GPT-6.1 Terra vs Sol vs Luna: 12 zadań po polsku, koszt i który wybrać
Trzy modele OpenAI z ChatGPT Work i Codex na tych samych 12 zadaniach po polsku: Sol 67 pkt, Terra 65, Luna 63. Wyniki zadanie po zadaniu, szybkość, ceny w złotych i kiedy Terra na max przegrywa z Sol na medium.
👁 157 przeczytań
- W moim teście 12 zadań po polsku GPT-6.1 Sol zdobył 67 pkt, GPT-6.1 Terra 65, a GPT-6 Luna 63 na 72 możliwe.
- GPT-6 Luna kosztuje 0,10 USD za milion tokenów wejścia, czyli 20 razy mniej niż Sol (2 USD), ale oblała tłumaczenie, tracąc 6 pkt.
- Terra na poziomie rozumowania max osiąga indeks 48,1 pkt AA - niemal tyle co Sol na medium (47,8 pkt), lecz kosztuje prawie dwa razy więcej za zadanie (0,403 vs 0,214 USD).
GPT-6.1 Terra, GPT-6.1 Sol i GPT-6 Luna to trzy modele OpenAI, które masz w ChatGPT Work, Codex i API. Dzielą je ceny: od 0,10 do 2 USD za milion tokenów wejścia. 26 października 2026 dałem wszystkim trzem te same 12 zadań po polsku. Sol zdobył 67 pkt, Terra 65, Luna 63 - a rachunki wyniosły 0,116, 0,064 i 0,0075 USD.
W skrócie (stan na 26.10.2026)
- GPT-6.1 Sol: najmocniejszy z trzech, 2 / 10 USD, 67/72 w moim teście.
- GPT-6.1 Terra: połowa ceny Sol, 1 / 5 USD, 65/72.
- GPT-6 Luna: 20 razy taniej od Sol, 0,10 / 0,50 USD, 63/72 i jedno zadanie oblane do zera.
- Wybór: Terra do codziennej pracy i dużej liczby zadań, Sol do trudnego kodu i pism, gdzie liczy się każdy szczegół, Luna do prostych, masowych operacji.
Trzy modele w liczbach
| Parametr | GPT-6 Luna | GPT-6.1 Terra | GPT-6.1 Sol |
|---|---|---|---|
| Premiera | 22.09.2026 | 26.10.2026 | 29.09.2026 |
| API wej. / wyj. (USD za 1 mln) | 0,10 / 0,50 | 1 / 5 | 2 / 10 |
| API w zł (NBP 26.10) | 0,39 / 1,96 | 3,93 / 19,65 | 7,86 / 39,29 |
| Kontekst | 1 050 000 | 1 050 000 | 1 050 000 |
| Artificial Analysis (max) | 38,1 | 48,1 | 51,8 |
| Mój test PL (72 pkt) | 63 | 65 | 67 |
| Koszt mojego testu | 0,0075 USD | 0,0641 USD | 0,1158 USD |
Daty premier i ceny z changelogu i cennika API OpenAI, indeks z Artificial Analysis, odczyt 26.10.2026. W ChatGPT wszystkie trzy są tylko w Work i Codex, nie w zwykłym czacie.
Wyniki zadanie po zadaniu
Zestaw to 12 zadań napisanych po polsku, każde za 0-6 pkt. Część oceniana automatycznie (rachunki, JSON, fakty, kod uruchamiany na ukrytych numerach PESEL), część przez sędziego Gemini 4 Argon na ślepo - odpowiedzi modeli OpenAI nie oceniał drugi sędzia z OpenAI. Wszystkie trzy modele szły przez OpenRoutera, endpoint OpenAI, rozumowanie medium.
| Zadanie | Luna | Terra | Sol |
|---|---|---|---|
| Pismo do urzędu skarbowego | 6 | 5 | 6 |
| Idiomy i gra słów | 5 | 6 | 6 |
| Streszczenie newsa (limit słów) | 6 | 5 | 6 |
| Tłumaczenie z fałszywymi przyjaciółmi | 0 | 6 | 6 |
| Rachunek z VAT | 6 | 6 | 6 |
| Formaty dat i liczb | 5 | 6 | 6 |
| Kod sprawdzający PESEL | 5 | 5 | 5 |
| Zagadka logiczna | 6 | 2 | 2 |
| Wyciąg do JSON | 6 | 6 | 6 |
| Fakty o Polsce | 6 | 6 | 6 |
| Szukanie w 28 tys. tokenów | 6 | 6 | 6 |
| Korekta błędów | 6 | 6 | 6 |
| Razem | 63 | 65 | 67 |
Co rozdzieliło modele:
- Zagadka logiczna. Terra i Sol uznały, że zagadka ma kilka rozwiązań, i podały warianty (Sol: „2 lub 3”, Terra: „2, 3 lub 4”). Zagadka ma jedno rozwiązanie, które bezbłędnie podała najtańsza Luna. Oba modele dostały po 2 z 6 pkt - w pierwszej wersji tekstu automat liczący punkty zaliczył im to zadanie, poprawiłem to po ręcznym sprawdzeniu.
- Terra pomyliła przepis. We wniosku o raty powołała się na art. 67a § 1 pkt 3 Ordynacji podatkowej, a ten punkt dotyczy umorzenia. Sol i Luna podały punkt 2.
