Solutions Choose your path
For individuals Build, learn, and create with simple usage-based access. For business Scale teams, billing, governance, and model workflows. More English 繁體中文 日本語 한국어 Français Deutsch Español Italiano Português Русский العربية ไทย Tiếng Việt Bahasa Indonesia Bahasa Melayu Türkçe Polski Nederlands Danish Norsk Қазақ اردو
เริ่มต้นฟรี เริ่มต้นฟรี
500+ AI Model API, All In One API.
Just In CometAPI © 2026 CometAPI · All rights reserved
Home Blog GPT-6.1 Terra เทียบกับ Claude Haiku 5.5: การเลือกงานอย่างรวดเร็ว ai-comparisons / งานวิจัย CometAPI
GPT-6.1 Terra เทียบกับ Claude Haiku 5.5: การเลือกงานอย่างรวดเร็ว เปรียบเทียบ GPT-6.1 Terra กับ Claude Haiku 5.5 ในด้านเกณฑ์มาตรฐาน (benchmarks), ราคา API, ความเร็ว, การเขียนโค้ด, การให้เหตุผล และการทำงานอัตโนมัติ
Deon Goodwin ทีมวิจัยโมเดล AI และ API เปรียบเทียบ GPT-6.1 Terra กับ Claude Haiku 5.5 ในด้านเกณฑ์มาตรฐาน (benchmarks), ราคา API, ความเร็ว, การเขียนโค้ด, การให้เหตุผล และการทำงานอัตโนมัติ
ใช้สรุปนี้เพื่อดูคำตอบอย่างรวดเร็ว แล้วอ่านคู่มือเพื่อดูบริบท ตัวอย่าง และรายละเอียดการใช้งาน
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
api_key="YOUR_COMETAPI_KEY",
base_url="https://api.cometapi.com/v1",
)
response = client.chat.completions.create(
model="gpt-5-mini",
messages=[{"role": "user", "content": "Build this workflow."}],
)
print(response.choices[0].message.content)สรุปสั้นๆ
GPT-6.1 Terra และ Claude Haiku 5.5 นำเสนอแนวทางต่างกันในการลดต้นทุนงาน AI ที่ใช้งานได้จริง Terra เป็นจุดเริ่มต้นที่แข็งแรงกว่าในการทำอัตโนมัติที่ต้องการความเข้มข้นและการเขียนโค้ดบนเทอร์มินัล ตามการทดสอบอิสระด้านล่าง ขณะที่ Haiku มีราคาต่อโทเค็นต่ำกว่ามากและให้ประสิทธิภาพงานความรู้ระดับมืออาชีพที่สามารถแข่งขันได้
สำหรับพรอมต์ไม่เกิน 100K โทเค็น ราคา API มาตรฐานอย่างเป็นทางการคือ $1 อินพุต / $5 เอาต์พุต ต่อหนึ่งล้านโทเค็นสำหรับ Terra และ $0.10 / $0.50 สำหรับ Haiku อัตราเหล่านี้ทำให้ Haiku ถูกกว่าต่อโทเค็น 90% แต่การให้เหตุผล การลองใหม่ การแคช และชั้นบริบทยาว เป็นตัวกำหนดต้นทุนจริงของงานที่เสร็จสมบูรณ์ เลือกจากภาระงานตัวแทน แทนที่จะดูจากคะแนนพาดหัวเพียงค่าเดียว
ประเด็นสำคัญ
GPT-6.1 Terra: นำในผลเปรียบเทียบอิสระแบบใช้ความพยายามสูงสุดด้านการทำอัตโนมัติและการโค้ดบนเทอร์มินัล ทำให้เป็นตัวเลือกที่เหมาะสำหรับเอเจนต์ซับซ้อน
เรียนรู้ต่อ
เชื่อมโยงบทความนี้กับการตัดสินใจถัดไป ดูทุกหัวข้อ ตรวจสอบความชัดเจน การอ้างอิงแหล่งที่มา และคำศัพท์ API ปัจจุบันแล้ว
Claude Haiku 5.5:
บริบทยาว: Terra รองรับ 1.05M โทเค็น และ Haiku รองรับ 1M; ชั้นราคาที่สูงขึ้นเริ่มเหนือ 272K และ 100K โทเค็นอินพุต ตามลำดับ
ความเร็ว: Haiku มีอัตราการสร้างเอาต์พุตสูงกว่าในตัวอย่างที่อ้างถึง ขณะที่ Terra มีเวลาไปยังโทเค็นแรกสั้นกว่า ตัวชี้วัดใดตัวเดียวไม่สามารถทำนายเวิร์กโฟลว์เต็มรูปแบบได้
การปรับใช้: เปรียบเทียบต้นทุนต่อหนึ่งงานที่สำเร็จ คุณภาพ เวลาแฝง และอัตราการลองใหม่ ภายใต้การตั้งค่าการให้เหตุผลที่คุณตั้งใจใช้
GPT-6.1 Terra vs Claude Haiku 5.5: ภาพรวมโดยย่อ สเปกบรรยายความสามารถที่มี ไม่ใช่อันดับคุณภาพของงาน ทั้งสองโมเดลรับภาพได้ แต่ไม่ได้หมายความว่าโมเดลใดชนะทุกงานด้านภาพ ขีดจำกัดบริบทก็ไม่รับประกันความน่าเชื่อถือในการใช้ทุกรายละเอียดในพรอมต์ยาว
GPT-6.1 Terra: งานด้านภาพและการดำเนินการซอฟต์แวร์ ตาม ประกาศอย่างเป็นทางการของ OpenAI โมเดลนี้ผสานความเข้าใจภาพที่แข็งแรงขึ้น การโต้ตอบกับคอมพิวเตอร์ และงานเขียนธรรมชาติ เข้ากับต้นทุนปฏิบัติการที่ต่ำกว่ารุ่นก่อน
แทนที่จะปรับให้เหมาะกับบทสนทนาอย่างเดียว Terra ออกแบบมาเพื่อทำงานเชิงปฏิบัติที่เกี่ยวข้องกับเอกสาร หน้าจอ และแอปพลิเคชันซอฟต์แวร์ให้เสร็จ
ความเข้าใจภาพ: วิเคราะห์สกรีนช็อต แผนภาพ รูปภาพผลิตภัณฑ์ และแบบร่างทางเทคนิคการใช้งานคอมพิวเตอร์: โต้ตอบกับส่วนติดต่อแอปพลิเคชันและทำงานดิจิทัลหลายขั้นตอนให้เสร็จการโค้ดและดีบัก: สนับสนุนการพัฒนาบรรทัดคำสั่ง การสร้างโปรแกรม และการบำรุงรักษาซอฟต์แวร์อัตโนมัติงานเขียนมืออาชีพ: สร้างรายงาน ข้อเสนอ สรุปแบบมีโครงสร้าง และการสื่อสารทางธุรกิจการให้เหตุผลแบบปรับได้: อนุญาตให้นักพัฒนาปรับความลึกของการให้เหตุผลตามความต้องการคุณภาพและเวลาแฝง ในการทดสอบ การประเมินความถูกต้องภายใน OpenAI รายงานอัตราความผิดพลาด 16.7% ที่ระดับความพยายามต่ำ และ 4.3% ที่ความพยายามสูงสุด นี่เป็นผลที่ผู้ขายรายงานจากพรอมต์ที่ชวนให้เกิดข้อผิดพลาด ไม่ใช่อัตราความผิดพลาดที่วัดได้สำหรับทุกแอปพลิเคชัน
โมเดลนี้น่าสนใจเป็นพิเศษสำหรับนักพัฒนาที่ต้องการมากกว่าการสร้างข้อความเร็วๆ มูลค่าของมันมาจากการเชื่อมโยงการตีความภาพ การใช้เครื่องมือ และการตัดสินใจ เข้าสู่เวิร์กโฟลว์ที่สอดคล้องกัน
Claude Haiku 5.5: งานปริมาณมากที่มุ่งเน้นเฉพาะ เปิดตัวเมื่อ 7 ตุลาคม 2026 Haiku 5.5 ออกแบบมาเพื่อทำให้โมเดลให้เหตุผลที่มีความสามารถใช้งานได้จริงสำหรับแอปที่ต้องประมวลผลคำขอจำนวนมาก
ใน การแนะนำอย่างเป็นทางการ Anthropic เน้นการจัดประเภท สรุปผล คิวรีฐานข้อมูล การสนับสนุนลูกค้า การโต้ตอบผ่านเบราว์เซอร์ และเวิร์กโฟลว์แบบซับเอเจนต์
Haiku 5.5 ยังแนะนำการปรับระดับความพยายามให้กับตระกูล Haiku นักพัฒนาสามารถเลือกคำตอบต้นทุนต่ำหรือการให้เหตุผลเชิงลึกขึ้นได้โดยไม่ต้องเปลี่ยนโมเดล
