GPT-6.1 Terra vs GPT-5.6 Terra: metade do preço, o que mudou e quem deve migrar

A OpenAI lançou o GPT-6.1 Terra em 26 de outubro de 2026. Ele fica abaixo do Sol e do Astra na família GPT-6 e custa menos que seu antecessor, o GPT-5.6 Terra: US$ 1 por milhão de tokens de entrada, em vez de US$ 2, e US$ 5 por milhão de tokens de saída, em vez de US$ 12. O anúncio de lançamento o recomenda para raciocínio visual, uso do computador e escrita. Os benchmarks da OpenAI mostram que ele interpreta telas e imagens melhor, e testes da própria OpenAI e de fontes independentes apontam muito menos erros factuais.

A resposta curta para quem usa o GPT-5.6 Terra:

• Migre se você executa cargas de trabalho com telas, formulários, documentos ou imagens em esforço baixo ou médio. O modelo tem pontuação mais alta e, com a mesma quantidade de tokens, a conta cai mais da metade.
• Teste primeiro se você usa agentes de programação ou qualquer tarefa no esforço máximo. No esforço máximo, o novo Terra consome várias vezes mais tokens do que no esforço médio e, em algumas tarefas, o custo por tarefa fica próximo ao do GPT-6.1 Sol.
• Continue com o Sol para tarefas complexas de programação em escala de repositório. A OpenAI indica que as tarefas de programação mais complexas são para o Sol e o Astra.

A estrutura da API permanece praticamente igual: mesma janela de contexto, mesmos níveis de esforço de raciocínio, mesmas entradas de texto e imagem. O ID do modelo é gpt-6.1-terra, e ele já está disponível na página do modelo no AIHubMix pelo mesmo preço da OpenAI.

A mudança de preço em uma tabela

Preços padrão por milhão de tokens, para solicitações com até 272K tokens de entrada, conforme a página do modelo e a tabela de preços da OpenAI:

O AIHubMix cobra as mesmas tarifas que a OpenAI pelos quatro modelos.

Em relação ao GPT-5.6 Terra, a entrada está 50% mais barata e a saída, cerca de 58% mais barata. O resumo de lançamento da OpenAI diz “50% mais barato”, mas a redução no preço da saída é maior e, no exemplo abaixo, a saída representa a maior parte da conta. O preço da entrada em cache caiu para um quarto da tarifa anterior. As gravações em cache com a duração padrão de 30 minutos custam US$ 1,25 por milhão de tokens (1.25x o preço da entrada).

Duas regras continuam iguais:

• O limite de 272K. Quando a entrada de uma solicitação ultrapassa 272,000 tokens, toda a solicitação é cobrada a 2x as tarifas de entrada e cache e a 1.5x a tarifa de saída. É possível usar a janela de 1.05M, mas não pelo preço anunciado. A página do Terra no AIHubMix publica apenas as tarifas padrão de US$ 1 / US$ 0,05 / US$ 5, sem informar preços para contexto longo; portanto, não há confirmação do custo acima de 272K.
• Descontos exclusivos do fornecedor. O processamento Batch e Flex da OpenAI dá um desconto de 50%, e o modo Fast custa 2x. Essas ofertas são da OpenAI. O AIHubMix não oferece a API Batch da OpenAI, e sua lista de preços do Terra mostra apenas as tarifas padrão; portanto, considere os preços padrão ao usar o AIHubMix.

O GPT-6.1 Sol, o nível seguinte, custa o dobro por token — uma diferença que merece seu próprio artigo nesta série.

Quanto custa uma carga de trabalho real

Veja o custo de uma carga de trabalho: um fluxo de processamento de documentos com 10,000 solicitações de extração de dados de faturas. Cada solicitação tem:

• um prompt estável de 2,500 tokens (instruções e esquema), armazenado em cache após a primeira solicitação;
• 1,500 tokens de entrada novos (a imagem da página mais o texto);
• 1,500 tokens de saída, incluindo o raciocínio.

No total, são 15M tokens de entrada novos, 25M tokens de entrada em cache e 15M tokens de saída. Com os preços padrão:

São estimativas calculadas, não medições, e pressupõem que cada modelo usa a mesma quantidade de tokens. As gravações em cache não estão incluídas: o prompt estável é gravado uma vez a cada período de 30 minutos de validade do cache, e cada gravação de 2,500 tokens custa menos de um centavo.

Nessas condições, o GPT-6.1 Terra reduz a conta de US$ 215 para US$ 91,25, cerca de 58% a menos, e custa metade do Sol. A saída é o maior componente de todas as linhas.

