Xây dựng với CometAPICần một API cho nhiều mô hình?Kiểm thử quy trình trong Playground, sau đó tạo API key khi mô hình và chi phí phù hợp với trường hợp sử dụng của bạn.
GPT-6.1 Terra và Claude Haiku 5.5 cung cấp các cách khác nhau để giảm chi phí cho công việc AI hữu ích. Terra là điểm xuất phát mạnh hơn cho tự động hóa yêu cầu cao và mã hóa terminal trong các bài kiểm tra độc lập được thảo luận bên dưới. Haiku mang lại mức giá token thấp hơn đáng kể và hiệu năng cạnh tranh cho công việc tri thức chuyên nghiệp.
Với prompt đến 100K token, giá API tiêu chuẩn chính thức là $1 input / $5 output cho mỗi triệu token đối với Terra và $0.10 / $0.50 đối với Haiku. Các mức này khiến Haiku rẻ hơn 90% theo token, nhưng suy luận, thử lại, cache và các bậc ngữ cảnh dài sẽ quyết định chi phí thực tế của một tác vụ hoàn thành. Hãy lựa chọn dựa trên một khối công việc đại diện, thay vì một điểm số tiêu đề đơn lẻ.
Điểm chính
GPT-6.1 Terra: Dẫn đầu so sánh độc lập ở mức nỗ lực tối đa về tự động hóa và mã hóa terminal; các kết quả này khiến nó là ứng viên hữu ích cho các tác tử phức tạp.
Claude Haiku 5.5: Kết hợp mức giá token tiêu chuẩn thấp hơn với vị trí dẫn đầu trên AA-Briefcase v1.1 trong cùng so sánh.
Đã được xem xét về độ rõ ràng, ghi nguồn và thuật ngữ API hiện tại.
Ngữ cảnh dài: Terra hỗ trợ 1.05M token và Haiku hỗ trợ 1M; các bậc giá cao hơn của chúng bắt đầu trên 272K và 100K token đầu vào, tương ứng.
Tốc độ: Haiku có thông lượng đầu ra cao hơn trong mẫu trích dẫn, trong khi Terra có độ trễ tới token đầu tiên ngắn hơn. Không chỉ số nào trong hai chỉ số trên có thể tự dự đoán một quy trình hoàn chỉnh.
Triển khai: So sánh chi phí trên mỗi tác vụ thành công, chất lượng, độ trễ và tỷ lệ thử lại ở các thiết lập suy luận bạn dự định sử dụng.
GPT-6.1 Terra vs Claude Haiku 5.5: Tổng quan nhanh
Các thông số mô tả khả năng sẵn có, không phải xếp hạng chất lượng tác vụ. Cả hai mô hình đều chấp nhận hình ảnh, nhưng điều đó không khẳng định mô hình nào cũng thắng ở mọi tác vụ thị giác. Giới hạn ngữ cảnh cũng không đảm bảo sử dụng đáng tin cậy mọi chi tiết trong một prompt dài.
GPT-6.1 Terra: Công việc thị giác và hành động phần mềm
Theo thông báo chính thức của OpenAI (https://openai.com/index/introducing-gpt-6-1-terra/), mô hình kết hợp hiểu biết thị giác mạnh hơn, tương tác máy tính và viết tự nhiên với chi phí vận hành thấp hơn so với tiền nhiệm.
Thay vì tối ưu độc quyền cho trí tuệ hội thoại, Terra được thiết kế để hoàn thành công việc thực tế liên quan đến tài liệu, màn hình và ứng dụng phần mềm.
Năng lực chính bao gồm:
Hiểu biết thị giác: Phân tích ảnh chụp màn hình, sơ đồ, ảnh sản phẩm và bản vẽ kỹ thuật.
Sử dụng máy tính: Tương tác với giao diện ứng dụng và hoàn thành các tác vụ số nhiều bước.
Lập trình và gỡ lỗi: Hỗ trợ phát triển dòng lệnh, tạo chương trình và bảo trì phần mềm tự động.
Viết chuyên nghiệp: Sản xuất báo cáo, đề xuất, tóm tắt có cấu trúc và giao tiếp kinh doanh.
