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GPT-6.1 Terra vs Claude Haiku 5.5 : Sélection rapide des tâches
Comparer GPT-6.1 Terra et Claude Haiku 5.5 en matière de benchmarks, de tarification de l’API, de vitesse, de codage, de raisonnement et d’automatisation
Deon GoodwinÉquipe de recherche sur les modèles IA et API
Mis à jour Nov 1, 2026 19 min de lecture
Réponse d'abord
Comparer GPT-6.1 Terra et Claude Haiku 5.5 en matière de benchmarks, de tarification de l’API, de vitesse, de codage, de raisonnement et d’automatisation
Utilisez ce résumé pour une réponse rapide, puis lisez le guide pour le contexte, les exemples et les détails d'implémentation.
GPT-6.1 Terra et Claude Haiku 5.5 offrent des approches différentes pour réduire le coût d’un travail IA utile. Terra constitue un point de départ plus solide pour l’automatisation exigeante et le codage en terminal dans les tests indépendants discutés ci-dessous. Haiku propose des prix par jeton nettement plus bas et des performances compétitives sur les tâches de connaissance professionnelles.
Pour des invites jusqu’à 100K jetons, les tarifs API standard officiels sont de $1 en entrée / $5 en sortie par million de jetons pour Terra et $0.10 / $0.50 pour Haiku. Ces tarifs rendent Haiku 90% moins cher par jeton, mais le raisonnement, les relances, la mise en cache et les paliers de long contexte déterminent le coût réel d’une tâche achevée. Choisissez en fonction d’une charge représentative plutôt qu’un seul score phare.
Points clés
GPT-6.1 Terra: Devance la comparaison indépendante citée (max-effort) sur l’automatisation et le codage en terminal; ces résultats en font un candidat utile pour des agents complexes.
Claude Haiku 5.5: Combine des prix par jeton plus bas avec une avance sur AA-Briefcase v1.1 dans la même comparaison.
Revu pour la clarté, l'attribution des sources et la terminologie API actuelle.
Contexte long: Terra prend en charge 1,05M de jetons et Haiku 1M; leurs paliers tarifaires supérieurs débutent au-delà de 272K et 100K jetons d’entrée, respectivement.
Vitesse: Haiku a un débit de sortie plus élevé dans l’échantillon cité, tandis que Terra présente une latence du premier jeton plus courte. Aucun de ces indicateurs ne prédit seul un flux de travail complet.
Déploiement: Comparez le coût par tâche réussie, la qualité, la latence et les taux de relance avec les réglages de raisonnement que vous comptez utiliser.
GPT-6.1 Terra vs Claude Haiku 5.5: En un coup d’œil
Les spécifications décrivent des capacités disponibles, pas un classement de la qualité des tâches. Les deux modèles acceptent des images, mais cela n’établit pas qu’ils gagnent chaque tâche visuelle. La limite de contexte ne garantit pas non plus l’utilisation fiable de chaque détail dans une invite longue.
GPT-6.1 Terra: Travail visuel et actions logicielles
Selon l’annonce officielle d’OpenAI, le modèle combine une meilleure compréhension visuelle, l’interaction informatique et une écriture naturelle avec des coûts d’exploitation inférieurs à ceux de son prédécesseur.
Plutôt que d’optimiser exclusivement l’intelligence conversationnelle, Terra est conçu pour réaliser un travail pratique impliquant des documents, des écrans et des applications logicielles.
Ses principales capacités incluent:
Compréhension visuelle: Analyse de captures d’écran, schémas, images produits et dessins techniques.
Utilisation de l’ordinateur: Interaction avec des interfaces applicatives et exécution de tâches numériques multi-étapes.
Codage et débogage: Prise en charge du développement en ligne de commande, génération de programmes et maintenance logicielle automatisée.
Rédaction professionnelle: Production de rapports, propositions, résumés structurés et communications d’entreprise.
Raisonnement configurable: Permettre aux développeurs d’ajuster la profondeur de raisonnement selon les besoins de qualité et de latence.
Dans son évaluation interne de factualité, OpenAI rapporte un taux d’erreur de 16.7% à faible effort et de 4.3% à effort maximal. Il s’agit de résultats rapportés par le fournisseur sur des invites destinées à induire des erreurs, pas d’un taux d’erreur mesuré pour chaque application.
