GPT-6.1 Terra вийшла 26 жовтня 2026 року з ціною $1 за мільйон вхідних токенів і $5 за мільйон вихідних — це вдвічі менше за ціну вхідних токенів GPT-5.6 Terra та значно менше половини її ціни у $12 за вихідні токени. Але ціна зі списку — лише відправна точка. Фактичний рахунок за робоче навантаження Terra визначають три чинники:
- Зусилля міркування. Токени міркування тарифікуються як вихідні, а вартість між рівнями зусиль відрізняється в кілька разів.
- Поріг у 272K. Щойно вхідний запит перевищує 272,000 токенів, увесь запит переходить на вищий тариф.
- Кешування. Читання кешованого префікса коштує 5% від звичайної ціни вхідних токенів; якщо префікс не знайдено в кеші або його переписано, доведеться платити повну ціну чи навіть більше.
Нижче наведено розрахунок вартості одного робочого навантаження з чітко зазначеними припущеннями, правила тарифікації, які легко пропустити, вартість одного завдання порівняно з GPT-6.1 Sol, Claude Sonnet 5.5 і GPT-5.6 Terra, а також приклад на Python, який записує поля використання, що формують ваш рахунок. AIHubMix надає Terra під назвою gpt-6.1-terra за тими самими цінами, що й OpenAI.
Тарифи
Усі ціни вказано в USD за мільйон токенів згідно зі сторінкою моделі OpenAI. На сторінці моделі AIHubMix зазначені ті самі стандартні ціни на вхідні токени, читання кешу та вихідні токени, але немає тарифу на запис у кеш чи на довгий контекст. У документації з кешування вказано єдиний тариф на запис — 1.25x, тому надбавку за 12 годин там не опубліковано.
| Тип токенів | До 272K вхідних токенів | Понад 272K вхідних токенів |
|---|---|---|
| Вхідні | $1.00 | $2.00 |
| Кешовані вхідні (читання) | $0.05 | $0.10 |
| Запис у кеш, 30 хв | $1.25 | $2.50 |
| Запис у кеш, 12 год | $2.50 | $5.00 |
| Вихідні | $5.00 | $7.50 |
OpenAI публікує один набір тарифів, а решту визначає правилом: понад 272K вхідних токенів ціни на вхідні токени та кеш подвоюються, а ціна вихідних зростає в 1.5 раза для всього запиту. Отже, запис у кеш із терміном зберігання 12 годин коштує $5.00. AIHubMix не публікує тарифу на довгий контекст для Terra, тому невідомо, скільки стягує шлюз за запити понад 272K.
OpenAI також пропонує обробку Batch і Flex зі знижкою 50%, режим Fast за подвійною ціною та обробку в регіоні з надбавкою +10%. Це умови OpenAI. AIHubMix не надає OpenAI Batch API (у перевірках AIHubMix 27 жовтня запит GET /v1/batches повернув 404). Ті самі перевірки показали, що service_tier "flex" приймався, а у відповіді повертався як "flex"; параметр "priority" теж приймався, а у відповіді повертався як "fast", що за умовами OpenAI відповідає режиму Fast за подвійною ціною. У прайс-листі AIHubMix для Terra наведені лише стандартні тарифи, тож фактичну ціну для обох режимів не підтверджено. Перевіряйте журнал використання, а не покладайтеся на припущення про знижку.
Моделі, які порівнюватимемо далі, за офіційними цінами (на AIHubMix вони такі самі):
| Модель | Вхідні | Кешовані | Вихідні |
|---|---|---|---|
| GPT-6.1 Terra | $1 | $0.05 | $5 |
| GPT-5.6 Terra | $2 | $0.20 | $12 |
| GPT-6.1 Sol | $2 | $0.10 | $10 |
| Claude Sonnet 5.5 | $2 | $0.10 | $10 |
Правила тарифікації, які легко пропустити
Токени міркування тарифікуються як вихідні. Якщо запит повертає 2,000 видимих токенів після 8,000 токенів міркування, тарифікуються 10,000 вихідних токенів. Перевіряйте вартість за об’єктом usage, а не за довжиною відповіді.
