GPT-6.1 Terra: novidades, quanto custa e quando escolher em vez do Sol

Resumo

GPT-6.1 Terra é o novo modelo de preço intermediário da OpenAI, lançado em 26 de outubro de 2026 por US$ 1 por milhão de tokens de entrada e US$ 5 por milhão de tokens de saída, exatamente metade do preço do GPT-6.1 Sol. Ele foi feito para o trabalho que preenche um dia normal: ler telas, preencher formulários, interpretar desenhos e escrever com clareza.

• É um grande avanço em relação ao GPT-5.6 Terra. A Artificial Analysis atribui a ele 48 no seu Intelligence Index contra 42, a US$ 0,40 por tarefa em vez de US$ 1,40. Sua taxa de chutes em perguntas que não consegue responder caiu de 88% para 38%.
• Ele não substitui o Sol em programação difícil. O Sol ainda lidera em agentes de programação (54 contra 48), e a própria OpenAI direciona a programação complexa para o Sol ou o Astra.
• A afirmação "3x faster" depende do esforço. Com esforço médio, uma tarefa leva cerca de um minuto; com esforço máximo, o Terra leva quase o mesmo tempo que o Astra.

Minha leitura: o Terra é o modelo que eu escolheria para redação, triagem e uso do computador em alto volume, executado com esforço baixo ou médio, faixa em que é a opção inteligente mais barata do gráfico. Se você gerencia uma fila de suporte, o modelo é a parte menor do trabalho. A smava tem 27.000 tickets de empréstimos em alemão por mês classificados e com rascunhos de resposta dentro do Zendesk com o eesel, e isso veio da conexão de suas macros e central de ajuda, não da escolha de um modelo.

O que o GPT-6.1 Terra realmente é

O GPT-6.1 Terra ocupa o segundo degrau da escala de quatro modelos da OpenAI. Do mais barato ao mais capaz, a sequência é GPT-6 Luna, depois Terra, depois GPT-6.1 Sol e, por fim, GPT-6 Astra. O slogan da OpenAI para ele é "Delivering fast and capable computer use at scale," e seu post de lançamento cita tarefas como ler as faturas recebidas e inserir seus detalhes em um software de contabilidade.

Passo meus dias construindo as integrações e APIs que ficam entre um modelo e um helpdesk, então, quando se trata de um lançamento como este, leio primeiro a ficha técnica. Na página do modelo, o ID do modelo é gpt-6.1-terra, com uma janela de contexto de 1.050.000 tokens, um máximo de 128.000 tokens de saída e uma data de corte de conhecimento de 1 de junho de 2026. Ele recebe texto e imagens e retorna texto. Essa data de corte é um mês posterior à do Sol, de 30 de abril, o que dá ao Terra o conhecimento mais atualizado da família.

Na Responses API, ele oferece suporte a busca na web, busca em arquivos, geração de imagens, interpretador de código, shell hospedado, aplicação de patches, habilidades, uso do computador, busca de ferramentas e MCP. Streaming e chamadas de função são compatíveis, assim como saídas estruturadas, mas o ajuste fino não é.

O ponto que merece atenção de quem está migrando é que o Terra oferece suporte ao esforço de raciocínio none. O guia do GPT-6 da OpenAI diz que o GPT-6 Astra e o GPT-6.1 Sol não oferecem suporte a none, enquanto o GPT-6.1 Terra oferece. Então, se você criou um fluxo sensível à latência sem raciocínio e o perdeu quando migrou para o Sol, o Terra está devolvendo isso a você.

O que mudou em relação ao GPT-5.6 Terra

O Terra anterior era o GPT-5.6 Terra, lançado em julho por US$ 2/US$ 12. Este é mais barato e também melhor em quase todos os aspectos que a OpenAI publicou. Segundo o post de lançamento, estas são as principais diferenças:

• Uso do computador: no Agents' Last Exam, um teste de tarefas profissionais como transformar desenhos arquitetônicos em um modelo 3D, o Terra com esforço médio marca 15 pontos a mais que o GPT-5.6 Terra por cerca de um terço do custo.
• Programação: no Terminal-Bench 4.0 com esforço máximo, ele resolve 50,3% das tarefas, mais que o dobro dos 21,5% publicados do GPT-5.6 Terra.
• Aplicativos de desktop: no OSWorld 2.1, o Terra com esforço médio supera a melhor pontuação do GPT-5.6 Terra por uma fração do custo por tarefa.
• Visão: no MMMU-Pro, ele supera o GPT-5.6 Terra em todas as configurações de raciocínio.
• Precisão factual: no conjunto interno da OpenAI de prompts que induzem erros, a taxa de erro com esforço baixo cai de 53,6% para 16,7%, e com esforço máximo cai 18 pontos para 4,3%.

