GPT-6.1 Terra cuesta la mitad en la API y OpenAI asegura que rinde como Astra en tareas de oficina

OpenAI lanzó el 26 de octubre GPT-6.1 Terra, un modelo que cuesta la mitad que su predecesor en la API. Cobra 1 dólar por cada millón de tokens que lee y 5 por cada millón que escribe, frente a los 2 y 12 dólares de GPT-5.6 Terra, según su ficha para desarrolladores. La API es el acceso de pago por uso con el que empresas y programadores conectan el modelo a sus propias aplicaciones, y no tiene relación con la cuota mensual de ChatGPT. Los tokens son los fragmentos de texto con los que se mide y se cobra ese uso.

En ChatGPT, Terra llega a Work y Codex en los planes Plus, Pro, Business, Enterprise y Edu, pero no al chat normal. OpenAI asegura en su anuncio que, en una prueba de tareas profesionales, puntúa como GPT-6 Astra, su modelo más potente, con un precio por token diez veces menor.

Cuánto cuesta y qué supone en una factura

Leer pasa de 2 a 1 dólar por millón de tokens, un 50% menos, y escribir pasa de 12 a 5 dólares, un 58% menos. El texto que se repite en cada consulta, como unas instrucciones fijas, puede guardarse en caché, una memoria temporal que evita procesarlo desde cero, y esa entrada baja de 0,20 a 0,05 dólares por millón. La API se cobra en dólares, también desde España.

En el catálogo de OpenAI, Terra queda entre Sol y Luna. Cuesta la mitad que GPT-6.1 Sol, que cobra 2 y 10 dólares, y la décima parte que GPT-6 Astra, que cobra 10 y 50, según la página de precios de OpenAI. GPT-6 Luna sigue siendo la opción más barata, con 0,10 y 0,50 dólares, pero está pensada para trabajos más acotados y repetitivos.

Imagina un asistente de atención al cliente que responde 10.000 consultas al mes y que, en cada una, lee 2.000 tokens de documentación y escribe 500 de respuesta. Según la regla aproximada de OpenAI, 100 tokens equivalen a unas 75 palabras en inglés, así que cada consulta supone leer unas 1.500 palabras y escribir unas 375. Con Terra, ese mes cuesta 45 dólares, 20 por los 20 millones de tokens leídos y 25 por los 5 millones escritos. Con GPT-5.6 Terra costaba 100 dólares, con GPT-6.1 Sol cuesta 90 y con GPT-6 Astra, 450.

La cuenta real suele ser mayor por tres motivos. El español consume más tokens por palabra que el inglés, como advierte la guía de tokens de OpenAI. El razonamiento que el modelo hace antes de contestar no se ve, pero se cobra como texto escrito, de modo que pedirle que piense más encarece cada respuesta. Y en las peticiones de más de 272.000 tokens la entrada se cobra al doble y la salida a 1,5 veces su tarifa.

Qué dice OpenAI de su rendimiento

Salvo los datos de Artificial Analysis que aparecen al final, las comparaciones de este apartado las publica OpenAI y nadie las ha reproducido todavía. Casi todas dependen del esfuerzo de razonamiento, un ajuste de la API que decide cuánto piensa el modelo antes de responder. Va de «ninguno» a «máximo», y subirlo suele mejorar el resultado a cambio de más tokens y más espera.

La prueba principal es Agents' Last Exam, un conjunto de tareas profesionales que el modelo resuelve manejando aplicaciones del ordenador. Con esfuerzo medio, Terra saca 15 puntos porcentuales más que GPT-5.6 Terra con un coste por tarea de alrededor de un tercio del de su predecesor. En esa misma prueba iguala a GPT-6 Astra y, según OpenAI, termina las tareas más de tres veces más rápido que Astra y que Sol.

En programación, Terra resuelve con esfuerzo máximo el 50,3% de las tareas de Terminal-Bench 4.0, una batería de trabajos en la terminal, la ventana de comandos del ordenador. GPT-5.6 Terra se quedaba en el 21,5%, menos de la mitad. Aun así, OpenAI sigue recomendando Sol y GPT-6 Astra para los encargos de código más complejos.

OpenAI asegura también que se equivoca menos. En su prueba interna de preguntas preparadas para provocar errores, la tasa de fallo con esfuerzo bajo cae del 53,6% de GPT-5.6 Terra al 16,7%, y con esfuerzo máximo queda en el 4,3%. Una medición externa apunta en la misma dirección. Según la firma Artificial Analysis, citada por The Decoder, Terra se inventa una respuesta en el 38% de las preguntas que no sabe contestar, frente al 88% de GPT-5.6 Terra.

La misma firma da a Terra 48 puntos en su índice de inteligencia, frente a 52 de GPT-6.1 Sol y 42 de GPT-5.6 Terra. También calcula que, con esfuerzo máximo, cada tarea de su batería de pruebas cuesta 0,40 dólares con Terra y 1,40 con GPT-5.6 Terra.

Dónde se puede usar

En ChatGPT, Terra se elige en la lista de modelos del apartado avanzado de la aplicación de escritorio o de ChatGPT Work en la web, según el registro de cambios de ChatGPT. También funciona en Work desde el móvil y en Codex, el agente de programación de OpenAI. No aparece en el chat normal, y el registro no menciona los planes Free y Go. En Enterprise, el acceso depende de lo que habilite el administrador de cada empresa.

En la API se llama gpt-6.1-terra. Acepta texto e imágenes, responde con texto y admite hasta 1.050.000 tokens de contexto, que es la cantidad de material que puede tener delante en una misma petición. Con la regla de OpenAI, equivale a unas 790.000 palabras en inglés.

Seguridad y límites

OpenAI considera que Terra alcanza el umbral crítico de capacidad en ciberseguridad de su marco de preparación, la escala con la que la empresa clasifica los riesgos de sus modelos. Ese umbral marca el punto en el que un modelo podría encontrar y aprovechar fallos en sistemas protegidos casi sin ayuda humana. Por eso le aplica las mismas protecciones que a GPT-6 Astra, el modelo por el que la empresa frenó su mayor tanda de entrenamiento.

Sus evaluaciones dicen además que Terra se sale menos del encargo que GPT-5.6 Terra y avisa más a menudo de las restricciones que encuentra, justo el terreno en el que falló GPT-6.1 Astra antes de cancelarse.

Para quien ya paga la API, la comprobación útil es repetir con Terra un encargo propio y comparar el coste de la tarea completa, porque un modelo más barato que necesita varios intentos puede salir más caro que uno que acierta a la primera.