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GPT-6.1 Terra vs. GPT-6.1 Sol: Preise, Reasoning und Modellwahl

GPT-6.1 Terra vs. GPT-6.1 Sol laut OpenAI: Preise, Reasoning-Stufen, Kontext und Wissensstand im Vergleich, mit Auswahl nach Aufgabe und Einordnung von Luna.

GPT-6.1 Terra vs. GPT-6.1 Sol: Preise, Reasoning und Modellwahl

GPT-6.1 Terra oder GPT-6.1 Sol ist die erste Modellwahl für alle, die auf der GPT-6.1-Reihe von OpenAI aufbauen. Terra erschien am 26. Oktober 2026. Auf dem Papier liegen die beiden Modelle nah beieinander: dasselbe Kontextfenster von 1,050,000 Tokens, dasselbe Output-Limit von 128,000 Tokens sowie Text- und Bild-Input[1][2][3]. GPT-6.1 Terra kostet bei jedem Token-Typ halb so viel, und OpenAI richtet die beiden Modelle auf unterschiedliche Aufgaben aus.

Dieser Vergleich stützt sich ausschließlich auf die Dokumentation von OpenAI, abgerufen am 27. Oktober 2026: die beiden Modellseiten, den GPT-6-Leitfaden und die Preisseite. Er behandelt die Einsatzbereiche beider Modelle, die Unterschiede beim Reasoning-Effort, die Folgen des Preisunterschieds pro Anfrage und die Einordnung von GPT-6 Luna und dem älteren GPT-5.6 Terra. Benchmark-Ergebnisse werden nicht herangezogen; für diesen Artikel wurde keine unabhängige Evaluierung geprüft.

TL;DR

  • Positionierung: OpenAI beschreibt Terra als „schnelles, effizientes Modell für visuelles Reasoning, präzise Computerbedienung und klare, natürliche Texte“ und Sol als Modell mit „Leistung nahe an Astra für komplexe Arbeit zu geringeren Kosten“[1][2].
  • Preis: Terra kostet $1.00 Input und $5.00 Output pro 1M Tokens, genau die Hälfte der $2.00 und $10.00 von Sol[4].
  • Reasoning: Terra unterstützt none bis max; Sol beginnt bei low[5].
  • Limits: identische Kontext-, Input- und Output-Grenzen; der Wissensstand von Terra ist der 1. Juni 2026, der von Sol der 30. April 2026[1][2].
  • Tools: Beide unterstützen Chat Completions, aber Tool-Aufrufe erfordern bei beiden die Responses API[5].
  • Faustregel (unsere Einschätzung): Beginnen Sie bei bildlastigen Aufgaben und Textarbeit mit Terra; wechseln Sie für komplexes Coding und umfangreiche professionelle Aufgaben zu Sol.

GPT-6.1 Terra vs. GPT-6.1 Sol in einer Tabelle

GPT-6.1 TerraGPT-6.1 Sol
Modell-IDgpt-6.1-terragpt-6.1-sol
Beschreibung von OpenAISchnell, effizient: visuelles Reasoning, Computerbedienung, natürliche TexteLeistung nahe an Astra für komplexe Arbeit zu geringeren Kosten
Reasoning-Effortnone, low, medium (Standard), high, xhigh, maxlow, medium (Standard), high, xhigh, max
Kontext / max. Input / max. Output1,050,000 / 922,000 / 128,0001,050,000 / 922,000 / 128,000
Wissensstand1. Juni 202630. April 2026
Standard-Input / -Output pro 1M$1.00 / $5.00$2.00 / $10.00
Gecachter Input pro 1M$0.05$0.10
Ultrafast-TarifNicht aufgeführt6x Standard
Tool-AufrufeResponses APIResponses API

Quellen: Modellseiten, GPT-6-Leitfaden und Preisseite von OpenAI[1][2][4][5].

Die Tabelle macht deutlich: Die Kapazität unterscheidet GPT-6.1 Terra und GPT-6.1 Sol nicht, denn die Limits stimmen überein. Entscheidend sind die Aufgaben, auf die jedes Modell ausgelegt ist, der Preis und die niedrigste Reasoning-Stufe.

Wofür OpenAI die beiden Modelle entwickelt hat

Die Beispiele von OpenAI für Terra sind konkret: „Produktfotos Katalogeinträgen zuordnen, technische Zeichnungen interpretieren, Aktionen auf Anwendungsoberflächen ausführen oder Texte entwerfen und überarbeiten“[1]. Für Teams, die von GPT-5.6 Terra wechseln, ergänzt der GPT-6-Leitfaden einen Migrationshinweis: „Vergleichen Sie beide Modelle anhand repräsentativer Bilder und Workflows mit demselben Reasoning-Effort“[5].