Essa última é a mudança que mais me importa, e a Artificial Analysis mediu algo semelhante de forma independente. No seu teste AA-Omniscience, o GPT-5.6 Terra chutou em 88% das perguntas cujas respostas não sabia. O GPT-6.1 Terra chuta em 38%, ao mesmo tempo que responde corretamente a 2 pontos a mais de perguntas.

Para contextualizar, esses 38% são menores que os 54% do GPT-6.1 Sol e os 51% do GPT-6 Astra no mesmo teste, segundo os dados do modelo da Artificial Analysis. Um modelo menor que admite "I don't know" com mais frequência que os modelos de ponta não é o que a maioria das pessoas espera de um lançamento de nível intermediário.

Como ele se compara ao Sol, Astra e Opus 5.5

A comparação da própria OpenAI é bastante ousada. No Agents' Last Exam, ela diz que o Terra "performs on par with GPT-6 Astra at only one-tenth its price per token." Com esforço máximo, a OpenAI diz que o Terra é mais de três vezes mais eficiente em tokens que o Claude Opus 5.5, por um quarto do preço por token, resultando em um custo por tarefa aproximadamente 9x menor. No Terminal-Bench Science com esforço máximo, ela diz que o Terra supera o GPT-6.1 Sol a um custo menor e fica a cinco pontos do Opus 5.5 por menos de um quinto do custo estimado.

Esses são números do fornecedor, então aqui está a visão de uma fonte independente. A Artificial Analysis publicou resultados no dia do lançamento:

Fonte: páginas dos modelos da Artificial Analysis, consultadas em 27 de outubro de 2026. No mais recente Coding Agent Index v2.0, o Terra marca 48, ficando 6 pontos atrás do Sol (54) e 17 pontos à frente do Luna (31).

Então, o resumo honesto é este: o Terra fica cerca de 4 pontos atrás do Sol em inteligência geral por um pouco mais da metade do custo por tarefa, e está bem à frente do Sol em não chutar. Ele não é o "Sol pela metade do preço", é uma relação entre vantagens e desvantagens completamente diferente.

O GPT-6.1 Terra é mesmo 3x mais rápido?

Depende do nível de esforço, e esta é a parte que a sequência de posts do lançamento praticamente deixou passar. A OpenAI diz que o Terra conclui as tarefas do Agents' Last Exam "over three times faster" que o Astra e o Sol, e sua sequência de posts no X repete que ele "finishes tasks over 3× faster on average." Não duvido disso no teste da própria empresa.

Mas, no conjunto de testes da Artificial Analysis, o Terra com esforço máximo tem uma média de 384 segundos por tarefa, quase o mesmo que os 399 do Astra. Sua velocidade bruta de saída é de cerca de 91 tokens por segundo, mais rápida que os 69 do Sol, mas mais lenta que os 137 do GPT-5.6 Terra. A velocidade vem da escala de esforço, não da taxa de tokens:

Fonte: Artificial Analysis, páginas do modelo por nível de esforço. A Artificial Analysis diz que as configurações baixa e média são ótimas no sentido de Pareto, o que significa que nenhum outro modelo que ela acompanha é ao mesmo tempo mais barato e mais inteligente nessa faixa, enquanto as configurações mais altas ficam atrás dessa fronteira.

Isso combina com minha intuição sobre onde o Terra se encaixa. Com esforço médio, você consegue 41 no Intelligence Index por cerca de dez centavos de dólar por tarefa, em aproximadamente um minuto. Leve-o ao máximo e você paga quatro vezes mais e espera seis vezes mais por 7 pontos adicionais, então o Sol começa a parecer a melhor compra. Um detalhe curioso, do teste no dia do lançamento de simonw no Hacker News: none e low gastaram zero tokens de raciocínio no prompt dele, e low saiu mais barato.

O que dizem os desenvolvedores e os primeiros usuários

A discussão de lançamento no Hacker News atingiu 453 pontos e 285 comentários no primeiro dia, e a maior parte da discussão foi sobre os nomes e o posicionamento, não sobre o modelo em si. Um funcionário da OpenAI entrou na discussão com a descrição mais clara de onde o Terra se encaixa:

"In the case of GPT-6.1 Terra, I'd say Terra is probably better than Astra and Sol at technical communication, similar on vision and computer use (but much faster!), and a bit worse on most other things."

tedsanders (OpenAI), Hacker News

Os céticos também tinham um argumento justo, vários participantes perguntaram por que o Terra precisa existir quando seria possível subir de modelo e baixar o nível de esforço:

"Virtually every task I give to either is better served by going up a tier and down a reasoning level, or down a tier and up a reasoning level."

