AIREITEROpenAI presentó GPT-6.1 Terra el 26 de octubre de 2026 como el modelo de batalla de la familia GPT-6.1. Su tarifa de API es exactamente la mitad que la de GPT-6.1 Sol, aunque entre los primeros usuarios de Codex no hay consenso: para unos sustituye a Sol; para otros, simplemente ocupa el mismo espacio con otro nombre. El matiz importante no está en el atractivo precio de $1, sino en los tokens de salida y los prompts largos.
Cuesta la mitad que Sol, pero la salida marca la factura
En procesamiento Standard de contexto corto, GPT-6.1 Terra cobra $1.00 por 1M de tokens de entrada, $0.05 por 1M de entrada en caché y $5.00 por 1M de tokens de salida. Las modalidades Flex y Batch reducen esas tarifas a $0.50 / $0.025 / $2.50, mientras que Fast las duplica: $2.00 / $0.10 / $10.00.
La salida cuesta cinco veces más que la entrada en GPT-6.1 Terra. Por eso, las ejecuciones de agentes que generan trazas de razonamiento extensas o informes largos terminan dominando el coste. Como ejemplo ilustrativo, una llamada con 3.000 tokens de entrada y 1.000 de salida cuesta $0.008 en Standard ($0.003 de entrada + $0.005 de salida), y $0.004 en Flex. Si se escala a 1 millón de tareas iguales, la diferencia es de $8,000 frente a $4,000 antes de aplicar la caché.
El identificador del modelo es gpt-6.1-terra. Según la documentación de modelos de OpenAI, dispone de una ventana de contexto de 1,050,000 tokens, una salida máxima de 128,000 tokens y una fecha de corte de conocimiento del 1 de junio de 2026.
Tarifas reales de la API y disponibilidad
Según el anuncio de lanzamiento de OpenAI, GPT-6.1 Terra está disponible desde el 26 de octubre de 2026 para usuarios de ChatGPT Plus, Pro, Enterprise y Edu dentro de ChatGPT Work y Codex, además de en la API de OpenAI como gpt-6.1-terra. El plan Free no admite su uso mediante API.
| Componente de precio | Tarifa Standard por 1M de tokens |
|---|---|
| Entrada, hasta 272,000 tokens | $1.00 |
| Entrada en caché | $0.05 |
| Escritura de caché, retención de 30 min | $1.25 |
| Escritura de caché, retención de 12 horas | $2.50 |
| Salida, con hasta 272,000 tokens de entrada | $5.00 |
La tabla de tarifas completa está en la página de precios de API de OpenAI. La entrada en caché cuesta el 5% de la tarifa de entrada sin caché, algo especialmente útil si se repiten prompts de sistema o prefijos de archivos. La caché automática se aplica a prompts de 1,024 tokens o más, pero cada prompt almacenado conlleva un cargo de escritura de caché, incluso si ese prefijo nunca vuelve a reutilizarse.
Hay tres factores que alteran la tarifa principal:
- Contexto largo, por encima de 272,000 tokens de entrada: las tarifas de entrada y caché se duplican hasta $2.00 / $0.10; la salida aumenta 1.5x, hasta $7.50. El multiplicador se aplica a toda la solicitud, no solo a los tokens que excedan el umbral.
- Batch y Flex: ambas modalidades cuestan el 50% de Standard. En la telemetría en directo de OpenRouter del 26 de octubre de 2026, Flex registró una latencia P50 de 1.79 s y 194 tokens/s, frente a 1.89 s y 63 tokens/s con enrutamiento Standard, aunque Flex queda excluido del enrutamiento Standard.
- Fast y procesamiento regional: el modo Fast cuesta el doble que Standard ($2.00 / $10.00), y el procesamiento regional elegible suma un recargo del 10%. Las llamadas a herramientas de pago, como la búsqueda web, tienen tarifas separadas por llamada.
Admite function calling y salidas estructuradas, pero el uso de herramientas requiere la Responses API. También admite streaming. No permite fine-tuning ni entrada o salida de audio o vídeo; GPT-6.1 Terra acepta texto e imágenes como entrada, incluidos PDF como archivos, y solo genera texto. El esfuerzo de razonamiento puede configurarse entre none, low, medium, high, xhigh y max; el valor predeterminado es medium. Tras la longitud de salida, la profundidad de razonamiento es por tanto la principal palanca de coste.
Para qué está diseñado Terra, según las cifras de OpenAI
GPT-6.1 Terra apunta al razonamiento visual, al uso preciso de ordenadores y a la redacción natural en trabajo profesional de gran volumen. Entre los ejemplos del anuncio de OpenAI figuran redactar propuestas, interpretar planos técnicos, rellenar formularios, leer facturas e introducir datos de facturas en software contable.
