OpenAI lança o GPT-6.1 Terra com uso de computador e API 50% mais barata

A OpenAI apresentou o GPT-6.1 Terra. A empresa descreve o modelo como rápido e eficiente. Ele tem raciocínio visual detalhado, uso preciso de computador e redação mais clara e natural.

Segundo a documentação publicada pela OpenAI, é um passo significativo em relação ao GPT-5.6 Terra. O preço padrão da API é 50% menor que o do antecessor. Também é 50% menor que o do GPT-6.1 Sol.

O que a OpenAI anunciou

A OpenAI posiciona o Terra como um novo equilíbrio entre velocidade, capacidade e preço. O posicionamento é dentro da família de modelos da empresa.

A empresa afirma que o modelo se sai bem nas tarefas de comunicação e de computador que ocupam o dia de trabalho:

• Redigir propostas
• Interpretar desenhos técnicos
• Preencher formulários
• Editar vídeos

A OpenAI também destaca resultados de custo por tarefa em benchmarks.

No ChatGPT Work e no Codex, a empresa diz que o mesmo limite de uso contratado cobre mais tarefas com o Terra do que com o GPT-5.6 Terra. O ganho é substancial também sobre o GPT-6.1 Sol e o GPT-6 Astra. Desenvolvedores acessam o modelo pela API com o identificador gpt-6.1-terra.

No trabalho real, o Terra entrega mais por menos custo

Em benchmarks de tarefas profissionais, o GPT-6.1 Terra chega perto dos modelos mais caros. Ele gasta uma fração do valor.

O Agents' Last Exam mede tarefas profissionais. Entre elas estão transformar desenhos de arquitetura em modelo 3D e revisar um filme animado plano a plano. Nele, a OpenAI informa 15 pontos percentuais acima do GPT-5.6 Terra com esforço médio. O custo é cerca de um terço.

A empresa diz ainda que o modelo empata com o GPT-6 Astra pagando um décimo do preço por token. Em esforço máximo, é mais de três vezes eficiente em tokens que o Claude Opus 5.5.

Custa também cerca de um quarto do preço por token do Opus 5.5. Isso resultaria em custo por tarefa cerca de nove vezes menor. O anúncio afirma que o Terra conclui tarefas mais de três vezes mais rápido que o GPT-6 Astra e o GPT-6.1 Sol.

No MMMU-Pro, que mede raciocínio visual, a OpenAI diz que o modelo supera o GPT-5.6 Terra em todos os níveis de raciocínio. Ele quase iguala o GPT-6 Astra e o GPT-6.1 Sol a custo bem menor.

No OSWorld 2.1, o benchmark testa agentes usando aplicativos de desktop em tarefas de várias etapas. Nele, o Terra supera a melhor pontuação do GPT-5.6 Terra com esforço médio. Isso ocorre a uma fração do custo por tarefa.

Menos erros de fato e mais código

Segundo a OpenAI, a taxa de erro de fato em esforço baixo cai de 53,6% para 16,7%. A empresa afirma ter investido no ano em reduzir alucinações e erros factuais.

No benchmark interno de prompts que induzem erro, a taxa em esforço máximo recuou 18 pontos percentuais. Ela ficou em 4,3%, perto dos índices do GPT-6 Astra e do GPT-6.1 Sol.

Em engenharia de software, a empresa reporta 50,3% de tarefas resolvidas no Terminal-Bench 4.0. O resultado usa esforço máximo de raciocínio. O GPT-5.6 Terra tinha 21,5% publicados.

Para as tarefas de programação mais complexas, o anúncio recomenda o GPT-6.1 Sol e o GPT-6 Astra. No Terminal-Bench-Science 0.1, em esforço máximo, o Terra supera o GPT-6.1 Sol com custo menor. Fica a no máximo 5 pontos do Opus 5.5. Gasta menos de um quinto do custo estimado.

Segurança e disponibilidade

Segundo a OpenAI, o GPT-6.1 Terra atinge o limiar Critical em segurança cibernética no Preparedness Framework da empresa. Ele mantém as proteções desenvolvidas para o GPT-6 Astra.

A empresa diz que o modelo tende mais a ficar dentro do escopo. Também comunica limitações ao usuário mais que o GPT-5.6 Terra. Ele resistiu bem a testes de injeção de prompt. Mais detalhes estão no system card citado no anúncio.

A disponibilidade começa na data do anúncio para Plus, Pro, Enterprise e Edu, no ChatGPT Work e no Codex.

Token	Preço padrão da API
Entrada	US$ 1 por milhão
Entrada em cache	US$ 0,05 por milhão
Saída	US$ 5 por milhão

O que observar na produção de conteúdo

O anúncio trata de capacidade, preço e segurança do modelo. Ele não menciona mudanças em rastreamento, treino ou busca. Também não fala das preferências de treino para sites nem do funcionamento da busca do ChatGPT.

Para quem publica, a leitura útil é separar os três usos que modelos de IA fazem de um site: treino, grounding e busca.

Vale acompanhar como o ChatGPT search encontra e cita páginas antes de atribuir qualquer variação de tráfego a um lançamento de modelo.