Le modèle est particulièrement intéressant pour les développeurs qui ont besoin de plus qu’une génération de texte rapide. Sa valeur vient d’une articulation cohérente de l’interprétation visuelle, de l’utilisation d’outils et de la prise de décision.
Claude Haiku 5.5: Tâches ciblées à grand volume
Publié le 7 octobre 2026, Haiku 5.5 est conçu pour rendre pratiques, en production, des modèles de raisonnement capables pour des applications traitant de grands volumes de requêtes.
Dans son introduction officielle, Anthropic met l’accent sur la classification, le résumé, les requêtes de base de données, le support client, les interactions navigateur et les workflows de sous-agents.
Haiku 5.5 introduit également l’effort ajustable dans la famille Haiku. Les développeurs peuvent choisir entre des réponses à moindre coût et un raisonnement plus profond sans changer de modèle.
Ses points forts incluent:
Traitement à haut débit: Gérer efficacement de grands volumes de requêtes courtes et répétitives.
Pensée adaptative: Ajuster l’effort de raisonnement à la complexité de la tâche.
Performance en travail de connaissance: De bons résultats dans des évaluations de documents professionnels et tâches métier.
Orchestration de sous-agents: Exécuter des tâches ciblées au sein de workflows coordonnés par des modèles plus grands.
Traitement long-contexte: Prise en charge de documents et historiques de conversation jusqu’à un million de jetons.
Coûts API faibles: Rendre économiquement praticables des charges telles que classification, extraction, routage, etc.
Anthropic rapporte 72.4% sur le sous-ensemble hors ligne d’OSWorld 2.1. Il s’agit d’une évaluation fournisseur sur un sous-ensemble spécifique; elle ne doit pas être traitée comme un score bureau contrôlé en face-à-face contre Terra.
Cela compte car Haiku 5.5 n’est plus limité aux questions simples. Il peut participer à des workflows d’agents plus sophistiqués tout en conservant les avantages tarifaires d’un modèle compact.
Haiku 5.5 utilise un tokeniseur plus récent que Haiku 4.5. Anthropic estime qu’un texte identique peut utiliser environ 30% de jetons en plus que son prédécesseur. Mesurez l’usage facturable sur vos propres invites lors de l’estimation des coûts de migration.
GPT-6.1 Terra vs Claude Haiku 5.5: Benchmark
Résultats de benchmarks indépendants
Les résultats indépendants ci-dessous utilisent les variantes Max affichées par Artificial Analysis, vérifiés le 30 octobre 2026. Les scores de lancement fournisseur apparaissent séparément car leurs configurations de test diffèrent.
Automatisation et exécution multi-étapes. Terra devance AutomationBench-AA de 25 points de pourcentage. Cela suggère une capacité plus forte à mener à bien des workflows qui exigent plusieurs actions, le suivi d’instructions et la reprise après des difficultés intermédiaires. Un système d’automatisation n’est utile que s’il termine l’ensemble du workflow.
Codage basé sur terminal. Terra atteint 56% sur Terminal-Bench 4.0, contre 33% pour Haiku. C’est un avantage significatif pour des tâches impliquant des outils en ligne de commande, le débogage et le développement logiciel autonome. Néanmoins, des requêtes plus petites et ciblées peuvent favoriser le coût plus bas et la génération plus rapide de Haiku.
Travail de connaissance professionnel. Haiku obtient 1,576 sur AA-Briefcase v1.1 contre 1,402 pour Terra, ce qui en fait un candidat solide pour les workflows de documents et de bureau.
Raisonnement factuel général. AA-Omniscience v1.1 donne à Terra un score de 30 et à Haiku de 12.
Benchmarks de lancement officiels
Les fournisseurs ont également publié des résultats utiles pour leurs modèles respectifs.
GPT-6.1 Terra vs Claude Haiku 5.5: Performances réelles sur les tâches
Codage et ingénierie logicielle
Pour des agents en terminal, Terra présente l’argument de performance le plus clair: il obtient 56% sur Terminal-Bench 4.0 contre 33% pour Haiku, soit un écart de 23 points. Commencez par Terra pour le débogage de dépôts inconnus, la résolution de dépendances et l’exécution de workflows en ligne de commande multi-étapes.