Після порога в 272K перераховується вартість усього запиту. Це не граничний тариф лише для токенів понад 272,000. Ціна кожного вхідного токена в запиті подвоюється, а кожного вихідного зростає на 50%. Ось розрахунки на межі порога — без кешування, по 20,000 вихідних токенів в обох випадках:
| Запит | Вартість вхідних | Вартість вихідних | Разом |
|---|---|---|---|
| 270,000 вхідних, 20,000 вихідних | $0.27 | $0.10 | $0.37 |
| 300,000 вхідних, 20,000 вихідних | $0.60 | $0.15 | $0.75 |
На 11% більше вхідних токенів — і рахунок приблизно подвоюється. Terra приймає до 922,000 вхідних токенів (контекст 1,050,000); просто після 272K тариф зростає.
Запис у кеш не безкоштовний. У GPT-5.6 і новіших моделей запис префікса в кеш тарифікується за ставкою 1.25x від ціни вхідних токенів для стандартного терміну зберігання 30 хвилин і 2.5x для терміну 12 годин, доступного лише через Responses API. Читання кешу на Terra коштує 0.05x незалежно від обраного терміну зберігання. Згідно з посібником OpenAI з кешування промптів, це повні тарифи, а не надбавки: кожен вхідний токен тарифікується лише один раз — як звичайний вхідний, зчитаний із кешу або записаний у кеш. Мінімальна довжина префікса для кешування — 1,024 токени.
У AIHubMix Chat Completions і Responses не використовують спільний кеш. Під час перевірок AIHubMix префікс розробника на 9,623 токени було записано під час першого виклику Responses і зчитано під час другого й третього. Щойно після цього той самий префікс надіслали через Chat Completions, його записали в кеш повторно, без влучання в кеш. За змішаного трафіку доведеться платити за два набори записів.
Через AIHubMix рівень зусиль діє лише в Responses. У Responses API запит на суму простих чисел дав 72 вихідні токени за рівня зусиль none і 1,153 за max (1,078 із них — токени міркування). У Chat Completions параметр reasoning_effort не давав послідовної різниці в тих самих тестах (для none і max у різних запусках виходило близько 200-300 токенів міркування), що вказує на фіксований рівень зусиль у цьому маршруті. Якщо хочете заощадити, знизивши рівень зусиль, надсилайте запити через Responses.
За вбудований вебпошук стягується плата за кожен виклик. У прайс-листі AIHubMix для web_search_requests вказано $0.01 за виклик, додатково до вартості токенів.
Реалістичний місяць: розрахунок по рядках
Розгляньмо робоче навантаження служби підтримки або обробки документів, яке щомісяця надсилає 10,000 запитів через Responses API. Припущення:
- кожен запит містить стабільний префікс на 2,500 токенів (системний промпт, визначення інструментів, довідкові правила), який знаходиться в кеші;
- кожен запит додає 1,500 нових вхідних токенів (повідомлення користувача або документ);
- кожен запит повертає 1,500 вихідних токенів, включно з токенами міркування, за середнього рівня зусиль (стандартний для Terra);
- кожен запит залишається нижче порога в 272K вхідних токенів, тож діють стандартні тарифи;
- записи в кеш не враховано в підсумках (див. примітку під таблицею).
За місяць це становить 25M кешованих токенів, 15M нових вхідних токенів і 15M вихідних токенів.
| Рядок | Токени | Тариф за M | Вартість |
|---|---|---|---|
| Кешовані вхідні | 25M | $0.05 | $1.25 |
| Нові вхідні | 15M | $1.00 | $15.00 |
| Вихідні, середній рівень | 15M | $5.00 | $75.00 |
| Разом, середній рівень | $91.25 |
У цьому випадку записи в кеш додають небагато. Щоразу, коли префікс на 2,500 токенів записується в кеш, він тарифікується за ціною $1.25 за мільйон замість $0.05 — приблизно на $0.003 більше за один запис.
Два варіанти покажуть, куди йдуть гроші.