Suy luận có thể cấu hình: Cho phép nhà phát triển điều chỉnh độ sâu suy luận cho các yêu cầu về chất lượng và độ trễ khác nhau.
Mô hình đặc biệt đáng chú ý với nhà phát triển cần nhiều hơn việc sinh văn bản nhanh. Giá trị của nó đến từ việc kết nối diễn giải hình ảnh, sử dụng công cụ và ra quyết định thành một quy trình mạch lạc.
Claude Haiku 5.5: Khối lượng lớn, nhiệm vụ tập trung
Phát hành ngày 7 tháng 10, 2026, Haiku 5.5 được thiết kế để khiến các mô hình suy luận đủ năng lực trở nên thực tiễn cho các ứng dụng xử lý số lượng lớn yêu cầu.
Trong phần giới thiệu chính thức (https://www.anthropic.com/claude-haiku-5-5), Anthropic nhấn mạnh phân loại, tóm tắt, truy vấn cơ sở dữ liệu, hỗ trợ khách hàng, tương tác trình duyệt và quy trình tác tử phụ.
Haiku 5.5 cũng giới thiệu khả năng điều chỉnh nỗ lực cho dòng Haiku. Nhà phát triển có thể chọn giữa phản hồi chi phí thấp và suy luận sâu hơn mà không cần đổi mô hình.
Các thế mạnh gồm:
Xử lý thông lượng cao: Xử lý hiệu quả khối lượng lớn các yêu cầu ngắn và lặp lại.
Tư duy thích ứng: Điều chỉnh nỗ lực suy luận theo độ phức tạp của tác vụ.
Hiệu năng công việc tri thức: Kết quả mạnh trong các đánh giá tài liệu chuyên nghiệp và tác vụ kinh doanh.
Điều phối tác tử phụ: Thực hiện các nhiệm vụ tập trung trong các quy trình được điều phối bởi mô hình lớn hơn.
Xử lý ngữ cảnh dài: Hỗ trợ tài liệu và lịch sử hội thoại lên đến một triệu token.
Chi phí API thấp: Giúp các tác vụ phân loại, trích xuất, định tuyến và tương tự trở nên khả thi về mặt thương mại.
Anthropic báo cáo 72.4% trên tập con offline OSWorld 2.1 (https://www.anthropic.com/claude-haiku-5-5#performance). Đây là đánh giá của nhà cung cấp trên một tập con cụ thể, nên không nên coi là điểm số desktop đối đầu có kiểm soát với Terra.
Điều này quan trọng vì Haiku 5.5 không còn bị giới hạn ở trả lời câu hỏi đơn giản. Nó có thể tham gia các quy trình tác tử tinh vi hơn trong khi vẫn giữ lợi thế giá của một mô hình gọn.
Haiku 5.5 dùng bộ tách token mới hơn so với Haiku 4.5. Anthropic ước tính văn bản giống hệt có thể dùng khoảng nhiều hơn 30% token so với tiền nhiệm. Hãy đo lường mức sử dụng bị tính phí trên các prompt của bạn khi ước tính chi phí di chuyển.
Tự động hóa và thực thi nhiều bước. Terra dẫn AutomationBench-AA 25 điểm phần trăm. Điều này gợi ý khả năng mạnh hơn trong hoàn thành các quy trình yêu cầu thực thi nhiều hành động, tuân thủ hướng dẫn và phục hồi sau các trục trặc trung gian. Một hệ thống tự động hóa chỉ hữu ích khi nó hoàn thành toàn bộ quy trình.
Mã hóa dựa trên terminal. Terra đạt 56% trên Terminal-Bench 4.0, so với 33% của Haiku. Đây là lợi thế có ý nghĩa cho các tác vụ liên quan công cụ dòng lệnh, gỡ lỗi và phát triển phần mềm tự chủ. Tuy nhiên, các yêu cầu nhỏ, phạm vi hẹp có thể thiên về chi phí thấp và tốc độ sinh token nhanh hơn của Haiku.