Haiku est une option pratique pour des explications de code ciblées, des brouillons de tests et des modifications isolées. À des tarifs standard de courte invite, ses coûts de sortie sont de $0.50 par million de jetons contre $5 pour Terra; utilisez les correctifs acceptés et les tests réussis pour décider si cet avantage survit aux relances.
Compréhension visuelle et utilisation de l’ordinateur
Terra est conçu pour interpréter des dessins techniques, faire correspondre des images produits et agir sur des écrans d’applications. Ces capacités conviennent à des workflows passant de preuves visuelles à des actions logicielles.
Pour la classification, l’extraction et la rédaction de réponses à haut volume, les prix par jeton plus bas de Haiku offrent un point de départ utile. Avec 2,000 jetons d’entrée et 300 jetons de sortie par requête, 10,000 requêtes coûtent $3.50 aux tarifs standard officiels de Haiku contre $35 pour Terra, avant mise en cache, remises par lot, surcoût de raisonnement ou frais d’outils.
Pour des workflows devant exécuter des actions à travers des systèmes métier, le score de 60% de Terra sur AutomationBench-AA contre 35% pour Haiku encourage à tester Terra en premier. Les contrôles de factures, la réconciliation et les mises à jour coordonnées d’applications sont des exemples où un taux d’achèvement plus élevé peut justifier un prix par jeton plus élevé.
Raisonnement long-contexte et fiabilité factuelle
Terra prend en charge 1.05M jetons de contexte et Haiku 1M. À 150,000 jetons d’entrée et 2,000 de sortie, les exemples de tarif standard officiel ci-dessous coûtent $0.160 et $0.080 respectivement. Choisissez en fonction de la récupération de preuves et des réponses acceptées ainsi que du coût par requête; la FAQ décrit une approche d’évaluation long-contexte.
Claude Haiku 5.5 est-il plus rapide que GPT-6.1 Terra?
Haiku l’emporte en débit de sortie dans la comparaison Max citée, tandis que Terra commence à répondre plus tôt. Le tableau ci-dessous sépare la vitesse de streaming, la latence de réponse et le temps estimé utilisé par les tâches d’évaluation.
Trois mesures distinctes comptent:
Temps jusqu’au premier jeton: délai avant que la sortie ne commence.
Débit de sortie: vitesse de génération des jetons après le début de la sortie.
Achèvement de tâche de bout en bout: temps que met le modèle pour terminer l’ensemble du travail, y compris le raisonnement et l’exécution d’outils.
L’instantané actuel Max-versus-Max provient d’Artificial Analysis, vérifié le 30 octobre 2026.
Claude Haiku 5.5 offre un débit de sortie environ 2.57 fois plus élevé, ce qui le rend plus rapide pour générer des jetons une fois le décodage commencé. Cependant, GPT-6.1 Terra a un avantage de 93 secondes en latence du premier jeton et termine la réponse de 500 jetons environ 90 secondes plus tôt.
La différence devient plus intéressante en considérant l’efficacité du raisonnement. Haiku consomme environ 4.4 fois plus de jetons de raisonnement par tâche Intelligence Index, malgré sa vitesse de génération plus élevée. Son temps de décodage pondéré par tâche est légèrement plus court, mais la latence initiale plus faible de Terra se traduit par des réponses plus rapides dans le test à 500 jetons.
Résultat de la comparaison: Haiku gagne en vitesse de génération brute, tandis que Terra l’emporte sur la latence du premier jeton, le temps de réponse à longueur fixe et l’efficacité en jetons de raisonnement. Terra est le meilleur choix pour des interactions sensibles à la latence et intensives en raisonnement, tandis que Haiku offre un débit de jetons plus élevé.
Achèvement de tâche de bout en bout
Haiku utilise environ 173K jetons de raisonnement par tâche contre 39K pour Terra. Son temps de tâche estimé reste inférieur dans cet instantané: 598.04 contre 654.90 secondes. Le débit seul ne décrit donc pas le profil de latence complet.
La latence en production dépend des fournisseurs, de la charge serveur, de la taille de l’invite, de l’exécution d’outils et de la configuration de raisonnement. Mesurez p50 et p95 sur les mêmes requêtes réelles avant de décider.