Без кешування. Якщо префікс ніколи не знаходиться в кеші (він змінюється для кожного запиту або трафік розподілений між маршрутами), усі 40M вхідних токенів тарифікуються по $1: $40 за вхідні та $75 за вихідні, разом $115. Кешування заощаджує $23.75 на місяць — приблизно п’яту частину рахунку.
За максимального рівня зусиль. За вимірюваннями Artificial Analysis, в тесті Intelligence Index одне завдання споживало близько 6,000 вихідних токенів за середнього рівня зусиль і 35,000 за максимального — співвідношення приблизно 5.8x. Якщо помножити 1,500 вихідних токенів на 35/6, отримаємо 8,750 на запит, або 87.5M на місяць. Тоді вихідні коштуватимуть 87.5M x $5 = $437.50, а загалом за місяць вийде $1.25 + $15.00 + $437.50 = $453.75 — приблизно вп’ятеро більше, ніж за середнього рівня зусиль. Максимальний рівень зусиль коштує набагато дорожче, ніж втрата кешу.
У всіх випадках найбільша частка витрат припадає на вихідні токени. За середнього рівня це $75 із $91.25, або 82% рахунку. Тому перш за все варто перевірити рівень зусиль, а не ціну вхідних токенів.
Вартість одного завдання: порівняння з Sol, Sonnet 5.5 і GPT-5.6 Terra
Те саме робоче навантаження, ті самі обсяги токенів (25M кешованих, 15M нових вхідних, 15M вихідних), але кожна модель — за власними офіційними цінами:
| Модель | Кешовані | Вхідні | Вихідні | За місяць | За запит |
|---|---|---|---|---|---|
| GPT-6.1 Terra | $1.25 | $15.00 | $75.00 | $91.25 | $0.0091 |
| GPT-6.1 Sol | $2.50 | $30.00 | $150.00 | $182.50 | $0.0183 |
| Claude Sonnet 5.5 | $2.50 | $30.00 | $150.00 | $182.50 | $0.0183 |
| GPT-5.6 Terra | $5.00 | $30.00 | $180.00 | $215.00 | $0.0215 |
За однакової кількості токенів Terra коштує вдвічі менше за Sol і Sonnet 5.5 та приблизно 42% від вартості GPT-5.6 Terra. Але тут важливо, що кількість токенів однакова: різні моделі витрачають на те саме завдання різний обсяг токенів на міркування, а Terra з вищим рівнем зусиль може використати більше токенів, ніж Sol із нижчим.
Вимірювання вартості одного завдання це підтверджують. Наведені нижче дані взято з Artificial Analysis — незалежного тесту, у якому кожну модель перевіряли за допомогою Intelligence Index із зазначеним рівнем зусиль.
| Модель і рівень зусиль | Оцінка індексу | Вихідних токенів на завдання | Вартість завдання |
|---|---|---|---|
| Terra, без міркування | 33 | не зазначено | $0.11 |
| Terra, середній | 41 | 6k | $0.10 |
| Terra, високий | 44 | 9k | $0.13 |
| Terra, максимальний | 48 | 35k | $0.40 |
| Sol, середній | 48 | 8k | $0.21 |
| Sol, надвисокий | 51 | 18k | $0.39 |
| GPT-5.6 Terra, максимальний | 42 | 39k | $1.40 |
| Sonnet 5.5, максимальний | 56 | 197k | $5.46 |
У рядку Sonnet 5.5 наведено стандартну конфігурацію Artificial Analysis з максимальним рівнем зусиль.
Звідси випливають три висновки. Terra із середнім рівнем зусиль — найдешевший варіант у таблиці, а Artificial Analysis вважає низький і середній рівні зусиль Terra оптимальними за Парето. Вимкнення міркування в цьому тесті не заощадило коштів: без міркування одне завдання коштувало $0.11 і дало оцінку 33. На іншому кінці шкали Terra з максимальним рівнем зусиль ($0.40) коштує приблизно стільки ж, скільки Sol із надвисоким рівнем ($0.39), яка отримала вищу оцінку, і лише зрівнюється із Sol із середнім рівнем зусиль, коштуючи майже вдвічі дорожче. Sonnet 5.5 має найвищу оцінку, але за максимального рівня зусиль витратив близько 197,000 вихідних токенів на завдання.
