AIREITEROpenAI ha lanciato GPT-6.1 Terra il 26 ottobre 2026 come modello operativo della famiglia GPT-6.1. Il prezzo delle API è esattamente la metà di quello di GPT-6.1 Sol, ma tra i primi utenti Codex non c’è accordo: Terra è davvero un sostituto di Sol o soltanto un nuovo nome? Il punto critico non è la tariffa d’ingresso da 1 $, bensì il costo dei token in output e dei prompt molto lunghi.
In breve: costa la metà di Sol, ma il conto lo decidono i token in output
Il prezzo di GPT-6.1 Terra è di 1,00 $ per 1 milione di token in input, 0,05 $ per 1 milione di token in input memorizzati nella cache e 5,00 $ per 1 milione di token in output nelle richieste Standard a contesto breve. Batch e Flex dimezzano le tariffe, portandole a 0,50 / 0,025 / 2,50 $, mentre Fast le raddoppia a 2,00 / 0,10 / 10,00 $.
Su GPT-6.1 Terra i token in output costano cinque volte quelli in input. Per questo, negli agenti che producono lunghe tracce di ragionamento o report estesi, sono loro a pesare soprattutto sulla fattura. Una chiamata d’esempio con 3.000 token in input e 1.000 in output costa 0,008 $ in Standard (0,003 $ di input + 0,005 $ di output) e 0,004 $ in Flex. Su 1 milione di attività identiche, prima della cache, la differenza diventa di 8.000 $ contro 4.000 $.
L’identificativo del modello è gpt-6.1-terra. La documentazione di OpenAI indica una finestra di contesto da 1.050.000 token, un output massimo di 128.000 token e una data limite delle conoscenze fissata al 1° giugno 2026.
Quanto si paga davvero e dove si può usare
Dal 26 ottobre 2026 GPT-6.1 Terra è disponibile per gli utenti ChatGPT Plus, Pro, Enterprise ed Edu all’interno di ChatGPT Work e Codex, oltre che tramite le API OpenAI con il nome gpt-6.1-terra, come spiegato nel post di lancio di OpenAI. Il piano Free non supporta l’utilizzo via API.
| Componente del prezzo | Tariffa Standard per 1 milione di token |
|---|---|
| Input, fino a 272.000 token | 1,00 $ |
| Input memorizzato nella cache | 0,05 $ |
| Scrittura in cache, conservazione di 30 minuti | 1,25 $ |
| Scrittura in cache, conservazione di 12 ore | 2,50 $ |
| Output, con un input fino a 272.000 token | 5,00 $ |
Il listino completo è disponibile nella pagina dei prezzi API di OpenAI. L’input in cache costa il 5% della tariffa normale, un vantaggio per prompt di sistema e prefissi di file riutilizzati. La cache automatica si applica ai prompt da almeno 1.024 token, ma ogni prompt memorizzato genera un costo di scrittura anche se quel prefisso non verrà mai riutilizzato.
Ci sono tre variabili che cambiano la tariffa di riferimento:
- Contesto lungo oltre 272.000 token in input: le tariffe per input e cache raddoppiano, passando a 2,00 / 0,10 $, mentre l’output aumenta di 1,5 volte, fino a 7,50 $. Il moltiplicatore si applica all’intera richiesta, non soltanto ai token oltre la soglia.
- Batch e Flex: entrambi costano il 50% dello Standard. Il 26 ottobre 2026 Flex mostrava una latenza P50 di 1,79 s e una velocità di 194 token/s sulla telemetria live di OpenRouter, contro 1,89 s e 63 token/s del routing Standard, anche se Flex è escluso dal routing Standard.
- Fast e processamento regionale: la modalità Fast costa il doppio dello Standard (2,00 / 10,00 $), mentre il processamento regionale, quando disponibile, aggiunge un sovrapprezzo del 10%. Le chiamate agli strumenti a pagamento, come la ricerca web, hanno costi separati per chiamata.
GPT-6.1 Terra supporta il function calling e gli output strutturati, ma per invocare gli strumenti è necessaria la Responses API. Lo streaming è supportato. Il fine-tuning non è disponibile, così come non lo sono input e output audio o video: Terra accetta testo e immagini, inclusi i PDF come file, e produce soltanto testo. Il livello di ragionamento si può impostare su none, low, medium, high, xhigh e max; il valore predefinito è medium. Dopo la lunghezza dell’output, è quindi la profondità del ragionamento la leva principale per controllare i costi.
Per cosa è pensato Terra, secondo i numeri di OpenAI
GPT-6.1 Terra punta su ragionamento visivo, uso preciso del computer e scrittura naturale per attività professionali ad alto volume. Nel post di lancio OpenAI cita, tra gli altri, la stesura di proposte, l’interpretazione di disegni tecnici, la compilazione di moduli, la lettura delle fatture e l’inserimento dei relativi dati nei software di contabilità.