La mesure du temps de tâche estime le temps de décodage pondéré à partir de l’usage de jetons et de la vitesse de génération; elle exclut la latence du premier jeton et d’autres surcoûts. Les mesures de temps de réponse et les estimations sur tâches d’évaluation couvrent des charges différentes.
GPT-6.1 Terra vs Claude Haiku 5.5: Coût
La tarification est le domaine où les deux modèles diffèrent le plus fortement.
Tarification API standard
USD par million de jetons, vérifiés le 28 octobre 2026. Les tarifs de base de Haiku s’appliquent aux invites jusqu’à 100K jetons. Les tarifs d’entrée et de sortie CometAPI listés sont inférieurs de 20% aux tarifs officiels correspondants pour les deux modèles. Le catalogue CometAPI de Terra n’indique pas séparément ici un palier long-contexte ni un tarif de lecture du cache; il ne faut pas supposer que la remise standard s’applique à un palier non publié.
Les prix officiels et CometAPI décrivent des voies fournisseurs distinctes. Pour un budget, utilisez les catégories d’entrée, sortie, cache et outils facturées par la voie sélectionnée. Les exemples chiffrés ci-dessous conservent la tarification standard officielle afin de garder des hypothèses cohérentes.
Les tarifs officiels long-invite de Terra s’appliquent au-delà de 272K jetons d’entrée, et ceux de Haiku au-delà de 100K jetons d’invite. Une fois le seuil dépassé, utilisez le palier supérieur applicable à la requête. Les exemples chiffrés ci-dessous utilisent les tarifs API standard officiels.
Pour des invites jusqu’à 100K jetons, les prix officiels standard d’entrée et de sortie de Haiku sont 90% plus bas que ceux de Terra ($0.10 / $0.50 contre $1 / $5 par million de jetons), hors mise en cache, remises par lot et autres frais. L’économie change pour des invites plus longues car les seuils tarifaires diffèrent.
Exemple: Classification à grand volume
Considérons une application qui traite 10,000 messages clients par jour. Supposons que chaque requête utilise 2,000 jetons d’entrée et 300 jetons de sortie, sans cache d’invite.
GPT-6.1 Terra: L’entrée coûte $0.0020 et la sortie $0.0015 par requête. Le total est de $0.0035 par requête, soit $35.00 pour 10,000 requêtes.
Claude Haiku 5.5: L’entrée coûte $0.0002 et la sortie $0.00015 par requête. Le total est de $0.00035 par requête, soit $3.50 pour 10,000 requêtes.
Le calcul utilise les tarifs API standard officiels et des décomptes de jetons facturables identiques, hors cache et outils facturés séparément.
Pour cette charge, Haiku réduit le coût API modélisé de 90%. Si les deux modèles atteignent une précision de classification acceptable, il y a peu de justification économique à payer 10 fois plus par jeton.
Exemple: Analyse de document long
Le calcul change lorsque les invites dépassent 100K jetons. Considérons une tâche avec 150,000 jetons d’entrée et 2,000 de sortie.
GPT-6.1 Terra: 150,000 jetons d’entrée coûtent $0.150, et 2,000 jetons de sortie coûtent $0.010, pour un total de $0.160 par requête.
Claude Haiku 5.5: Les mêmes décomptes coûtent $0.075 pour l’entrée et $0.005 pour la sortie, pour un total de $0.080 par requête. L’invite dépasse le seuil de 100K jetons de Haiku, donc ses tarifs long-contexte supérieurs s’appliquent.
Ces totaux utilisent les tarifs API standard officiels, sans mise en cache ni outils facturés séparément.
Haiku reste moins cher, mais l’économie tombe à 50% au lieu de 90%.
À 300,000 jetons d’entrée et 2,000 de sortie, les totaux modélisés deviennent environ $0.615 pour Terra et $0.155 pour Haiku, en utilisant les tarifs long-contexte applicables.
Ces exemples supposent des décomptes de jetons facturables identiques, aucun hit de cache et aucun frais d’outil supplémentaire. Les coûts réels peuvent différer à cause de la tokenisation et de la consommation de jetons de raisonnement.
