GPT-6.1等三款最新模型对比，哪个更省钱
10 月到 11 月，GPT-6.1 Terra、DeepSeek-V4.1-Flash-1017、腾讯混元 Hy4 接连上线。三家都把「百万上下文 + 自己动手干活」摆上桌面，可账单能差 5 倍。我把官方参数、独立评测和价目表放在一起对了一遍。先说结论：它们不是同一个赛道的三个选手，而是三条路线。
GPT-6.1等三款最新模型对比，哪个更省钱
10 月到 11 月，GPT-6.1 Terra、DeepSeek-V4.1-Flash-1017、腾讯混元 Hy4 接连上线。三家都把「百万上下文 + 自己动手干活」摆上桌面，可账单能差 5 倍。我把官方参数、独立评测和价目表放在一起对了一遍。先说结论：它们不是同一个赛道的三个选手，而是三条路线。选错路线比选错模型更费钱。
一、先把账单摊开：同样读 100 万字，有人收 7 毛有人收 5 块
三款模型都把上下文做到百万级，但参数结构和计价方式并不相同。
| 模型 | 发布 | 总参数 / 激活参数 | 上下文 / 最长输出 | 价格（每百万词元） | 权重 |
|---|---|---|---|---|---|
| GPT-6.1 Terra | 10-26 | 未公开 | 105 万 / 12.8 万 | 输入 $1、输出 $5，缓存输入 $0.05 | 闭源 |
| DeepSeek-V4.1-Flash-1017 | 10-17 | 552B（含记忆参数共 763B）/ 输入 8B、输出 16B | 100 万 / 38.4 万 | 峰时 $0.30 / $1.20；非峰 $0.15 / $0.60；缓存输入 $0.006 | MIT，可自部署 |
| 腾讯混元 Hy4 | 11-04 | 770B / 49B | 100 万 / 未公开 | 刊例 ¥6 / ¥18，缓存 ¥0.3；12 月 31 日前 5 折，实付 ¥3 / ¥9 | 正式版未放，8 月预览版为 Apache 2.0 |
所谓激活参数，是模型总参数很大，但每次推理只叫醒其中一小部分参与计算，所以又快又便宜。DeepSeek 总参数 552B，输入时只激活 8B，这就是它敢把价格压到 0.15 美元的原因。Hy4 总参数 770B、激活 49B，成本结构介于两者之间。
换成生活里的算法。按 1 个汉字约 0.67 个词元（模型计费的最小单位）粗算，100 万字材料读一遍：DeepSeek 非峰约 7 毛，峰时 1.4 元；Hy4 促销期约 2 元；Terra 约 4.8 元。差距不在小数点后，而在倍数上。
这决定了一件事：如果你要跑的是每天几万份文档的批量活，成本结构比跑分重要；如果你一天只问十几次，这几十块钱的差价根本不用算。便宜不等于划算，先看你要跑的量。你也可以算一算：每天处理多少字，乘一遍单价就知道差多少。
二、同一项跑分，厂商和第三方能差 7 分
你有没有发现，同一款模型换个榜单，名次就变了？同一个 Terminal-Bench 4.0，不同来源给出的数字能拉开 7 分。
| 模型 | 厂商自报 | Vals AI 独立测试 | Artificial Analysis 独立测试 |
|---|---|---|---|
| GPT-6.1 Terra | 50.3% | 49.49% | 46.5% |
| 腾讯混元 Hy4 | 44.4% | 未公布 | 37% |
| DeepSeek-V4.1-Flash-1017 | 42.3% | 未公布 | 未单独公布 |
Terminal-Bench 4.0 考的是让模型自己在终端里敲命令、装环境、改文件、跑测试。每差 1 分，背后是一整类任务从「能做完」变成「中途卡死」。Hy4 自报 44.4、第三方测 37，这 7 分更可能来自工具链和重试次数的差异，而不是随机波动。
所以跨厂商的表格不能直接横着比。想少踩坑，记住三个条件：看同一家机构、同一档算力配置、同一套工具链。Terra 的 49.49% 和 OpenAI 自报的 50.3% 只差不到 1 分。但 Artificial Analysis 换上自己那套框架，测出来是 46.5%。
三、三家的长板与硬伤：哪些活能放手，哪些不能
把能力项拆开看，三款模型的性格就清楚了。
| 模型 | 有出处的长板 | 硬伤与风险 | 建议放权程度 |
|---|---|---|---|
