OpenAI lança GPT-6.1 Terra: preço da API cai pela metade, para $1 por milhão de tokens

A OpenAI lançou o GPT-6.1 Terra, modelo de categoria intermediária voltado a cenários agênticos, uso do computador e programação do dia a dia. Na API, ele custa $1 por milhão de tokens de entrada e $6 por milhão de tokens de saída. As tarifas do GPT-5.6 Terra eram $2 e $12, ou seja, o preço caiu exatamente pela metade. Segundo as próprias avaliações da OpenAI, o modelo também ficou bem mais forte: no Terminal-Bench 4.0, ele resolve 50,3% das tarefas, contra 21,5% do antecessor.

Mais barato por token e por tarefa

Normalmente, quando um modelo de categoria intermediária fica mais barato, a economia vem à custa da qualidade. Aqui, a OpenAI afirma o contrário. No benchmark Agents’ Last Exam, o GPT-6.1 Terra fica 15 pontos percentuais à frente do GPT-5.6 Terra com nível médio de raciocínio. O custo de execução de uma tarefa, nesse caso, é cerca de três vezes menor.

Uma conta simples mostra de onde vem o efeito. A tarifa caiu pela metade, e o custo da tarefa caiu a um terço. Isso significa que o novo modelo gasta cerca de 1,5 vez menos tokens para fazer o mesmo trabalho, com menos passos desnecessários e menos raciocínio inútil. Para agentes, isso pesa mais do que o preço por token: eles executam longas cadeias de chamadas, e a conta cresce justamente com o número de passos.

O que mostraram os testes da própria OpenAI

Todos os números abaixo foram obtidos pela própria OpenAI; o lançamento não traz medições independentes.

• Preço dos tokens de entrada: $1 por milhão, contra $2 do GPT-5.6 Terra.
• Preço dos tokens de saída: $6 por milhão, contra $12.
• Agents’ Last Exam: 15 p.p. acima do antecessor com nível médio de raciocínio, e custo por tarefa cerca de três vezes menor.
• Terminal-Bench 4.0: 50,3% das tarefas resolvidas, contra 21,5% do GPT-5.6 Terra, com nível máximo de raciocínio. A diferença é de 28,8 p.p., e o resultado é 2,3 vezes maior.
• Erros factuais: em um teste interno com consultas difíceis e provocativas, com nível máximo de raciocínio, a taxa caiu para 4,3%.
• Finalidade: cenários agênticos, uso do computador e programação do dia a dia.

O Terminal-Bench avalia se o modelo sabe trabalhar na linha de comando: instalar dependências, consertar builds, entender o ambiente. O salto de 21,5% para 50,3% nesse teste indica que o agente trava menos em tarefas de rotina, que ocupam a maior parte do desenvolvimento real. A queda da taxa de erros para 4,3% também importa para agentes. Um fato inventado no chat será corrigido por uma pessoa, mas um caminho de arquivo ou uma flag de comando inventados o agente vai executar.

Onde o modelo está disponível

O GPT-6.1 Terra já funciona no ChatGPT Work, no Codex e pela API, com o identificador gpt-6.1-terra. No ChatGPT, ele está sendo liberado gradualmente para os planos Plus, Pro, Enterprise e Edu. Usuários do plano gratuito não constam da lista.

Como refazer o orçamento para agentes

Equipes que mantêm agentes em produção devem rodar novamente suas próprias tarefas no gpt-6.1-terra e comparar com o GPT-5.6 Terra. O foco não deve ser o preço por token, mas o custo final de uma tarefa concluída e a taxa de execuções bem-sucedidas. Para uma requisição típica, com um milhão de tokens de entrada e cem mil de saída, a conta cai de $3,2 para $1,6 apenas por causa da tarifa. Se a redução no número de tokens por tarefa também se confirmar, a economia será bem maior.

Os modos de raciocínio também merecem uma checagem à parte. A OpenAI mediu o ganho no Agents’ Last Exam com nível médio, enquanto o recorde no Terminal-Bench e os 4,3% de erros foram obtidos com nível máximo. A escolha do nível vai definir o equilíbrio entre velocidade, preço e qualidade. Para quem desenvolve no Codex, o modelo passa a ser a opção barata padrão para programação de rotina, e os modelos mais pesados podem ficar reservados para tarefas complexas de arquitetura.