonnet 5.5 规格与定价
GPT-6.1 Terra Claude Sonnet 5.5 发布日期 October 26, 2026 September 28, 2026 输入价格（每 100 万词元） $1.00（超过 272K 时为 $2.00） $2.00 输出价格（每 100 万词元） $5.00（超过 272K 时为 $7.50） $10.00 缓存输入（每 100 万词元） $0.05 $0.10 上下文窗口 1.05M 词元 1M 词元 最大输出 128K 词元 128K 词元 推理力度等级 none、low、medium、high、xhigh、max low、medium、high、xhigh、max 输入形式 文本、图像 文本、图像
按标价计算，Terra 在常规提示上的单词元成本仅为一半。对于超长提示（超过 272K 词元），Terra 的费率会上调，差距会消失。
按词元计价只是故事的一半。正如下文所示，两款模型完成同一任务所用的词元数量差异很大。
基准测试：GPT-6.1 Terra vs. Claude Sonnet 5.5
厂商公布结果
OpenAI 发布图表在各个推理力度下，直接将 Terra 与 Sonnet 5.5 在两项代理型基准上进行对比。这也是本文的灵感来源之一。
基准 推理力度 GPT-6.1 Terra Claude Sonnet 5.5 OSWorld 2.1（电脑操作） Medium 66.7% 65.9% High 68.7% 73.3% Max 74.2% 83.9% Terminal-Bench 4.0（代理型编码） Medium 35.8% 28.8% High 41.8% 43.0% Max 50.3% 70.6%
可以看到一个规律：在中等推理力度下，Terra 能与 Sonnet 5.5 持平甚至更好。随着力度提升，Sonnet 迅速领先，在最高力度下优势约 10–20 个百分点。
独立测试结果
Artificial Analysis 使用相同测试套件评估两款模型。在最高推理力度下：
基准 GPT-6.1 Terra Claude Sonnet 5.5 Artificial Analysis Intelligence Index 48 56 GDPval-AA（知识工作，Elo） 1476 1838 Terminal-Bench 4.0 56% 64% Humanity's Last Exam 46% 55% SciCode 55% 61% AA-LCR（长上下文推理） 83% 83%
Sonnet 5.5 在大多数项目中获胜，优势最大的是衡量真实职场任务的 GDPval-AA。两者在长上下文推理上打成平手。
推理力度同样关键。在 Intelligence Index 上，两款模型在低力度均为 36，中力度均为 41。Sonnet 仅在高力度及以上开始拉开差距。
单任务成本与词元效率：GPT-6.1 Terra vs. Claude Sonnet 5.5
这是 Terra 表现出色的地方。Sonnet 5.5 在最高力度下“思考”较多：Artificial Analysis 测得 Sonnet 每个任务约 197,000 词元，而 Terra 约为 35,000。
再叠加 Terra 更低的单词元价格，单任务成本差距其实非常大：
推理力度 Terra 指数分（单任务成本） Sonnet 5.5 指数分（单任务成本） 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）
在中等力度下，Terra 以大约五分之一的成本拿到同样的指数分。在最高力度下，Sonnet 高出 8 分，但每个任务的成本却高出 13 倍以上。
OpenAI 自家的图表也显示了相同现象。在最高力度下，一次 OSWorld 任务 Terra 为 $1.19，Sonnet 为 $5.74；一次 Terminal-Bench 任务分别为 $1.84 与 $10.44。