การประมวลผลผ่านสูง: จัดการคำขอสั้นๆ ซ้ำๆ ปริมาณมากได้อย่างมีประสิทธิภาพการคิดแบบปรับตามงาน: ปรับระดับการให้เหตุผลตามความซับซ้อนของงานประสิทธิภาพงานความรู้: ผลลัพธ์ที่แข็งแรงในงานเอกสารมืออาชีพและงานธุรกิจการประสานงานซับเอเจนต์: ทำงานที่มุ่งเน้นในเวิร์กโฟลว์ที่ประสานโดยโมเดลขนาดใหญ่กว่าการประมวลผลบริบทยาว: รองรับเอกสารและประวัติการสนทนาสูงสุดหนึ่งล้านโทเค็นต้นทุน API ต่ำ: ทำให้เวิร์กโหลดอย่างการจัดประเภท การดึงข้อมูล การกำหนดเส้นทาง และอื่นๆ ใช้งานได้เชิงพาณิชย์ ประเด็นนี้สำคัญเพราะ Haiku 5.5 ไม่ได้จำกัดอยู่แค่การตอบคำถามง่ายๆ อีกต่อไป มันสามารถเข้าร่วมเวิร์กโฟลว์เอเจนต์ที่ซับซ้อนขึ้นได้ ขณะยังคงข้อได้เปรียบด้านราคาโมเดลขนาดกะทัดรัด
Haiku 5.5 ใช้ตัวตัดคำ (tokenizer) รุ่นใหม่กว่าเมื่อเทียบกับ Haiku 4.5 Anthropic ประมาณว่าข้อความเดียวกันอาจใช้โทเค็นมากขึ้นประมาณ 30% เมื่อเทียบกับรุ่นก่อน วัดการใช้งานที่คิดค่าบริการกับพรอมต์ของคุณเองเมื่อตีราคาค่าโยกย้าย
GPT-6.1 Terra vs Claude Haiku 5.5: เกณฑ์มาตรฐาน
ผลเกณฑ์มาตรฐานอิสระ ผลลัพธ์อิสระด้านล่างใช้ตัวเลือก Max ตามที่แสดงโดย Artificial Analysis ตรวจสอบเมื่อ 30 ตุลาคม 2026 คะแนนเปิดตัวของผู้ขายแสดงแยกต่างหากเนื่องจากการตั้งค่าการทดสอบต่างกัน
การทำอัตโนมัติและการดำเนินการหลายขั้นตอน: Terra นำหน้า AutomationBench-AA อยู่ 25 จุดร้อยละ บ่งชี้ความสามารถที่แข็งแรงกว่าในการทำเวิร์กโฟลว์ที่ต้องดำเนินการหลายแอ็กชัน ทำตามคำสั่ง และกู้คืนจากปัญหาระหว่างทาง ระบบอัตโนมัติจะมีประโยชน์ก็ต่อเมื่อทำเวิร์กโฟลว์ทั้งชุดสำเร็จ
การโค้ดบนเทอร์มินัล: Terra ทำได้ 56% บน Terminal-Bench 4.0 เทียบกับ 33% ของ Haiku เป็นข้อได้เปรียบที่มีความหมายสำหรับงานที่เกี่ยวข้องกับเครื่องมือบรรทัดคำสั่ง การดีบัก และการพัฒนาซอฟต์แวร์แบบอัตโนมัติ อย่างไรก็ดี คำขอที่เล็กลงและมีขอบเขตแคบอาจเอื้อต่อค่าใช้จ่ายต่ำและการสร้างโทเค็นที่เร็วกว่าของ Haiku
งานความรู้ระดับมืออาชีพ: Haiku ได้ 1,576 บน AA-Briefcase v1.1 เทียบกับ 1,402 ของ Terra ทำให้เป็นตัวเลือกที่แข็งแรงสำหรับเวิร์กโฟลว์เอกสารและงานออฟฟิศ
การให้เหตุผลข้อเท็จจริงทั่วไป: AA-Omniscience v1.1 ให้คะแนน Terra ที่ 30 และ Haiku ที่ 12
เกณฑ์มาตรฐานเปิดตัวอย่างเป็นทางการ ผู้ขายก็เผยผลลัพธ์ที่เป็นประโยชน์สำหรับโมเดลของตนเช่นกัน
GPT-6.1 Terra vs Claude Haiku 5.5: ประสิทธิภาพงานจริง
การโค้ดและวิศวกรรมซอฟต์แวร์ สำหรับเอเจนต์บนเทอร์มินัล Terra มีกรณีประสิทธิภาพที่ชัดเจนกว่า: ได้ 56% บน Terminal-Bench 4.0 เทียบกับ 33% ของ Haiku ช่องว่าง 23 จุดร้อยละ เริ่มด้วย Terra สำหรับการดีบักรีโพที่ไม่คุ้นเคย แก้ไขการพึ่งพา และรันเวิร์กโฟลว์บรรทัดคำสั่งหลายขั้นตอน
