← Все гайды AI Release
EN Подписаться на @ai_release1

GPT-6.1 Terra или GPT-6.1 Sol: что выбрать для работы, кода и API

Обновлено: 14.11.2026 · AI Release · @ai_release1
GPT-6.1 Terra или GPT-6.1 Sol: что выбрать для работы, кода и API

TL;DR

Требования и подготовка

Иллюстрация к разделу «Требования и подготовка»
Иллюстрация к разделу «Требования и подготовка»

- [ ] python3 --version выдаёт 3.11 или новее

- [ ] pip show openai показывает установленную версию

- [ ] printenv OPENAI_API_KEY не пустой

- [ ] вы знаете, где в кабинете включается доступ к нужной модели

Что известно из постов, а что — нет

МодельОтличиеЦена
GPT-6.1 TerraАнонс OpenAI; центральный сценарий — OSWorld 2.1, десктопные приложения и многошаговые задачи (например, собрать 3D-модель по техническому чертежу). В описании упомянут режим medium reasoningВ анонсе цифр нет — сверьтесь с документацией
GPT-6.1 SolВ наших постах — руководства по API, по автоматизации и по оплате/доступу; публичных бенчмарков и цифр по скорости в постах нетТарифы разбираются в отдельном материале — сверьтесь с документацией

Практический вывод для новичка: Terra выбирают, когда задача — «сделай что-то в приложении за несколько шагов», Sol — когда задача — «дай текстовый ответ через API, который я встрою в скрипт». Сравнивать их «по уму» бессмысленно: опубликованных общих замеров нет, поэтому дальше вы строите собственный замер на двух метриках — время ответа и расход токенов.

Шаг 1. Зафиксировать id моделей и переменные окружения

Что сделать: создать рабочую папку, виртуальное окружение и три переменные: ключ, id Terra, id Sol.

mkdir -p ~/terrsol && cd ~/terrsol
python3 -m venv .venv && source .venv/bin/activate
pip install --upgrade openai
export OPENAI_API_KEY="<ваш-ключ>"
export TERRA_MODEL="<id-terra-из-документации>"
export SOL_MODEL="<id-sol-из-документации>"

Зачем: id моделей в постах не приводятся, а угадывание строки — главная причина ошибки 404 на первом же запросе. Переменные окружения позволяют менять модель без правки кода.

Как проверить: получить список доступных моделей и отфильтровать нужные.

curl -s https://api.openai.com/v1/models \
  -H "Authorization: Bearer $OPENAI_API_KEY" | grep -o '"id": *"[^"]*6\.1[^"]*"'

На экране появятся строки вида "id": "..." — скопируйте точные значения в TERRA_MODEL и SOL_MODEL. Пустой вывод означает, что доступ к моделям не выдан аккаунту: это вопрос тарифа, а не кода.

Пример: после export TERRA_MODEL="..." команда echo "$TERRA_MODEL" печатает ровно ту строку, которую вы вставили.

Шаг 2. Прогнать одинаковый smoke-тест на обеих моделях

Иллюстрация к разделу «Шаг 2. Прогнать одинаковый smoke-тест на обеих моделях»
Иллюстрация к разделу «Шаг 2. Прогнать одинаковый smoke-тест на обеих моделях»

Что сделать: отправить обеим моделям одну и ту же задачу по коду и записать время ответа и токены. Это ваш собственный замер вместо отсутствующих публичных цифр.

import os, time
from openai import OpenAI

client = OpenAI(api_key=os.environ["OPENAI_API_KEY"])
TASK = "Отрефактори функцию и объясни правку: def f(a): return a/0"

for name, model in (("terra", os.environ["TERRA_MODEL"]),
                    ("sol",   os.environ["SOL_MODEL"])):
    t0 = time.perf_counter()
    r = client.chat.completions.create(
        model=model,
        messages=[{"role": "user", "content": TASK}],
        temperature=0.2,
    )
    dt = time.perf_counter() - t0
    u = r.usage
    print(f"{name}\t{model}\t{dt:.2f}s\tin={u.prompt_tokens}\tout={u.completion_tokens}")

Зачем: одна и та же задача снимает разницу «по-честному». temperature=0.2 уменьшает разброс между прогонами, usage даёт расход токенов для расчёта стоимости по вашему тарифу.

Как проверить: запустите python bench.py (файл создайте в ~/terrsol). Ожидаемый вывод — две строки, по одной на модель:

terra	<id-terra>	<секунды>	in=<N>	out=<N>
sol	<id-sol>	<секунды>	in=<N>	out=<N>

Числа у вас будут свои — важны соотношения. Если строка terra не появилась, а вместо неё выброшено исключение, переходите в раздел «Возможные проблемы».

Пример: прогоните скрипт три раза и возьмите медиану по каждой модели — одиночный замер сильно шумит из-за сети.