Công việc tri thức chuyên nghiệp. Haiku đạt 1,576 trên AA-Briefcase v1.1 so với 1,402 của Terra, khiến nó là ứng viên mạnh cho quy trình tài liệu và văn phòng.
Suy luận thực tế chung. AA-Omniscience v1.1 chấm Terra 30 và Haiku 12.
Điểm chuẩn khi ra mắt chính thức
Các nhà cung cấp cũng công bố kết quả hữu ích cho các mô hình tương ứng.
GPT-6.1 Terra vs Claude Haiku 5.5: Hiệu năng tác vụ thực tế
Lập trình và kỹ nghệ phần mềm
Với tác tử terminal, Terra có luận cứ hiệu năng rõ ràng hơn: nó đạt 56% trên Terminal-Bench 4.0 so với 33% của Haiku, chênh 23 điểm phần trăm. Hãy bắt đầu với Terra cho gỡ lỗi kho mã lạ, xử lý phụ thuộc và chạy các quy trình dòng lệnh nhiều bước.
Haiku là lựa chọn thực tiễn cho giải thích mã trọng tâm, bản nháp kiểm thử và chỉnh sửa biệt lập. Ở mức giá prompt ngắn tiêu chuẩn, chi phí đầu ra của nó là $0.50 mỗi triệu token so với $5 của Terra; hãy dùng các bản vá được chấp nhận và kiểm thử vượt qua để quyết định khoản tiết kiệm đó có vượt qua các lần thử lại hay không.
Hiểu biết thị giác và sử dụng máy tính
Terra được thiết kế để diễn giải bản vẽ kỹ thuật, đối chiếu ảnh sản phẩm và hành động trên màn hình ứng dụng. Các năng lực đó phù hợp với các quy trình chuyển từ bằng chứng thị giác sang hành động phần mềm.
Điểm OSWorld 2.1 tập con offline do nhà cung cấp báo cáo của Haiku là 72.4% (https://www.anthropic.com/claude-haiku-5-5#performance). Với trợ lý trình duyệt hay desktop, hãy đánh giá các hành động đã hoàn tất, phục hồi sau cú nhấp thất bại và xác minh màn hình cuối cùng.
Dịch vụ khách hàng và tự động hóa kinh doanh
Với phân loại hỗ trợ khối lượng lớn, trích xuất và soạn phản hồi nháp, mức giá token thấp hơn của Haiku là điểm khởi đầu hữu ích. Với 2,000 token đầu vào và 300 token đầu ra mỗi yêu cầu, 10,000 yêu cầu tốn $3.50 theo mức tiêu chuẩn chính thức của Haiku so với $35 của Terra, trước cache, giảm giá theo lô, chi phí suy luận hoặc phí công cụ.
Với các quy trình phải thực thi hành động trên các hệ thống kinh doanh, điểm AutomationBench-AA 60% của Terra so với 35% của Haiku ủng hộ việc thử Terra trước. Kiểm tra hóa đơn, đối soát và cập nhật ứng dụng phối hợp là ví dụ nơi tỷ lệ hoàn tất cao hơn có thể biện minh cho mức giá token cao hơn.
Suy luận ngữ cảnh dài và độ tin cậy thực tế
Terra hỗ trợ 1.05M token ngữ cảnh và Haiku 1M. Ở 150,000 token đầu vào và 2,000 token đầu ra, ví dụ mức giá tiêu chuẩn chính thức dưới đây lần lượt tốn $0.160 và $0.080. Hãy lựa chọn dựa trên truy xuất bằng chứng và câu trả lời được chấp nhận cũng như chi phí yêu cầu; phần FAQ mô tả cách đánh giá ngữ cảnh dài.
Claude Haiku 5.5 có nhanh hơn GPT-6.1 Terra không?
Haiku dẫn về thông lượng đầu ra trong so sánh Max được trích dẫn, trong khi Terra bắt đầu phản hồi sớm hơn. Bảng dưới tách tốc độ streaming, độ trễ phản hồi và thời gian ước tính dùng cho các tác vụ đánh giá.
Ba chỉ số riêng biệt quan trọng:
Thời gian tới token đầu tiên: Người dùng phải chờ bao lâu trước khi đầu ra bắt đầu.