Pourquoi le coût par tâche réussie compte plus que le prix par jeton
Un modèle moins cher n’est pas nécessairement moins cher pour le workflow entier.
Supposons que Haiku exige plusieurs relances pour mener à bien une tâche de codage tandis que Terra réussit du premier coup. Des appels supplémentaires au modèle, l’exécution d’outils et le temps de validation peuvent annuler une partie de l’avantage tarifaire de Haiku.
À l’inverse, si les deux modèles complètent une requête de classification avec précision dès la première tentative, les tarifs par jeton nettement plus bas de Haiku deviennent un avantage commercial clair.
Coût par tâche réussie = Coûts API et outils totaux / Nombre de tâches terminées avec succès.
Cette métrique est plus significative que le prix par million de jetons lors de la sélection de modèles pour des agents autonomes.
Comment choisir
Le bon choix devient plus clair lorsque les modèles sont évalués sur des charges spécifiques.
Choisissez GPT-6.1 Terra pour des agents logiciels exigeants. Ses résultats indépendants plus forts en codage terminal et automatisation en font le meilleur candidat de départ pour du codage complexe, des opérations logicielles multi-étapes et des workflows autonomes nécessitant une reprise après actions échouées.
Choisissez Claude Haiku 5.5 pour du travail ciblé à l’échelle. La classification support client, le résumé de documents, l’extraction structurée et des tâches de sous-agents à haut volume sont de bonnes charges de départ lorsque le modèle satisfait vos exigences de qualité. Ses prix par jeton plus bas sont les plus précieux quand des relances ou un raisonnement supplémentaires ne consomment pas l’économie.
Testez les deux pour le travail de connaissance professionnel, les interfaces visuelles et les documents longs. Haiku est en tête sur l’évaluation AA-Briefcase citée, tandis que les capacités visuelles de Terra le rendent pertinent pour des tâches sur écran. Aucun résultat n’établit un vainqueur universel. Comparez la récupération de preuves, l’achèvement des tâches et le coût total sur les documents et applications que votre équipe utilise réellement.
Où accéder à GPT-6.1 Terra et Claude Haiku 5.5?
Vous pouvez accéder à GPT-6.1 Terra via l’OpenAI API et à Claude Haiku 5.5 via la Claude API, ou les comparer via CometAPI avec un compte partagé. CometAPI propose des formats Chat Completions et Responses compatibles OpenAI, plus le format Anthropic Messages pour Claude. Choisissez l’endpoint pris en charge par votre modèle et workflow sélectionnés; les contrôles de raisonnement et le support d’outils suivent l’interface correspondante. Vérifiez le catalogue de modèles pour la disponibilité et la facturation actuelles avant d’orienter du trafic de production.
Conclusion
Commencez par Terra lorsque l’automatisation exigeante ou le codage en terminal est la principale contrainte. Commencez par Haiku quand une charge ciblée et à grand volume atteint son objectif de qualité à moindre coût. Pour les tâches visuelles et le travail de connaissance professionnel, testez les deux sur des exemples représentatifs plutôt que d’inférer un vainqueur à partir du positionnement des modèles.
Les développeurs peuvent évaluer l’API GPT-6.1 Terra dans CometAPI et l’API Claude Haiku 5.5 dans CometAPI avec les mêmes critères d’acceptation. Utilisez le coût par tâche réussie et la fiabilité mesurée pour décider quel modèle prend en charge chaque partie du flux de travail.
FAQs
Un repli doit-il relancer chaque requête échouée sur l’autre modèle?
Utilisez un signal d’échec clair tel qu’une sortie structurée invalide, un test échoué ou une action d’outil rejetée. Relancez séparément les erreurs réseau transitoires des échecs de qualité, et plafonnez à la fois le nombre de relances et la dépense totale. Avant de changer de modèle, transmettez un état de tâche concis et des résultats d’outils validés afin que le repli puisse continuer sans répéter les actions déjà réussies.
Comment une migration de modèle doit-elle gérer les caches d’invite existants?
Reconstruisez et mesurez le cache pour le modèle cible plutôt que de supposer qu’une entrée de cache ou un décompte de jetons se transfère. Conservez des instructions stables au début des invites, puis enregistrez séparément la création de cache, les lectures de cache et l’entrée non mise en cache. Une charge avec beaucoup d’instructions répétées peut avoir un classement de coût différent des exemples non mis en cache ci-dessus.