速度对比：GPT-6.1 Terra vs. Claude Sonnet 5.5
速度这个话题有意思，因为取决于您衡量的指标：
输出速率： Sonnet 5.5 的词元生成更快，约每秒 141 词元，Terra 约为 91。单任务用时： Terra 更快完成任务，因为其生成的词元远更少。Artificial Analysis Index 显示，平均任务 Terra 用时 384 秒，而 Sonnet 为 878 秒。
因此，如果您向用户流式输出长答案，Sonnet 体感更快；若您运行端到端的代理型任务，Terra 往往会更早完成。
测试 GPT-6.1 Terra 与 Claude Sonnet 5.5
我让两者用同一个提示、在高推理力度、各一次尝试下，编写同一份 4 周训练计划。
该计划面向一位有肩伤的有经验举重者，并需满足以下约束：
禁做动作： 不可过顶推举、双杠臂屈伸、颈后动作或杠铃卧推。存在冲突的需求： 他仍希望训练推胸，因为胸是最弱项。两种场地： 周一与周四在设备齐全的健身房；周二与周六在家，仅有不超过 30 千克的哑铃、一张平板凳、单杠与弹力带。均衡训练： 六种动作模式，每周各至少两次：髋主导（髋铰链）、深蹲或弓步、水平推、垂直推、水平拉与垂直拉。格式： 四周安排，每次约 60 分钟，全文少于 1,000 字。渐进式负荷： 需要通过组数、次数、重量或动作复杂度等增加训练量。
其中的难点在于，“垂直推”通常意味着过顶推举，但这是禁做动作。
两份计划的对比如下：
GPT-6.1 Terra Claude Sonnet 5.5 禁做动作 均未使用 均未使用 推胸安排 哑铃、器械与地板卧推 相同，每周约 20 组胸部训练 垂直推 删除并说明原因；以肱三头肌训练替代 保留，使用低于头部高度的斜角推举 居家日器材 仅使用居家器材 仅使用居家器材 每周递进 统一次数区间，外加加重规则 为每周明确列出组数与次数 单次时长 5–6 个动作，可控在 60 分钟 7 个动作，60 分钟略紧 本次费用 $0.024 $0.16 综合评分（满分 5） 4.8 4.8
6.1 Terra 的居家训练显示出不同之处：以下加粗处以肱三头肌训练替代了垂直推：
动作 模式 组数 × 次数（第 1–3 周） 哑铃罗马尼亚硬拉 髋主导 3 × 8–12 哑铃分腿蹲 膝主导 2 × 8–12（每腿） 中立握哑铃地板卧推 水平推 3 × 8–12 引体向上，必要时弹力带辅助 垂直拉 3 × 6–10 单臂哑铃划船（凳上支撑） 水平拉 2 × 10–15（每侧） 弹力带下压（固定于单杠高处） 向下推；垂直推替代 2 × 10–15
Sonnet 5.5 使用了加粗所示的低于头部高度的垂直推：
动作 模式 W1 W2 W3 W4 单腿哑铃 RDL 髋主导 3×10 3×12 4×12 2×10 后脚抬高分腿蹲 膝主导 3×10 3×12 4×12 2×10 中立握哑铃地板卧推 水平推 3×12 3×14 4×14 2×12 单臂哑铃划船（凳上支撑） 水平拉 3×12 3×14 3×14 2×12 半跪姿弹力带推举，低点固定，45° 垂直推 3×12 3×14 3×14 2×12 反手引体向上 垂直拉 3×6 3×8 4×8 2×6 弹力带飞鸟（由低到高） 辅助（胸） 2×15 2×15 3×15 1×15
两份计划都安全且可用。Sonnet 5.5 通过寻找安全的垂直推动作而保留了此模式，判断更佳；Terra 则将其删除。
Terra 的计划更精简，成本约为六分之一。不过，Terra 整体忽略了最后一项要求——通过增加组数、次数、重量或复杂度来提高训练量。Sonnet 5.5 的计划展示了更清晰的递进：3×10 到 3×12，再到 4×12，依此类推。
GPT-6.1 Terra vs. Claude Sonnet 5.5：该选哪一个？
在以下情况下选择 GPT-6.1 Terra：
您运行高规模工作负载 ，最看重单任务成本
您的任务以日常知识工作 为主：邮件、摘要、文档与简短问答
您主要使用低或中等推理力度 ，此时 Terra 以更低成本达到与 Sonnet 相当的效果
