Un modelo más barato para hacer clic
OpenAI lanzó el lunes GPT-6.1 Terra, un modelo que describe como una combinación de razonamiento visual y uso de ordenador: leer un plano técnico, rellenar un formulario, editar un vídeo. El precio estándar de la API es de un dólar por millón de tokens de entrada, 0,05 dólares por millón de tokens de entrada en caché y cinco dólares por millón de tokens de salida. OpenAI afirma que eso supone un 50% menos que los precios de GPT-5.6 Terra, el modelo al que sucede, y de GPT-6.1 Sol.
Está disponible desde el lanzamiento para usuarios Plus, Pro, Enterprise y Edu dentro de ChatGPT Work y Codex, y a través de la API como gpt-6.1-terra. OpenAI sostiene que la misma cuota del plan cubre más tareas con Terra que con GPT-5.6 Terra, y bastantes más que con GPT-6.1 Sol o GPT-6 Astra.
Las cifras son de la propia OpenAI
Todos los resultados de referencia del anuncio los aporta el fabricante. En Agents’ Last Exam, un conjunto de tareas profesionales que incluye convertir planos de arquitectura en un modelo 3D, OpenAI afirma que Terra con esfuerzo de razonamiento medio obtiene 15 puntos porcentuales más que GPT-5.6 Terra a cerca de un tercio del coste, y rinde a la par que GPT-6 Astra a una décima parte de su precio por token. Con esfuerzo máximo, la compañía dice que Terra es más de tres veces más eficiente en tokens que Claude Opus 5.5 de Anthropic y cuesta una cuarta parte por token, lo que calcula como un coste por tarea unas nueve veces menor.
En Terminal-Bench 4.0, OpenAI informa de que Terra con esfuerzo máximo resuelve el 50,3% de las tareas, frente al 21,5% publicado por GPT-5.6 Terra. En Terminal-Bench-Science 0.1 dice que Terra supera a GPT-6.1 Sol a menor coste y se queda a cinco puntos de Opus 5.5 con menos de una quinta parte del coste estimado. También reivindica mejoras sobre GPT-5.6 Terra en MMMU-Pro y OSWorld 2.1, sin publicar las puntuaciones en la entrada.
La afirmación más concreta es sobre errores. En un banco de pruebas interno de indicaciones que inducen a error, OpenAI dice que la tasa de error con esfuerzo de razonamiento bajo cayó del 53,6% con GPT-5.6 Terra al 16,7% con Terra, y que con esfuerzo máximo bajó 18 puntos porcentuales hasta el 4,3%. Ese banco de pruebas es de OpenAI y no está publicado.
Un índice independiente lo coloca en el puesto 25 de 221
Artificial Analysis, que ejecuta sus propias evaluaciones, puntúa a GPT-6.1 Terra con esfuerzo máximo en 48 sobre su Intelligence Index, frente a una mediana de categoría de 28. Eso sitúa al modelo en el puesto 25 de 221 en inteligencia y en el 32 de 120 en coste, con una tarifa combinada de 0,73 dólares por millón de tokens y 0,40 dólares por tarea del índice.
La misma página registra un coste que la entrada de lanzamiento no menciona: Terra consumió 130 millones de tokens de salida para recorrer el índice, frente a una mediana de 81 millones. Un modelo que cuesta una quinta parte que un rival puede gastar más para llegar a una respuesta, y ese es el número que querrán ver reproducido quienes compren automatización de alto volumen.
Crítico en ciberseguridad, a una décima parte del precio
OpenAI afirma que GPT-6.1 Terra «alcanza el umbral crítico en ciberseguridad» de su Preparedness Framework y «mantiene las protecciones desarrolladas para GPT-6 Astra». Esa es la línea destacable de la entrada. Las salvaguardas construidas para el modelo de frontera viajan ahora con el modelo barato y rápido que cualquiera con un plan Plus puede apuntar a un navegador.
OpenAI añade que Terra se mantiene dentro del alcance encomendado y declara los obstáculos con más franqueza que GPT-5.6 Terra, y que resistió intentos de inyección de instrucciones diseñados para desviarlo de la tarea del usuario, y remite a la ficha del sistema para el detalle. Son evaluaciones que la empresa ha hecho sobre sí misma.
Lo que conviene vigilar es si las reproducciones independientes de Terminal-Bench 4.0 y OSWorld 2.1 se acercan a las cifras de OpenAI, y cómo interactúa la clasificación crítica con las reglas de acceso que OpenAI fijó este mes para las pasarelas que revenden sus modelos.
