OpenAI lanza GPT-6.1 Terra: $1/$5 por millón de tokens y foco en computer use

OpenAI ha lanzado GPT-6.1 Terra, un modelo rápido y económico que la compañía presenta como una herramienta para la jornada laboral. Cuesta $1 por millón de tokens de entrada y $5 por millón de tokens de salida. Es casi la mitad que GPT-5.6 Terra y GPT-6.1 Sol, y aproximadamente diez veces más que el modelo inferior, GPT-6 Luna. El anuncio pone el acento en el razonamiento visual detallado, el control preciso del ordenador y una escritura más natural.

Qué ha puesto OpenAI en el titular del lanzamiento

Simon Willison, que analiza cada lanzamiento de modelos, señaló en qué insiste el anuncio. Esta vez no son los benchmarks de matemáticas ni de programación. OpenAI describe Terra como un modelo para las tareas que llenan la jornada laboral: redactar propuestas comerciales, interpretar planos técnicos, rellenar formularios y editar vídeo. Según la compañía, es un avance sustancial respecto a GPT-5.6 Terra.

La lógica es práctica. El computer use, es decir, el trabajo del modelo con interfaces en lugar de API, suele traducirse en guiones largos y repetitivos: abrir una página, localizar un campo, introducir datos, comprobar el resultado. Estas tareas toleran mal un precio alto por token y una latencia elevada. Un modelo rápido de gama media les encaja mejor que un buque insignia.

Cuatro modelos y la pregunta de cuál elegir

La gama puntera actual de OpenAI es esta:

• GPT-6 Astra: el modelo superior de la gama. Según Ted Sanders, de OpenAI, Terra la supera en comunicación técnica y está a su mismo nivel en visión y computer use, pero queda por detrás en la mayoría del resto de tareas.
• GPT-6.1 Sol: un modelo de clase superior a Terra. Cuesta casi el doble, pero en conjunto es más potente.
• GPT-6.1 Terra: el punto medio de la gama, a $1 por millón de tokens de entrada y $5 por millón de tokens de salida. Sus puntos fuertes son la visión, el control del ordenador, la escritura clara y la velocidad.
• GPT-6 Luna: el modelo más barato. Cuesta aproximadamente diez veces menos que Terra, pero es claramente más débil en visión, computer use y comunicación.
• GPT-5.6 Terra: la generación anterior de Terra, frente a la cual la nueva versión cuesta casi la mitad.

Willison compara la posición de Terra con la de Sonnet en la familia de Anthropic. No es el modelo más barato ni el más caro, y por eso elegirlo exige más cálculo. El buque insignia se elige cuando se necesita la máxima calidad. El modelo inferior, cuando importa la factura de tokens. El intermedio solo resulta la opción correcta en tipos de tareas concretos.

El consejo de un ingeniero de OpenAI

Ted Sanders respondió a una pregunta sobre el posicionamiento en un comentario en Hacker News. Según sus palabras, Terra probablemente es mejor que Astra y Sol en comunicación técnica, está al mismo nivel en visión y computer use, pero es notablemente más rápida y algo peor en la mayoría del resto de tareas.

Para los desarrolladores que usan la API, la define como una opción intermedia cómoda: más barata que Sol, pero mucho más inteligente que Luna, sobre todo en visión, computer use y comunicación. Para los suscriptores de ChatGPT, el lanzamiento, en sus propias palabras, no es ninguna bomba. Si te topas con los límites de uso, Terra puede ayudarte a aguantar un poco más. Si necesitas textos claros o un trabajo más rápido con el ordenador, conviene elegirla manualmente.

Esa franqueza es poco habitual en los anuncios. OpenAI reconoce de hecho que Terra no sustituye a los modelos superiores; cubre un nicho concreto.

Un pelícano por 11 centavos

Willison ejecutó Terra en su prueba de dibujar en SVG un pelícano en bicicleta, en todos los niveles de reasoning. En el más exigente, max, la generación costó 11,3161 centavos y tardó 4 minutos y 11 segundos. La consulta contenía 16 tokens de entrada y la respuesta ocupó 22 629 tokens de salida. Valoró el resultado de forma positiva: el cuadro de la bicicleta tiene la forma correcta, las piernas y los pedales están a ambos lados y la paleta de colores coincide con la de otros modelos GPT-6 y GPT-6.1.

El ejemplo muestra cómo se forma el coste en la práctica. Apenas hay tokens de entrada, y casi todo el precio se va en el razonamiento y la salida. En los modelos con modos de reasoning, los tokens de salida a $5 por millón determinan la factura final.

Willison también reunió una cuadrícula comparativa de pelícanos para todos los niveles de reasoning de Astra, Sol, Terra y Luna.

Dónde compensa Terra

El escenario más evidente para Terra es la automatización de la rutina de oficina a través de interfaces: rellenar formularios, procesar documentos con planos y esquemas, preparar borradores de propuestas, editar vídeo. Son tareas en las que importan la velocidad y la estabilidad, y no siempre hace falta profundidad de razonamiento.

A los desarrolladores les conviene probar en Terra sus propios escenarios de computer use junto a Sol y comparar el coste de completar la tarea con éxito. Si la calidad es similar y la velocidad mayor, el cambio está justificado. Para las tareas que requieren la máxima capacidad intelectual general, es mejor mantener Astra o Sol. Para la clasificación masiva y las consultas simples, bastará con Luna. A los suscriptores les conviene cambiar a Terra cuando importe la claridad del texto o cuando se agoten los límites de los modelos superiores.