您需要视觉推理 或在中等难度下进行快速、低成本的电脑操作
您已在OpenAI 生态 中（ChatGPT、Codex、Copilot）
在以下情况下选择 Claude Sonnet 5.5：
您进行长时段的代理型编码 或高难度调试
您需要在复杂的多步骤电脑操作 中获得最佳结果
您的工作涉及专业交付物 ，如分析、幻灯片与电子表格，而 Sonnet 在 GDPval-AA 上领先
您愿意为更高推理力度 支付更高费用以获得更好结果
您已在Anthropic 生态 中（Claude Code、Claude 应用）
结语
Sonnet 5.5 能力更强，尤其在高推理力度下的高难编码与电脑操作任务上优势明显。Terra 则更高效，在中等力度下以更低成本达到与 Sonnet 相当的表现。
在我自己的高力度动手测试中，两款模型都围绕棘手的肩伤写出了安全的训练计划，但 Sonnet 5.5 的判断更好，整体方案也更佳。不过两份计划都不错，而 Terra 的成本只是其一小部分。最佳选择方式是：用您真实会使用的推理力度，在您自身任务的样本上同时运行二者，对比质量与单任务成本，就像我在这里做的那样。
截至上个月，OpenAI 和 Anthropic 现在都推出了强劲的新中端模型。
GPT-6.1 Terra 和 Claude Sonnet 5.5 都位于各自旗舰机型之下一档，定位为日常“主力机型”：足够快，适合交互使用，同时成本足够低，便于大规模部署。
话虽如此，它们各有取舍。Terra 的单词元价格约为一半，且每个任务消耗的词元更少。Sonnet 5.5 整体更强，尤其在较高推理力度的编码与电脑操作任务上。
本文将从规格、价格、基准测试、速度与单任务成本等方面比较 GPT-6.1 Terra 和 Claude Sonnet 5.5，帮助您判断哪一款更适合您的工作负载。
什么是 GPT-6.1 Terra？
OpenAI 的产品线现有四个层级，从小到大依次为：Luna、Terra、Sol 和 Astra。Terra 取代了在 9 月 GPT-6 更新中缺席的 GPT-5.6 Terra，价格较其前代降低了 50%。
6.1 Terra 聚焦三大方向：
OpenAI 也报告事实性错误显著下降。在一组内部困难提示上，Terra 在最高推理力度下的错误率为 4.3%，较 GPT-5.6 Terra 的 22.3% 大幅下降，并与 GPT-6.1 Sol 大致持平。
Terra 可在 ChatGPT（面向 Plus、Pro、Enterprise 和 Edu 用户）、Codex 中使用，并通过 API 以
gpt-6.1-terra提供。同样正逐步登陆 GitHub Copilot 与 Amazon Bedrock。什么是 Claude Sonnet 5.5？
Claude Sonnet 5.5 是 Anthropic 的 Claude 5.5 系列中的第二款模型，被定位为 Claude Opus 5.5 的更快、更便宜补充。相较于 Sonnet 5，提升幅度很大：Anthropic 表示其运行速度提升逾 30%，单任务成本最多可降 30%，部分原因是合并调用工具。
在若干基准上，Sonnet 5.5 接近 Opus 5.5。比如在 GDPval-AA（知识工作）上得分 1844，仅比 Opus 低 2 分，尽管我们知道 Opus 5.5 在复杂、开放式任务上的整体实力更强。
Anthropic 强调 Sonnet 5.5 在编码与修复漏洞、具代理性的终端操作、设计、幻灯片与电子表格方面的优势。
Sonnet 5.5 可在 Claude 应用、Claude Code 与 Claude API 中以
claude-sonnet-5-5使用，同时也可在 Amazon Bedrock、Google Cloud 与 Microsoft Azure 上使用。GPT-6.1 Terra vs. Claude Sonnet 5.5 规格与定价