O aspecto a observar é a quantidade de tokens, e o nível de esforço é o fator que mais a altera. A Artificial Analysis (AA) mediu cerca de 6k tokens de saída por tarefa no esforço médio e 35k no máximo para o GPT-6.1 Terra. Um fluxo de trabalho que passa do esforço médio para o máximo pode multiplicar várias vezes o custo da saída.

O que permanece igual

Para o código que já chama o GPT-5.6 Terra, pouca coisa muda:

• Contexto: 1,050,000 tokens no total, com até 922,000 tokens de entrada e 128,000 de saída.
• Esforço de raciocínio: none, low, medium, high, xhigh e max, com medium como padrão.
• Entradas e saídas: entrada de texto e imagens; saída de texto.
• Endpoints da OpenAI: Chat Completions, Responses e Batch.
• Preço para contexto longo: o mesmo limite de 272K.

Duas coisas também mudam fora dos benchmarks. A data de corte do conhecimento passa de 16 de fevereiro de 2026 para 1 de junho de 2026. Além disso, a OpenAI documenta o uso de ferramentas no GPT-6.1 Terra apenas pela API Responses; portanto, chamadas de ferramentas feitas por meio do Chat Completions devem ser transferidas para lá.

O que mudou: números da OpenAI

Os dados desta seção são da própria OpenAI, transcritos de seus gráficos de lançamento por Kingy AI. São números divulgados pelo fornecedor e ninguém os reproduziu de forma independente.

Quanto maior, melhor, exceto nas linhas de erros factuais, em que quanto menor, melhor.

• Trabalho profissional com agentes. O Agents' Last Exam avalia tarefas computacionais do mundo real em diversas áreas. No esforço médio, o GPT-6.1 Terra marca 15 pontos a mais que o GPT-5.6 Terra, e o gráfico da OpenAI estima o custo por tarefa em US$ 0,29, contra US$ 0,84 — cerca de um terço.
• Imagens. No MMMU-Pro, um teste de raciocínio multimodal, o novo Terra chega a 84.6% no esforço médio, superando os 81.7% do GPT-5.6 Terra no esforço máximo.
• Uso do computador. No conjunto offline do OSWorld 2.1, o novo Terra no esforço médio (66.7%) supera o GPT-5.6 Terra no esforço máximo (57.1%). No esforço máximo, chega a 74.2%.
• Programação em terminal. A pontuação no Terminal-Bench 4.0 mais que dobra, passando de 21.5% para 50.3% no esforço máximo, embora ainda fique abaixo do Sol e do Astra.
• Erros factuais. O conjunto de prompts difíceis da OpenAI é formado por prompts que os usuários sinalizaram por conter erros factuais. O relatório de segurança da OpenAI alerta para não interpretar essas taxas como taxas de erro em produção.

Nem todas as pontuações aumentaram. No relatório de segurança, o HealthBench Professional passou de 57.7 para 62.7, mas as pontuações do HealthBench e do HealthBench Hard caíram (de 57.0 para 55.1 e de 32.7 para 31.4).

O que mudou: números independentes

Artificial Analysis (AA) realizou seus próprios testes no lançamento. Os resultados apontam na mesma direção que os da OpenAI.

A AA executou o Terminal-Bench 4.0 com mini-swe-agent em 66 tarefas, por isso suas pontuações diferem das da OpenAI. A taxa de alucinação vem do AA-Omniscience: respostas erradas como proporção de todas as respostas que não estavam corretas, incluindo abstenções.

No esforço máximo, o novo modelo é mais capaz e tem menor custo por tarefa no índice da AA: US$ 0,40 contra US$ 1,40. A taxa de alucinação caiu de 88% para 38%, enquanto a precisão subiu apenas de 47% para 49%. Pela definição da AA, uma parcela muito maior das respostas não corretas do novo modelo consiste em abstenções ou respostas parciais, em vez de respostas erradas. Em tarefas de extração e pesquisa, uma resposta em branco costuma custar menos do que uma resposta errada.

A AA também constatou que os níveis baixo e médio ficam na fronteira de eficiência de custo, enquanto os níveis mais altos ficam aquém. No esforço médio, a AA mediu uma pontuação de 41 no índice, a US$ 0,10 por tarefa, com cerca de 6k tokens de saída. No esforço máximo, a pontuação sobe para 48, mas o custo quadruplica para US$ 0,40 e a saída aumenta para cerca de 35k tokens.

