✨︎ Resumen (TL;DR):
- OpenAI lanzó GPT-6.1 Terra el 26 de octubre de 2026 para automatizar acciones dentro de aplicaciones.
- La tarifa estándar de la API parte de 1 dólar por millón de tokens de entrada y 5 dólares por millón de salida en solicitudes de hasta 272,000 tokens.
- Artificial Analysis reportó 0.40 dólares por tarea con Terra frente a 1.40 dólares con GPT-5.6 Terra, ambos con razonamiento máximo; la reducción aproximada fue de 71.4 %.
OpenAI lanzó el 26 de octubre de 2026 GPT-6.1 Terra, un modelo para automatizar tareas dentro de aplicaciones al interpretar lo que aparece en pantalla y ejecutar acciones en el software. El despliegue abarca ChatGPT Work y Codex, mientras la API ofrece una tarifa estándar de 1 dólar por millón de tokens de entrada y 5 dólares por millón de salida, la mitad de las tarifas de GPT-6.1 Sol.
GPT-6.1 Terra es un modelo de IA que combina la comprensión de lo que aparece en pantalla con acciones dentro de aplicaciones. OpenAI menciona usos concretos para esa capacidad:
- Leer facturas e introducir sus datos en un programa contable.
- Interpretar dibujos técnicos.
- Completar formularios.
OpenAI también promete una escritura más clara y natural. Los desarrolladores pueden acceder al modelo en la API mediante el identificador gpt-6.1-terra. En ChatGPT Work y Codex, el despliegue está dirigido a usuarios de Plus, Pro, Enterprise y Edu.

El contexto largo cambia la tarifa
Los tokens son las unidades con las que el servicio mide el texto que procesa. Las tarifas estándar de texto, expresadas en dólares por millón de tokens y vigentes el 26 de octubre de 2026, son las siguientes:
| Tokens de entrada por solicitud | Precio de entrada por millón | Precio de salida por millón |
|---|---|---|
| Hasta 272,000 | 1 dólar | 5 dólares |
| Más de 272,000 | 2 dólares | 7.50 dólares |
GPT-6.1 Terra admite una ventana de contexto de 1,050,000 tokens. Si una solicitud rebasa 272,000 tokens de entrada, el precio aplicable a toda la solicitud pasa a 2 dólares de entrada y 7.50 dólares de salida por millón. Eso duplica la tarifa de entrada y multiplica por 1.5 la de salida.
La lectura de entrada en caché, que permite reutilizar contenido ya procesado, parte de 0.05 dólares por millón de tokens. Escribir esa caché y utilizar determinadas herramientas puede añadir cargos.
El costo por tarea no equivale a la tarifa por token
Artificial Analysis reportó un costo por tarea de 0.40 dólares con Terra frente a 1.40 dólares con GPT-5.6 Terra. Ambas mediciones utilizaron razonamiento máximo. El cálculo a partir de esas cifras arroja una reducción aproximada de 71.4 %.
Ese resultado mide algo distinto de la tarifa por token: incorpora los tokens empleados durante las pruebas. Para calcular el gasto de un flujo de trabajo también cuentan la longitud de las solicitudes y las herramientas empleadas.
En el Índice de Inteligencia de Artificial Analysis, Terra supera por 6 puntos a su antecesor con razonamiento máximo, aunque queda 4 puntos por debajo de GPT-6.1 Sol.
Menos alucinaciones y salvaguardas de la familia GPT-6
Artificial Analysis también reportó una caída en la tasa de alucinaciones de AA-Omniscience, que pasó de 88 % a 38 %. Se trata de una prueba privada de conocimiento; el indicador mide con qué frecuencia el modelo se aventura a responder cuando desconoce el dato.
La ficha de seguridad de OpenAI clasifica a Terra con nivel “Critical” en capacidad de ciberseguridad y “High” en capacidades biológicas y químicas dentro de su marco de preparación. OpenAI afirma que aplica a Terra el mismo conjunto de salvaguardas que aplica a GPT-6.1 Sol y GPT-6 Astra.
OpenAI sigue recomendando Sol y Astra para la programación más compleja. En ChatGPT Work y Codex, la empresa afirma que el mismo límite de uso permite completar más tareas con Terra que con el modelo antecesor, GPT-6.1 Sol o GPT-6 Astra.
El costo final depende del tamaño de cada solicitud: hasta 272,000 tokens mantienen la tarifa base, pero rebasar ese umbral cambia el cobro y las herramientas pueden sumar cargos. OpenAI todavía recomienda Sol y Astra para la programación más compleja.