按标价计算，Terra 在常规提示上的单词元成本仅为一半。对于超长提示（超过 272K 词元），Terra 的费率会上调，差距会消失。
按词元计价只是故事的一半。正如下文所示，两款模型完成同一任务所用的词元数量差异很大。
基准测试：GPT-6.1 Terra vs. Claude Sonnet 5.5
厂商公布结果
OpenAI 发布图表在各个推理力度下，直接将 Terra 与 Sonnet 5.5 在两项代理型基准上进行对比。这也是本文的灵感来源之一。
可以看到一个规律：在中等推理力度下，Terra 能与 Sonnet 5.5 持平甚至更好。随着力度提升，Sonnet 迅速领先，在最高力度下优势约 10–20 个百分点。
独立测试结果
Artificial Analysis 使用相同测试套件评估两款模型。在最高推理力度下：
Sonnet 5.5 在大多数项目中获胜，优势最大的是衡量真实职场任务的 GDPval-AA。两者在长上下文推理上打成平手。
推理力度同样关键。在 Intelligence Index 上，两款模型在低力度均为 36，中力度均为 41。Sonnet 仅在高力度及以上开始拉开差距。
单任务成本与词元效率：GPT-6.1 Terra vs. Claude Sonnet 5.5
这是 Terra 表现出色的地方。Sonnet 5.5 在最高力度下“思考”较多：Artificial Analysis 测得 Sonnet 每个任务约 197,000 词元，而 Terra 约为 35,000。
再叠加 Terra 更低的单词元价格，单任务成本差距其实非常大：
在中等力度下，Terra 以大约五分之一的成本拿到同样的指数分。在最高力度下，Sonnet 高出 8 分，但每个任务的成本却高出 13 倍以上。
OpenAI 自家的图表也显示了相同现象。在最高力度下，一次 OSWorld 任务 Terra 为 $1.19，Sonnet 为 $5.74；一次 Terminal-Bench 任务分别为 $1.84 与 $10.44。
速度对比：GPT-6.1 Terra vs. Claude Sonnet 5.5
速度这个话题有意思，因为取决于您衡量的指标：
因此，如果您向用户流式输出长答案，Sonnet 体感更快；若您运行端到端的代理型任务，Terra 往往会更早完成。
测试 GPT-6.1 Terra 与 Claude Sonnet 5.5
我让两者用同一个提示、在高推理力度、各一次尝试下，编写同一份 4 周训练计划。
该计划面向一位有肩伤的有经验举重者，并需满足以下约束：
其中的难点在于，“垂直推”通常意味着过顶推举，但这是禁做动作。
两份计划的对比如下：
6.1 Terra 的居家训练显示出不同之处：以下加粗处以肱三头肌训练替代了垂直推：
Sonnet 5.5 使用了加粗所示的低于头部高度的垂直推：
两份计划都安全且可用。Sonnet 5.5 通过寻找安全的垂直推动作而保留了此模式，判断更佳；Terra 则将其删除。
Terra 的计划更精简，成本约为六分之一。不过，Terra 整体忽略了最后一项要求——通过增加组数、次数、重量或复杂度来提高训练量。Sonnet 5.5 的计划展示了更清晰的递进：3×10 到 3×12，再到 4×12，依此类推。
GPT-6.1 Terra vs. Claude Sonnet 5.5：该选哪一个？
在以下情况下选择 GPT-6.1 Terra：
在以下情况下选择 Claude Sonnet 5.5：
结语
Sonnet 5.5 能力更强，尤其在高推理力度下的高难编码与电脑操作任务上优势明显。Terra 则更高效，在中等力度下以更低成本达到与 Sonnet 相当的表现。
在我自己的高力度动手测试中，两款模型都围绕棘手的肩伤写出了安全的训练计划，但 Sonnet 5.5 的判断更好，整体方案也更佳。不过两份计划都不错，而 Terra 的成本只是其一小部分。最佳选择方式是：用您真实会使用的推理力度，在您自身任务的样本上同时运行二者，对比质量与单任务成本，就像我在这里做的那样。