Zu Sol heißt es auf der Modellseite: „Nutzen Sie GPT-6.1 Sol für komplexes Coding, Computerbedienung und professionelle Arbeit“[2]. Computerbedienung steht auf beiden Listen, Coding nur auf der von Sol.

Zusammengenommen ergibt sich folgende Aufteilung: GPT-6.1 Terra ist für Aufgaben vorgesehen, bei denen Bilder und Text eingehen und eine kurze, gut formulierte Antwort herauskommt, etwa Katalogzuordnung, das Lesen von Zeichnungen und Screenshots oder das Umformulieren von Texten. GPT-6.1 Sol ist für umfangreiche, mehrstufige Arbeit gedacht, bei der die inhaltliche Tiefe wichtiger ist als die Kosten pro Aufruf. Das ist die Positionierung von OpenAI, keine gemessene Rangfolge der Qualität.

Reasoning-Effort: die Einstellung none und ihre Kosten

GPT-6.1 Terra unterstützt sechs Effort-Stufen, GPT-6.1 Sol fünf. Der GPT-6-Leitfaden formuliert es ausdrücklich: „GPT-6 Astra und GPT-6.1 Sol unterstützen den Reasoning-Effort none nicht; GPT-6.1 Terra, GPT-6 Sol und GPT-6 Luna unterstützen ihn“[5]. Für Terra empfiehlt er außerdem: „Beginnen Sie mit medium und erhöhen Sie die Stufe, wenn der Qualitätsgewinn den zusätzlichen Zeit- und Token-Aufwand rechtfertigt“[5].

none ist für einfache Umformulierungen und Tagging nützlich, wenn kein Reasoning-Durchlauf nötig ist, hat aber Grenzen. In den Tests von reAPI am 27. Oktober 2026 beantwortete Terra eine kurze mehrstufige Rechenaufgabe mit none falsch. Bei xhigh verwendete es 80 Reasoning-Tokens, bei max 199; beide Antworten waren richtig[6]. Ein einzelner Prompt ist kein Benchmark, zeigt aber, warum none einfachen Aufgaben vorbehalten bleiben sollte.

Reasoning-Tokens werden als Output abgerechnet[7]. Das ist für die häufige Frage relevant, wie Terra mit höherem Effort gegenüber Sol mit niedrigerem Effort abschneidet. Da der Output-Tarif von Terra halb so hoch ist wie der von Sol, kostet Terra mit high weniger als Sol mit medium, solange Terra für dieselbe Anfrage weniger als doppelt so viele Output-Tokens erzeugt. Das ist eine Rechnung, keine Aussage zur Qualität. Ob die Antworten gleichwertig sind, müssen Sie anhand Ihrer eigenen Prompts testen.

Was der Preisunterschied pro Anfrage bedeutet

Die Tarife betragen durchweg genau die Hälfte[4]. Bei identischen Token-Zahlen ergibt sich:

Anfrage (Standard-Tarife)GPT-6.1 TerraGPT-6.1 Sol
2,000 Input, 500 Output$0.0045$0.009
20,000 Input (18,000 gecacht), 800 Output$0.0069$0.0138
1,000 Input, 2,300 Output einschließlich Reasoning$0.0125$0.025
300,000 Input, 4,000 Output (Long Context)$0.63$1.26

Unsere Rechnung auf Grundlage der Standard- und Long-Context-Preise von OpenAI[4]. Die Token-Zahlen dienen der Veranschaulichung.

Zwei Preisdetails verändern den Vergleich. Erstens kostet GPT-6.1 Terra zu Standard-Tarifen genau so viel wie GPT-6.1 Sol im Batch-Tarif, nämlich $1.00 und $5.00[4]. Bei Arbeit, die auf ein Batch-Verarbeitungsfenster warten kann, schrumpft der Preisunterschied damit auf null. Zweitens hat Sol einen Ultrafast-Tarif zum Sechsfachen von Standard; für Terra führt die Preisseite keinen Ultrafast-Tarif auf[2][4]. Sämtliche Tarife für Terra, Cache-Kosten und fünf durchgerechnete Beispiele finden Sie unter GPT-6.1 Terra Preise.

