OpenAI rebaja a la mitad su modelo intermedio y le enseña a hacer clic. GPT-6.1 Terra cuesta un dólar por millón de tokens

OpenAI ha llevado GPT-6.1 Terra a ChatGPT Work, Codex y la API. La empresa lo presenta para manejar el ordenador, leer planos y redactar, y en la API lo cobra a la mitad que GPT-6.1 Sol. Los equipos que automatizan formularios y facturas tendrán que rehacer las cuentas de cuánto puede costar su agente.

Terra cuesta la mitad que Sol y duplica su nota en la terminal

OpenAI presentó GPT-6.1 Terra el 26 de octubre. El precio estándar en la API es de 1 dólar por millón de tokens de entrada, 0,05 dólares por millón de tokens en caché y 5 dólares por millón de tokens de salida. Según OpenAI, es un 50 % menos que GPT-5.6 Terra y GPT-6.1 Sol. Simon Willison calculó que Terra cuesta unas diez veces más que el modelo más barato, GPT-6 Luna.

Las cifras principales se refieren al uso del ordenador. En el benchmark Agents’ Last Exam, que incluye tareas como convertir planos arquitectónicos en un modelo 3D, OpenAI afirma que Terra con un nivel de razonamiento medio supera en 15 puntos porcentuales a GPT-5.6 Terra con cerca de un tercio del coste. Según la empresa, iguala a GPT-6 Astra con una décima parte del precio por token. En Terminal-Bench 4.0, con el esfuerzo máximo, resuelve el 50,3 % de las tareas, frente al 21,5 % publicado de su predecesor.

OpenAI también anuncia menos errores factuales. En su batería interna de preguntas diseñadas para inducir fallos, la tasa de error con razonamiento bajo cayó del 53,6 % al 16,7 %. Con el máximo esfuerzo queda en el 4,3 %. El modelo está disponible para usuarios de Plus, Pro, Enterprise y Edu en ChatGPT Work y Codex, y para desarrolladores en la API como gpt-6.1-terra.

Con un modelo barato compensa dejar al agente haciendo clic todo el día

Simon Willison se fijó en lo que OpenAI destacó primero: razonamiento visual y computer use. Tiene lógica. Un agente que rellena formularios o copia facturas al programa de contabilidad gasta muchos tokens en pasos que no necesitan el modelo más listo. Ahí pesa más el coste por tarea que un récord en un benchmark. La propia OpenAI pone como ejemplo la lectura de facturas entrantes.

Ted Sanders, de OpenAI, explicó en Hacker News dónde encaja Terra. A su juicio supera a Astra y Sol en comunicación técnica, se parece a ellos en visión y uso del ordenador, aunque es mucho más rápido, y queda algo por debajo en casi todo lo demás. A los suscriptores les servirá sobre todo si chocan con los límites de uso. OpenAI añade que Terra completa las tareas más de tres veces más rápido que Astra y Sol.

El consejo para los desarrolladores es sencillo. Dejar la programación más difícil a Sol o Astra, como recomienda la propia OpenAI, y recalcular con Terra los agentes de trabajo administrativo repetitivo. Willison señala la trampa: Terra ocupa el centro de la gama, como Sonnet en Anthropic, y con el modelo intermedio es donde más cuesta saber cuándo usarlo.

La comparación con Claude Opus 5.5 solo la ha medido OpenAI

Todas las comparaciones proceden de OpenAI, incluida la elección de benchmarks. La afirmación más llamativa, que Terra con el esfuerzo máximo sale unas nueve veces más barata por tarea que Claude Opus 5.5, se basa en la medición propia del consumo de tokens. Todavía no hay pruebas independientes. La tasa de error del 16,7 % también sale de un conjunto interno de preguntas que nadie de fuera ha visto.

La nota de seguridad también merece atención. OpenAI escribe que Terra alcanza el umbral Critical en ciberseguridad según su Preparedness Framework y mantiene las protecciones creadas para GPT-6 Astra. Un modelo barato y rápido con esa calificación interesa tanto a los atacantes como a los contables. Solo el tráfico real mostrará cómo aguantan esas protecciones una avalancha de consultas baratas.

Decidirá el coste de cada formulario terminado, más que la clasificación

La clave será si las mediciones independientes confirman el coste de la tarea completa y no solo el precio por token. Un modelo que necesita más intentos puede fundirse fácilmente un precio bajo. También conviene vigilar si las empresas trasladan a Terra los agentes operativos que hoy funcionan con Sol.

La segunda señal llegará con el uso en producción. Si en las primeras semanas aparecen casos de Terra equivocándose rápido y barato con los datos de formularios o facturas, la velocidad empezará a jugar en su contra.

El veredicto de Lilith

OpenAI ha contratado para la oficina de contabilidad a un becario rápido a mitad de sueldo, que lee planos y rellena formularios. El ahorro solo se verá a fin de mes, cuando alguien cuente las facturas que hubo que rehacer después de él.