Інші опубліковані тести підтверджують цю тенденцію. У тесті Plotly з аналізу даних, проведеному через OpenRouter зі стандартним рівнем зусиль, Terra набрала 40 із 43 балів і коштувала $1.31 за повний запуск, тоді як Sol набрала 43 із 43 за $2.61; на одне запитання припадало близько 1,460 вихідних токенів. На власних графіках запуску OpenAI, які є самооцінкою і наведені тут у переказі Kingy AI, вартість завдання Terra з максимальним рівнем зусиль у наборі OSWorld 2.1 offline становить $1.19, а Sol — $1.15. У задачах з агентами за максимального рівня зусиль знижка Terra за токен може зникнути.
Хто платить більше, ніж очікувалося
- Команди, які завжди використовують максимальний рівень зусиль. За однакового трафіку рахунок може бути вп’ятеро більшим, ніж за середнього рівня. Користувачі Codex на Reddit повідомляють, що Terra з високим рівнем зусиль швидко вичерпує ліміти плану; один із них розповів, що за 20 хвилин витратив 40% п’ятигодинного ліміту. Це поодинокі свідчення, але вони узгоджуються з наведеними вище обсягами токенів.
- RAG із довгим контекстом, близьким до 272K. Якщо під час пошуку іноді додається ще кілька фрагментів, частина запитів перевищить поріг і коштуватиме приблизно вдвічі дорожче.
- Змішаний трафік Chat Completions і Responses. У AIHubMix для цих двох маршрутів використовуються окремі кеші, тож той самий префікс записується двічі, а параметри рівня зусиль у маршруті Chat не мають помітного ефекту.
Як зменшити рахунок
1. Налаштовуйте рівень зусиль для кожного робочого навантаження, а не для всього облікового запису. Почніть із середнього рівня — стандартного для Terra — і перевірте низький рівень або none на простих завданнях, як-от витягування даних, класифікація та форматування. На власних промптах оцінюйте і якість, і вартість, адже в тесті Artificial Analysis режим none виявився не дешевшим за середній рівень. Залиште високий і максимальний рівні для запитів, які не вдається виконати на середньому.
2. Ставте стабільний префікс на початок і не змінюйте маршрут. Розміщуйте системний промпт, визначення інструментів і довідкові матеріали на початку кожного запиту, у тому самому порядку, а все змінне (ввід користувача, часові мітки, отримані фрагменти) — після них. Для кешування префікс має містити щонайменше 1,024 токени. Надсилайте робоче навантаження одним маршрутом; в AIHubMix використовуйте Responses, де діє рівень зусиль.
3. Використовуйте явний режим, щоб не платити за запис даних, які ви не використовуватимете повторно. Якщо для prompt_cache_options.mode встановити значення "explicit", записуватимуться лише позначені вами контрольні точки. Вміст після останньої контрольної точки тарифікується за звичайною ставкою для вхідних даних без плати за запис, що підходить для матеріалів, які змінюються від запиту до запиту, наприклад запитання користувача. Явний режим без контрольних точок означає, що кешування взагалі не відбувається; перевірки AIHubMix підтвердили, що такий запит нічого не записав.
4. Обирайте термін зберігання кешу, спираючись на розрахунки. Запис мільйона токенів префікса на 30 хвилин коштує $1.25, а на 12 годин — $2.50; читання в обох випадках коштує $0.05. Якщо через перерви в трафіку префікс за 12 годин довелося б записувати тричі або частіше за кешування на 30 хвилин (щонайменше $3.75), один запис на 12 годин коштуватиме дешевше. За двох записів ($2.50) витрати однакові. Якщо трафік стабільний і запис у кеші на 30 хвилин не встигає застаріти, залишайте цей термін. Перевірки AIHubMix підтвердили, що налаштування на 12 годин працює на Terra: під час першого виклику префікс із 9,020 токенів було записано як ttl_12h_tokens, а під час другого було прочитано 9,007 із цих токенів.
