OpenAI ha lanzado GPT-6.1 Terra, el nivel rápido y más barato de su gama actual, y lo que más notarán los desarrolladores es la factura. Los precios estándar de la API son 1 dólar por millón de tokens de entrada, 0,05 dólares por millón de tokens de entrada en caché y 5 dólares por millón de tokens de salida, la mitad, según OpenAI, de lo que cuestan GPT-5.6 Terra y GPT-6.1 Sol. Para equipos con agentes que leen facturas, rellenan formularios o recorren programas de escritorio todo el día, eso reduce a la mitad la partida más previsible del presupuesto.
OpenAI orienta Terra al trabajo de oficina: razonamiento visual sobre planos y capturas, uso del ordenador y una redacción más clara. Las pruebas son de su elección. En Agents' Last Exam, un conjunto de tareas profesionales con ordenador, Terra con esfuerzo medio obtiene 15 puntos porcentuales más que GPT-5.6 Terra con cerca de un tercio del coste, y OpenAI afirma que iguala a GPT-6 Astra con una décima parte del precio por token. En Terminal-Bench 4.0 con esfuerzo máximo resuelve el 50,3% de las tareas, frente al 21,5% de su predecesor. En un conjunto interno de instrucciones pensadas para provocar errores factuales, la tasa de error con esfuerzo bajo bajó del 53,6% al 16,7%, y al 4,3% con esfuerzo máximo.
La comparación con Anthropic es donde las afirmaciones se vuelven más incisivas. OpenAI dice que, con esfuerzo máximo, Terra usa los tokens más de tres veces mejor que Claude Opus 5.5 y cuesta una cuarta parte por token, lo que da un coste por tarea unas 9 veces menor. Nuestra reseña de Opus 5.5 recoge 4 dólares por millón de tokens de entrada y 20 por millón de salida, así que la diferencia por token es real; la mitad de la afirmación que habla de eficiencia es solo una medición de OpenAI. La propia OpenAI dice que GPT-6.1 Sol y GPT-6 Astra siguen siendo mejores para la programación más difícil, y en Terminal-Bench-Science sitúa a Terra a cinco puntos de Opus 5.5, no por delante.
Terra está disponible en ChatGPT Work y Codex para usuarios de Plus, Pro, Enterprise y Edu, y en la API como gpt-6.1-terra. OpenAI lo sitúa en el umbral Critical de ciberseguridad de su Preparedness Framework, con las salvaguardas creadas para GPT-6 Astra, algo que conviene saber si se despliega con amplio acceso a herramientas.
La duda es cuánto de la mejora sobrevive fuera de las pruebas de OpenAI. Varias son internas, los niveles de esfuerzo cambian mucho los resultados y el coste por tarea depende de cuántos tokens gasta un modelo, que varía según la carga. La rebaja de precio es segura. Si Terra es la opción más barata para un trabajo concreto, cada equipo tendrá que medirlo con sus propias tareas.