Haiku เป็นตัวเลือกที่ใช้งานได้สำหรับคำอธิบายโค้ดแบบโฟกัส ฉบับทดสอบ และการแก้ไขเฉพาะจุด ด้วยอัตรามาตรฐานสำหรับพรอมต์สั้น ต้นทุนเอาต์พุตของมันคือ $0.50 ต่อหนึ่งล้านโทเค็น เทียบกับ $5 ของ Terra ใช้แพตช์ที่ยอมรับแล้วและการทดสอบที่ผ่านเพื่อตัดสินว่าการประหยัดนั้นยังอยู่หลังการลองใหม่หรือไม่
ความเข้าใจภาพและการใช้งานคอมพิวเตอร์ Terra ออกแบบมาเพื่อการตีความแบบร่างทางเทคนิค จับคู่รูปภาพผลิตภัณฑ์ และลงมือบนหน้าจอแอปพลิเคชัน ความสามารถเหล่านี้เหมาะกับเวิร์กโฟลว์ที่เดินจากหลักฐานเชิงภาพไปสู่การกระทำบนซอฟต์แวร์
การบริการลูกค้าและระบบอัตโนมัติทางธุรกิจ สำหรับการจัดประเภทการสนับสนุนปริมาณมาก การดึงข้อมูล และการร่างคำตอบ ราคาต่อโทเค็นที่ต่ำของ Haiku เป็นจุดเริ่มต้นที่ดี ด้วยอินพุต 2,000 และเอาต์พุต 300 โทเค็นต่อคำขอ 10,000 คำขอมีค่าใช้จ่าย $3.50 ที่อัตรามาตรฐานของ Haiku เทียบกับ $35 ของ Terra ก่อนการแคช ส่วนลดแบบชุดงาน ค่าใช้จ่ายการให้เหตุผล หรือค่าเครื่องมือ
สำหรับเวิร์กโฟลว์ที่ต้องดำเนินการข้ามระบบธุรกิจ คะแนน AutomationBench-AA 60% ของ Terra เทียบกับ 35% ของ Haiku สนับสนุนให้ทดสอบ Terra ก่อน การตรวจใบแจ้งหนี้ การกระทบยอด และการอัปเดตแอปพลิเคชันแบบประสานเป็นตัวอย่างที่อัตราสำเร็จสูงกว่าอาจคุ้มกับราคาต่อโทเค็นที่สูงกว่า
การให้เหตุผลบริบทยาวและความเชื่อถือได้เชิงข้อเท็จจริง Terra รองรับบริบท 1.05M โทเค็น และ Haiku 1M ที่อินพุต 150,000 และเอาต์พุต 2,000 โทเค็น ตัวอย่างอัตรามาตรฐานอย่างเป็นทางการด้านล่างมีค่าใช้จ่าย $0.160 และ $0.080 ตามลำดับ เลือกจากการเรียกคืนหลักฐานและคำตอบที่ยอมรับได้ เช่นเดียวกับต้นคำขอ คำถามที่พบบ่อยอธิบายแนวทางการประเมินบริบทยาว
Claude Haiku 5.5 เร็วกว่า GPT-6.1 Terra หรือไม่? Haiku นำหน้าในอัตราการสร้างเอาต์พุตในเปรียบเทียบ Max ที่อ้างถึง ขณะที่ Terra เริ่มตอบสนองได้เร็วกว่า ตารางด้านล่างแยกความเร็วสตรีมมิ่ง เวลาแฝงการตอบสนอง และเวลาประมาณที่ใช้โดยงานประเมิน
เวลาไปยังโทเค็นแรก: เวลาที่ผู้ใช้รอจนเริ่มมีเอาต์พุตอัตราการสร้างเอาต์พุต: ความเร็วในการสร้างโทเค็นหลังจากเริ่มสร้างเอาต์พุตการทำงานปลายทางถึงปลายทาง: เวลาที่โมเดลใช้ในการทำงานทั้งงานให้เสร็จ รวมทั้งการให้เหตุผลและการเรียกเครื่องมือ
อัตราการสร้างเอาต์พุตและเวลาแฝงโทเค็นแรก Claude Haiku 5.5 ให้ throughput สูงกว่า ~2.57 เท่า ทำให้สร้างโทเค็นได้เร็วกว่าเมื่อเริ่มถอดรหัสแล้ว อย่างไรก็ตาม GPT-6.1 Terra มีข้อได้เปรียบเวลาแฝงโทเค็นแรก 93 วินาที และทำคำตอบ 500 โทเค็นเสร็จเร็วกว่า ~90 วินาที
ความแตกต่างน่าสนใจยิ่งขึ้นเมื่อพิจารณาประสิทธิภาพการให้เหตุผล Haiku ใช้โทเค็นการให้เหตุผลต่อหนึ่งงาน Intelligence Index ประมาณ 4.4 เท่าของ Terra แม้จะสร้างเร็วกว่า เวลาถอดรหัสแบบถ่วงน้ำหนักของมันสั้นกว่าเล็กน้อย แต่เวลาแฝงแรกที่ต่ำกว่าของ Terra แปลเป็นคำตอบที่เร็วกว่าในแบบทดสอบ 500 โทเค็น