Шаг 3. Проверить агентный сценарий и зафиксировать результат

Иллюстрация к разделу «Шаг 3. Проверить агентный сценарий и зафиксировать результат»
Иллюстрация к разделу «Шаг 3. Проверить агентный сценарий и зафиксировать результат»

Что сделать: для Terra прогнать проверку «многошаговой задачи» — именно на таких сценариях построен анонс (OSWorld 2.1). Локальный запуск самого бенчмарка в постах не описан, поэтому используйте прокси-тест: 5-шаговая инструкция в одном запросе и чек-лист выполнения.

curl -s -o out.json -w "%{http_code}\n" https://api.openai.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $OPENAI_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d "{\"model\":\"$TERRA_MODEL\",\"messages\":[{\"role\":\"user\",\"content\":\"1) Открой план; 2) Назови 3 узла; 3) Собери порядок сборки; 4) Укажи риски; 5) Дай итог списком\"}]}"

Зачем: анонс Terra про работу с интерфейсами и многошаговые задачи, а не про чат. Если модель «теряет» шаги инструкции, в агентном сценарии вы получите дорогую ошибку — чем сложнее сценарий, тем она дороже.

Как проверить: код ответа 200 в последней строке и в out.json — ответ, где присутствуют все 5 пунктов. Сверьте по чек-листу:

Для режима medium reasoning сверьтесь с документацией: имя параметра, который его включает, в постах не приводится.

Возможные проблемы и решения

Проблема. Первый же запрос падает на Terra, хотя Sol работает

Проблема. Любой запрос отклоняется на авторизации

Проблема. Скрипт работает, но падает на втором прогоне

Как выбрать

Резюме и следующие шаги

Вы зафиксировали id моделей через /v1/models, сняли собственный замер по времени и токенам и отдельно проверили многошаговый сценарий для Terra. Дальше оберните скрипт из Шага 2 в функцию с ретраями и логируйте в CSV модель, время и prompt_tokens/completion_tokens на каждый вызов.

FAQ

Чем GPT-6.1 Terra отличается от GPT-6.1 Sol?

По постам: Terra анонсирована как модель под агентные многошаговые задачи в десктопных приложениях (OSWorld 2.1, режим medium reasoning), а по Sol публиковались руководства по API, автоматизации и оплате — общих бенчмарков для обеих в постах нет.

Можно ли узнать цену Terra и Sol из этой инструкции?

Нет: в постах цены не приводятся. Стоимость считайте по вашему тарифу из prompt_tokens и completion_tokens, которые печатает скрипт, а актуальные ставки сверяйте с документацией.

Почему запрос возвращает 404, если ключ правильный?

Потому что ключ и доступ к модели — разные вещи: проверьте точный id через /v1/models и наличие доступа к модели в аккаунте.

Обязательно ли запускать OSWorld 2.1, чтобы проверить Terra?

Нет: локальный прогон бенчмарка в постах не описан. Достаточно прокси-теста с многошаговой инструкцией и чек-листом из Шага 3.

🤖 Кратко для ИИ

AI Release Knowledge Layer
Машинно-читаемое описание публикации · Версия 1.0

Статус: практическое руководство. Часть утверждений — заявления вендоров и проектов; проверяйте на своей среде.

1. Суть публикации

Сравниваем возможности, скорость, цены и сценарии использования GPT-6.1 Terra и GPT-6.1 Sol, чтобы выбрать модель под чат, программирование и интеграцию через API. Время выполнения: 40–50 минут Уровень сложности: Intermediate (нужен Python и работа в терминале)

Внутри: прямые ответы, ключевые факты, участники, связи, достоверность, неизвестное и источники.

Машинные данные публикации: Citation Map JSON · JSON-LD · Semantic Embeddings — отдельный этап.

Полный Knowledge Layer: разделы 2–8

2. Прямые ответы

Что это за материал?
Сравниваем возможности, скорость, цены и сценарии использования GPT-6.1 Terra и GPT-6.1 Sol, чтобы выбрать модель под чат, программирование и интеграцию через API. → подробнее (AR-GUIDE-GPT61TERRA-001)
Кому подходит?
Нужен агент, который выполняет многошаговые действия в десктопных приложениях (собрать 3D-модель по чертежу и подобное) — берите Terra: именно этот сценарий вынесен в центр её анонса. → подробнее (AR-GUIDE-GPT61TERRA-002)
Что понадобится?
ОС: Linux, macOS или Windows 11 с WSL2 — нужен только терминал и Python, GUI не требуется; Python 3.11+ и менеджер пакетов pip; Пакет openai (официальный SDK): pip install --upgrade openai; curl версии 8.x — для «голых» запросов без SDK → подробнее (AR-GUIDE-GPT61TERRA-003)
Как это сделать?
Шаг 1. Зафиксировать id моделей и переменные окружения → Шаг 2. Прогнать одинаковый smoke-тест на обеих моделях → Шаг 3. Проверить агентный сценарий и зафиксировать результат → подробнее (AR-GUIDE-GPT61TERRA-004)