5. Не перевищуйте 272K вхідних токенів. Обмежуйте отримання даних бюджетом токенів, а не кількістю фрагментів, видаляйте застарілі репліки та стисло підсумовуйте довгі історії, перш ніж вони перетнуть цю межу. OpenAI також документує функцію ущільнення для довгих контекстів, але AIHubMix ще не перевіряла її на Terra.
6. Змінюйте рівень зусиль за допомогою configuration_update, а не поля запиту. У посібнику OpenAI з моделі GPT-6 рекомендують фіксувати рівень зусиль на рівні запиту й додавати вхідний елемент configuration_update, щоб підвищувати або знижувати його посеред розмови. Під час перевірок 27 жовтня AIHubMix прийняв елемент configuration_update для Terra (200).
7. Записуйте поля використання з кожної відповіді. Поля, що пояснюють рахунок за Terra: input_tokens_details.cached_tokens (оплачувані читання), cache_write_tokens і його розподіл на ttl_30m_tokens та ttl_12h_tokens, а також output_tokens_details.reasoning_tokens. Щоб отримати частку звернень до кешу, поділіть загальну кількість кешованих токенів на загальну кількість вхідних токенів; групуйте дані за днями або функціями.
Запис вартості запиту в Python
У прикладі використовується OpenAI SDK для виклику кінцевої точки Responses від AIHubMix. У ньому задається рівень зусиль міркування, параметр prompt_cache_options передається через extra_body, а поля використання виводяться разом з оцінкою вартості за стандартними тарифами. Інструкції з налаштування наведено в документації AIHubMix для Responses API, а поведінку кешування на шлюзі описано в документації AIHubMix щодо кешування.
import os
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://aihubmix.com/v1",
api_key=os.environ["AIHUBMIX_API_KEY"],
)
# Keep this identical across requests so it can be cached (1,024+ tokens).
STABLE_PREFIX = open("support_rules.txt").read()
# Terra standard rates, USD per 1M tokens, input up to 272K.
PRICE = {"input": 1.00, "cached": 0.05, "write_30m": 1.25,
"write_12h": 2.50, "output": 5.00}
resp = client.responses.create(
model="gpt-6.1-terra",
reasoning={"effort": "low"}, # none, low, medium, high, xhigh, max
input=[
{"role": "developer", "content": STABLE_PREFIX},
{"role": "user", "content": "Classify this ticket: refund not received."},
],
extra_body={"prompt_cache_options": {"ttl": "30m"}}, # or "12h"
)
u = resp.usage.model_dump()
inp = u["input_tokens_details"]
cached = inp.get("cached_tokens", 0)
writes = inp.get("cache_write_tokens", 0)
by_ttl = inp.get("cache_write_tokens_details") or {}
w12 = by_ttl.get("ttl_12h_tokens", 0)
w30 = writes - w12
ordinary = u["input_tokens"] - cached - writes
reasoning = u["output_tokens_details"].get("reasoning_tokens", 0)
cost = (ordinary * PRICE["input"] + cached * PRICE["cached"]
+ w30 * PRICE["write_30m"] + w12 * PRICE["write_12h"]
+ u["output_tokens"] * PRICE["output"]) / 1_000_000
print(f"input={u['input_tokens']} cached={cached} writes={writes} (12h={w12})")
print(f"output={u['output_tokens']} reasoning={reasoning}")
print(f"estimated cost=${cost:.6f}")
Формула відповідає посібнику OpenAI з кешування: звичайні вхідні дані — це input_tokens мінус cached_tokens мінус cache_write_tokens, а загальний обсяг записів не додається повторно понад його складові. Для запитів понад 272,000 вхідних токенів застосовуйте тарифи для довгого контексту ($2, $0.10, $2.50 за записи на 30 хвилин, $5 за записи на 12 годин, $7.50 за вихідні дані). Надішліть той самий префікс двічі протягом 30 хвилин — у другій відповіді він має з’явитися в cached_tokens; якщо цього не сталося, значить, щось у префіксі змінилося.
Поширені запитання
Чи GPT-6.1 Terra дешевша на AIHubMix, ніж в OpenAI?