ผลเปรียบเทียบ: Haiku ชนะด้านความเร็วการสร้างดิบ ขณะที่ Terra นำด้านเวลาแฝงโทเค็นแรก เวลาตอบสนองความยาวคงที่ และประสิทธิภาพโทเค็นการให้เหตุผล Terra เหมาะกว่าสำหรับปฏิสัมพันธ์ที่ไวต่อเวลาแฝงและเน้นการให้เหตุผล ในขณะที่ Haiku ให้ throughput โทเค็นที่สูงกว่า
การทำงานปลายทางถึงปลายทาง Haiku ใช้โทเค็นการให้เหตุผลราว 173K ต่อหนึ่งงาน เทียบกับ 39K ของ Terra แต่เวลาโดยประมาณของงานยังต่ำกว่าในภาพรวมนี้: 598.04 เทียบกับ 654.90 วินาที ดังนั้น throughput เพียงอย่างเดียวจึงไม่อธิบายโปรไฟล์เวลาแฝงทั้งหมด
เวลาแฝงในการผลิตจริงขึ้นอยู่กับผู้ให้บริการ ภาระเซิร์ฟเวอร์ ขนาดพรอมต์ การเรียกเครื่องมือ และการตั้งค่าการให้เหตุผล วัด p50 และ p95 บนคำขอจริงชุดเดียวกันก่อนตัดสินใจ
ตัวเลขเวลา-งานเป็นการประมาณเวลา decode แบบถ่วงน้ำหนักจากการใช้โทเค็นและความเร็วการสร้าง; ไม่รวมเวลาแฝงโทเค็นแรกและโอเวอร์เฮดอื่น การวัดเวลาตอบสนองและการประมาณเวลางานประเมินครอบคลุมเวิร์กโหลดต่างกัน
GPT-6.1 Terra vs Claude Haiku 5.5: ต้นทุน ความต่างที่ชัดที่สุดของสองโมเดลอยู่ที่ราคา
ราคา API มาตรฐาน ดอลลาร์สหรัฐต่อหนึ่งล้านโทเค็น ตรวจสอบเมื่อ 28 ตุลาคม 2026 อัตราฐานของ Haiku ใช้กับพรอมต์ไม่เกิน 100K โทเค็น อัตราฐาน CometAPI ที่แสดงต่ำกว่าอัตราทางการ 20% สำหรับทั้งสองโมเดล แค็ตตาล็อกของ CometAPI สำหรับ Terra ไม่ได้แยกรายการชั้นบริบทยาวหรืออัตราอ่านแคชที่นี่ จึงไม่ควรสันนิษฐานว่าส่วนลดมาตรฐานจะใช้กับชั้นที่ไม่ได้ประกาศ
ราคาอย่างเป็นทางการและของ CometAPI อธิบายเส้นทางผู้ให้บริการที่แยกจากกัน สำหรับงบประมาณ ให้ใช้อินพุต เอาต์พุต การอ่านแคช และหมวดเครื่องมือที่ถูกเรียกเก็บของเส้นทางที่เลือก ตัวอย่างคำนวณด้านล่างยังคงใช้อัตรามาตรฐานทางการเพื่อให้สมมติฐานสอดคล้องกัน
อัตราพรอมต์ยาวอย่างเป็นทางการของ Terra ใช้กับอินพุตเกิน 272K โทเค็น และของ Haiku ใช้กับพรอมต์เกิน 100K โทเค็น เมื่อเกินเกณฑ์ ให้ใช้อัตราชั้นที่สูงกว่าสำหรับคำขอนั้น ตัวอย่างคำนวณด้านล่างใช้อัตรา API มาตรฐานทางการ
สำหรับพรอมต์ไม่เกิน 100K โทเค็น ราคาต่อโทเค็นอินพุตและเอาต์พุตมาตรฐานอย่างเป็นทางการของ Haiku ต่ำกว่า Terra 90% ($0.10 / $0.50 เทียบกับ $1 / $5 ต่อหนึ่งล้านโทเค็น) ไม่รวมการแคช ส่วนลดแบบชุดงาน และค่าบริการอื่น การประหยัดจะเปลี่ยนไปสำหรับพรอมต์ที่ยาวกว่าเพราะเกณฑ์ราคาต่างกัน
ตัวอย่าง: การจัดประเภทปริมาณมาก พิจารณาแอปที่ประมวลผลข้อความลูกค้า 10,000 ข้อความต่อวัน สมมติว่าแต่ละคำขอใช้อินพุต 2,000 โทเค็นและเอาต์พุต 300 โทเค็น โดยไม่มีแคชพรอมต์