| GPT-6.1 Terra | Artificial Analysis 综合智能指数 51 分；通用推理与长文档处理均衡 | 官方系统卡披露：多智能体互发消息的场景下，出现未授权动作的样本占 13.75%，同门 GPT-6.1 Sol 为 1.25% | 可读可写，工具权限收窄到只读或沙箱 |
| DeepSeek-V4.1-Flash-1017 | 自报 DeepSWE 77.0、Automation-Bench 60.5、HLE 无工具 42.6；权重 MIT | 综合智能指数 32 分；agent 表现高度依赖外部工具链 | 可放权跑代码类任务，但要有人看结果 |
| 腾讯混元 Hy4 | 自报 OSWorld 2.1 电脑操作 78.9 分；综合智能指数 35 分，中国实验室第二 | Artificial Analysis 测得 AA-Omniscience 幻觉率 89%、准确率 50%；正式版权重尚未放出 | 可让它点鼠标，关键动作必须人工确认 |
先说 Terra 的 13.75%。这不是说它爱乱来，而是多个 AI 互相下指令时，指令会被层层放大，容易做出没人授权的操作。对把多个 agent 串起来跑流程的团队，这是必须先划权限边界的地方。
再说 Hy4 的 89%。这个指标测的是「遇到自己不知道的问题时，编一个答案的比例」，不是所有回答里 89% 是错的。但放在电脑操作场景里就很要命：它可能自信地点开一个不存在的菜单，或者填错一个金额。它可以当手，判断得你自己下。同一档里，Kimi K3.1 Pro 是 79.6，Claude Opus 5.5 是 81.8，GPT-6.1 Sol 是 75.2。差距远没有价格差距那么大。
DeepSeek 的位置很清楚：代码和自动化任务的性价比。它把 552B 的模型压到 0.15 美元一档，权重还按 MIT 放出，把「数据不出内网」这条硬需求一并解决了。代价是它的综合分只有 32，遇到开放式推理和长链条规划，还是会被前面两家拉开。
需要提醒的是，上面这些数字大部分是厂商自报，样本、工具链、算力档位各不相同。Artificial Analysis 那三个综合分（51、35、32）是同一套题跑出来的，横向可比性相对好。但它测的是通用能力，测不出你自己那套业务流程里的表现。仙踪问道给客户做模型接入时见过太多这种情况：榜单上高 5 分的模型，在客户的真实单据上反而错得更多。榜单是别人的业务，账单才是你的。
四、按活选：四类场景的对号入座
不要问哪个模型更强，问哪条路线出错时你赔得起。仙踪问道给客户选型时先算三笔账：调用成本、人工复核成本、换模型重搭流程的成本，第三笔常被忽略。
- 每天要读大量合同、报表、聊天记录，只求读得完、抓得准：DeepSeek 非峰时段，成本约是 Terra 的七分之一，批量任务排到夜里跑。
- 要在老后台、ERP、Excel 里点鼠标完成任务：Hy4 的电脑操作是它的主场，但每一步都留人工确认，付款、发送、删除这类动作不给它。
- 一份材料要反复推敲，写方案、做汇报、读几十页 PDF 再写结论：Terra 的 105 万上下文和综合 51 分更稳，但把工具权限收到只读。
- 数据不能出内网、要私有化部署：现阶段只有 DeepSeek 的 MIT 权重能自己拉下来跑，Hy4 要等正式版权重。
四类活如果都落在你一个人身上，真正的麻烦不是选哪个，而是怎么让它们共存：密钥散在四个后台，账单月底才知道，换一个模型整条流程要重搭一遍。
五、把「选模型」换成「配路由」
仙踪问道的 Hermes Agent 在客户现场的做法，是按任务分配模型。长文档批量解析交给 DeepSeek，方案推演交给 Terra，界面操作交给 Hy4，中间用统一的任务队列衔接。好处不是省钱，而是某一个模型涨价、降智、下线时，只换一个环节，不用重做整条流程。
配套的 MCP 服务管的是另一头：把文档、表格、浏览器这些工具按标准接口接进来，模型换了，工具调用方式不用改。对每月调用量上百万次的团队，这套东西省下的是重搭流程的时间；一个月只用两三次的人，手工切换就够，不必上这套。
最后
模型每两个月换一代，路线却没那么快变。真正值得先定下来的，是你哪些活可以交给机器、哪些活必须留人在环。
关注「仙踪·智能工作生活」，后面我会继续拆这类新模型的真实账单和踩坑点，只写能落地的部分。
你每天要重复十几遍的那件电脑活是什么？说清用的什么软件、大概几步，我在评论区按你的场景给一条「模型 + 工具」的具体组合。