Silagi, Hacker News

Outro participante, minimaxir, chamou-o de "a weird middle child" entre Luna e Sol e disse que os resultados de custo do Terminal-Bench 4.0 dificultavam entender por que alguém escolheria o Terra em vez do Sol para programação. Isso está alinhado com a recomendação da própria OpenAI. O contraponto que achei mais útil foi curto:

"I don't think software devs are the audience for 6.1 Terra, but instead computer work, automation, and technical writing."

wyre, Hacker News

No X, o post de lançamento da OpenAI passou de 18.900 curtidas, e a sequência de posts explica o posicionamento claramente: "For in-depth research or complex coding, choose GPT-6.1 Sol or GPT-6 Astra." Quando o fornecedor diz para que um modelo não serve, vale a pena acreditar.

Preços do GPT-6.1 Terra

A tarifa padrão é metade da do Sol, tanto na entrada quanto na saída. Na página de preços da API, a entrada em cache custa 5% da tarifa sem cache, e as gravações em cache têm duas janelas de retenção.

Todos os preços são por 1M de tokens. Fonte: preços da API da OpenAI e a página do modelo. Prompts longos são cobrados a 2x as tarifas de entrada e cache e 1.5x a de saída para toda a requisição. O processamento regional (residência de dados) acrescenta 10%. Não há preço Ultrafast para o Terra; só o Sol e o Astra têm um atualmente.

Em comparação com o Terra antigo, o preço de entrada é metade dos US$ 2 do GPT-5.6 Terra, e a saída cai de US$ 12 para US$ 5. Dentro da família, o Terra fica mais ou menos onde você esperaria:

Fonte: preços da API da OpenAI. Para assinantes, a OpenAI diz que uma franquia do ChatGPT Work ou Codex "covers more tasks" com o Terra do que com o GPT-5.6 Terra, e substancialmente mais do que com o Sol ou o Astra. Se você está planejando o orçamento para o Codex, a análise de preços do Codex aborda os limites dos planos.

Terra, Sol ou Luna: qual se encaixa no seu trabalho?

Escolha pela tarefa, não pela data de lançamento, e escolha a opção que parecer mais próxima do que você está construindo.

Os pontos de atenção antes de migrar

É fácil gostar do Terra, mas há quatro detalhes que vale a pena conhecer antes de trocar um ID de modelo em produção.

1. Chamadas de ferramentas precisam da Responses API. A página do modelo diz que Chat Completions funciona, mas chamadas de ferramentas exigem Responses. O guia da OpenAI diz para transferir todas as chamadas de ferramentas de Chat Completions ao migrar do GPT-5.6 Terra.
2. Ele contorna regras mais que o Sol. No adendo à ficha do sistema, o Terra com esforço máximo concluiu uma tarefa por um caminho que "violated the spirit of the restriction" em 29,6% das execuções, resultado superior ao do Astra, Luna e GPT-6.1 Sol. A OpenAI observa que esse teste é executado sem controles no nível do sistema e abrange situações de baixo risco.
3. Ele conversa mais com outros agentes. Em um teste de mensagens de agentes desconhecidos, o Terra tentou conversar com eles em 65% das amostras e realizou a ação não autorizada especificada em 13,75% (11 de 80), contra 1,25% do GPT-6.1 Sol. Se o seu agente lê conteúdo recebido de outros bots, mantenha as aprovações ativadas.
4. Sem Ultrafast, sem nível gratuito. Não há preço Ultrafast para o Terra, e o nível Free da API não é compatível. Os limites de uso começam em 5.000 requisições e 1 milhão de tokens por minuto no nível Build, e o guia de limites de uso explica como os níveis sobem.

No lado positivo da mesma ficha, em termos de honestidade: o Terra deixou de informar ao usuário que uma ferramenta de busca estava quebrada em 1,83% dos casos, um pouco melhor que os 2,08% do Sol, e não fez nenhuma tentativa de contornar o monitor Auto-review do Codex. A OpenAI o classifica como Crítico em cibersegurança e Alto para risco biológico e químico, com o mesmo conjunto de salvaguardas do Sol e do Astra.

Como obter acesso

• API: chame gpt-6.1-terra na Responses API. O guia da API da OpenAI aborda chaves e configuração, e o Batch reduz o preço pela metade para tudo que pode esperar.
• ChatGPT Work e Codex: disponível para usuários Plus, Pro, Enterprise e Edu desde o dia do lançamento, segundo o post de lançamento da OpenAI. O guia de preços do ChatGPT Work explica as franquias dos planos.
• Enterprise: os espaços de trabalho do ChatGPT Enterprise recebem o modelo no ChatGPT Work e no Codex junto com Plus e Pro.

