GPT-6.1 Terra cuts standard API token prices by 50% versus GPT-6.1 Sol, charging $1 per million input tokens and $5 per million output tokens in 2026. Released by OpenAI on October 26, 2026, the model targets office automation, scoped code repairs and high-volume agent workloads where cost per completed task matters more than winning every benchmark.
¿Qué es GPT-6.1 Terra?
GPT-6.1 Terra es un modelo de razonamiento de OpenAI diseñado para flujos de trabajo basados en pantalla, redacción concisa a partir de material proporcionado y correcciones de software acotadas. OpenAI publicó el modelo como gpt-6.1-terra a través de las API de Responses y Chat Completions el 26 de octubre de 2026, junto con el acceso incluido en los planes compatibles de ChatGPT Work y Codex.
El modelo tiene una ventana de contexto de 1,05 millones de tokens, una salida máxima de 128.000 tokens y una fecha de corte de conocimientos del 1 de junio de 2026, según la documentación de modelos de OpenAI de octubre de 2026. Estos límites permiten trabajar con repositorios y colecciones de documentos grandes, pero una ventana de contexto amplia no garantiza que llenarla sea económico ni preciso.
A través de la API de Responses, Terra admite el uso del ordenador, la búsqueda web, la búsqueda de archivos, un shell alojado, un intérprete de código, salidas estructuradas y llamadas a funciones. Esta combinación hace que el modelo sea relevante para agentes de navegador y la automatización de escritorio, un ámbito que también avanza hacia agentes de IA locales en Windows 11.
OpenAI lanzó GPT-6.1 Terra para los usuarios compatibles de Plus, Pro, Enterprise y Edu en ChatGPT Work y Codex el 26 de octubre de 2026. La disponibilidad mediante API es más importante para la comparación de costes, porque los desarrolladores pueden medir directamente el consumo de tokens y las tasas de tareas completadas.
¿Cuánto cuesta GPT-6.1 Terra en 2026?
GPT-6.1 Terra cuesta $1 por millón de tokens de entrada estándar, $0.05 por millón de tokens de entrada en caché y $5 por millón de tokens de salida a fecha del 26 de octubre de 2026. OpenAI ofrece el procesamiento Batch y Flex a un precio 50% inferior al de esas tarifas estándar, por lo que el coste asíncrono de entrada y salida es de $0.50 y $2.50 por millón de tokens.
La tarifa principal es fácil de entender. Sin embargo, tu factura depende en gran medida de la longitud de la salida, porque un millón de tokens generados cuesta cinco veces más que un millón de tokens de entrada sin caché según la tarifa estándar de 2026.
| Modelo o nivel de procesamiento | Entrada | Entrada en caché | Salida |
|---|---|---|---|
| GPT-6.1 Terra estándar | $1.00 | $0.05 | $5.00 |
| GPT-6.1 Terra Batch o Flex | $0.50 | $0.025 | $2.50 |
| GPT-6.1 Sol estándar | $2.00 | $0.10 | $10.00 |
| Claude Sonnet 5.5 estándar | $2.00 | $0.10 lectura de caché | $10.00 |
Considera una carga de trabajo de 2026 que procese 100 millones de tokens de entrada sin caché y produzca 20 millones de tokens de salida. Terra Standard cuesta $100 por la entrada más $100 por la salida, es decir, $200 en total. Los mismos volúmenes de tokens cuestan $400 con GPT-6.1 Sol o Claude Sonnet 5.5 a sus tarifas estándar publicadas.
Batch o Flex reduciría el cálculo de Terra a $100 en 2026. OpenAI introdujo el almacenamiento en caché opcional de prompts durante 12 horas el 20 de octubre de 2026, pero las escrituras con ese periodo de retención cuestan 2,5 veces la tarifa estándar de los tokens de entrada. Una caché más prolongada puede seguir siendo rentable cuando el mismo prefijo costoso se lee repetidamente; un uso poco frecuente puede eliminar la ventaja.