- Luna nie przetłumaczyła tekstu. Zamiast przełożyć fragment na angielski, sparafrazowała go po polsku, a w drugiej części wpadła w pułapkę „sympatyczny”. To jedno zadanie kosztowało ją 6 pkt.
- Kod PESEL u wszystkich 5/6. Funkcja każdego modelu przeszła ukryte testy, ale żaden nie opisał w komentarzach, skąd biorą się wagi sumy kontrolnej.
Szybkość i liczba tokenów
| Model | Czas 12 zadań | Mediana tok/s | Tokeny wyjścia |
|---|---|---|---|
| GPT-6 Luna | 86 s | 386 | 8049 |
| GPT-6.1 Terra | 85 s | 156 | 5873 |
| GPT-6.1 Sol | 90 s | 144 | 4627 |
Luna generuje tokeny najszybciej, ale pisze ich najwięcej, więc łączny czas wyszedł jak u Terry. Sol zużył najmniej tokenów - dlatego, choć ma dwa razy wyższą stawkę, jego rachunek był wyższy od Terry tylko o 81%, nie o 100%. Zapytania szły równolegle, więc czasy są orientacyjne.
Terra na max czy Sol na medium?
Nie przepłacaj za te subskrypcje
Prowadzę sklep z rocznymi dostępami do narzędzi AI - te same konta, o których piszę wyżej, tylko taniej niż w cenniku producenta.
Artificial Analysis policzyło każdy poziom rozumowania osobno. Wychodzi z tego ciekawy wniosek:
| Wariant | Indeks AA | Koszt zadania indeksu |
|---|---|---|
| GPT-6.1 Terra (medium) | 41,3 | 0,095 USD |
| GPT-6.1 Sol (medium) | 47,8 | 0,214 USD |
| GPT-6.1 Terra (max) | 48,1 | 0,403 USD |
| GPT-6.1 Sol (max) | 51,8 | 0,724 USD |
Terra na max ma praktycznie ten sam wynik co Sol na medium (48,1 wobec 47,8), ale kosztuje prawie dwa razy więcej za zadanie. Jeśli potrzebujesz poziomu ok. 48 pkt, tańszy jest Sol na medium. Terra wygrywa cenowo na niższych poziomach rozumowania - na medium kosztuje 0,095 USD za zadanie.
Który wybrać
- GPT-6.1 Terra - faktury, formularze, oferty, odczyt rysunków i zrzutów ekranu, gdy zadań jest dużo. W moich zadaniach z zapowiedzi (dwa rysunki techniczne, oferta, formularz) zdobyła 50 na 51 pkt za 0,013 USD.
- GPT-6.1 Sol - trudny kod, pisma, w których pomyłka w przepisie kosztuje, i zadania, gdzie chcesz wyniku ok. 48 pkt AA najtaniej (Sol na medium). Więcej w przewodniku GPT-6.1 Sol.
- GPT-6 Luna - klasyfikacja, wyciąganie pól, krótkie odpowiedzi w dużej skali. Do tłumaczeń i tekstów po polsku bym jej nie brał. Wcześniejszy test w tekście GPT-6 Luna.
Pełny opis Terry, benchmarki OpenAI i zadania z rysunkami są w przewodniku po GPT-6.1 Terra, a ceny w złotych w tekście GPT-6.1 Terra cena.
Najczęstsze pytania
Czym różni się GPT-6.1 Terra od GPT-6.1 Sol?
Terra kosztuje połowę stawki Sol (1 / 5 zamiast 2 / 10 USD). Sol jest mocniejszy: 51,8 wobec 48,1 pkt w Artificial Analysis i 67 wobec 65 pkt w moim teście po polsku.
Czy GPT-6 Luna wystarczy zamiast Terry?
Do prostych, masowych zadań tak - kosztuje 10 razy mniej za token. W moim teście po polsku miała 63 pkt wobec 65 u Terry: oblała tłumaczenie na 0, ale jako jedyna z trzech rozwiązała zagadkę logiczną.
Gdzie wybrać Terrę, Sol albo Lunę w ChatGPT?
W ChatGPT Work i w Codex, w wyborze modelu. W zwykłym czacie żadnego z tych trzech nie da się wybrać ręcznie.
Google · Twoje źródłaPromptowy wyżej w Twoim Google - jednym kliknięciemDodaj do preferowanych źródeł →Źródła i data sprawdzenia
- OpenAI API: changelog - daty premier Luna, Sol, Terra (odczyt 26.10.2026)
- OpenAI API: GPT-6.1 Terra - cena, kontekst (odczyt 26.10.2026)
- Centrum pomocy: ChatGPT Work and Codex - modele w Work i Codex (odczyt 26.10.2026)
- Artificial Analysis: GPT-6.1 Terra, GPT-6.1 Sol, GPT-6 Luna - indeks i koszt zadania (odczyt 26.10.2026)
- OpenRouter - koszt każdego zapytania w teście (26.10.2026)
- NBP, tabela 208/A/NBP/2026 - kurs USD 3,9293 zł
- Test: mój pomiar przez OpenRouter, 26.10.2026, ok. 20:05-20:20
Cały tydzień w AI, w jednym mailu
Wybrane premiery, narzędzia i analizy. Raz w tygodniu, prosto do skrzynki.
Zapisz się za darmo →Podobne tematy na Promptowym
