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Sebastián IG
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GPT-6.1 Terra: precio, disponibilidad y para qué sirve

OpenAI presenta GPT-6.1 Terra: API a USD 1 de entrada y USD 5 de salida por millón de tokens, con mejoras en visión y uso de computadora.

Por Sebastián IG ·

Contrastado con fuentes oficiales ·

Verificado el 26 de octubre de 2026 con las fuentes oficiales enlazadas. Precios y acceso pueden cambiar; los resultados de evaluaciones se atribuyen al proveedor.

Ilustración editorial de GPT-6.1 Terra con un plano, un modelo arquitectónico y una tarea completada
Portada editorial proporcionada por Sebastián IG; ilustración conceptual, no captura de la aplicación.

# GPT-6.1 Terra: precio, disponibilidad y para qué sirve

Respuesta directa: GPT-6.1 Terra es el modelo mediano de la familia GPT-6 de OpenAI, lanzado el 26 de octubre de 2026. Cuesta $1 / $0,05 (cached) / $5 por millón de tokens de entrada, entrada en caché y salida. Está disponible en ChatGPT Work, Codex y la API.

En la familia GPT-6 los modelos van de menor a mayor capacidad y precio: Luna, Terra, Sol y Astra. Terra es el punto medio. GPT-6.1 Terra reemplaza a GPT-5.6 Terra y llega con precios de API un 50 % más bajos que el modelo que sustituye y que GPT-6.1 Sol.

Precios y disponibilidad

En la API (modelo gpt-6.1-terra):

  • $1 por millón de tokens de entrada
  • $0,05 por millón de tokens de entrada en caché
  • $5 por millón de tokens de salida

Está disponible para usuarios Plus, Pro, Enterprise y Edu en ChatGPT Work y en Codex, y a través de la API. No es el modelo de chat principal de ChatGPT; está orientado a trabajo y a agentes.

Qué mejora respecto a GPT-5.6 Terra

OpenAI destaca tres frentes:

  • Uso de computadora y visión. Mejor lectura de pantallas, interpretación de dibujos técnicos y ejecución de tareas multistep en aplicaciones de escritorio.
  • Escritura más natural. Menos errores en prompts que inducen alucinaciones. En un benchmark interno de prompts que inducen error, la tasa a esfuerzo bajo bajó de 53,6 % (GPT-5.6 Terra) a 16,7 % (GPT-6.1 Terra).
  • Eficiencia. En Agents’ Last Exam, a esfuerzo medio, obtiene 15 puntos más que GPT-5.6 Terra a un tercio del costo. Completa tareas más de tres veces más rápido que GPT-6 Astra y GPT-6.1 Sol en algunos escenarios.

En Terminal-Bench 4.0 (agentes de código en terminal), a máximo esfuerzo resuelve el 50,3 % de las tareas, más del doble que el 21,5 % publicado de GPT-5.6 Terra.

Estos números son reportados por OpenAI. No realizamos una evaluación independiente para este artículo. Las comparaciones dependen de la tarea y del esfuerzo de razonamiento.

Seguridad

Bajo el Preparedness Framework de OpenAI, GPT-6.1 Terra se trata como Critical en ciberseguridad según la evaluación publicada por OpenAI. Usa el mismo stack de salvaguardas que GPT-6.1 Sol y GPT-6 Astra. Hay un addendum al system card de GPT-6 Astra específico para este modelo.

Para qué sirve

Tareas de alto volumen que combinan lectura visual y acción en software: procesar facturas entrantes y cargarlas en un sistema contable, revisar planos y construir un modelo 3D, corregir un layout que se rompe al cargar, o editar video siguiendo instrucciones. Es el modelo que OpenAI posiciona para automatizar trabajo de escritorio sin pagar el precio de Astra.

Preguntas frecuentes

¿Cuánto cuesta GPT-6.1 Terra? En la API: $1 por millón de tokens de entrada, $0,05 por millón en caché y $5 por millón de salida. Es un 50 % más barato que GPT-5.6 Terra y que GPT-6.1 Sol.

¿Dónde está disponible? En ChatGPT Work y Codex para usuarios Plus, Pro, Enterprise y Edu, y en la API como gpt-6.1-terra. No es el modelo de chat principal de ChatGPT.

¿Es mejor que GPT-6 Astra? OpenAI lo posiciona como más eficiente y barato para trabajo de alto volumen. En algunos benchmarks de la empresa se acerca a Astra a una fracción del precio. Los números son reportados por OpenAI.

¿Para qué sirve principalmente? Automatizar tareas que combinan lectura visual y acción en software: procesar facturas, interpretar planos, corregir layouts o editar video con instrucciones.

Actualizado: . Las características y clasificaciones pueden cambiar. Las recomendaciones son análisis editorial; los resultados del proveedor se atribuyen a sus fuentes.

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