Thông lượng đầu ra: Tốc độ sinh token sau khi đầu ra bắt đầu.
Hoàn tất tác vụ đầu-cuối: Mô hình mất bao lâu để hoàn thành toàn bộ công việc, bao gồm suy luận và thực thi công cụ.
Claude Haiku 5.5 mang lại thông lượng đầu ra cao hơn khoảng 2.57 lần, khiến nó nhanh hơn trong việc sinh token khi quá trình giải mã đã bắt đầu. Tuy nhiên, GPT-6.1 Terra có lợi thế 93 giây về độ trễ tới token đầu tiên và hoàn thành phản hồi 500 token sớm hơn khoảng 90 giây.
Sự khác biệt trở nên thú vị hơn khi xét hiệu quả suy luận. Haiku tiêu thụ khoảng 4.4 lần token suy luận mỗi tác vụ Intelligence Index, dù tốc độ sinh nhanh hơn. Thời gian giải mã tác vụ có trọng số của nó ngắn hơn một chút, nhưng độ trễ ban đầu thấp hơn của Terra chuyển thành phản hồi nhanh hơn trong thử nghiệm 500 token.
Kết quả so sánh: Haiku thắng về tốc độ sinh thô, trong khi Terra dẫn về độ trễ token đầu tiên, thời gian phản hồi chiều dài cố định và hiệu quả token suy luận. Terra là lựa chọn mạnh hơn cho tương tác nhạy cảm với độ trễ và nặng về suy luận, trong khi Haiku mang lại thông lượng token cao hơn.
Hoàn tất tác vụ đầu-cuối
Haiku dùng khoảng 173K token suy luận mỗi tác vụ so với 39K của Terra. Thời gian tác vụ ước tính của nó vẫn thấp hơn trong ảnh chụp này: 598.04 so với 654.90 giây. Do đó, chỉ riêng thông lượng không mô tả đầy đủ hồ sơ độ trễ.
Độ trễ sản xuất thực tế phụ thuộc nhà cung cấp, tải máy chủ, kích thước prompt, thực thi công cụ và cấu hình suy luận. Hãy đo p50 và p95 trên cùng các yêu cầu thực trước khi quyết định.
Con số thời gian tác vụ ước tính thời gian giải mã có trọng số từ mức dùng token và tốc độ sinh; nó loại trừ độ trễ token đầu tiên và chi phí khác. Đo thời gian phản hồi và ước tính tác vụ đánh giá bao phủ các khối công việc khác nhau.
GPT-6.1 Terra vs Claude Haiku 5.5: Chi phí
Giá là nơi hai mô hình khác biệt mạnh nhất.
Bảng giá API tiêu chuẩn
USD trên mỗi triệu token, kiểm tra ngày 28 tháng 10, 2026. Mức cơ bản của Haiku áp dụng cho prompt đến 100K token. Mức giá đầu vào và đầu ra cơ bản liệt kê của CometAPI thấp hơn 20% so với mức chính thức tương ứng cho cả hai mô hình. Danh mục CometAPI của Terra không liệt kê riêng bậc ngữ cảnh dài hay mức đọc cache ở đây; không nên giả định mức giảm tiêu chuẩn áp dụng cho một bậc chưa được công bố.
Giá chính thức và CometAPI mô tả các tuyến nhà cung cấp riêng. Với ngân sách, hãy dùng đầu vào, đầu ra, đọc cache và hạng mục công cụ được tính phí của tuyến đã chọn. Các ví dụ minh họa dưới đây giữ nguyên mức giá tiêu chuẩn chính thức để giả định nhất quán.
Mức giá prompt dài chính thức của Terra áp dụng trên 272K token đầu vào, và của Haiku trên 100K token prompt. Khi vượt ngưỡng, hãy dùng bậc cao hơn áp dụng cho yêu cầu. Các ví dụ dưới đây dùng mức giá API tiêu chuẩn chính thức.