I benchmark dichiarati da OpenAI, tutti datati 26 ottobre 2026, vanno letti insieme al livello di impegno: i risultati cambiano in base alla profondità del ragionamento.
- Agents' Last Exam: con impegno medium, GPT-6.1 Terra ottiene 15 punti in più di GPT-5.6 Terra a circa un terzo del costo, si avvicina a GPT-6 Astra con un prezzo per token pari a un decimo e, al livello max, è oltre tre volte più efficiente in termini di token di Claude Opus 5.5 a un quarto del prezzo per token, con un costo per attività completata circa 9 volte inferiore.
- Ragionamento visivo MMMU-Pro: GPT-6.1 Terra supera GPT-5.6 Terra a ogni livello di impegno e quasi raggiunge GPT-6 Astra e GPT-6.1 Sol, ma a un costo inferiore.
- Uso desktop OSWorld 2.1: con impegno medium, GPT-6.1 Terra supera il miglior risultato di GPT-5.6 Terra a una frazione del costo per attività.
- Accuratezza su prompt progettati per indurre errori: il tasso di errore scende dal 53,6% al 16,7% con impegno low e arriva al 4,3% con impegno max, vicino ai risultati di GPT-6 Astra e GPT-6.1 Sol. OpenAI limita però questo dato a un set avversariale interno: non è un tasso generale di allucinazione in produzione.
- Programmazione Terminal-Bench 4.0: la percentuale di attività risolte passa dal 21,5% al 50,3% con impegno max, più del doppio rispetto al predecessore. Terminal-Bench-Science 0.1 supera GPT-6.1 Sol e arriva entro cinque punti da Claude Opus 5.5, a meno di un quinto del costo stimato.
OpenAI continua comunque ad affidare la programmazione più difficile a Sol e Astra. Per questo, i dati indipendenti sulla latenza in Codex contano più dei grafici del lancio.
Terra, Sol, Luna o Astra: quale costa meno per il tuo lavoro
Le tariffe Standard a contesto breve per 1 milione di token definiscono bene la scelta: GPT-6.1 Terra 1,00 / 5,00 $, GPT-6.1 Sol 2,00 / 10,00 $, GPT-6 Luna 0,10 / 0,50 $ e GPT-6 Astra 10,00 / 50,00 $, secondo la pagina dei prezzi di OpenAI. GPT-6.1 Terra dimezza le tariffe di Sol e quelle precedenti di GPT-5.6 Terra; Luna resta 10 volte più economico di Terra, mentre Astra costa 10 volte tanto.
| Carico di lavoro | Scelta più economica sensata | Motivo |
|---|---|---|
| Uso massivo del computer, compilazione di moduli, passaggio da fattura a contabilità, operazioni nel browser | GPT-6.1 Terra, preferibilmente Flex | Risultati visivi e agentici vicini ad Astra a un decimo del prezzo per token; Flex dimezza di nuovo il conto |
| Modifiche di codice circoscritte, agenti di ricerca, esecutori secondari | GPT-6.1 Terra con impegno medium | Il 50,3% di Terminal-Bench al livello max è adatto alle attività delimitate; Sol e Astra si possono riservare ai repository più complessi |
| Programmazione più difficile, ingegneria su orizzonti lunghi | GPT-6.1 Sol o GPT-6 Astra | OpenAI continua a indicare Sol e Astra come superiori sul codice complesso, nonostante il prezzo più basso di Terra |
| Chat ad alto volume, classificazione, agenti leggeri | GPT-6 Luna | La tariffa di listino da 0,10 / 0,50 $ è 10 volte più conveniente di Terra quando non servono visione e controllo del desktop |
Prima di concludere che vinca sempre il modello con l’input più economico, conviene fare i conti sul mix completo. Con 2.000 token in input, un tasso di cache hit del 40% e 1.000 token in output, escludendo i costi una tantum di scrittura in cache, una richiesta GPT-6.1 Terra Standard costa circa 0,00624 $: 0,0012 $ di input non memorizzato + 0,00004 $ di input in cache + 0,005 $ di output. L’output rappresenta l’80% del costo della richiesta. Lo stesso profilo su GPT-6 Luna costa circa 0,00062 $, mentre su GPT-6.1 Sol arriva a circa 0,01248 $. Superati i 272.000 token in input, l’input Flex torna alla tariffa Standard del contesto breve, anche se Flex resta del 50% più economico dello Standard a contesto lungo: meglio quindi recuperare e suddividere i contenuti prima di oltrepassare quella soglia.
Per approfondire il modello della stessa famiglia, leggi la recensione con prezzi delle API GPT-6.1 Sol e la guida ai costi API di GPT-6 Sol e Luna.
Gli equivoci più comuni su Terra tra i primi utenti
La discussione del giorno del lancio ruota attorno alla sovrapposizione tra prodotti: gli utenti Codex non riescono a collocare GPT-6.1 Terra con chiarezza tra Luna e Sol.
