GPT-5.6-sol vs GPT-5.6-terra 实测：2 倍价格差带来多少性能差距？

GPT-5.6-sol vs GPT-5.6-terra 实测：2 倍价格差带来多少性能差距？#

gpt-5.6-sol 和 gpt-5.6-terra 是 Crazyrouter 当前可直接调用的两个 GPT-5.6 系列热门型号。

两者都已有 8 个可用渠道和 7 个备份渠道，但输入与输出价格相差整整一倍。对于已经在使用 GPT-5.6 系列的开发者，真正值得测试的问题是：

gpt-5.6-sol 的输入和输出价格都是 gpt-5.6-terra 的 2 倍，多花这一倍的钱，性能能不能拉开同样大的差距？

我用同一组概率、物理和 Python 工程题各跑了一次，一共 8 个 API 请求。先说结论：

• 正确性基本打平，两个模型都是 4 题通过。
• 两道 Python 代码题都通过了同一组本地测试，terra 还更快、更短。
• sol 在概率题里给出了更完整的精确分数，在物理题里避开了一次明显长尾。
• 按页面价格和本次实际 token 估算，4 题总费用约为 $0.1614 对 $0.0718，sol 实际约贵 2.25 倍。

这轮最有意思的地方是：价格确实差了 2 倍，但性能没有简单地按 2 倍展开。

先看价格：sol 是 terra 的高价档#

测试当天是 2026 年 7 月 13 日。页面显示两个模型都处于 -35% 价格状态，以下价格是当时的页面快照，后续可能调整。

gpt-5.6-sol：

gpt-5.6-terra：

整理成表格：

输入和输出价格正好是 2 倍。缓存读取由于页面保留四位小数，显示为 $0.3250 对 $0.1630，也可以近似理解为 2 倍。

因此，这次测试不只是比较谁答得好，还要看：

同一题是否做对
返回是否完整
代码能不能运行
响应耗时
completion / reasoning tokens
按页面单价估算的请求费用

测试设置#

接口统一使用：

Base URL: https://cn.crazyrouter.com/v1
Endpoint: POST /v1/chat/completions
Model A: gpt-5.6-sol
Model B: gpt-5.6-terra
temperature: 0.2

每道题给两个模型完全相同的 prompt 和 max_tokens。

4 道题分别是：

验证标准也不只看 HTTP 200：

• 概率和物理题与预先计算的参考答案核对。
• Python 输出保存成 .py 文件。
• 两个模型的代码执行同一组本地测试。
• 同时记录请求模型、返回模型、finish_reason、token 和耗时。

8 次请求最终全部：

HTTP 200
returned_model 与 requested_model 一致
finish_reason = stop
可见内容非空

总成绩：正确性打平，成本没有打平#

先看最重要的结果：

如果只按“核心任务是否完成”打分，这一轮是 4:4。

但费用差异很明显：

估算公式是：

费用 ≈
(prompt_tokens - cached_tokens) × input_price
+ cached_tokens × cache_read_price
+ completion_tokens × output_price