GPT-6.1 Terra: ต้นทุนอินพุต $0.0020 และเอาต์พุต $0.0015 ต่อคำขอ รวม $0.0035 ต่อคำขอ หรือ $35.00 สำหรับ 10,000 คำขอ Claude Haiku 5.5: ต้นทุนอินพุต $0.0002 และเอาต์พุต $0.00015 ต่อคำขอ รวม $0.00035 ต่อคำขอ หรือ $3.50 สำหรับ 10,000 คำขอ การคำนวณใช้อัตรา API มาตรฐานทางการและจำนวนโทเค็นที่คิดค่าบริการเท่ากัน ไม่รวมการเข้าถึงแคชและเครื่องมือที่คิดแยก
สำหรับเวิร์กโหลดนี้ Haiku ลดต้นทุน API ตามแบบจำลองลง 90% หากทั้งสองโมเดลทำการจัดประเภทได้แม่นยำเพียงพอ ก็แทบไม่มีเหตุผลทางเศรษฐกิจที่จะจ่ายแพงขึ้น 10 เท่าต่อโทเค็น
ตัวอย่าง: การวิเคราะห์เอกสารยาว การคำนวณเปลี่ยนไปเมื่อพรอมต์เกิน 100K โทเค็น พิจารณางานที่มีอินพุต 150,000 โทเค็นและเอาต์พุต 2,000 โทเค็น
GPT-6.1 Terra: อินพุต 150,000 โทเค็นมีค่า $0.150 และเอาต์พุต 2,000 โทเค็นมีค่า $0.010 รวม $0.160 ต่อคำขอ Claude Haiku 5.5: จำนวนโทเค็นเท่ากันมีค่า $0.075 สำหรับอินพุตและ $0.005 สำหรับเอาต์พุต รวม $0.080 ต่อคำขอ พรอมต์เกินเกณฑ์ 100K ของ Haiku จึงใช้อัตราบริบทยาวที่สูงกว่า ยอดรวมเหล่านี้ใช้อัตรา API มาตรฐานอย่างเป็นทางการ โดยไม่มีการแคชหรือเครื่องมือที่คิดแยก
Haiku ยังคงถูกกว่า แต่การประหยัดลดลงเหลือ 50% แทนที่จะเป็น 90%
ที่อินพุต 300,000 โทเค็นและเอาต์พุต 2,000 โทเค็น ยอดรวมตามแบบจำลองจะกลายเป็นประมาณ $0.615 สำหรับ Terra และ $0.155 สำหรับ Haiku โดยใช้อัตราบริบทยาวที่เกี่ยวข้อง
ตัวอย่างเหล่านี้สมมติจำนวนโทเค็นที่คิดค่าบริการเท่ากัน ไม่มีการเข้าถึงแคช และไม่มีค่าเครื่องมือเพิ่มเติม ต้นทุนจริงอาจต่างไปเพราะการตัดคำและการใช้โทเค็นสำหรับการให้เหตุผล
ทำไมต้นทุนต่อหนึ่งงานที่สำเร็จจึงสำคัญกว่าราคาต่อโทเค็น โมเดลที่ถูกกว่า ไม่จำเป็นต้องถูกกว่าสำหรับเวิร์กโฟลว์ทั้งหมด
สมมติว่า Haiku ต้องลองใหม่หลายครั้งจึงทำงานโค้ดสำเร็จ ขณะที่ Terra สำเร็จในครั้งแรก การเรียกโมเดลเพิ่ม การรันเครื่องมือ และเวลาในการตรวจสอบ อาจทำให้ข้อได้เปรียบด้านราคาของ Haiku หายไปบางส่วน
ในทางกลับกัน หากทั้งสองโมเดลทำคำขอจัดประเภทได้ถูกต้องตั้งแต่ครั้งแรก อัตราโทเค็นที่ต่ำกว่ามากของ Haiku จะเป็นข้อได้เปรียบทางพาณิชย์ที่ชัดเจน
ต้นทุนต่อหนึ่งงานที่สำเร็จ = ต้นทุน API และเครื่องมือทั้งหมด / จำนวนงานที่ทำสำเร็จ
ตัวชี้วัดนี้มีความหมายกว่าราคาต่อหนึ่งล้านโทเค็นเมื่อเลือกโมเดลสำหรับเอเจนต์อัตโนมัติ
วิธีเลือก ตัวเลือกที่ถูกต้องจะชัดเจนขึ้นเมื่อประเมินโมเดลกับเวิร์กโหลดเฉพาะ
เลือก GPT-6.1 Terra สำหรับเอเจนต์ซอฟต์แวร์ที่ต้องการสูง ผลการโค้ดบนเทอร์มินัลและการทำอัตโนมัติที่ดีขึ้นในผลอิสระทำให้เป็นตัวเลือกตั้งต้นที่ดีกว่าสำหรับการโค้ดที่ซับซ้อน การปฏิบัติการซอฟต์แวร์หลายขั้นตอน และเวิร์กโฟลว์อัตโนมัติที่ต้องกู้คืนจากการกระทำที่ล้มเหลว