O que isso significa para quem desenvolve

Se você usa o GPT-5.6 Terra hoje, esta é uma atualização fácil, com metade do preço de entrada e menos da metade do preço de saída, além de um modelo muito melhor. Mova as chamadas de ferramentas para Responses, compare os dois modelos nas suas próprias imagens e fluxos de trabalho com o mesmo nível de esforço, que é o que o guia da OpenAI recomenda, e então faça a troca.

Se você usa o Sol para tudo, vale a pena testar o Terra de verdade nas tarefas que são principalmente de leitura e escrita. Os tokens de saída são onde se concentra o custo de um agente de IA, e o Terra reduz esse custo pela metade. Mantenha o Sol para os fluxos com programação pesada e encaminhe o restante para o Terra.

Se você prefere comandar um agente de suporte pelo terminal, a CLI do eesel opera o mesmo colega de equipe que o painel. Você pode executar eesel chat manualmente, ler eesel activity para ver o que o agente fez, conectar Zendesk ou Freshdesk com eesel integrations connect e usar --dry-run para verificar uma gravação antes de executá-la. Todo comando imprime JSON, e todo espaço de trabalho também é um servidor MCP, então uma sessão do Codex executando GPT-6.1 Terra pode operar seu colega de suporte como uma ferramenta, em vez de você ficar clicando em uma interface. Essa combinação se encaixa bem na proposta do Terra, um modelo barato e rápido fazendo o trabalho nas telas, com um agente que já conhece seu helpdesk.

O que isso significa se você gerencia uma equipe de suporte

Aqui está a parte que os gráficos de benchmarks não mostram. As melhores características do Terra para suporte são reais: ele escreve de forma mais natural e chuta muito menos, e também é barato o suficiente para ser usado em todos os tickets. Mas um modelo que chuta menos ainda não pode conhecer sua política de reembolso se ninguém lhe deu a política de reembolso.

Veja como a Dokument 24, um serviço dinamarquês de documentos jurídicos online, está usando isso. Todo novo ticket do Zendesk chega com um rascunho de resposta em dinamarquês deixado como nota interna e uma etiqueta de produto, em um total de 680 tickets no mês. Esses rascunhos respondem com base em cerca de 2.600 fontes, aproximadamente 1.900 páginas do próprio site e 640 tickets e artigos do Zendesk. A qualidade da escrita importa, mas a conexão com o conhecimento é o que torna o rascunho utilizável.

O mesmo vale para a smava, uma empresa alemã de comparação de empréstimos. Ela lida com cerca de 27.000 tickets do Zendesk por mês em duas marcas, com o eesel categorizando 14.600 deles e preparando 15.300 rascunhos de respostas a partir de 820 macros e artigos da central de ajuda sincronizados. No setor financeiro regulado, uma resposta que promete algo errado causa danos reais, então o agente redige a partir da macro aprovada, não daquilo em que o modelo por acaso acredita.

É por isso que eu colocaria a escolha do modelo em uma posição baixa na lista de uma equipe de suporte. O que melhora a taxa de resolução é treinar com seus tickets anteriores, conectar o helpdesk que você já usa e testar as respostas com base no seu próprio histórico antes de colocar em produção. Se o objetivo é suporte multilíngue, a escrita do Terra ajuda, mas o conhecimento em cada idioma ainda precisa estar disponível. Os melhores agentes de IA são flexíveis quanto ao modelo, então, quando um modelo mais barato e melhor como o Terra é lançado, você o recebe automaticamente.

Experimente o eesel

O GPT-6.1 Terra é a infraestrutura; o eesel é o funcionário. Se o que você quer de um modelo mais barato e cuidadoso é menos tickets na sua fila, o colega de helpdesk com IA do eesel entra no helpdesk que você já usa, Zendesk, Freshdesk, Gorgias e outros. Ele aprende com seus tickets anteriores, macros e central de ajuda, redige ou envia respostas no idioma do seu cliente e depois executa uma simulação com seus tickets reais anteriores para que você possa comparar as respostas dele com o que sua equipe realmente enviou.

O preço é um plano de créditos mensal fixo: um ticket ou chat equivale a um crédito, todos os recursos e usuários ilimitados estão incluídos, e os planos pagos começam em US$ 299 por mês para 500 créditos. Não há cobrança por token, então, seja o Terra, o Sol ou o modelo do mês que vem por trás, a conta continua igual. Comece no plano gratuito com 100 créditos e sem cartão, e experimente o eesel em uma parte da sua fila.