Với prompt đến 100K token, giá token đầu vào và đầu ra tiêu chuẩn chính thức của Haiku thấp hơn 90% so với Terra ($0.10 / $0.50 so với $1 / $5 trên mỗi triệu token), không tính cache, giảm giá theo lô và chi phí khác. Khoản tiết kiệm thay đổi với prompt dài hơn vì ngưỡng giá khác nhau.
Ví dụ: Phân loại khối lượng lớn
Xét một ứng dụng xử lý 10,000 tin nhắn khách hàng mỗi ngày. Giả sử mỗi yêu cầu dùng 2,000 token đầu vào và 300 token đầu ra, không có cache prompt.
GPT-6.1 Terra: Chi phí đầu vào $0.0020 và đầu ra $0.0015 mỗi yêu cầu. Tổng là $0.0035 mỗi yêu cầu, hoặc $35.00 cho 10,000 yêu cầu.
Claude Haiku 5.5: Chi phí đầu vào $0.0002 và đầu ra $0.00015 mỗi yêu cầu. Tổng là $0.00035 mỗi yêu cầu, hoặc $3.50 cho 10,000 yêu cầu.
Tính toán dùng mức giá API tiêu chuẩn chính thức và số token bị tính phí giống hệt, không tính cache hit và công cụ bị tính phí riêng.
Với khối công việc này, Haiku giảm chi phí API theo mô hình 90%. Nếu cả hai mô hình đạt độ chính xác phân loại chấp nhận được, khó có cơ sở kinh tế để trả cao hơn 10 lần mỗi token.
Ví dụ: Phân tích tài liệu dài
Tính toán thay đổi khi prompt vượt 100K token. Xét tác vụ có 150,000 token đầu vào và 2,000 token đầu ra.
GPT-6.1 Terra: 150,000 token đầu vào tốn $0.150, và 2,000 token đầu ra tốn $0.010, tổng $0.160 mỗi yêu cầu.
Claude Haiku 5.5: Cùng số token tốn $0.075 cho đầu vào và $0.005 cho đầu ra, tổng $0.080 mỗi yêu cầu. Prompt vượt ngưỡng 100K token của Haiku, nên mức giá ngữ cảnh dài cao hơn áp dụng.
Các tổng này dùng mức giá API tiêu chuẩn chính thức, không có cache hay công cụ bị tính phí riêng.
Haiku vẫn rẻ hơn, nhưng tiết kiệm giảm còn 50% thay vì 90%.
Ở 300,000 token đầu vào và 2,000 token đầu ra, tổng theo mô hình xấp xỉ $0.615 cho Terra và $0.155 cho Haiku, dùng mức giá ngữ cảnh dài áp dụng.
Các ví dụ này giả định số token bị tính phí giống nhau, không có cache hit và không có chi phí công cụ bổ sung. Chi phí thực có thể khác do tách token và mức tiêu thụ token suy luận.
Vì sao chi phí trên mỗi tác vụ thành công quan trọng hơn giá theo token
Mô hình rẻ hơn không nhất thiết rẻ hơn cho toàn bộ quy trình.
Giả sử Haiku cần vài lần thử lại để hoàn thành tác vụ mã hóa trong khi Terra thành công ngay lần đầu. Các cuộc gọi mô hình bổ sung, thực thi công cụ và thời gian xác thực có thể làm mất đi một phần lợi thế giá của Haiku.
Ngược lại, nếu cả hai mô hình hoàn thành yêu cầu phân loại chính xác ngay lần đầu, mức giá token thấp hơn đáng kể của Haiku trở thành lợi thế thương mại rõ ràng.
Chi phí trên mỗi tác vụ thành công = Tổng chi phí API và công cụ / Số tác vụ hoàn thành thành công.
Chỉ số này có ý nghĩa hơn giá trên mỗi triệu token khi chọn mô hình cho tác tử tự động.
Cách lựa chọn
Lựa chọn đúng sẽ rõ ràng hơn khi đánh giá mô hình theo các khối công việc cụ thể.
Chọn GPT-6.1 Terra cho tác tử phần mềm đòi hỏi cao. Kết quả mã hóa terminal và tự động hóa độc lập mạnh hơn khiến nó là ứng viên khởi đầu tốt hơn cho mã hóa phức tạp, vận hành phần mềm nhiều bước và quy trình tự chủ cần phục hồi sau hành động thất bại.
