GPT-5.6 Sol vs GPT-5.6 Terra
Wählen Sie zwei Modelle aus, um ihre Coding-Leistung, Preise und Funktionen zu vergleichen.
Wichtigste Vergleichspunkte
| Metrik | GPT-5.6 Sol | GPT-5.6 Terra |
|---|---|---|
| Coding Index | 112.62 | 110.54 |
| Coding-Leistungsgruppe | S | A+ |
| Eingabepreis | $2/1M | $2/1M |
| Ausgabepreis | $10/1M | $12/1M |
| Kontextfenster | 1.05M | 1.05M |
Coding Index
Coding Index · Referenzbasis: 100
Abstand der gerundeten Indizes: 2.08
DeepSeek V4 Flash 0731 = 100. Der Index bildet zwei gemeinsame Tests ab, keine Fähigkeitsverhältnisse oder statistisch belegten Abstände.
Urteil
Die Modelle haben unterschiedliche redaktionelle Gruppen. Der Index ergänzt die Bewertung und sagt nicht die Leistung bei jeder Entwicklungsaufgabe voraus.
Vergleich von Stärken und Einsatzbereichen
GPT-5.6 Sol Tier S
- •GitHub Copilot
- •Algorithm design
- •Full-stack development
- •Codex CLI
- •Top-tier code generation across all languages
- •Excellent algorithm design and implementation
- •Outstanding at explaining code concepts
- •Great ecosystem integration (Copilot, Codex)
GPT-5.6 Terra Tier A+
- •Autonomous agentic workflows
- •Large-scale refactoring
- •System architecture design
- •Codex CLI complex tasks
- •Best-in-class deep reasoning for multi-file refactors
- •Excels at long-horizon agentic coding tasks
- •Superior architectural design and system planning
- •Strong tool-use and autonomous task completion
GPT-5.6 Sol
Testbelege und Rankingmethode · GPT-5.6 Sol
Mehrere Quellen geprüft
Terminal-Bench 4.0 · Codex · max: 37.27% · 95% CI ± 3.78%
Artificial Analysis · GPT-5.6 Sol (max)
Testkonfiguration: max
Terminal-Bench 2.1: 88.01% · SciCode: 57.06%
LiveBench · 2026-06-25 · gpt-5.6-sol-max
Coding: 83.94% · Agentic Coding: 56.21%
ModelRank ordnet anhand öffentlicher Coding-Ergebnisse redaktionelle Leistungsgruppen zu. Es sind weder automatische Indexschwellen noch statistisch bewiesene Klassen. Preis, Geschwindigkeit, Kontext und Sponsoring beeinflussen die Gruppen nicht.
DeepSeek V4 Flash 0731 = 100. Der Index bildet zwei gemeinsame Tests ab, keine Fähigkeitsverhältnisse oder statistisch belegten Abstände.
Ergebnisse gelten für bestimmte Konfigurationen. Agenten, Denkaufwand, Werkzeuge, Budgets und Aufgaben können abweichen. Nahe Indizes belegen keine Überlegenheit. B bezeichnet die relative Position in dieser Auswahl, nicht fehlende Programmierfähigkeit.
Daten geprüft: 2026-09-10. Das Abrufdatum ist nicht unbedingt das Testdatum.
GPT-5.6 Terra
Testbelege und Rankingmethode · GPT-5.6 Terra
Mehrere Quellen geprüft
Terminal-Bench 4.0 · Codex · max: 21.52% · 95% CI ± 3.25%
Artificial Analysis · GPT-5.6 Terra (max)
Testkonfiguration: max
Terminal-Bench 2.1: 88.01% · SciCode: 54.98%
LiveBench · 2026-06-25 · gpt-5.6-terra-max
Coding: 78.25% · Agentic Coding: 54.95%
ModelRank ordnet anhand öffentlicher Coding-Ergebnisse redaktionelle Leistungsgruppen zu. Es sind weder automatische Indexschwellen noch statistisch bewiesene Klassen. Preis, Geschwindigkeit, Kontext und Sponsoring beeinflussen die Gruppen nicht.
DeepSeek V4 Flash 0731 = 100. Der Index bildet zwei gemeinsame Tests ab, keine Fähigkeitsverhältnisse oder statistisch belegten Abstände.
Ergebnisse gelten für bestimmte Konfigurationen. Agenten, Denkaufwand, Werkzeuge, Budgets und Aufgaben können abweichen. Nahe Indizes belegen keine Überlegenheit. B bezeichnet die relative Position in dieser Auswahl, nicht fehlende Programmierfähigkeit.
Daten geprüft: 2026-09-10. Das Abrufdatum ist nicht unbedingt das Testdatum.
Ergebnisse gelten für bestimmte Konfigurationen. Agenten, Denkaufwand, Werkzeuge, Budgets und Aufgaben können abweichen. Nahe Indizes belegen keine Überlegenheit. B bezeichnet die relative Position in dieser Auswahl, nicht fehlende Programmierfähigkeit.
API-Kostenschätzung
1M input + 200K output (USD):
GPT-5.6 Sol: $4.0000
GPT-5.6 Terra: $4.4000
Schätzung für den angezeigten Anbieter und Zeitraum; DeepSeek nutzt Spitzenpreise. Ohne Cache-Rabatte, Werkzeuggebühren, Langkontextstaffeln und nicht erfasste zusätzliche Tokens.
Häufig gestellte Fragen
Welches Modell eignet sich besser zum Programmieren: GPT-5.6 Sol oder GPT-5.6 Terra?
GPT-5.6 Sol hat in der ausgewählten gemeinsamen Referenzkonfiguration einen höheren Referenzindex als GPT-5.6 Terra (112.62 gegenüber 110.54, 2.08 Punkte Unterschied). Das belegt für sich genommen keine allgemeine Überlegenheit beim Programmieren. Redaktionelle Gruppen: GPT-5.6 Sol = S; GPT-5.6 Terra = A+. Dies sind getrennte redaktionelle Bewertungen und keine verlässliche Reihenfolge innerhalb einer Gruppe.
Wie vergleichen sich die API-Preise von GPT-5.6 Sol und GPT-5.6 Terra?
GPT-5.6 Sol: $2/1M input, $10/1M output (OpenRouter-Preis); GPT-5.6 Terra: $2/1M input, $12/1M output (OpenRouter-Preis). 1M input + 200K output (USD): $4.0000 vs $4.4000.
Wie groß sind die Kontextfenster von GPT-5.6 Sol und GPT-5.6 Terra?
GPT-5.6 Sol bietet 1,050,000 Tokens, GPT-5.6 Terra bietet 1,050,000 Tokens.