¿GPT-6.1 Terra cuesta realmente la mitad que Sol y Claude?
Las tarifas por token de GPT-6.1 Terra son exactamente un 50% inferiores a las de GPT-6.1 Sol y Claude Sonnet 5.5 según sus precios estándar publicados el 26 de octubre de 2026. Esta relación de precios no demuestra una reducción del 50% por carga de trabajo completada, porque el esfuerzo de razonamiento, los reintentos, las llamadas a herramientas y el total de tokens generados pueden variar según el modelo.
El coste por tarea completada correctamente es una métrica mejor. Divide el gasto total del modelo y las herramientas entre el número de trabajos que superen tu prueba de aceptación e incluye los reintentos en lugar de excluirlos discretamente. Un intento más barato se vuelve caro si unos resultados débiles en la primera pasada provocan llamadas repetidas o correcciones humanas.
OpenAI informó el 26 de octubre de 2026 de que Terra completó las tareas de Agents’ Last Exam con un nivel de razonamiento medio más de tres veces más rápido que Astra y Sol. La empresa también afirmó que Terra obtuvo una puntuación 15 puntos porcentuales superior a GPT-5.6 Terra y que costó aproximadamente un tercio por tarea. Se trata de resultados de evaluación comunicados por el proveedor, no de mediciones independientes en producción.
Con el nivel máximo de esfuerzo, OpenAI informó en 2026 de que Terra utilizó los tokens con una eficiencia más de tres veces superior a Claude Opus 5.5 y costó aproximadamente nueve veces menos por tarea de Agents’ Last Exam. OpenAI no publicó una comparación equivalente del coste por tarea frente a Claude Sonnet 5.5, por lo que extrapolar la afirmación de nueve veces a Sonnet no estaría justificado.
Mi opinión es sencilla: el precio de Terra resulta especialmente atractivo cuando tus trabajos tienen comprobaciones claras de aprobado o suspenso. Para el trabajo profesional abierto, cuya calidad es difícil de puntuar, un pequeño proyecto piloto te aporta más información que los precios de los tokens.
¿En qué casos tiene más sentido GPT-6.1 Terra?
GPT-6.1 Terra encaja mejor con la automatización de oficinas repetible, el procesamiento de API de gran volumen, el control del navegador y las tareas de programación acotadas en 2026. OpenAI recomienda el modelo para flujos de trabajo basados en pantalla, redacción fundamentada en material proporcionado y correcciones de código contenidas, mientras que orienta los proyectos profesionales y de software más complejos hacia GPT-6.1 Sol.
Los candidatos adecuados para la implementación comparten cuatro características prácticas. Las siguientes comprobaciones identifican las cargas de trabajo en las que las tarifas más bajas de Terra pueden traducirse en menores costes operativos, en lugar de limitarse a llamadas individuales más baratas:
- La tarea tiene un resultado que se puede comprobar automáticamente, como una prueba superada, un esquema válido o un envío de formulario confirmado.
- Los prompts reutilizan con suficiente frecuencia un prefijo estable de documento, política o código como para beneficiarse del precio de las entradas en caché.
- El flujo de trabajo puede tolerar la programación Batch o Flex y aprovechar el descuento de procesamiento del 50% disponible en 2026.
- Una persona o una regla automatizada puede detener las llamadas repetidas a herramientas cuando el agente entra en un bucle.
Algunos ejemplos son extraer campos estructurados de archivos, redactar resúmenes breves a partir de un paquete proporcionado, reparar una prueba unitaria fallida y completar un procedimiento de navegador definido. Asistentes de investigación como Unriddle AI para la investigación documental y herramientas de datos como Clara de Pitágoras AI ilustran la categoría más amplia de flujos de trabajo fundamentados, en los que la calidad de la entrada y la verificación importan tanto como la elección del modelo.