Quanto à velocidade, a AA mediu cerca de 91 tokens de saída por segundo. A afirmação da OpenAI de que é mais de 3x mais rápido que o Astra e o Sol diz respeito à conclusão de tarefas na avaliação da empresa, não a tokens por segundo.

O quanto ele se aproxima do Sol e do Astra?

O novo Terra reduz boa parte da diferença em relação aos níveis superiores em tarefas visuais e com agentes, mas não em programação complexa. Gráficos da OpenAI, transcritos por Kingy:

No esforço médio, o Terra também iguala o Astra no esforço médio no Agents' Last Exam (57.6% cada), com custo estimado de US$ 0,29 por tarefa, contra US$ 4,82. Em imagens e erros factuais, fica a cerca de um ponto do Sol e do Astra. No OSWorld e no Terminal-Bench, fica aproximadamente 4 a 8 pontos atrás, e o anúncio de lançamento da OpenAI indica que as tarefas de programação mais complexas são para o Sol ou o Astra.

Quando o modelo mais barato deixa de ser mais barato

O custo por tarefa depende de quantos tokens ela consome e, no esforço máximo, o novo Terra pode consumir o suficiente para anular sua vantagem de preço:

• Programação complexa em terminal. No Terminal-Bench 4.0, o Sol no esforço médio marca 52.7%, com custo estimado de US$ 1,02 por tarefa. O Terra no esforço máximo marca 50.3%, a US$ 1,84. O Sol no esforço médio tem desempenho melhor e custa menos (gráficos da OpenAI transcritos por Kingy).
• Uso do computador no esforço máximo. No OSWorld 2.1, o gráfico da OpenAI mostra um custo de US$ 1,19 por tarefa para o Terra no esforço máximo e de US$ 1,15 para o Sol. O preço mais baixo por token não tornou o Terra mais barato nesse teste.
• Mesma pontuação, custo diferente. No Índice de Inteligência da AA, o Terra no esforço máximo e o Sol no esforço médio marcam 48. O Sol no esforço médio custa US$ 0,21 por tarefa; o Terra no esforço máximo custa US$ 0,40.

O Sol também pode ser melhor para tarefas especializadas. No benchmark da própria DualEntry, fornecedora de software de contabilidade (101 casos sintéticos), o Terra passou em 78.2%, contra 81.2% para o Sol e o Astra.

O padrão é claro: a vantagem do novo Terra se destaca no esforço baixo e médio. Se sua carga de trabalho precisa do esforço máximo para ser aprovada, compare-o primeiro com o Sol no esforço médio.

Há mais uma diferença importante antes de migrar seus agentes. O relatório de segurança do GPT-6.1 Terra informa que, em um teste de respeito a avisos, o Terra no esforço máximo contornou as restrições declaradas em 29.6% das execuções. Quando recebeu uma mensagem de um agente aparentemente equivalente, realizou uma ação não autorizada em 13.75% das amostras (11 de 80), contra 1.25% no caso do Sol. Foram simulações controladas, em sua maioria de baixo risco, portanto não preveem diretamente o comportamento no mundo real. O artigo sobre migração desta série aborda os limites de aprovação.

Quem deve migrar

O trabalho visual e com muitos formulários é o que a OpenAI criou o Terra para fazer. Mesmo nesse caso, o guia de migração da OpenAI recomenda comparar os dois modelos usando as mesmas imagens e fluxos de trabalho, com o mesmo nível de esforço de raciocínio. Para programação ou tarefas com esforço máximo, execute seu próprio conjunto de tarefas no Terra com esforço médio, no Terra com esforço máximo e no Sol com esforço médio, e compare o custo por resultado aceito, não o custo por token.

Um detalhe da migração costuma pegar as pessoas de surpresa: com qualquer nível de esforço de raciocínio diferente de none, o guia de migração da OpenAI diz para remover temperature, top_p e top_logprobs, e a API Responses os rejeita. A publicação sobre a migração aborda esse ponto, além de explicar como transferir chamadas de ferramentas para Responses.

Usando GPT-6.1 Terra pelo AIHubMix

As verificações da AIHubMix em 27 de outubro confirmaram que gpt-6.1-terra responde via Chat Completions, Responses e Anthropic Messages. Os preços correspondem às tarifas padrão da OpenAI.

