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Home Blog GPT-6.1 Terra 對比 Claude Haiku 5.5：快速任務選擇 ai-comparisons / CometAPI 研究
GPT-6.1 Terra 對比 Claude Haiku 5.5：快速任務選擇 比較 GPT-6.1 Terra 與 Claude Haiku 5.5 在基準測試、API 價格、速度、程式設計、推理與自動化方面的表現。
Deon Goodwin AI 模型與 API 研究團隊 比較 GPT-6.1 Terra 與 Claude Haiku 5.5 在基準測試、API 價格、速度、程式設計、推理與自動化方面的表現。
先用這個摘要快速掌握答案，再閱讀指南取得背景、範例與實作細節。
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)TL;DR
GPT-6.1 Terra 與 Claude Haiku 5.5 提供不同方式來降低實用型 AI 工作的成本。就下文所述的獨立測試而言，Terra 在要求嚴苛的自動化與終端機（terminal）程式編寫上是更強的起點；Haiku 則以大幅較低的 token 價格，並在專業知識型工作上展現具競爭力的表現。
對於最長 100K tokens 的提示，官方標準 API 價格為 Terra 的每百萬 tokens：輸入 $1、輸出 $5；Haiku 為輸入 $0.10、輸出 $0.50。這代表 Haiku 的每 token 價格便宜 90%，但最終任務成本由推理、重試、快取與長上下文分層所決定。請基於具代表性的工作負載來選擇，而非單一醒目的分數。
Key Takeaways
GPT-6.1 Terra：在所引獨立的最大努力比較中，於自動化與終端機編碼領先；結果使其成為複雜代理的有力候選。
Claude Haiku 5.5：在同一比較中結合更低的標準 token 價格，並在 AA-Briefcase v1.1 上領先。
長上下文：Terra 支援 1.05M tokens，Haiku 支援 1M；其較高定價分層分別自 272K 與 100K 輸入 tokens 以上起算。
速度：在引用樣本中，Haiku 的輸出吞吐量較高，而 Terra 的首個 token 延遲較短。單一指標不足以預測完整工作流程。
部署：在預期的推理設定下，比較成功任務成本、品質、延遲與重試率。
GPT-6.1 Terra vs Claude Haiku 5.5: At Glance
規格描述可用能力，並非任務品質的排名。兩者皆可接受圖像，但這不代表在所有視覺任務中任何一方都勝出。上下文限制亦不保證在長提示中可靠使用每個細節。
GPT-6.1 Terra: Visual Work and Software Actions Terra 並非專注於對話智能最佳化，而是旨在完成涉及文件、螢幕與軟體應用的實務工作。
視覺理解：分析螢幕截圖、圖表、產品圖片與技術圖紙。
電腦使用：與應用介面互動並完成多步驟的數位任務。
程式編寫與除錯：支援命令列開發、程式產生與自動化軟體維護。
專業寫作：產出報告、提案、結構化摘要與商務溝通。
可配置推理：允許開發者依不同品質與延遲需求調整推理深度。
在其 內部事實性評估 中，OpenAI 報告在低努力下錯誤率為 16.7%，最大努力下為 4.3%。這些是供應商針對誘發錯誤的提示所提供的結果，並非每個應用的通用錯誤率。
該模型對於需要超越快速文字生成的開發者特別有吸引力。其價值在於將視覺解讀、工具使用與決策整合成一致的工作流程。
Claude Haiku 5.5: High-Volume, Focused Tasks 於 2026 年 10 月 7 日發佈的 Haiku 5.5，旨在使具備能力的推理模型在大量請求的應用中更具實務性。
在其官方介紹 中，Anthropic 強調分類、摘要、資料庫查詢、客服支援、瀏覽器互動及子代理工作流程。
Haiku 5.5 也為 Haiku 家族引入了可調整的努力度。開發者可在不更換模型的情況下，在較低成本的回應與更深推理間做選擇。
高吞吐處理：高效率處理大量短小且重複的請求。
自適應思考：依任務複雜度調整推理努力。
知識型工作表現：在專業文件與商務任務評估中表現良好。
子代理編排：在由更大型模型協調的工作流程中執行聚焦任務。
長上下文處理：支援最長一百萬 tokens 的文件與對話歷史。
低 API 成本：使分類、擷取、路由等工作負載在商業上更可行。
這點很重要，因為 Haiku 5.5 已不再侷限於回答簡單問題。它可參與更複雜的代理工作流程，同時保有精簡模型的定價優勢。
Haiku 5.5 使用比 Haiku 4.5 更新的 tokenizer。Anthropic 估計相同文本可能比前代多約 30% 的 tokens。預估遷移成本時，請以自身提示測量計費使用量。