Comment une équipe peut-elle évaluer la fiabilité long-contexte?
Créez des tâches avec des réponses connues et placez les preuves à différents endroits du document. Incluez des distracteurs similaires et des requêtes nécessitant de combiner des passages distants. Suivez les réponses étayées, les preuves manquées et les références fabriquées aux longueurs de contexte que vous utilisez réellement; la capacité de contexte annoncée seule n’établit pas l’exactitude de récupération ou de raisonnement.
Que doit inclure un test Terra versus Haiku à budget égal?
Fixez un budget en dollars par résultat accepté et incluez les jetons de raisonnement, les relances, les frais d’outils et les appels de validation. Laissez chaque modèle utiliser une configuration adaptée à ce budget, puis comparez le taux de réussite et les percentiles de temps de réponse sur les mêmes tâches en lot de test. Cela révèle si un raisonnement supplémentaire sur le modèle moins cher est plus utile qu’un seul appel au modèle plus coûteux.
Specification
GPT-6.1 Terra
Claude Haiku 5.5
Model ID
gpt-6.1-terra
claude-haiku-5-5
Context window
1,050,000 tokens
1,000,000 tokens
Maximum standard output
128,000 tokens
128,000 tokens
Input → output
Texte et images → texte
Texte et images → texte
Reasoning
none, low, medium, high, xhigh, max
Pensée adaptative avec contrôle de l’effort
Default effort
Medium
Medium
API availability
OpenAI API; CometAPI
Claude API et plates-formes cloud; CometAPI
Base input / output per 1M tokens
$1 / $5
$0.10 / $0.50, invites jusqu’à 100K jetons
Architecture and parameter count
Aucune comparaison architecturale vérifiée par les sources citées
Aucune comparaison architecturale vérifiée par les sources citées
Benchmark
GPT-6.1 Terra (Xhigh)
Claude Haiku 5.5 (Max)
Vainqueur
Intelligence Index
45
36
Terra
AutomationBench-AA
60%
35%
Terra
Terminal-Bench 4.0
46%
33%
Terra
FrontierCode 2.0
37%
35%
Terra
AA-Briefcase v1.1
1,333
1,576
Haiku
AA-Omniscience v1.1
29
12
Terra
Vendor-reported evaluation
GPT-6.1 Terra
Claude Haiku 5.5
Terminal-Bench 4.0
50.3%
39.2%
OSWorld 2.1
Amélioration rapportée contre le prédécesseur
72.4%, sous-ensemble hors ligne
Difficult-prompt factual error rate
4.3% à effort maximum
Non rapporté sur le même test
Chartography
Non rapporté sur le même test
46.4%, sans outils
Humanity’s Last Exam
Non établi directement sur le même test
45.9%, sans outils
Performance metric
GPT-6.1 Terra
Claude Haiku 5.5
Output throughput
91 tokens/s
234 tokens/s
Time to first token
233.43 seconds
326.69 seconds
End-to-end response time (500 tokens)
238.93 seconds
328.83 seconds
Reasoning tokens per Intelligence Index task
39K
173K
Intelligence Index task decoding time (excluding TTFT)
654.90 seconds
598.04 seconds
Pricing component
Terra — official
Terra API in CometAPI
Haiku — official
Haiku API in CometAPI
Base input / 1M tokens
$1.00
$0.80
$0.10
$0.08
Base output / 1M tokens
$5.00
$4.00
$0.50
$0.40
Base cached-input read / 1M tokens
$0.05
Not separately listed
$0.01
$0.008
Long-prompt threshold
More than 272K input tokens
Long-context tier not separately listed
More than 100K prompt tokens
More than 100K prompt tokens
Long-prompt input / 1M tokens
$2.00
Not separately listed
$0.50
$0.40
Long-prompt output / 1M tokens
$7.50
Not separately listed
$2.50
$2.00
Batch discount
50%
Not separately listed
50%
Not separately listed
GPT-6.1 Terra vs Claude Haiku 5.5 : Sélection rapide des tâches - CometAPI