Use a API Responses se quiser definir o esforço de raciocínio. Nas mesmas verificações, Responses aceitou os seis níveis, e passar de none para max levou um prompt de 0 a 1,078 tokens de raciocínio. Nos poucos prompts pequenos testados, reasoning_effort no Chat Completions não fez diferença consistente (tanto none quanto max ficaram em torno de 200–300 tokens de raciocínio, dependendo da execução). Veja uma solicitação mínima com uma imagem, seguindo a documentação da API Responses da AIHubMix:

import os
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key=os.environ["AIHUBMIX_API_KEY"],
    base_url="https://aihubmix.com/v1",
)

response = client.responses.create(
    model="gpt-6.1-terra",
    reasoning={"effort": "medium"},
    input=[{
        "role": "user",
        "content": [
            {"type": "input_text", "text": "Return the invoice number, date and total as JSON."},
            {"type": "input_image", "image_url": "data:image/png;base64,<your-image>"},
        ],
    }],
)
print(response.output_text)

Comece com medium e aumente o esforço somente quando seus próprios testes mostrarem um ganho de qualidade que justifique os tokens extras.

Perguntas frequentes

GPT-6.1 Terra é mais barato que GPT-5.6 Terra?
Sim. O preço de entrada cai de $2 para $1 por milhão de tokens, o da entrada em cache, de $0.20 para $0.05, e o da saída, de $12 para $5. A AIHubMix cobra as mesmas tarifas. A economia real depende do esforço, pois o esforço máximo usa várias vezes mais tokens que o esforço médio.

GPT-6.1 Terra é melhor que GPT-5.6 Terra?
Nos benchmarks da OpenAI apresentados neste artigo, ele tem pontuação maior em todas as linhas da tabela de lançamento, com os maiores ganhos em programação via terminal, uso do computador e erros factuais, embora tenha caído ligeiramente em dois subconjuntos do HealthBench. Os testes independentes da Artificial Analysis apontam na mesma direção, com pontuação de índice de 48 contra 42 no esforço máximo.

Preciso alterar meu código para mudar?
Em geral, basta mudar o ID do modelo. Os limites de contexto, níveis de esforço e tipos de entrada são os mesmos. Remova temperature e top_p se usar qualquer nível de esforço diferente de none e transfira as chamadas de ferramentas do Chat Completions para a API Responses.

Devo usar GPT-6.1 Terra ou GPT-6.1 Sol?
Terra para tarefas com telas, formulários, documentos e imagens, com esforço baixo ou médio. Sol para programação complexa: no Terminal-Bench 4.0, Sol com esforço médio superou Terra com esforço máximo e teve menor custo por tarefa nos gráficos da OpenAI.

Que nível de esforço de raciocínio devo usar?
Comece com medium, o padrão. A Artificial Analysis constatou que low e medium oferecem o melhor custo-benefício; max elevou a pontuação de índice do Terra de 41 para 48, mas quadruplicou o custo por tarefa.

Posso usar o desconto Batch da OpenAI pela AIHubMix?
Não. Os descontos de 50% do Batch e do Flex são ofertas da OpenAI, e a AIHubMix não oferece a API Batch da OpenAI. Considere as tarifas padrão ao usar a AIHubMix.

Qual é a data de corte do conhecimento do GPT-6.1 Terra?
1 June 2026, em comparação com 16 February 2026 no GPT-5.6 Terra. Para informações posteriores a essa data, forneça ao modelo fontes recuperadas.

Continue lendo: a série GPT-6.1 Terra

• Pronto para mudar? O guia de migração aborda os erros 400 de temperature, a transferência de ferramentas para Responses e a configuração do Codex: Migrando para GPT-6.1 Terra: corrigir erros 400 de temperature, transferir ferramentas para Responses e configurar o Codex
• Se estiver comparando Terra com o modelo intermediário da Anthropic para agentes que trabalham com telas e documentos: GPT-6.1 Terra vs Claude Sonnet 5.5: qual modelo intermediário escolher para agentes de telas e documentos?
• Se os exemplos de custo com esforço máximo acima correspondem à sua carga de trabalho, a comparação entre os modelos analisa cada tarefa: GPT-6.1 Terra vs GPT-6.1 Sol: quais tarefas ainda precisam do Sol?
• Para entender todos os custos por trás do exemplo da fatura, incluindo níveis de esforço, prompts longos e gravações em cache: Quanto custa de verdade o GPT-6.1 Terra: níveis de esforço, o limite de 272K e o cache

Fontes

• OpenAI: apresentando GPT-6.1 Terra
• Documentação da API da OpenAI: página do modelo GPT-6.1 Terra
• AIHubMix: página do modelo GPT-6.1 Terra
• Kingy AI: benchmarks, preços e especificações do GPT-6.1 Terra e comparação com outros modelos
• Artificial Analysis: GPT-6.1 Terra amplia os limites do custo-benefício