最后再除以 1,000,000。

这是按页面公开单价做的近似计算，不是账单审计。实际扣费还应以平台日志和计费规则为准。

为什么标价是 2 倍，最终费用能达到 2.25 倍？因为输出长度也不同。4 道题合计：

gpt-5.6-sol completion tokens:   7,391
gpt-5.6-terra completion tokens: 6,481

sol 本轮多输出约 14%，再叠加 2 倍输出单价，稳定路由题的单次估算费用被拉到了 terra 的 2.64 倍。

第一题：概率答案都对，sol 的精确表达更完整#

概率题是：

P(H)=0.62，P(T)=0.38。
连续抛掷直到第一次出现 HHTH。
求期望抛掷次数，并用状态方程推导。

参考答案：

E[N] = 7162950 / 566029 ≈ 12.6547

两个模型都正确建立了状态：

S0 = 空
S1 = H
S2 = HH
S3 = HHT
S4 = HHTH

也都解释了关键转移：在 HH 后继续出现 H，得到 HHH，它的最长有效后缀仍然是 HH，所以状态留在 S2。

两边最后都推到了：

E0 = 1 / (p^3 q) + 1 / p ≈ 12.6547

差别在答案包装：

• sol 继续化简出了 7162950 / 566029。
• terra 给出正确公式和 12.6547，但没有化成指定精确分数。

所以 terra 不是算错，只是精确表达少了一步。

这题耗时几乎相同：

sol:   33.0s
terra: 33.2s

有意思的是，terra 使用了更多 reasoning tokens：999 对 710，最终可见回答却更短。这说明价格更低不等于内部推理一定更少，还是要按具体题目看。

第二题：日志聚合代码，terra 更便宜也略快#

第二题要求实现：

aggregate_model_usage(events, window_start, window_end)

规格包括：

只统计 [window_start, window_end) 内的事件
失败请求只计 requests，不累计 token 和 cost
缺失 user/model 归 unknown
计算 cache_hit_rate
top_users 按 cost 降序，平手按用户名升序
不得修改输入对象

两个模型的代码都通过了同一组本地测试。

这题 terra 没有因为便宜而漏掉关键边界，速度还快约 2.2 秒。对于这种规格明确、能用测试验收的后端函数，terra 的价格性能比很突出。

第三题：物理题都答对，但 terra 出现 168 秒长尾#

物理题包含三个阶段：

粗糙斜面下滑
完全非弹性碰撞
水平摩擦下压缩弹簧

参考答案：

v1 ≈ 6.10 m/s
v2 ≈ 2.44 m/s
x  ≈ 0.302 m

两个模型全部命中，并且都正确区分了：

• 斜面阶段使用功-能关系或等价的牛顿第二定律。
• 碰撞瞬间使用动量守恒，机械能不守恒。
• 压缩弹簧阶段使用含摩擦功的能量关系。

正确性依然打平，但耗时差距突然放大：

sol:    24.7s
terra: 168.2s

terra 的输出反而更短：1,059 completion tokens，对比 sol 的 1,284。因此这次长尾不能简单归因于“输出太多”。更可能与当时的推理、渠道负载或路由状态有关。

这只有单次样本，不能据此下结论说 terra 的物理题长期都慢。但它确实提醒了一件事：低价模型即使平均速度不错，也要单独观察 P95/P99 长尾，而不是只看平均延迟。

第四题：稳定路由代码，terra 更快、输出更短、费用更低#

最后一题要求实现：

cheapest_stable_route(
    nodes,
    edges,
    start,
    target,
    banned_nodes=None,
    max_hops=None,
    min_reliability=0.0,
)

选择规则不是普通最短路，而是：

先选 total cost 最低
cost 相同选 total latency 最低
再相同选 reliability 更高
仍相同选 path 字典序最小
同时处理 banned_nodes、max_hops 和可靠性下限

两个模型的代码都通过了 cost、latency、reliability、字典序、禁用节点、最大跳数和非法边测试。

这是 terra 本轮表现最好的任务：

• 快约 14.7 秒。
• completion tokens 少约 26%。
• reasoning tokens 约为 sol 的一半。
• 同样通过测试，估算费用只有 sol 的约 38%。

如果真实工作负载主要是这类可验证的 Python 工程代码，价格更高的 sol 在本题没有体现出对应收益。

怎么理解这两个已经上线的热门模型#

这轮不应该写成“terra 是缩水版”或者“sol 一分钱一分货”。真实结果更像是两个不同档位：

gpt-5.6-terra 的优势#

• 输入、输出价格都是 sol 的一半。
• 4 道题核心正确性打平。
• 两道代码题都通过测试，而且都比 sol 快。
• 工程代码输出更短，本轮总 completion tokens 少约 12%。
• 4 题估算总费用比 sol 低约 55%。

gpt-5.6-sol 的优势#

• 概率题精确答案交付更完整。
• 物理题本轮响应明显更快，没有出现 terra 的长尾。
• 稳定路由题输出更展开，适合希望看到更多实现细节的场景。

更实际的使用方式#

对于已经在使用 GPT-5.6 系列的团队，可以按任务做分流：

高频、可测试的代码生成：优先 terra
批量日志处理和结构化任务：优先 terra
要求精确表达的数学推导：先测 sol
对复杂推导长尾敏感：同时保留 sol 路径
所有代码输出：统一进入自动测试