เลือก Claude Haiku 5.5 สำหรับงานโฟกัสที่ต้องทำในสเกลสูง การจัดประเภทการสนับสนุนลูกค้า สรุปเอกสาร การดึงข้อมูลเชิงโครงสร้าง และงานซับเอเจนต์ปริมาณมากเป็นเวิร์กโหลดตั้งต้นที่ดีเมื่อโมเดลผ่านเกณฑ์ความแม่นยำ ราคาต่อโทเค็นที่ต่ำมีค่าสูงสุดเมื่อการลองใหม่หรือการให้เหตุผลเพิ่มเติมไม่กินการประหยัดไป
ทดสอบทั้งสองสำหรับงานความรู้ระดับมืออาชีพ ส่วนติดต่อภาพ และเอกสารยาว Haiku นำหน้าบนการประเมิน AA-Briefcase ในขณะที่ความสามารถด้านภาพของ Terra ทำให้เกี่ยวข้องกับงานบนหน้าจอ ไม่มีผลใดที่ยืนยันผู้ชนะสากล เปรียบเทียบการเรียกคืนหลักฐาน การทำงานให้เสร็จ และต้นทุนรวมบนเอกสารและแอปจริงที่ทีมของคุณใช้
เข้าถึง GPT-6.1 Terra และ Claude Haiku 5.5 ได้ที่ไหน? คุณสามารถเข้าถึง GPT-6.1 Terra ผ่าน OpenAI API และ Claude Haiku 5.5 ผ่าน Claude API หรือเปรียบเทียบผ่าน CometAPI ด้วยบัญชีร่วม CometAPI มีรูปแบบ Chat Completions และ Responses ที่เข้ากันได้กับ OpenAI รวมถึงรูปแบบ Anthropic Messages สำหรับ Claude เลือกเอนด์พอยต์ที่รองรับโดยโมเดลและเวิร์กโฟลว์ที่คุณเลือก การควบคุมการให้เหตุผลและการรองรับเครื่องมือตามอินเทอร์เฟซที่สอดคล้อง ตรวจสอบแค็ตตาล็อกโมเดลสำหรับความพร้อมใช้งานและการเรียกเก็บเงินปัจจุบันก่อนนำทราฟฟิกจริงเข้า
สรุป เริ่มจาก Terra เมื่อข้อจำกัดหลักคือการทำอัตโนมัติที่ต้องการสูงหรือการโค้ดบนเทอร์มินัล เริ่มจาก Haiku เมื่อเวิร์กโหลดที่โฟกัสและปริมาณมากบรรลุเป้าหมายคุณภาพด้วยต้นทุนต่ำกว่า สำหรับงานด้านภาพและงานความรู้มืออาชีพ ให้ทดสอบทั้งสองกับตัวอย่างที่เป็นตัวแทน แทนการสรุปผู้ชนะจากการวางตำแหน่งโมเดล
คำถามที่พบบ่อย
ควรให้ระบบสำรองลองซ้ำทุกคำขอที่ล้มเหลวบนโมเดลอีกตัวหรือไม่? ใช้สัญญาณความล้มเหลวที่ชัดเจน เช่น เอาต์พุตเชิงโครงสร้างไม่ถูกต้อง การทดสอบล้มเหลว หรือการกระทำเครื่องมือที่ถูกปฏิเสธ แยกลองใหม่ข้อผิดพลาดเครือข่ายชั่วคราวออกจากความล้มเหล้าด้านคุณภาพ และกำหนดเพดานทั้งจำนวนครั้งที่ลองใหม่และค่าใช้จ่ายรวม ก่อนสลับโมเดล ส่งผ่านสถานะงานแบบย่อและผลลัพธ์เครื่องมือที่ตรวจยืนยันแล้ว เพื่อให้ระบบสำรองทำต่อได้โดยไม่ต้องทำซ้ำสิ่งที่สำเร็จแล้ว
การย้ายโมเดลควรจัดการแคชพรอมต์ที่มีอยู่เดิมอย่างไร? สร้างใหม่และวัดแคชสำหรับโมเดลเป้าหมาย แทนที่จะสันนิษฐานว่ารายการแคชหรือจำนวนโทเค็นจะถ่ายโอน คงคำสั่งที่คงที่ไว้ต้นพรอมต์ แล้วบันทึกการสร้างแคช การอ่านแคช และอินพุตที่ไม่ได้แคชแยกกัน เวิร์กโหลดที่มีคำสั่งซ้ำจำนวนมากอาจมีการจัดอันดับต้นทุนต่างจากตัวอย่างที่ไม่มีแคชด้านบน
ทีมงานจะประเมินความน่าเชื่อถือของบริบทยาวอย่างไร? สร้างงานที่มีคำตอบที่รู้แน่และวางหลักฐานสนับสนุนไว้ตำแหน่งต่างๆ ในเอกสาร ใส่ตัวลวงที่ดูคล้ายกันและคำขอที่ต้องผสานข้อความไกลๆ เข้าด้วยกัน ติดตามคำตอบที่มีหลักฐานสนับสนุน หลักฐานที่พลาด และการอ้างอิงที่แต่งขึ้น ในความยาวบริบทที่คุณใช้งานจริง ขีดจำกัดบริบทที่โฆษณาเพียงอย่างเดียวไม่ยืนยันความแม่นในการเรียกคืนหรือการให้เหตุผล