Las afirmaciones de OpenAI sobre benchmarks, todas fechadas el 26 de octubre de 2026, deben leerse junto al ajuste de esfuerzo: los resultados cambian según la profundidad de razonamiento.
- Agents' Last Exam: con esfuerzo medio, GPT-6.1 Terra obtiene 15 puntos más que GPT-5.6 Terra por aproximadamente un tercio del coste; se acerca a GPT-6 Astra por una décima parte del precio por token; y, con esfuerzo máximo, usa los tokens con una eficiencia más de 3x superior a Claude Opus 5.5 y cuesta una cuarta parte por token, lo que equivale a un coste por tarea completada cerca de 9x menor.
- Razonamiento visual MMMU-Pro: GPT-6.1 Terra supera a GPT-5.6 Terra en todos los niveles de esfuerzo y casi iguala a GPT-6 Astra y GPT-6.1 Sol con menor coste.
- Uso de escritorio en OSWorld 2.1: con esfuerzo medio, GPT-6.1 Terra supera la mejor puntuación de GPT-5.6 Terra por una fracción del coste por tarea.
- Factualidad ante prompts que inducen errores: la tasa de error baja del 53.6% al 16.7% con esfuerzo bajo y alcanza el 4.3% con esfuerzo máximo, cerca de GPT-6 Astra y GPT-6.1 Sol. OpenAI limita este dato a un conjunto adversarial interno; no es una tasa general de alucinaciones en producción.
- Programación en Terminal-Bench 4.0: las tareas resueltas pasan del 21.5% al 50.3% con esfuerzo máximo, más del doble que el modelo anterior. En Terminal-Bench-Science 0.1 supera a GPT-6.1 Sol y queda a menos de cinco puntos de Claude Opus 5.5 por menos de una quinta parte del coste estimado.
OpenAI sigue reservando Sol y Astra para la programación más difícil, así que los datos independientes de latencia en Codex importan más que los gráficos de lanzamiento.
Terra, Sol, Luna o Astra: qué modelo sale más barato según el trabajo
Las tarifas Standard para contexto corto por 1M de tokens dejan clara la jerarquía: GPT-6.1 Terra $1.00 / $5.00, GPT-6.1 Sol $2.00 / $10.00, GPT-6 Luna $0.10 / $0.50 y GPT-6 Astra $10.00 / $50.00, según la página de precios de OpenAI. GPT-6.1 Terra reduce a la mitad las tarifas de lista de Sol y de la anterior GPT-5.6 Terra; Luna sigue siendo 10x más barata que Terra, mientras que Astra cuesta 10x más.
| Carga de trabajo | Opción más barata con sentido | Motivo |
|---|---|---|
| Uso masivo de ordenador, formularios, facturas a contabilidad, operaciones en navegador | GPT-6.1 Terra, preferiblemente Flex | Resultados visuales y de agentes cercanos a Astra por una décima parte del precio por token; Flex vuelve a reducir la factura a la mitad |
| Ediciones de código acotadas, agentes de investigación, ejecutores de subagentes | GPT-6.1 Terra con esfuerzo medio | El 50.3% de Terminal-Bench con esfuerzo máximo encaja en tareas delimitadas; reserva Sol/Astra para los repositorios más complejos |
| Programación más difícil e ingeniería a largo plazo | GPT-6.1 Sol o GPT-6 Astra | OpenAI mantiene explícitamente a Sol/Astra por delante en código complejo, pese al precio de Terra |
| Chat de gran volumen, clasificación y agentes ligeros | GPT-6 Luna | Su tarifa de lista de $0.10 / $0.50 supera a Terra por 10x cuando no hacen falta visión ni control de escritorio |
Conviene calcular el coste combinado antes de dar por hecho que gana la entrada más barata. Con 2,000 tokens de entrada, un 40% de aciertos de caché y 1,000 tokens de salida, sin incluir los cargos únicos de escritura de caché, una solicitud Standard de GPT-6.1 Terra cuesta alrededor de $0.00624: $0.0012 de entrada sin caché + $0.00004 de entrada en caché + $0.005 de salida. La salida representa el 80% de esa solicitud. El mismo perfil cuesta aproximadamente $0.00062 con GPT-6 Luna y $0.01248 con GPT-6.1 Sol. Al superar los 272,000 tokens de entrada, el precio de entrada de Flex vuelve a equivaler al de Standard de contexto corto, aunque Flex sigue un 50% por debajo de Standard para contexto largo; recupera fragmentos antes de cruzar esa línea.
Para conocer mejor el nivel hermano, consulta precios y análisis de la API de GPT-6.1 Sol y la guía de costes de las API de GPT-6 Sol y Luna.
Las dudas de los primeros usuarios sobre Terra
El debate del día de lanzamiento gira en torno al solapamiento de productos: quienes usan Codex no consiguen ubicar GPT-6.1 Terra entre Luna y Sol.