Wo GPT-6 Luna und GPT-5.6 Terra einzuordnen sind

ModellBeschreibung von OpenAIInput / Output pro 1MNiedrigster EffortWissensstand
GPT-6 Luna„Effizientestes Modell für klar umrissene Aufgaben in großem Volumen“$0.10 / $0.50none18. Mai 2026
GPT-6.1 TerraSchnell, effizient: visuelles Reasoning, Computerbedienung, Schreiben$1.00 / $5.00none1. Juni 2026
GPT-6.1 SolLeistung nahe an Astra für komplexe Arbeit$2.00 / $10.00low30. April 2026
GPT-5.6 TerraGleichgewicht zwischen Intelligenz und Kosten$2.00 / $12.00none16. Februar 2026
GPT-6 Astra„Leistungsfähigstes Modell für die anspruchsvollsten Aufgaben“$10.00 / $50.00low30. April 2026

Quellen: Modellseiten und Preisseite von OpenAI[1][2][4][8][9][10].

Luna liegt eine Stufe unter Terra und kostet bei Input und Output ein Zehntel. GPT-5.6 Terra, das Modell, dessen Namen GPT-6.1 Terra als Nachfolger übernimmt, kostete bei Input das Doppelte und bei Output das 2.4-Fache. Sein Wissensstand lag dreieinhalb Monate früher[4][9].

GPT-6.1 Terra oder GPT-6.1 Sol je nach Aufgabe wählen

Diese Tabelle gibt unsere redaktionelle Einschätzung auf Grundlage der oben beschriebenen Positionierung von OpenAI wieder. Sie beruht nicht auf gemessenen Ergebnissen.

AufgabeBeginnen mitWarum
Produktfotos Katalogeinträgen zuordnenGPT-6.1 TerraIn den Terra-Beispielen von OpenAI genannt; halber Preis pro Aufruf
Technische Zeichnungen, Formulare und Screenshots lesenGPT-6.1 TerraIn den Terra-Beispielen von OpenAI genannt
Texte entwerfen, umformulieren und straffenGPT-6.1 Terra„Klare, natürliche Texte“ stehen in der Beschreibung von Terra
Einfaches Tagging, bei dem die Antwortzeit zähltGPT-6.1 Terra mit none oder GPT-6 LunaSol hat keine Stufe none; Luna ist nochmals günstiger
Komplexes Coding und umfangreiche Agenten-AufgabenGPT-6.1 Sol„Komplexes Coding“ steht in der Beschreibung von Sol, nicht in der von Terra
Schwierigstes Reasoning, Kosten zweitrangigGPT-6 AstraDas leistungsfähigste Modell von OpenAI

GPT-6.1 Terra auf reAPI aufrufen

reAPI stellt GPT-6.1 Terra über seinen Chat-Completions-Endpunkt mit der Modell-ID gpt-6.1-terra bereit, pro Token über ein Guthaben abgerechnet. Am 27. Oktober 2026 lagen die Tarife bei $0.75 Input und $3.75 Output pro 1M Tokens[6][11]. GPT-6.1 Sol wurde am 28. Oktober 2026 mit der Modell-ID gpt-6.1-sol über denselben Endpunkt und Key hinzugefügt; in den Prüfungen von reAPI an diesem Tag akzeptierte es low bis xhigh, und max führte zu einem Fehler. Die Modellseite für GPT-6.1 Sol zeigt die aktuellen Tarife. Die Modellseite für GPT-6.1 Terra bietet die aktuellen Tarife und einen Playground.

FAQ

Ist GPT-6.1 Terra besser als GPT-6.1 Sol?

Nach der eigenen Beschreibung von OpenAI nicht pauschal. GPT-6.1 Sol ist für „komplexes Coding, Computerbedienung und professionelle Arbeit“ positioniert, GPT-6.1 Terra für visuelles Reasoning, Computerbedienung und Schreiben zum halben Preis[1][2]. Testen Sie bei Bild- und Textaufgaben zuerst Terra; beginnen Sie bei komplexem Coding mit Sol.

GPT-6.1 Terra mit high oder GPT-6.1 Sol mit medium?

Terra mit high kostet weniger als Sol mit medium, wenn es weniger als doppelt so viele Output-Tokens erzeugt: Der Output-Tarif von Terra ist halb so hoch wie der von Sol, und Reasoning-Tokens werden als Output abgerechnet[4][7]. Ob die Antworten gleich gut sind, hängt von der Aufgabe ab. Vergleichen Sie beide anhand einer gelabelten Stichprobe.

Ist GPT-6.1 Terra schneller als GPT-6.1 Sol?