การทดสอบ Terra เทียบ Haiku ภายใต้งบประมาณเท่ากันควรมีอะไรบ้าง? กำหนดงบประมาณเป็นดอลลาร์ต่อผลลัพธ์ที่ยอมรับ และรวมโทเค็นการให้เหตุผล การลองใหม่ ค่าเครื่องมือ และการเรียกตรวจสอบ ให้แต่ละโมเดลใช้การกำหนดค่าที่เหมาะกับงบประมาณนั้น แล้วเปรียบเทียบอัตราสำเร็จและเปอร์เซ็นไทล์เวลาโต้ตอบบนงานที่กันไว้ชุดเดียวกัน วิธีนี้เผยให้เห็นว่าการให้เหตุผลเพิ่มบนโมเดลที่ถูกกว่านั้นมีประโยชน์กว่าการเรียกหนึ่งครั้งบนโมเดลที่แพงกว่าหรือไม่
รหัสโมเดล gpt-6.1-terra claude-haiku-5-5 หน้าต่างบริบท 1,050,000 โทเค็น 1,000,000 โทเค็น เอาต์พุตมาตรฐานสูงสุด 128,000 โทเค็น 128,000 โทเค็น อินพุต → เอาต์พุต ข้อความและภาพ → ข้อความ ข้อความและภาพ → ข้อความ การให้เหตุผล ไม่มี, ต่ำ, กลาง, สูง, xhigh, max การคิดแบบปรับตามงานพร้อมควบคุมระดับความพยายาม ความพยายามตามค่าเริ่มต้น กลาง กลาง ความพร้อมใช้งานของ API OpenAI API; CometAPI Claude API และแพลตฟอร์มคลาวด์; CometAPI อินพุต/เอาต์พุตฐาน ต่อ 1M โทเค็น $1 / $5 $0.10 / $0.50, พรอมต์ไม่เกิน 100K โทเค็น สถาปัตยกรรมและจำนวนพารามิเตอร์ ยังไม่มีการเปรียบเทียบสถาปัตยกรรมที่ผ่านการยืนยันจากแหล่งอ้างอิงที่ระบุ ยังไม่มีการเปรียบเทียบสถาปัตยกรรมที่ผ่านการยืนยันจากแหล่งอ้างอิงที่ระบุ
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
Terminal-Bench 4.0 50.3% 39.2% OSWorld 2.1 รายงานว่าดีขึ้นจากรุ่นก่อนหน้า 72.4%, ชุดย่อยออฟไลน์ อัตราความผิดพลาดบนพรอมต์ยาก 4.3% ที่ความพยายามสูงสุด ไม่ได้รายงานในชุดทดสอบเดียวกัน Chartography ไม่ได้รายงานในชุดทดสอบเดียวกัน 46.4%, ไม่มีเครื่องมือ Humanity’s Last Exam ไม่ได้ยืนยันโดยตรงในชุดทดสอบเดียวกัน 45.9%, ไม่มีเครื่องมือ
อัตราการสร้างเอาต์พุต 91 โทเค็น/วินาที 234 โทเค็น/วินาที เวลาไปยังโทเค็นแรก 233.43 วินาที 326.69 วินาที เวลาตอบสนองปลายทางถึงปลายทาง (500 โทเค็น) 238.93 วินาที 328.83 วินาที โทเค็นการให้เหตุผลต่อหนึ่งงาน Intelligence Index 39K 173K เวลาแปลงรหัสของงาน Intelligence Index (ไม่รวม TTFT) 654.90 วินาที 598.04 วินาที
อินพุตฐาน / 1M โทเค็น $1.00 $0.80 $0.10 $0.08 เอาต์พุตฐาน / 1M โทเค็น $5.00 $4.00 $0.50 $0.40 การอ่านอินพุตแคชฐาน / 1M โทเค็น $0.05 ไม่ได้ระบุแยก $0.01 $0.008 เกณฑ์พรอมต์ยาว มากกว่า 272K โทเค็นอินพุต ไม่ได้ระบุชั้นบริบทยาวแยก มากกว่า 100K โทเค็นพรอมต์ มากกว่า 100K โทเค็นพรอมต์ อินพุตพรอมต์ยาว / 1M โทเค็น $2.00 ไม่ได้ระบุแยก $0.50 $0.40 เอาต์พุตพรอมต์ยาว / 1M โทเค็น $7.50 ไม่ได้ระบุแยก $2.50 $2.00 ส่วนลดแบบชุดงาน 50% ไม่ได้ระบุแยก 50% ไม่ได้ระบุแยก
GPT-6.1 Terra เทียบกับ Claude Haiku 5.5: การเลือกงานอย่างรวดเร็ว - CometAPI