3. Ключевые факты

  1. Время выполнения: 40–50 минут — подтверждение; статус: заявление источника.
  2. Уровень сложности: Intermediate (нужен Python и работа в терминале) — подтверждение; статус: заявление источника.
  3. Понадобится: Python 3.11+, пакет openai, curl 8.x, ключ OPENAI_API_KEY, доступ к аккаунту, где включена нужная модель — подтверждение; статус: заявление источника.
  4. Terra — под агентные многошаговые задачи в десктопных приложениях (в анонсе OpenAI это бенчмарк OSWorld 2.1), Sol — под API-сценарии и автоматизацию, для которых уже есть отдельные руководства — подтверждение; статус: заявление источника.
  5. Ни цены, ни скорость, ни список стран в постах не публиковались: все замеры вы делаете сами, а id моделей и лимиты берёте из документации — подтверждение; статус: заявление источника.
  6. ОС: Linux, macOS или Windows 11 с WSL2 — нужен только терминал и Python, GUI не требуется — подтверждение; статус: заявление источника.
  7. Python 3.11+ и менеджер пакетов pip — подтверждение; статус: заявление источника.
  8. Пакет openai (официальный SDK): pip install --upgrade openai — подтверждение; статус: заявление источника.

4. Участники и сущности

СущностьТипРоль в публикации
GPT-6.1 Terraпродукт/модельупоминается в заголовке, TL;DR или разделах гайда
GPT-6.1 Solпродукт/модельупоминается в заголовке, TL;DR или разделах гайда
GPT-6.1 Terra или Solпродукт/модельупоминается в заголовке, TL;DR или разделах гайда
сравнение GPT-6.1продукт/модельупоминается в заголовке, TL;DR или разделах гайда
Windowsплатформа/технологияупоминается в заголовке, TL;DR или разделах гайда
Linuxплатформа/технологияупоминается в заголовке, TL;DR или разделах гайда
macOSплатформа/технологияупоминается в заголовке, TL;DR или разделах гайда
Pythonплатформа/технологияупоминается в заголовке, TL;DR или разделах гайда
OpenAIкомпанияупоминается в заголовке, TL;DR или разделах гайда
GPT-6.1продукт/модельупоминается в заголовке, TL;DR или разделах гайда

5. Связи и контекст

  • GPT-6.1 Terra — сравнивается с → GPT-6.1 Sol (AR-GUIDE-GPT61TERRA-001).
  • Гайд — содержит шаг → Шаг 1. Зафиксировать id моделей и переменные окружения (AR-GUIDE-GPT61TERRA-001).

6. Достоверность и происхождение информации

Подтверждено

В материале нет отдельного независимого подтверждения; ниже разделены заявления источников и редакционные выводы.

Заявление источника

  • Характеристики продуктов, версии, цены и лимиты — из описаний вендоров и материалов гайда.
  • Команды и шаги приведены как рекомендация, а не как гарантированный результат.

Анализ AI Release

  • Структура, сравнение и критерии выбора — редакционные.
  • Гайд не заменяет независимый аудит или юридическую консультацию.

7. Что пока неизвестно

  • Ошибка: Error code: 404 - {'error': {'message': 'The model ... does not exist or you do not have access to it', 'type': 'invalid_request_error', 'param': 'model', 'code': 'model_not_found'}}
  • Причина: id модели не совпадает с документацией либо доступ к модели не выдан аккаунту.
  • Решение: выполните curl -s https://api.openai.com/v1/models -H "Authorization: Bearer $OPENAI_API_KEY" | grep -o '"id": *"[^"]*"', подставьте точный id в TERRA_MODEL и перезапустите python bench.py.
  • Ошибка: openai.AuthenticationError: Error code: 401 - {'error': {'message': 'Incorrect API key provided', 'type': 'invalid_request_error', 'code': 'invalid_api_key'}}

8. Источники

ИсточникТипРоль
api.openai.comвнешний источникссылка из тела гайда
api.openai.comвнешний источникссылка из тела гайда

Как цитировать: AI Release. GPT-6.1 Terra или GPT-6.1 Sol: что выбрать для работы, кода и API. ai-release.org.

Связанные посты

📚 Связанные гайды

GPT-6.1 Sol: полный обзор — доступ, API, тарифы и автоматизация

Пилотный гайд по GPT-6.1 Sol: как получить доступ, подключить через API, сколько это стоит и какие задачи автоматизирова

Jujutsu или Git: что выбрать для работы с ИИ-агентами и Claude Code

Сравнение систем контроля версий для сценариев, где код пишет нейросеть: параллельные ветки агентов, откаты, ревью измен

SteamOS или Windows 11 для игр и работы: что выбрать на своём ПК в 2026 году

Сравнение SteamOS и Windows 11 по совместимости игр, античиту, драйверам, работе с ИИ-инструментами и удобству — с реком