GPT-6.1 Terra vs Claude Haiku 5.5: Benchmark
Independent Benchmark Results 自動化與多步執行。Terra 在 AutomationBench-AA 領先 25 個百分點。這顯示其更能完成需執行多個動作、遵循指示並從中途困難恢復的工作流程。一個自動化系統只有在完成整個流程時才有用。
終端機式編碼。Terra 在 Terminal-Bench 4.0 達 56%，Haiku 為 33%。對涉及命令列工具、除錯與自主軟體開發的任務而言，這是顯著優勢。然而，較小且範圍狹窄的請求可能更有利於 Haiku 的較低成本與更快 token 生成。
專業知識型工作。Haiku 在 AA-Briefcase v1.1 得分 1,576，相較 Terra 的 1,402，成為文件與辦公工作流程的強力候選。
一般事實推理。AA-Omniscience v1.1 給予 Terra 30、Haiku 12 的分數。
Official Launch Benchmarks GPT-6.1 Terra vs Claude Haiku 5.5: Actual Task Performance
Coding and Software Engineering 對於終端代理，Terra 的表現更為明顯：其在 Terminal-Bench 4.0 得分 56%，Haiku 為 33%，差距 23 個百分點。對於除錯陌生版本庫、解決相依性與執行多步驟命令列工作流程，建議優先選擇 Terra。
Haiku 在聚焦的程式碼解說、測試草稿與孤立修改方面實用。以標準短提示計價，其輸出成本為每百萬 tokens $0.50，而 Terra 為 $5；請以被接受的修補與通過的測試來判斷該節省是否能抵銷重試。
Visual Understanding and Computer Use Terra 旨在解讀技術圖紙、對應產品圖片，並在應用畫面上採取動作。這些能力適合從視覺證據走到軟體操作的工作流程。
Customer Service and Business Automation 對於高量的支援分類、擷取與回覆草擬，Haiku 的較低 token 價格提供了良好起點。若每次請求使用 2,000 個輸入與 300 個輸出 tokens，10,000 次請求在 Haiku 官方標準費率下的成本為 $3.50，而 Terra 為 $35，尚未考慮快取、批次折扣、推理額外成本或工具費用。
對於必須在企業系統間執行動作的工作流程，Terra 在 AutomationBench-AA 60% 相較 Haiku 35% 的成績支持先測 Terra。發票檢查、對帳與協調應用更新等案例中，較高的完成率可能足以正當化較高的 token 價格。
Long-Context Reasoning and Factual Reliability Terra 支援 1.05M 上下文 tokens，Haiku 為 1M。在 150,000 個輸入與 2,000 個輸出 tokens 下，以下官方標準費率範例的成本分別為 $0.160 與 $0.080。請同時以證據擷取與被接受答案來選擇，而非僅以請求成本；常見問題（FAQ）描述了長上下文評估方法。
Is Claude Haiku 5.5 Faster Than GPT-6.1 Terra? 在引用的 Max 比較中，Haiku 在輸出吞吐量領先，而 Terra 更快產生首個 token。下表區分串流速度、回應延遲與評估任務估計耗時。
首個 token 時間（Time to first token）：使用者等待輸出開始的時間。
輸出吞吐量（Output throughput）：輸出開始後，token 生成的速度。
端到端任務完成（End-to-end task completion）：模型完成整個工作的時間，包括推理與工具執行。
Output Throughput and First-Token Latency Claude Haiku 5.5 的輸出吞吐量約為 Terra 的 2.57 倍，一旦開始解碼便能更快生成 tokens。然而，GPT-6.1 Terra 的首個 token 延遲優勢約 93 秒，且在 500-token 回應上約早完成 90 秒。
在考量推理效率時差異更有意思。Haiku 每個 Intelligence Index 任務消耗約為 Terra 4.4 倍的推理 tokens，儘管其生成速度更快。其加權任務解碼時間略短，但 Terra 較低的初始延遲使其在 500-token 測試中回應更快。
比較結果：Haiku 在原始生成速度上勝出，而 Terra 在首個 token 延遲、固定長度回應時間與推理 token 效率上領先。Terra 是對延遲敏感且推理密集互動的更強選擇；Haiku 則提供更高的 token 吞吐量。
