OpenAI ha lanzado GPT-6.1 Terra con precios de 1 dólar por millón de tokens de entrada y 5 dólares por millón de salida: la mitad que GPT-5.6 Terra y GPT-6.1 Sol. El modelo ya está disponible en la API como gpt-6.1-terra y para usuarios Plus, Pro, Enterprise y Edu en ChatGPT Work y Codex. La rebaja importa, pero el coste por token no basta para elegir: una tarea que exige más razonamiento o reintentos puede borrar parte del ahorro.
OpenAI sitúa a Terra entre Luna y Sol, con especial atención a visión y uso del ordenador. En su lanzamiento declara 50,3 % en Terminal-Bench 4.0 a esfuerzo máximo, frente al 21,5 % de GPT-5.6 Terra, y una tasa de respuestas con algún error factual del 4,3 % en su prueba interna a máximo esfuerzo. Son resultados del fabricante, con pruebas y configuraciones escogidas por OpenAI.
La prueba externa confirma el salto, no todas las comparaciones
Artificial Analysis volvió a ejecutar Terminal-Bench 4.0 y obtuvo un 55,6 % para Terra, prácticamente empatado con el 56,1 % de GPT-6.1 Sol en esa medición. En su índice más amplio, Terra marca 48 puntos frente a 52 de Sol y 53 de Astra; Kimi K3.1 Pro llega a 55 y Claude Opus 5.5 a 58. La lectura útil es concreta: Terra se acerca a Sol en trabajo de terminal, pero no lo iguala en el conjunto de capacidades.
| Dato | Terra | Qué permite concluir |
|---|---|---|
| API, entrada / salida | 1 / 5 USD por millón | Tarifa por tokens, no factura por trabajo terminado |
| Terminal-Bench 4.0 externo | 55,6 % | Rendimiento en tareas de terminal con ese método |
| Coste del índice externo | 0,40 USD por tarea ponderada | Comparación dentro del índice, no precio universal |
El punto de decisión es la tasa de repetición
Para clasificar documentos, extraer facturas o aplicar cambios mecánicos, conviene comparar el coste por tarea aceptada: tokens usados, llamadas de herramientas, reintentos y revisión. Terra puede ganar aunque necesite algo más de cómputo que Luna si reduce fallos; puede perder frente a Sol si una tarea compleja obliga a repetirla. Un piloto representativo debería separar tareas rutinarias, casos límite y trabajos que requieren contexto largo.
El modelo alcanza el umbral «Critical» de ciberseguridad del marco de preparación de OpenAI y conserva las protecciones de Astra. Eso describe una clasificación y controles del proveedor, no una garantía frente a inyección de instrucciones ni una autorización para ampliar permisos. En flujos con ordenador sigue siendo necesario limitar rutas, dominios y acciones sensibles.
Terra no invalida la comparación anterior entre GPT-6.1 Sol y Astra: añade un escalón más barato. La aportación de esta pieza es convertir precio y benchmarks en una regla de decisión basada en coste por tarea aceptada, sin tratar un empate en un benchmark como equivalencia general.
Transparencia: artículo elaborado con asistencia de IA a partir de la ficha de OpenAI y resultados públicos de Artificial Analysis. Texploto no ejecutó los modelos ni reprodujo las pruebas.