Chọn Claude Haiku 5.5 cho công việc tập trung ở quy mô lớn. Phân loại hỗ trợ khách hàng, tóm tắt tài liệu, trích xuất có cấu trúc và tác vụ tác tử phụ khối lượng lớn là các khối công việc khởi đầu hữu ích khi mô hình đáp ứng yêu cầu độ chính xác. Giá token thấp hơn có giá trị nhất khi các lần thử lại hoặc suy luận bổ sung không tiêu hao khoản tiết kiệm.
Hãy thử cả hai cho công việc tri thức chuyên nghiệp, giao diện thị giác và tài liệu dài. Haiku dẫn đầu đánh giá AA-Briefcase được trích dẫn, trong khi năng lực thị giác của Terra khiến nó phù hợp với tác vụ dựa trên màn hình. Không kết quả nào khẳng định người thắng chung cuộc. Hãy so sánh truy xuất bằng chứng, hoàn tất tác vụ và tổng chi phí trên các tài liệu và ứng dụng mà đội của bạn thực dùng.
Có thể truy cập GPT-6.1 Terra và Claude Haiku 5.5 ở đâu?
Bạn có thể truy cập GPT-6.1 Terra qua OpenAI API và Claude Haiku 5.5 qua Claude API, hoặc so sánh chúng qua CometAPI (https://apidoc.cometapi.com/) bằng một tài khoản chung. CometAPI cung cấp Chat Completions và Responses tương thích OpenAI, cùng định dạng Anthropic Messages cho Claude. Hãy chọn endpoint được mô hình và quy trình của bạn hỗ trợ; kiểm soát suy luận và hỗ trợ công cụ sẽ theo giao diện tương ứng. Kiểm tra danh mục mô hình để biết khả dụng và tính phí hiện tại trước khi định tuyến lưu lượng sản xuất.
Kết luận
Bắt đầu với Terra khi tự động hóa đòi hỏi cao hoặc mã hóa terminal là ràng buộc chính. Bắt đầu với Haiku khi khối công việc tập trung, khối lượng lớn đạt mục tiêu chất lượng với chi phí thấp hơn. Với tác vụ thị giác và công việc tri thức chuyên nghiệp, hãy thử cả hai trên các ví dụ đại diện thay vì suy ra người thắng từ định vị mô hình.
Cơ chế dự phòng có nên thử lại mọi yêu cầu thất bại trên mô hình còn lại không?
Hãy dùng tín hiệu thất bại rõ ràng như đầu ra có cấu trúc không hợp lệ, bài kiểm thử thất bại hoặc hành động công cụ bị từ chối. Thử lại lỗi mạng nhất thời tách biệt với lỗi chất lượng, và giới hạn cả số lần thử lại lẫn tổng chi tiêu. Trước khi chuyển mô hình, hãy truyền trạng thái tác vụ ngắn gọn và kết quả công cụ đã xác thực để cơ chế dự phòng có thể tiếp tục mà không lặp lại các hành động đã thành công.
Việc di chuyển mô hình nên xử lý cache prompt hiện có như thế nào?
Hãy xây dựng lại và đo cache cho mô hình đích thay vì giả định một mục cache hoặc số token được chuyển giao. Giữ hướng dẫn ổn định ở đầu prompt, sau đó ghi nhận riêng việc tạo cache, lượt đọc cache và đầu vào chưa cache. Một khối công việc có nhiều hướng dẫn lặp lại có thể có xếp hạng chi phí khác so với các ví dụ không cache ở trên.
Nhóm có thể đánh giá độ tin cậy ngữ cảnh dài như thế nào?
Tạo các tác vụ có đáp án đã biết và đặt bằng chứng hỗ trợ ở các vị trí khác nhau trong tài liệu. Bao gồm các yếu tố đánh lạc hướng trông tương tự và yêu cầu cần kết hợp các đoạn xa nhau. Theo dõi câu trả lời có bằng chứng, bằng chứng bị bỏ lỡ và tham chiếu bịa đặt ở các độ dài ngữ cảnh bạn thực sử dụng; chỉ riêng dung lượng ngữ cảnh công bố không khẳng định độ chính xác truy xuất hay suy luận.
