GPT-6.1 Terra es el nuevo modelo de precio medio de OpenAI, y si solo usas ChatGPT para conversar, probablemente todavía no lo veas. Está pensado para pantallas, documentos e imágenes: rellenar formularios, leer planos técnicos, redactar texto, hacer clic por las aplicaciones. Se sitúa entre GPT-6 Luna y GPT-6.1 Sol, y sustituye al GPT-5.6 Terra anterior.
Que te interese o no depende de dónde trabajes. La nota de lanzamiento de OpenAI incluye Terra en ChatGPT Work y Codex, y no menciona el chat normal. También está en la API y en GitHub Copilot. Hemos leído las notas de lanzamiento, la documentación del modelo, la página de precios y el anexo de seguridad de OpenAI, el changelog y la tabla de precios de GitHub, y la cobertura externa que hemos encontrado. Casi toda repite las cifras de la propia OpenAI, así que señalamos las pocas independientes a medida que aparecen. Si vas con retraso respecto a la familia, nuestro artículo sobre GPT-6 Astra cubre el nivel superior, y por qué OpenAI archivó GPT-6.1 Astra cuenta el único modelo 6.1 que nunca salió.
¿GPT-6.1 Terra es un modelo nuevo o un nivel nuevo?
Un poco de ambas cosas. Terra ya era un nivel en la generación 5.6, con un precio de 2 $ por millón de tokens de entrada y 12 $ por millón de tokens de salida en la tabla de modelos de GitHub. El nuevo Terra lo sustituye, según InfoWorld, a la mitad de precio. La página del modelo de OpenAI lo describe como un "modelo rápido y eficiente para razonamiento visual, uso preciso del ordenador y escritura clara y natural".
Las especificaciones coinciden con el resto de la línea GPT-6. Entra texto e imágenes, sale texto. La ventana de contexto es de 1,05 millones de tokens, el límite de salida es de 128.000 tokens y hay seis niveles de esfuerzo de razonamiento, de none a max, con medium por defecto. Sus datos de entrenamiento llegan hasta 2026. No admite fine-tuning. Los usos que sugiere OpenAI son emparejar fotos de producto con fichas de catálogo, interpretar planos técnicos, actuar sobre pantallas de aplicaciones y redactar o revisar texto, que resume bien toda la propuesta: trabajo que ocurre en una pantalla y no necesita un cerebro de nivel investigador.
El planteamiento de la propia OpenAI, tal como lo recoge DataCamp del anuncio de lanzamiento, es que Sol y Astra siguen siendo la mejor opción para las tareas de programación más complejas. Terra se queda con el trabajo de volumen. Ese reparto dice más sobre las intenciones de OpenAI que los gráficos de benchmarks.
¿Quién tiene Terra en ChatGPT y en qué planes?
Las notas de lanzamiento de ChatGPT de OpenAI dicen que Terra se está desplegando en ChatGPT Work y Codex para los planes Plus, Pro, Business, Enterprise y Edu, según tu región y la configuración de tu workspace. Lo eliges en la lista de modelos y los límites de uso generales de tu plan no cambian. InfoWorld y DataCamp enumeran los planes sin Business, pero la nota de OpenAI sí lo incluye.
Free y Go no se mencionan. Tampoco el chat normal de ChatGPT. OpenAI no ha dicho si Terra llegará a alguno de los dos, y la única pista es cómo trató a Sol, del que su anuncio decía que aún "no estaba disponible en Chat" (OpenAI). Nuestra lectura: Terra seguirá el mismo camino, pero es una inferencia, no una promesa.
De la nota conviene conocer dos detalles curiosos. Es posible que algunos usuarios de Plus y Pro encuentren Terra en esfuerzo Medium donde los presets Power por defecto de Work les daban Sol en Light, así que tu configuración por defecto puede cambiar sin que elijas nada. Y Terra no admite la residencia de inferencia en los EAU, una restricción que OpenAI vincula a dónde se ejecuta la inferencia y no a dónde estás tú.
La tabla comparativa de planes de la página de precios de ChatGPT de OpenAI no estaba actualizada cuando la leímos. Seguía listando GPT-5.6 Terra y no el nuevo, y su plan Pro aún figuraba como basado en GPT-6 Astra. Fíate más de la lista de modelos de tu cuenta que de cualquier tabla. DataCamp añade que, según OpenAI, la misma cuota del plan cubre bastantes más tareas con Terra que con Sol o Astra, y esa sería la razón de peso para cambiar si chocas a menudo con los límites en ChatGPT o Codex.
¿Puedo usar Terra en la API y cuánto cuesta?