OpenAI beschreibt GPT-6.1 Terra als „schnell“ und die Leistung von Sol als nahe an Astra. Auf keiner der beiden Modellseiten wird jedoch eine konkrete Antwortzeit veröffentlicht[1][2]. Sol hat einen Ultrafast-Tarif zum Sechsfachen der Standard-Preise; Terra hat keinen[4]. Bei Terra entfällt mit dem Effort none der Reasoning-Durchlauf vollständig. Sol bietet diese Möglichkeit nicht[5].

Eignet sich GPT-6.1 Terra für Coding?

OpenAI nennt „komplexes Coding“ für GPT-6.1 Sol und führt Coding nicht unter den Einsatzbereichen von Terra auf[1][2]. Terra kann dennoch Code verarbeiten, aber für komplexe Coding-Aufgaben ist Sol die dokumentierte Wahl.

GPT-6.1 Terra oder GPT-6 Astra?

GPT-6 Astra ist laut OpenAI das „leistungsfähigste Modell für die anspruchsvollsten Aufgaben“ und kostet das Zehnfache von GPT-6.1 Terra: $10.00 gegenüber $1.00 Input und $50.00 gegenüber $5.00 Output pro 1M Tokens[4][10]. Astra bietet den Effort none nicht; Terra schon[5].

GPT-6 Terra vs. GPT-5.6 Terra: Was ist der Unterschied?

GPT-6 Terra gibt es nicht; das neue Terra-Modell heißt GPT-6.1 Terra[3]. Gegenüber GPT-5.6 Terra kostet es bei Input die Hälfte ($1.00 gegenüber $2.00) und bei Output weniger als die Hälfte ($5.00 gegenüber $12.00). Der Wissensstand ist der 1. Juni 2026 statt des 16. Februar 2026[4][9]. OpenAI empfiehlt, beide vor einem Wechsel anhand repräsentativer Bilder und Workflows mit demselben Effort zu vergleichen[5].

GPT-6.1 Terra oder GPT-6.1 Sol in der Praxis

Bei der Wahl zwischen GPT-6.1 Terra und GPT-6.1 Sol kommt es auf die Arbeit an; die Limits sind identisch. Nutzen Sie Terra mit medium für bildlastige Aufgaben, Katalogzuordnung und Schreiben. Prüfen Sie eine Stichprobe und senken Sie den Effort, wenn die Genauigkeit erhalten bleibt. Setzen Sie Sol für komplexes Coding und umfangreiche professionelle Aufgaben ein oder verwenden Sie die Batch-Tarife von Sol, wenn die Arbeit warten kann. Wenn eine Aufgabe einfach genug für none ist, vergleichen Sie GPT-6.1 Terra mit GPT-6 Luna, bevor Sie sich für eines der beiden Modelle entscheiden.

Quellen

  1. OpenAI. Modellseite für GPT-6.1 Terra. Abgerufen im Oktober 2026 von developers.openai.com/api/docs/models/gpt-6.1-terra
  2. OpenAI. Modellseite für GPT-6.1 Sol. Abgerufen im Oktober 2026 von developers.openai.com/api/docs/models/gpt-6.1-sol
  3. OpenAI. API-Änderungsprotokoll, 26. Oktober 2026. Abgerufen im Oktober 2026 von developers.openai.com/api/docs/changelog
  4. OpenAI. API-Preise. Abgerufen im Oktober 2026 von developers.openai.com/api/docs/pricing
  5. OpenAI. GPT-6-Leitfaden. Abgerufen im Oktober 2026 von developers.openai.com/api/docs/guides/latest-model
  6. reAPI. API-Dokumentation für GPT-6.1 Terra. Abgerufen im Oktober 2026 von reapi.ai/docs/gpt-6-1-terra
  7. OpenAI. Reasoning-Modelle. Abgerufen im Oktober 2026 von developers.openai.com/api/docs/guides/reasoning
  8. OpenAI. Modellseite für GPT-6 Luna. Abgerufen im Oktober 2026 von developers.openai.com/api/docs/models/gpt-6-luna
  9. OpenAI. Modellseite für GPT-5.6 Terra. Abgerufen im Oktober 2026 von developers.openai.com/api/docs/models/gpt-5.6-terra
  10. OpenAI. Modellseite für GPT-6 Astra. Abgerufen im Oktober 2026 von developers.openai.com/api/docs/models/gpt-6-astra
  11. reAPI. Modellseite für GPT-6.1 Terra. Abgerufen im Oktober 2026 von reapi.ai/models/gpt-6-1-terra
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