Los agentes de programación requieren un análisis más detallado. OpenAI comunicó una puntuación del 50.3% en Terminal-Bench 4.0 para Terra con el nivel máximo de esfuerzo de razonamiento en 2026, frente al resultado publicado del 21.5% para GPT-5.6 Terra. Anthropic comunicó un 70.6% para Claude Sonnet 5.5 en septiembre de 2026, pero las diferencias en la configuración de la evaluación impiden establecer una clasificación limpia entre modelos.
Hablando claro, GPT-6.1 Terra solo tiene sentido para la programación avanzada si las pruebas de tu propio repositorio confirman que el modelo más barato completa suficientes trabajos. OpenAI sigue recomendando Sol o Astra para sus tareas de programación más complejas, a pesar de la notable mejora generacional de Terra.
¿Cuáles son los límites de precisión y seguridad de GPT-6.1 Terra?
GPT-6.1 Terra sigue produciendo errores fácticos y requiere una verificación a nivel de tarea. OpenAI informó de una tasa de errores fácticos del 16.7% en prompts difíciles con un nivel bajo de esfuerzo de razonamiento y del 4.3% con el nivel máximo el 26 de octubre de 2026, frente al 53.6% y el 22.3%, respectivamente, de GPT-5.6 Terra.
La mejora de precisión es grande en la evaluación de OpenAI, pero el razonamiento máximo puede consumir más tokens y tiempo que el nivel bajo. Debes medir el coste de las respuestas aceptadas con cada configuración de esfuerzo, en lugar de asumir que el nivel máximo siempre resulta económico.
El control del ordenador añade otro modo de fallo: un agente puede interpretar mal una página, hacer clic en el control equivocado o repetir una acción. Utiliza puntos de confirmación antes de realizar compras, enviar mensajes, cambiar cuentas o ejecutar comandos destructivos. Registra capturas de pantalla, llamadas a herramientas y estados finales para que la automatización fallida pueda auditarse.
Security deserves equal attention. OpenAI’s October 26, 2026 safety addendum classified Terra as Critical for cybersecurity capability and High for biological and chemical capability, with the same safeguard stack used for Sol and Astra. Organizations exposing AI infrastructure should also account for threats such as malware dirigido a servidores de IA, que las medidas de seguridad del modelo por sí solas no abordan.
El riesgo que suele pasarse por alto es la proliferación de autorizaciones. Un agente de bajo coste puede intentar muchas más acciones con el mismo presupuesto, lo que aumenta la exposición si las sesiones del navegador, el acceso al shell o las credenciales de API tienen privilegios amplios. Concede a cada flujo de trabajo los permisos más limitados posibles y establece límites monetarios, de tokens y de llamadas a herramientas.
Preguntas frecuentes sobre GPT-6.1 Terra
¿Cuál es el nombre del modelo de la API GPT-6.1 Terra?
El identificador del modelo de la API GPT-6.1 Terra es gpt-6.1-terra, según la documentación de lanzamiento de OpenAI del 26 de octubre de 2026. OpenAI ofrece acceso a través de las API Responses y Chat Completions.
¿Cuál es la ventana de contexto de GPT-6.1 Terra?
GPT-6.1 Terra tiene una ventana de contexto de 1,05 millones de tokens y admite una salida máxima de 128.000 tokens, según la documentación de modelos de OpenAI de octubre de 2026.
¿Cuál es la fecha de corte del conocimiento de GPT-6.1 Terra?
GPT-6.1 Terra tiene como fecha de corte de conocimientos el 1 de junio de 2026. La búsqueda web puede recuperar información posterior cuando el flujo de trabajo de la API de Responses habilita esa herramienta, pero las afirmaciones recuperadas siguen requiriendo una comprobación de las fuentes.
¿GPT-6.1 Terra permite utilizar el ordenador?
GPT-6.1 Terra permite utilizar ordenadores a través de la Responses API desde el 26 de octubre de 2026. OpenAI también incluye la búsqueda web, la búsqueda de archivos, el shell alojado, el intérprete de código, las salidas estructuradas y la llamada a funciones entre las capacidades compatibles.