OpenAI lança o GPT-6.1 Terra: $1/$5 por milhão de tokens e foco em computer use

A OpenAI lançou o GPT-6.1 Terra, um modelo rápido e barato que a empresa vende como ferramenta para o dia a dia de trabalho. O preço é de $1 por milhão de tokens de entrada e $5 por milhão de tokens de saída. Isso é quase metade do que custam o GPT-5.6 Terra e o GPT-6.1 Sol, e cerca de dez vezes mais que o GPT-6 Luna, o modelo mais básico da linha. O anúncio dá destaque ao raciocínio visual detalhado, ao controle preciso do computador e a uma escrita mais natural.

O que a OpenAI colocou no título do lançamento

Simon Willison, que analisa cada lançamento de modelo, observou o que o anúncio enfatiza. Desta vez, não são benchmarks de matemática ou de programação. A OpenAI descreve o Terra como um modelo para as tarefas que ocupam a jornada de trabalho: montar propostas comerciais, interpretar desenhos técnicos, preencher formulários e editar vídeos. Nas palavras da empresa, é um avanço significativo em relação ao GPT-5.6 Terra.

A lógica é prática. Computer use, ou seja, o modelo trabalhando com interfaces em vez de APIs, costuma resultar em roteiros longos e repetitivos: abrir uma página, encontrar o campo, inserir os dados, conferir o resultado. Tarefas assim lidam mal com preço alto por token e com latência elevada. Um modelo rápido de porte médio serve melhor a elas do que um modelo de ponta.

Quatro modelos e a pergunta de qual escolher

A linha atual de modelos de ponta da OpenAI é esta:

• GPT-6 Astra: o modelo mais avançado da linha. Segundo Ted Sanders, da OpenAI, o Terra o supera em comunicação técnica e fica no mesmo nível em visão e computer use, mas perde na maioria das outras tarefas.
• GPT-6.1 Sol: um modelo de classe acima do Terra. Custa quase o dobro, mas é mais forte no geral.
• GPT-6.1 Terra: o meio da linha, a $1 por milhão de tokens de entrada e $5 por milhão de tokens de saída. Pontos fortes: visão, controle do computador, escrita clara e velocidade.
• GPT-6 Luna: o modelo mais barato. Custa cerca de dez vezes menos que o Terra, mas é visivelmente mais fraco em visão, computer use e comunicação.
• GPT-5.6 Terra: a geração anterior do Terra, cujo preço a nova versão reduz a quase metade.

Willison compara a posição do Terra à do Sonnet na família da Anthropic. O modelo não é o mais barato nem o mais caro, e por isso escolhê-lo exige mais cálculo. O modelo de ponta é o que se usa quando se precisa da máxima qualidade. O mais básico entra em cena quando a conta de tokens pesa. O intermediário só é a escolha certa em tipos específicos de tarefa.

O conselho de um engenheiro da OpenAI

Ted Sanders respondeu à pergunta sobre o posicionamento em um comentário no Hacker News. Segundo ele, o Terra provavelmente é melhor que o Astra e o Sol em comunicação técnica, fica no mesmo nível em visão e computer use, mas é bem mais rápido, e um pouco pior na maioria das outras tarefas.

Para desenvolvedores que usam a API, ele a descreve como uma opção intermediária prática: mais barata que o Sol, mas muito mais inteligente que o Luna, principalmente em visão, computer use e comunicação. Para assinantes do ChatGPT, o lançamento, nas palavras dele, não é nenhuma bomba. Quem está esbarrando nos limites de uso pode usar o Terra para esticar um pouco mais o fôlego. Se o que importa são textos claros ou um trabalho mais rápido com o computador, vale escolhê-lo manualmente.

Essa franqueza é rara em anúncios. A OpenAI praticamente admite que o Terra não substitui os modelos mais avançados, mas atende a um nicho específico.

Um pelicano por 11 centavos

Willison submeteu o Terra ao seu teste de desenhar em SVG um pelicano andando de bicicleta, em todos os níveis de reasoning. No mais pesado, o max, a geração custou 11,3161 centavos e levou 4 minutos e 11 segundos. O prompt tinha 16 tokens de entrada, e a resposta ocupou 22 629 tokens de saída. Ele avaliou o resultado de forma positiva: o quadro da bicicleta tem a forma correta, as pernas e os pedais ficam dos dois lados dele, e o esquema de cores coincide com o de outros modelos GPT-6 e GPT-6.1.

O exemplo mostra como o custo se forma na prática. Quase não há tokens de entrada, e praticamente todo o preço vai para o raciocínio e a saída. Em modelos com modos de reasoning, os tokens de saída a $5 por milhão determinam a conta final.

Willison também montou uma grade comparativa de pelicanos para todos os níveis de reasoning do Astra, do Sol, do Terra e do Luna.

Onde o Terra se paga

O cenário mais óbvio para o Terra é a automação de rotinas de escritório por meio de interfaces. Preencher formulários, processar documentos com desenhos e esquemas, preparar rascunhos de propostas, editar vídeo. Em todas essas tarefas, velocidade e estabilidade importam, e nem sempre é preciso um raciocínio profundo.

Faz sentido que desenvolvedores rodem seus próprios cenários de computer use no Terra ao lado do Sol e comparem o custo de cada tarefa concluída com sucesso. Se a qualidade for próxima e a velocidade maior, a migração se justifica. Para tarefas que exigem a máxima capacidade intelectual geral, é melhor manter o Astra ou o Sol. Para classificação em massa e consultas simples, o Luna atende. Assinantes devem alternar para o Terra quando a clareza do texto for importante ou quando os limites dos modelos mais avançados estiverem acabando.