Sí. El nombre del modelo es gpt-6.1-terra, y la OpenAI Platform lo ofrece a 1 $ por millón de tokens de entrada y 5 $ por millón de tokens de salida. Esta es la familia en la página de precios de OpenAI, procesamiento estándar, prompts de menos de 272.000 tokens.
| Modelo | Entrada | Entrada en caché | Salida |
|---|---|---|---|
| GPT-6 Luna | $0.10 | $0.01 | $0.50 |
| GPT-6.1 Terra | $1.00 | $0.05 | $5.00 |
| GPT-6.1 Sol | $2.00 | $0.10 | $10.00 |
| GPT-6 Astra | $10.00 | $1.00 | $50.00 |
Todos los precios son por millón de tokens. La letra pequeña de la página del modelo: los prompts de más de 272.000 tokens de entrada cuestan el doble en entrada y caché, y 1,5 veces en salida, para toda la petición. Batch y Flex son un 50 % más baratos, el modo Fast cuesta el doble y el procesamiento regional añade un 10 %. Las escrituras en caché cuestan 1,25 $ por millón de tokens con 30 minutos de retención. Las llamadas a herramientas requieren la Responses API, donde se admiten uso del ordenador, búsqueda web, búsqueda de archivos, ejecución de código y MCP. El nivel gratuito de la API no tiene acceso, y el nivel de pago más bajo tiene un tope de 5.000 peticiones y 1 millón de tokens por minuto.
¿Aparece Terra en algún otro sitio?
En GitHub Copilot, desde el primer día. El changelog de GitHub dice que Terra está disponible con carácter general para usuarios de Copilot Pro, Pro+, Max, Business y Enterprise, en el selector de modelos de VS Code, Visual Studio, JetBrains, Xcode, Eclipse, la CLI de Copilot, el agente en la nube, la app de Copilot, github.com y las apps móviles. GitHub lo describe como pensado para programación agéntica cotidiana y trabajo en terminal a menor coste que Sol. En las primeras pruebas resolvió bastantes más tareas de terminal y de C# que GPT-5.6 Terra, lo cual es una comparación con su predecesor, no con Sol.
Se factura al precio de lista del proveedor con facturación por uso, y la tabla de GitHub coincide con el 1 $ y 5 $ de OpenAI. Los administradores de Business y Enterprise lo controlan mediante la política de modelos, y los modelos nuevos se activan por defecto salvo que un administrador haya desactivado ese ajuste. Si gestionas GitHub Copilot para un equipo, esa opción por defecto es la que debes revisar antes de que tus desarrolladores encuentren el modelo por su cuenta.
Los números de OpenAI son una dirección, no un marcador
Las comparaciones del lanzamiento se apoyan en el Terra anterior de OpenAI, y las mejoras respecto a él son grandes. Estas son las puntuaciones con esfuerzo máximo que InfoWorld y DataCamp recogen del anuncio de lanzamiento.
Lo más interesante son las comparaciones con los modelos más grandes. En Agents' Last Exam, una prueba de tareas profesionales, InfoWorld indica que Terra obtiene un 60,0 % a 1,01 $ por tarea, frente al 59,3 de Astra a 7,24 $ y el 58,6 de Sol a 2,00 $. Es un empate a una fracción del precio. También señala que Claude Opus 5.5 va por delante con un 63,2 %, y que en OSWorld 2.1 el Claude Sonnet 5.5 de Anthropic logra un 83,9 % frente al 74,2 de Terra. Terra no es el mejor modelo de uso del ordenador en esa comparación. Es el más barato de los que se acercan.
El redactor de DataCamp es más tajante sobre el titular de OpenAI de un coste por tarea unas nueve veces menor que Opus 5.5 con esfuerzo máximo: "Esta comparación me pareció algo artificial o selectiva". Opus es un nivel premium, así que era fácil sacar una ratio grande. La afirmación sobre la tasa de errores merece la misma cautela. La caída del 53,6 % al 16,7 % con esfuerzo bajo procede de un conjunto interno de prompts de OpenAI diseñados para provocar errores, y el anexo de seguridad de OpenAI dice que esos casos no son representativos de las tasas de error reales.
Existen cifras independientes, y son menos vistosas. Artificial Analysis puntúa a Terra con 51 en su Intelligence Index a esfuerzo máximo, puesto 12 de 52 en la página de su modelo. Sol saca 55 y Astra 57 en el mismo índice. Lo que debería cambiar tu comportamiento es lo rápido que cae la puntuación al bajar el ajuste de esfuerzo.
Medium es el valor por defecto de la API. Con 38 puntos en la página de esfuerzo medium de Artificial Analysis, el Terra de fábrica queda más cerca de Luna, con 28, que de Sol, con 55. En su índice de agentes de programación, Terra en xhigh dentro de Codex obtiene 48 frente a 54 de Sol en max, lo que cuadra con el propio consejo de OpenAI sobre programación difícil.