"Entonces, a juzgar por los benchmarks, ¿se parece muchísimo a 6.1 Sol?" — u/Frosty-Wing6704 en r/codex
"Ya tenemos 6.1 Terra. Se llama 6.1 Sol." — u/comradepipi en r/codex
La confusión tiene sentido: la propia presentación de OpenAI sitúa a GPT-6.1 Terra cerca de Sol en MMMU-Pro y Terminal-Bench-Science, pero a mitad de precio. Las primeras impresiones prácticas sugieren un papel más definido: Terra como ejecutor y Sol como orquestador. El usuario con acceso anticipado en X @petergostev escribió que GPT-6.1 Terra es "probablemente el primer modelo no frontier que supera el umbral de algo que realmente no me importa usar" y "un sólido caballo de batalla" para tareas prolongadas de uso de ordenador o límites ajustados, "a mitad de precio". El usuario de Reddit u/panix199 resumió la misma idea en términos de coste en r/singularity: "el precio por tarea bajó bastante bien frente a 5.6 terra."
El material de lanzamiento deja sin responder dos cuestiones: a qué velocidad se consumen los límites de ChatGPT Work y Codex con GPT-6.1 Terra frente a Sol, y si persisten las antiguas quejas sobre seguimiento de instrucciones. Un hilo previo al lanzamiento en r/codex refleja ambas posturas: un usuario calificó a 5.6 Terra de "notorio por ignorar por completo instrucciones críticas", mientras otro describió Terra como "perfectamente utilizable y predecible". Hasta que se publiquen la medición de límites y las tasas de fallo en sesiones largas, conviene tratar GPT-6.1 Terra como un ejecutor de tareas acotadas, no como un sustituto directo de Sol.
Preguntas frecuentes sobre la API de GPT-6.1 Terra
¿Cuánto cuesta la API de GPT-6.1 Terra por 1M de tokens?
GPT-6.1 Terra cuesta $1.00 por entrada, $0.05 por entrada en caché y $5.00 por salida por cada 1M de tokens en solicitudes Standard de contexto corto. Batch y Flex cuestan la mitad; Fast cuesta el doble.
¿GPT-6.1 Terra es más barato que GPT-6.1 Sol?
Sí. Las tarifas Standard de GPT-6.1 Terra son un 50% inferiores a los $2.00 / $10.00 de GPT-6.1 Sol. Además, Terra Flex a $0.50 / $2.50 cuesta la mitad que Sol Batch a $1.00 / $5.00 y sigue siendo interactivo.
¿Cómo se compara GPT-6.1 Terra con GPT-5.6 Terra?
GPT-6.1 Terra reduce a la mitad las tarifas de lista de GPT-5.6 Terra y le saca 15 puntos en Agents' Last Exam con esfuerzo medio. También más que duplica el resultado de Terminal-Bench 4.0, del 21.5% al 50.3%, y reduce los errores de factualidad con esfuerzo bajo del 53.6% al 16.7%.
¿Batch y Flex son realmente un 50% más baratos?
Sí. Ambas modalidades cuestan el 50% de Standard para GPT-6.1 Terra, pero Batch es asíncrono, mientras que Flex rebaja el precio a cambio de garantías de latencia y queda excluido del enrutamiento Standard.
¿Qué ocurre al superar los 272,000 tokens de entrada?
GPT-6.1 Terra vuelve a tarificar toda la solicitud: las tarifas de entrada y caché se duplican, y la salida sube 1.5x hasta $7.50 por 1M. Recupera fragmentos o comprime el contexto antes de rebasar ese límite.
¿Las herramientas requieren la Responses API?
Sí. El uso de herramientas con GPT-6.1 Terra requiere la Responses API, incluidas computer use, búsqueda web, búsqueda de archivos, intérprete de código, shell alojada, MCP y aplicación de parches.
¿Se puede hacer fine-tuning de GPT-6.1 Terra?
No. La página del modelo de OpenAI marca el fine-tuning como no compatible, al igual que el audio y el vídeo.
En qué gastaría $20 con Terra
Con $20 se compran 20M de tokens de entrada Standard o 4M de tokens de salida Standard en GPT-6.1 Terra; el doble en Flex. Los repartiría en tres lotes medidos: ejecuciones de uso de ordenador para pasar facturas al libro contable con esfuerzo medio, una canalización de investigación orquestada por Sol con Terra como ejecutor de búsqueda de archivos y un conjunto de regresión de rellenado de formularios que mida el consumo de límites por tarea completada. Si Terra mantiene en mi propio conjunto de regresión una tasa aceptable de finalización de ediciones acotadas con esfuerzo medio y cerca de un tercio del coste por tarea de GPT-5.6 Terra, se queda con la carga de trabajo masiva.