End-to-End Task Completion Haiku 每個任務約使用 173K 推理 tokens，而 Terra 為 39K。於此快照中，其估計任務時間仍較低：598.04 對 654.90 秒。因此，僅以吞吐量無法描述完整的延遲輪廓。
實際生產延遲受供應商、伺服器負載、提示大小、工具執行與推理設定影響。請在相同真實請求上測量 p50 與 p95 再決策。
任務時間圖示估計自 token 使用與生成速度加權的解碼時間；不含首個 token 延遲與其他開銷。回應時間與評估任務估計涵蓋不同工作負載。
GPT-6.1 Terra vs Claude Haiku 5.5: Cost
Standard API Pricing 以每百萬 tokens 計之美元，檢視日期 2026 年 10 月 28 日。Haiku 的基礎費率適用於最多 100K tokens 的提示。所列 CometAPI 的基礎輸入與輸出費率比各自官方費率低 20%。此處 Terra 的 CometAPI 目錄未單獨列出長上下文分層或快取讀取費率；不應假設標準折扣適用於未公開之分層。
官方與 CometAPI 價格屬不同供應路徑。預算應以選定路徑的計費輸入、輸出、快取與工具類別為準。以下範例沿用官方標準計價，以保持假設一致。
Terra 的官方長提示費率在超過 272K 輸入 tokens 時適用，Haiku 則在超過 100K 提示 tokens 時適用。一旦超過門檻，該請求即使用較高分層費率。以下範例均使用官方標準 API 費率。
對於最多 100K tokens 的提示，Haiku 官方標準輸入與輸出 token 價格比 Terra 低 90%（$0.10 / $0.50 對 $1 / $5，每百萬 tokens），未含快取、批次折扣與其他費用。對於更長提示，因定價門檻不同而有所變化。
Example: High-Volume Classification 考慮每日處理 10,000 則客戶訊息的應用。假設每次請求使用 2,000 個輸入 tokens 與 300 個輸出 tokens，且無提示快取。
GPT-6.1 Terra：每次請求的輸入成本為 $0.0020，輸出成本為 $0.0015。總計為每次 $0.0035，10,000 次為 $35.00。
Claude Haiku 5.5：每次請求的輸入成本為 $0.0002，輸出成本為 $0.00015。總計為每次 $0.00035，10,000 次為 $3.50。
此計算使用官方標準 API 費率與相同的計費 token 數，未含快取命中與另計工具。
對該工作負載，Haiku 將 API 模型成本降低 90%。若兩者在分類上皆達可接受準確度，便少有理由為每 token 支付 10 倍價格。
Example: Long-Document Analysis 當提示超過 100K tokens 時，計算方式改變。考慮一個含 150,000 個輸入 tokens 與 2,000 個輸出 tokens 的任務。
GPT-6.1 Terra：150,000 輸入 tokens 成本 $0.150，2,000 輸出 tokens 成本 $0.010，總計每次 $0.160。
Claude Haiku 5.5：相同 token 數在 Haiku 為輸入 $0.075、輸出 $0.005，總計每次 $0.080。該提示超過 Haiku 的 100K token 門檻，因此適用其較高長上下文費率。
以上總計使用官方標準 API 費率，不含快取與另計工具。
Haiku 仍較便宜，但節省幅度自 90% 降至 50%。
在 300,000 輸入 tokens 與 2,000 輸出 tokens 時，依適用的長上下文費率，模型化總計分別約為 Terra $0.615 與 Haiku $0.155。
以上範例假設計費 token 數相同、無快取命中、無額外工具費用。實際成本可能因 token 化與推理 token 消耗而異。
Why Cost per Successful Task Matters More Than Token Pricing 若 Haiku 必須多次重試才能完成某個編碼任務，而 Terra 一次成功，額外的模型呼叫、工具執行與驗證時間可能會抵消 Haiku 的定價優勢。
反之，若兩者在分類請求上第一次就準確完成，Haiku 大幅較低的 token 費率將是明確的商業優勢。
成功任務成本 = 總 API 與工具成本 / 成功完成的任務數。
相較每百萬 tokens 價格，該指標在選擇自動代理模型時更具意義。
How to Choose 選擇 GPT-6.1 Terra 以應對高要求的軟體代理。其在獨立終端編碼與自動化結果更強，使其成為複雜編碼、多步軟體操作與需在失敗後恢復的自主工作流程之首要候選。
選擇 Claude Haiku 5.5 以規模化聚焦工作。客服分類、文件摘要、結構化擷取與高量子代理任務是良好起點，只要該模型達到您的準確度目標。當不需額外重試或深度推理時，其較低 token 價格的價值最大。