El precio más bajo se sostiene, hasta cierto punto
Por token, sí. InfoWorld sitúa a Sonnet 5.5 de Claude, el rival que menciona, en $2 y $10, así que Terra lo recorta a la mitad. Por tarea terminada, depende del ajuste de esfuerzo. La página de Artificial Analysis muestra que Terra con esfuerzo máximo escribe 99 millones de tokens de salida en toda su batería de pruebas, frente a una mediana de 64 millones en modelos comparables, y describe el modelo como algo verboso. El resultado es $0,96 por tarea para Terra en máximo, cerca de un 24 % menos que los $1,27 de Sol.
Bajar un escalón cambia el panorama. Artificial Analysis da 45 puntos a xhigh por 0,40 $ la tarea, y 38 a medium por 0,17 $, más o menos lo que cuesta GPT-6 Luna en esfuerzo máximo (0,15 $) y diez puntos por encima. Nuestra lectura es que xhigh o high es donde Terra se gana su sitio, y max es donde deja de ser una ganga. Es un argumento basado en mediciones ajenas, no nuestras.
Los tokens más baratos tampoco tocan los costes humanos. Sanchit Vir Gogia, de Greyhound Research, dijo a InfoWorld que en una carga de programación ilustrativa, "5,4 segundos adicionales de revisión anulan el ahorro de inferencia". Pareekh Jain, CEO de EIIRTrend & Pareekh Consulting, fue más optimista: "Las empresas necesitan modelos de IA que equilibren inteligencia, velocidad y coste". Ve a Terra enfocado al procesamiento de facturas, el análisis de documentos y la programación rutinaria. Ambos pueden tener razón.
El panorama de seguridad apenas cambia
El anexo de OpenAI dice que trata a Terra como Critical en ciberseguridad y High en capacidad biológica y química, y que se lanza con la misma pila de salvaguardas que Sol y Astra. En los benchmarks de seguridad de producción de OpenAI, Terra rinde a la par que el Terra anterior, con pequeños descensos en las categorías de extremismo, odio y contenido sexual con menores que OpenAI considera no estadísticamente significativos. Igual que Astra y los dos Sol, no intentó eludir el monitor Auto-review de Codex. Una salvedad que incluye el anexo: en las pruebas con imágenes como entrada, Terra muestra una regresión estadísticamente significativa en odio y extremismo respecto al Terra anterior, algo que OpenAI dice que concuerda con lanzamientos previos.
Así que el modelo barato lleva la clasificación del modelo caro. Si las dudas de seguridad que hundieron a GPT-6.1 Astra te han hecho desconfiar de la línea 6.1, ten en cuenta que Terra y Sol son modelos 6.1 que sí salieron. Nadie ha dicho que los dos casos estén relacionados, y todos estos resultados son de la propia OpenAI. Ninguna de las coberturas que hemos leído incluye todavía una evaluación de seguridad externa de Terra.
Nuestro consejo: Terra para el volumen, Sol para el código difícil
Si solo usas el chat normal de ChatGPT, no hay nada que cambiar. Si vives en Work o Codex, dejaríamos Sol para todo lo que implique código difícil o investigación, y daríamos a Terra los trabajos repetitivos de pantalla, documentos y redacción, en xhigh y no en max. Es también el reparto aproximado que defiende nuestra guía sobre qué nivel de modelo de IA encaja con cada tarea, y el ranking Top 50 LLMs muestra dónde están los rivales. Para desarrolladores que construyen productos, Terra es el primer modelo de esta familia que probaríamos como opción por defecto para trabajo de uso del ordenador en volumen, con Luna por debajo para las tareas sencillas.
Una prueba justa lleva una tarde, y es la única evidencia que resolverá esto para tu trabajo.
- Elige tres tareas que repitas cada semana, como rellenar un formulario a partir de un PDF, resumir una captura de pantalla o redactar una respuesta.
- Ejecuta cada una en Sol y en Terra con el mismo esfuerzo, y luego en Terra un nivel por encima.
- Cuenta las correcciones que haces, no los segundos que tardó.
- Revisa la lista de modelos de tu cuenta, porque los presets Power de Work pueden haberte pasado ya a Terra.
Comparado con ChatGPT, Claude y Gemini, la propuesta de Terra es más acotada que la de cualquiera de ellos. Es un modelo de trabajo, no un producto de chat. En el caso concreto de los agentes de programación, nuestra comparativa de agentes de programación en terminal muestra que el arnés importa tanto como el modelo.
Queda por ver si OpenAI llevará Terra al chat normal y al plan Free, y cuándo dejará su tabla de planes de listar el Terra antiguo. Vigila esa tabla, y la primera evaluación independiente de programación que pruebe Terra por debajo del esfuerzo máximo.