"So, judging by benchmarks, it looks awfully similar to 6.1 Sol?" — u/Frosty-Wing6704 su r/codex
"We already have 6.1 Terra. It's called 6.1 Sol." — u/comradepipi su r/codex
La confusione è comprensibile: la stessa presentazione di OpenAI colloca GPT-6.1 Terra vicino a Sol in MMMU-Pro e Terminal-Bench-Science, ma con un prezzo dimezzato. Le prime prove pratiche suggeriscono però un ruolo più specifico: Terra come esecutore, Sol come orchestratore. L’utente X con accesso anticipato @petergostev ha scritto che GPT-6.1 Terra è "probably first non-frontier model that crosses the threshold of something that I actually don't mind using" e "a solid workhorse" per attività prolungate di controllo del computer o con budget rigidi, "at half the price". Su r/singularity, l’utente Reddit u/panix199 ha espresso lo stesso concetto in termini di costi: "the price per task got lowered quite well compared to 5.6 terra."
Restano due domande a cui i materiali di lancio non rispondono: quanto rapidamente vengono consumati i limiti di ChatGPT Work e Codex con GPT-6.1 Terra rispetto a Sol, e se persistono i vecchi problemi di rispetto delle istruzioni. Una discussione pre-lancio su r/codex mostra entrambe le posizioni: un utente definisce GPT-5.6 Terra "notorious for completely ignoring critical instructions", mentre un altro considera Terra "perfectly usable and predictable". Finché OpenAI non pubblicherà dati sul consumo dei limiti e sui tassi di errore nelle sessioni lunghe, conviene trattare GPT-6.1 Terra come un esecutore per attività circoscritte, non come un sostituto diretto di Sol.
Domande frequenti su GPT-6.1 Terra API
Quanto costa GPT-6.1 Terra per 1 milione di token?
Nelle richieste Standard a contesto breve, GPT-6.1 Terra costa 1,00 $ per l’input, 0,05 $ per l’input in cache e 5,00 $ per l’output ogni 1 milione di token. Batch e Flex costano la metà, mentre Fast costa il doppio.
GPT-6.1 Terra costa meno di GPT-6.1 Sol?
Sì. Le tariffe Standard di GPT-6.1 Terra sono inferiori del 50% rispetto ai 2,00 / 10,00 $ di GPT-6.1 Sol. Terra in Flex, a 0,50 / 2,50 $, costa la metà di Sol in Batch (1,00 / 5,00 $), mantenendo però un comportamento interattivo.
Come si confronta GPT-6.1 Terra con GPT-5.6 Terra?
GPT-6.1 Terra dimezza le tariffe di listino di GPT-5.6 Terra e, con impegno medium, lo supera di 15 punti in Agents' Last Exam. Inoltre più che raddoppia il risultato in Terminal-Bench 4.0, dal 21,5% al 50,3%, e riduce gli errori di accuratezza con impegno low dal 53,6% al 16,7%.
Batch e Flex costano davvero il 50% in meno?
Sì, per GPT-6.1 Terra entrambi costano il 50% dello Standard. Batch però è asincrono, mentre Flex rinuncia alle garanzie sulla latenza in cambio dello sconto ed è escluso dal routing Standard.
Cosa succede oltre 272.000 token in input?
GPT-6.1 Terra ricalcola il prezzo dell’intera richiesta: le tariffe di input e cache raddoppiano e l’output sale di 1,5 volte, fino a 7,50 $ per 1 milione di token. Prima di superare la soglia conviene suddividere il recupero dei contenuti o comprimere il contesto.
Per usare gli strumenti serve la Responses API?
Sì. Le chiamate agli strumenti su GPT-6.1 Terra richiedono la Responses API, inclusi computer use, ricerca web, ricerca nei file, code interpreter, hosted shell, MCP e applicazione delle patch.
È possibile fare il fine-tuning di GPT-6.1 Terra?
No. La pagina del modello di OpenAI indica il fine-tuning come non supportato, insieme all’assenza di supporto per audio e video.
Cosa farei girare su Terra con 20 $
Con 20 $ si acquistano 20 milioni di token in input Standard oppure 4 milioni di token in output Standard su GPT-6.1 Terra; in Flex il volume raddoppia. Li spenderei in tre batch monitorati: attività di uso del computer per trasferire fatture nei registri contabili con impegno medium, una pipeline di ricerca orchestrata da Sol con Terra come esecutore per la ricerca nei file e un set di regressione per la compilazione di moduli, in grado di misurare il consumo dei limiti per attività completata. Se nel mio set di regressione Terra mantenesse con impegno medium un tasso di completamento accettabile per le modifiche circoscritte, vicino a un terzo del costo per attività di GPT-5.6 Terra, gli affiderei il carico di lavoro principale.