ทดสอบ GPT-6.1 Terra เร็วและประหยัดกว่า Claude Opus 5.5 ในงานจำลอง 3 ชุด
เว็บไซต์ The New Stack ทดสอบ GPT-6.1 Terra เทียบกับ Claude Opus 5.5 ด้วยงานจำลอง 3 ชุด พบว่า Terra ใช้เวลาและค่า API น้อยกว่า แต่ผลนี้มีข้อจำกัดที่ต้องรู้ก่อนนำไปตัดสินใจ
เว็บไซต์ The New Stack เผยแพร่ผลทดสอบ GPT-6.1 Terra ซึ่ง OpenAI เปิดให้ใช้ผ่าน API และ ChatGPT Work/Codex ตั้งแต่ 26 ต.ค. 2026 เทียบกับ Claude Opus 5.5 ของ Anthropic โดยสรุปข่าวของ Blognone เผยแพร่เมื่อ 2 พ.ย. 2026
ผู้ทดสอบตั้งค่าโมเดลทั้งสองเป็นระดับ max effort และใช้งานจำลองทั้งหมด 3 ชุด ชุดแรกให้สร้างเว็บหน้าตาคล้าย GitHub ที่พัฒนาไม่สำเร็จ แล้วให้โมเดลแก้ไขผ่านเบราว์เซอร์โดยดูจากภาพหน้าจอ ชุดที่สองให้สร้างคลิปจำลองการแบ่งเซลล์ 72 เฟรมที่ภาพไม่ชัด แล้วให้เขียนสคริปต์ Python เพื่อตามหาว่าแต่ละเซลล์แบ่งมาจากเซลล์ใด ชุดที่สามให้สร้างผลทดสอบ CI ความยาว 1,200 แถวที่มีแถวซ้ำ
ผลรวมโดยประมาณ Terra ใช้เวลาประมาณ 40 นาที 18 วินาที ขณะที่ Opus ใช้ประมาณ 66 นาที 2 วินาที ค่า API แบบไม่คิดแคชประเมินไว้ที่ราว 26 ดอลลาร์สำหรับ Terra และราว 215 ดอลลาร์สำหรับ Opus ในงานติดตามเซลล์ Terra ได้ 48 จาก 50 คะแนน โดยทำเครื่องหมายการแบ่งเซลล์ครบ แต่ติดตามเซลล์ปลายทางกลับไปยังต้นทางผิด 2 จุด ส่วน Opus ได้ 43.5 คะแนน
สรุปของ Blognone ระบุว่า โดยรวมคุณภาพคำตอบของ Terra ต่ำกว่า Opus ราว 5 เปอร์เซ็นต์ แต่ใช้โทเคนน้อยกว่ากว่า 3 เท่า และค่าใช้งานอยู่ราวหนึ่งในสี่ ส่วนราคารวมต่อการรันอยู่ราวหนึ่งในเก้า
อย่างไรก็ตาม ผู้ทดสอบระบุข้อจำกัดไว้ชัดเจน ชุดงานสุดท้ายรันเพียงครั้งเดียวต่อโมเดล ผู้ทดสอบยังปรับโจทย์หลังเห็นผลรอบก่อนหน้า และการตั้งค่า max effort ไม่ได้กำหนดงบการให้เหตุผลที่เท่ากันระหว่างสองโมเดล ดังนั้นผลนี้ใช้ยืนยันได้เฉพาะชุดทดสอบนี้ ยังไม่ใช่ข้อสรุปว่า Terra เร็วหรือถูกกว่าในงานทั่วไปทุกประเภท
ด้านรุ่นโมเดล OpenAI เปิดตัวตระกูล GPT-6 ตั้งแต่ 3 ก.ย. 2026 และ Terra เป็นหนึ่งในรุ่นที่เปิดใช้งานจริงแล้ว ส่วน GPT-6 Rosalind Research ออกวันที่ 30 ต.ค. แต่เป็นโมเดลวิจัยด้านชีววิทยาที่จำกัดเฉพาะผู้ได้รับอนุมัติ ไม่ใช่รุ่นทั่วไปที่มาแทน Terra ขณะที่ประกาศทางการของ Anthropic ที่พบยังระบุ Opus 5.5 เป็นรุ่น Opus ล่าสุด
สำหรับคนที่เลือกโมเดลไปใช้งาน ตัวเลขเรื่องเวลาและค่าใช้จ่ายน่าสนใจ แต่ควรทดสอบกับงานของตัวเองก่อนตัดสินใจ เพราะผลนี้มาจากงานจำลองเพียง 3 ชุดและรันครั้งเดียวในชุดสุดท้าย