Bài thử Terra và Haiku với ngân sách bằng nhau nên bao gồm những gì?
Đặt ngân sách đô-la trên mỗi kết quả được chấp nhận và bao gồm token suy luận, thử lại, phí công cụ và các cuộc gọi xác thực. Cho mỗi mô hình dùng cấu hình phù hợp ngân sách đó, rồi so sánh tỷ lệ thành công và bách phân vị thời gian phản hồi trên cùng tập tác vụ giữ lại. Điều này cho thấy liệu suy luận bổ sung trên mô hình rẻ hơn có hữu ích hơn một lần gọi đến mô hình đắt hơn hay không.
Thông số kỹ thuật
GPT-6.1 Terra
Claude Haiku 5.5
ID mô hình
gpt-6.1-terra
claude-haiku-5-5
Cửa sổ ngữ cảnh
1,050,000 tokens
1,000,000 tokens
Đầu ra tiêu chuẩn tối đa
128,000 tokens
128,000 tokens
Đầu vào → đầu ra
Văn bản và hình ảnh → văn bản
Văn bản và hình ảnh → văn bản
Suy luận
none, low, medium, high, xhigh, max
Adaptive thinking with effort control
Mức nỗ lực mặc định
Medium
Medium
Khả dụng API
OpenAI API; CometAPI
Claude API and cloud platforms; CometAPI
Đầu vào/đầu ra cơ bản trên 1M token
$1 / $5
$0.10 / $0.50, prompt đến 100K token
Kiến trúc và số lượng tham số
No verified architectural comparison established by the cited sources
No verified architectural comparison established by the cited sources
Điểm chuẩn
GPT-6.1 Terra (Xhigh)
Claude Haiku 5.5 (Max)
Mô hình dẫn đầu
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
Đánh giá do nhà cung cấp báo cáo
GPT-6.1 Terra
Claude Haiku 5.5
Terminal-Bench 4.0
50.3%
39.2%
OSWorld 2.1
Improvement reported against predecessor
72.4%, offline subset
Tỷ lệ lỗi tính đúng với prompt khó
4.3% ở mức nỗ lực tối đa
Not reported on same test
Chartography
Not reported on same test
46.4%, no tools
Humanity’s Last Exam
Not directly established on same test
45.9%, no tools
Chỉ số hiệu năng
GPT-6.1 Terra
Claude Haiku 5.5
Thông lượng đầu ra
91 token/s
234 token/s
Thời gian tới token đầu tiên
233.43 giây
326.69 giây
Thời gian phản hồi đầu-cuối (500 token)
238.93 giây
328.83 giây
Token suy luận mỗi tác vụ Intelligence Index
39K
173K
Thời gian giải mã tác vụ Intelligence Index (loại TTFT)
654.90 giây
598.04 giây
Thành phần giá
Terra — chính thức
Terra API trong CometAPI
Haiku — chính thức
Haiku API trong CometAPI
Đầu vào cơ bản / 1M token
$1.00
$0.80
$0.10
$0.08
Đầu ra cơ bản / 1M token
$5.00
$4.00
$0.50
$0.40
Đọc đầu vào đã cache cơ bản / 1M token
$0.05
Không liệt kê riêng
$0.01
$0.008
Ngưỡng prompt dài
Hơn 272K token đầu vào
Bậc ngữ cảnh dài không liệt kê riêng
Hơn 100K token prompt
Hơn 100K token prompt
Đầu vào prompt dài / 1M token
$2.00
Không liệt kê riêng
$0.50
$0.40
Đầu ra prompt dài / 1M token
$7.50
Không liệt kê riêng
$2.50
$2.00
Giảm giá theo lô
50%
Không liệt kê riêng
50%
Không liệt kê riêng
GPT-6.1 Terra vs Claude Haiku 5.5: Lựa chọn tác vụ nhanh - CometAPI