針對專業知識工作、視覺介面與長文件同時測試兩者。Haiku 在引用的 AA-Briefcase 評估中領先，而 Terra 的視覺能力使其與螢幕任務相關。兩者結果皆非普遍勝出者。請以實際文件與應用的證據擷取、任務完成與總成本比較。
Where Can You Access GPT-6.1 Terra and Claude Haiku 5.5? 您可透過 OpenAI API 取得 GPT-6.1 Terra、透過 Claude API 取得 Claude Haiku 5.5，或透過 CometAPI 以共享帳戶比較兩者。CometAPI 提供相容於 OpenAI 的 Chat Completions 與 Responses 格式，並提供 Claude 的 Anthropic Messages 格式。請依所選模型與工作流程選擇端點；推理控制與工具支援將遵循相應介面。於將流量導向生產前，請檢視模型目錄中的可用性與計費。
Conclusion 當主要限制是高要求的自動化或終端機編碼時，先從 Terra 開始。當聚焦的高量工作在較低成本下達到品質目標時，先從 Haiku 開始。對於視覺任務與專業知識工作，請以具代表性的範例測試兩者，而非僅以模型定位推斷勝負。
FAQs
Should a fallback retry every failed request on the other model? 請使用明確失敗訊號，例如無效的結構化輸出、失敗的測試或被拒絕的工具動作。將暫時性網路錯誤與品質失敗分開重試，並限制重試次數與總支出。在切換模型前，傳遞精煉的任務狀態與已驗證的工具結果，以便後備模型能在不重複既有成功動作的情況下繼續。
How should a model migration handle existing prompt caches? 請為目標模型重建並測量快取，而非假設快取項或 token 數可直接移轉。將穩定指示放在提示前段，並分別記錄快取建立、快取讀取與未快取輸入。具有大量重複指示的工作負載，與無快取的範例相比，成本排名可能不同。
How can a team evaluate long-context reliability? 建立具已知答案的任務，並將支持證據放在文件不同位置。加入相似的干擾項與需結合遠距段落的請求。在實際使用的上下文長度下，追蹤有證據支持的答案、漏掉的證據與捏造的引用；宣稱的上下文容量本身不足以證明擷取或推理的準確度。
What should an equal-budget Terra versus Haiku test include? 設定每個被接受結果的美元預算，包含推理 tokens、重試、工具費用與驗證呼叫。讓各模型在符合該預算的設定下運行，並在相同的保留任務上比較成功率與回應時間分位數。這將揭示：在較便宜模型上使用額外推理是否比使用較昂貴模型的一次呼叫更有用。
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 Text and images → text Text and images → text Reasoning none, low, medium, high, xhigh, max Adaptive thinking with effort control Default effort Medium Medium API availability OpenAI API; CometAPI Claude API and cloud platforms; CometAPI Base input / output per 1M tokens $1 / $5 $0.10 / $0.50, prompts up to 100K tokens Architecture and parameter count No verified architectural comparison established by the cited sources No verified architectural comparison established by the cited sources
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 Improvement reported against predecessor 72.4%, offline subset Difficult-prompt factual error rate 4.3% at maximum effort 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
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
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 對比 Claude Haiku 5.5：快速任務選擇 - CometAPI