这不是“要不要上线”的问题，而是两个热门模型都已经可用以后，怎样把每美元的有效结果做得更高。

这轮测试的限制#

必须说明，这是一组单次小样本，不是长期 benchmark。

它能证明：

本次 8 个请求全部成功
两个模型都完成了 4 道任务
两道代码题都通过同一组测试
本次 token、费用估算和耗时存在上述差异

它不能证明：

terra 的物理题长期一定需要 168 秒
sol 在所有数学题里都更精确
terra 在所有代码题上都更快
4 道题可以代表所有生产负载

更严谨的下一步应该是每类任务重复 20 至 50 次，观察：

成功率
P50 / P95 / P99 延迟
首 token 延迟
平均 completion tokens
单位通过任务的真实成本

FAQ#

GPT-5.6-terra 的答案是否比 GPT-5.6-sol 更差？#

本轮不能这样判断。四道题的核心正确性是 4:4，两道代码题也全部通过本地测试。差别主要是 terra 在概率题中没有继续化简精确分数，而不是答案错误。

为什么标价只差 2 倍，实测费用却差到 2.25 倍？#

因为输出 token 数量也不同。sol 四题共产生 7,391 个 completion tokens，terra 为 6,481 个。更高输出单价叠加更长输出，使稳定路由题的费用差达到约 2.64x。

terra 的物理题是否长期都会出现 168 秒延迟？#

不能由单次请求得出这个结论。这次结果只说明该请求出现了明显长尾。长期判断需要重复采样，并观察 P50、P95 和 P99 延迟。

哪个模型更适合代码生成？#

在本轮两道可执行 Python 任务中，两者都通过测试，terra 更快、输出更短且费用更低。其他代码类型仍应使用自己的真实题库复测。

最后结论#

本轮 gpt-5.6-sol 和 gpt-5.6-terra 的价格相差 2 倍，但正确性没有拉开 2 倍，甚至没有拉开一道题。

terra 在两道可执行代码题上展示了很强的价格性能比：同样通过测试、更快、输出更短，费用大约只有 sol 的三分之一到一半。

sol 的价值主要体现在更完整的精确答案，以及本轮复杂物理题中更稳定的响应时间。它不是全面碾压，但在对表达质量和长尾敏感的任务上，额外价格可能有意义。

所以这次最准确的结论是：

gpt-5.6-terra 更像高性价比主力，gpt-5.6-sol 更像对精确表达和复杂推导做补充的高价档。两个模型已经上线以后，按任务路由比只看型号或只看价格更有价值。

使用 Crazyrouter 复现实测#

本文通过 Crazyrouter OpenAI-compatible API 完成测试。复现时应为两个模型使用相同 prompt、temperature、max_tokens 和验收脚本。

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="YOUR_API_KEY",
    base_url="https://cn.crazyrouter.com/v1",
)

response = client.chat.completions.create(
    model="gpt-5.6-terra",
    temperature=0.2,
    max_tokens=3600,
    messages=[{"role": "user", "content": "YOUR_TEST_PROMPT"}],
)

print(response.model)
print(response.choices[0].finish_reason)
print(response.usage)
print(response.choices[0].message.content)

将 model 改为 gpt-5.6-sol 后重复执行，并对代码结果运行同一组测试，才能得到可比较的数据。

• 注册入口：https://crazyrouter.com/register?utm_source=crazyrouter_blog&utm_medium=article&utm_campaign=gpt56_sol_terra_price_performance&utm_content=gpt-56-sol-vs-gpt-56-terra-price-performance-2026__body_cta
• API Base URL：https://cn.crazyrouter.com/v1
• 建议记录：requested_model、returned_model、finish_reason、reasoning_tokens、缓存 token、总耗时和代码测试结果。