Ні. AIHubMix указує ті самі стандартні тарифи: $1 за мільйон вхідних токенів, $0.05 за читання з кешу та $5 за мільйон вихідних токенів. Для Terra не вказано окремих тарифів на запис у кеш і довгий контекст, тож тарифи OpenAI — $1.25 і $2.50 за запис та подвійна вартість понад 272K — залишаються чинними, доки ваш журнал використання не підтвердить, що саме тарифікує шлюз.
Чи доступна знижка Batch або Flex через AIHubMix?
Немає підтверджень, що така опція доступна. Знижка 50% для Batch і Flex діє в OpenAI, а AIHubMix не надає доступу до Batch API OpenAI. Перевірки AIHubMix показали, що запити Flex приймаються, однак у прайс-листі AIHubMix для Terra зазначено лише стандартні тарифи, тому не розраховуйте на нижчу ціну, доки це не підтвердить журнал використання.
Чи оплачуються токени міркування окремо?
Вони тарифікуються за ставкою для вихідних даних — $5 за мільйон — як частина output_tokens. Об’єкт використання окремо показує їх як reasoning_tokens, щоб ви бачили, скільки вихідних даних припало на міркування.
Що відбувається із запитом на 280,000 вхідних токенів?
Увесь запит тарифікується за ставками для довгого контексту: $2 за мільйон вхідних токенів, $0.10 за кешовані та $7.50 за вихідні. Не лише 8,000 токенів понад межу.
Чи вартий кеш на 12 годин своїх грошей?
Лише якщо запис у кеш на 30 хвилин інакше довелося б виконувати тричі або частіше за 12 годин. Запис на 12 годин коштує $2.50 за мільйон токенів проти $1.25 за 30 хвилин, а читання в обох випадках коштує $0.05.
Чому максимальний рівень зусиль коштує набагато дорожче?
За вимірюваннями Artificial Analysis, на максимальному рівні на одне завдання припадало близько 35,000 вихідних токенів, а на середньому — 6,000; вартість завдання зросла з $0.10 до $0.40. У наведеному вище прикладі перехід із середнього рівня на максимальний збільшує місячну суму з $91.25 до $453.75.
Чи Terra завжди вдвічі дешевша за Sol?
У перерахунку на токен — так. Але не завжди в перерахунку на завдання: у тестуванні Artificial Analysis Terra на максимальному рівні коштувала приблизно стільки ж за завдання, скільки Sol на рівні xhigh, і Sol показала вищий результат.
Читайте далі: серія про GPT-6.1 Terra
- Щоб дізнатися, що дає вдвічі нижча ціна порівняно з моделлю, яку вона замінює: GPT-6.1 Terra проти GPT-5.6 Terra: удвічі дешевша — що змінилося і кому варто перейти
- Перш ніж переносити трафік на Responses, щоб налаштування рівня зусиль і кешування працювали: Перехід на GPT-6.1 Terra: усуньте помилки 400 через temperature, перенесіть інструменти в Responses і налаштуйте Codex
- Якщо ви порівнюєте Terra з конкурентом, токени якого коштують удвічі дорожче: GPT-6.1 Terra проти Claude Sonnet 5.5: яку модель середнього рівня обрати для агентів, що працюють із зображеннями екрана та документами?
- Коли Terra на максимальному рівні зусиль коштує за завдання стільки ж, скільки Sol: GPT-6.1 Terra проти GPT-6.1 Sol: для яких завдань досі потрібна Sol?
Джерела
- OpenAI, сторінка моделі GPT-6.1 Terra: ціни, правила для довгого контексту, обмеження контексту, рівні зусиль.
- OpenAI, посібник із кешування промптів: тарифи на запис і читання, терміни зберігання кешу, явний режим, поля використання.
- AIHubMix, сторінка моделі GPT-6.1 Terra: ціни та доступність на AIHubMix.
- Artificial Analysis, GPT-6.1 Terra розширює межі ефективності витрат: вартість і кількість вихідних токенів на завдання залежно від рівня зусиль.
- Kingy AI, GPT-6.1 Terra: результати тестування, ціни, характеристики та порівняння: цінові рівні, приклад межі 272K і значення з діаграми OpenAI, переписані з оригіналу.
