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GPT-5.1 vs GPT-5.6 Terra：差价 60%，省下来还是花上去
结论先行：上下文需求低于 40 万 token、任务以通用问答与文本处理为主时，GPT-5.1（输入 $1.375）够用；一旦需要一次喂入整本手册、整个代码仓，或要处理文件与图像混合输入，再切 GPT-5.6 Terra（$2.2）。
规格差异只看两条
| 维度 | GPT-5.1 | GPT-5.6 Terra |
|---|---|---|
| 上下文 | 40 万 token | 105 万 token |
| 输入模态 | 图像、文本、文件 | 文件、图像、文本 |
| 站内输入（$/百万） | $1.375 | $2.2 |
| 站内输出（$/百万） | $11 | $13.2 |
上下文长度是最容易被忽略的成本项。 上下文不够，你就得自己切块、做摘要、维护向量库——这些都是人工时间和工程成本；上下文够，一次调用就能覆盖，反而更省钱（尤其是需要全局一致性的总结类任务）。
什么时候 GPT-5.1 是正确答案
- 单次输入体量小（几千到几万 token 的问答、改写、分类）
- 高并发批处理：单价低意味着同样的预算能跑更多条
- 上下文无关的独立请求：每条请求都不需要看到全量历史
举例：每天处理 20 万 token 输入的批处理作业，全量走 GPT-5.1 约 $0.275/天；换成 Terra 约 $0.44/天。批处理这类「正确率可由抽样校验兜住」的任务，先用低价档跑通再决定是否升级。
什么时候必须上 GPT-5.6 Terra
- 全库级理解：整本手册、整套合同、整个代码库一次喂入，要求跨章节一致性
- 多模态输入：需要同时处理文字、图像、文件（Terra 支持 文件、图像、文本）
- 输出长度大：输出价 $13.2 vs $11，虽然更贵，但一次成稿、少返工往往更划算
混合使用的实操：先分类，再路由
python
def pick(tokens, need_files):
if tokens > 300_000 or need_files: # 长输入或多模态 → Terra
return "openai/gpt-5.6-terra"
return "openai/gpt-5.1" # 其余走低价档这个两行路由，配合站内统一计费，能让你在不增加账号数量的前提下把成本压在合理区间。
常见问题
上下文 40 万 token 够用吗？
对绝大多数对话、写作、代码单文件任务完全够用。只有在「必须一次看到全部素材」时才不够，比如跨 500 页的合同比对、整仓重构规划。
切换模型会不会影响输出格式？
会有一点风格差异，建议对结构化输出任务做一次回归测试。接口与参数不变，仅 model 字段不同。
两代模型的价格差是固定的吗？
不固定。站内价 = OpenRouter 实时挂牌 ×1.1，随官方调价自动更新，本页数字采集于 2026-10-08。
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