O preço por token caiu pela metade, mas o que a sua empresa paga é o custo por tarefa. A OpenAI lançou o GPT-6.1 Terra, um modelo de raciocínio de porte médio com preço de US$ 1 por milhão de tokens de entrada e US$ 5 por milhão de saída, 50% abaixo do GPT-5.6 Terra, que ele substitui.
Segundo a Computerworld, o modelo fica entre o GPT-6 Luna, mais barato, e o GPT-6.1 Sol e o GPT-6 Astra, mais capazes. Os números de desempenho vêm da própria OpenAI e ainda não foram reproduzidos de forma independente.
Neste artigo: os preços, o que os benchmarks medem, o que os analistas questionam e um método simples para comparar modelos pelo custo da tarefa, não pelo preço do token.
Preços: onde o Terra fica na família
A tabela reúne os preços por milhão de tokens publicados na cobertura da Computerworld, que cita a tabela de preços da OpenAI. O preço de entrada em cache se aplica a trechos repetidos de prompt. O preço de US$ 1 por milhão de entrada e US$ 5 de saída do Terra também aparece na cobertura da AI Weekly.
| Modelo | Entrada (US$) | Saída (US$) | Entrada em cache (US$) |
|---|---|---|---|
| GPT-6 Luna | 0,10 | 0,50 | 0,01 |
| GPT-6.1 Terra | 1,00 | 5,00 | 0,05 |
| GPT-6.1 Sol | 2,00 | 10,00 | 0,10 |
| GPT-6 Astra | 10,00 | 50,00 | 1,00 |
| Claude Sonnet 5.5 (referência) | 2,00 | 10,00 | 0,10 |
Pelo preço de lista, o Terra custa metade do GPT-6.1 Sol e do Claude Sonnet 5.5, e um décimo do GPT-6 Astra.
Benchmarks: custo por tarefa importa mais que o placar
O dado mais útil do anúncio é o custo por tarefa no Agents’ Last Exam, um teste de tarefas de agentes. O Terra marcou 60,0% a US$ 1,01 por tarefa. O Claude Opus 5.5 marcou 63,2%, a US$ 8,82. A conta da diferença: 8,82 dividido por 1,01 dá cerca de 8,7, ou seja, o Opus custou perto de nove vezes mais por tarefa, com 3,2 pontos percentuais a mais de acerto.
No OSWorld 2.1, que mede o uso de computador por agentes, o Terra chegou a 74,2% a US$ 1,19 por tarefa, contra 57,1% e US$ 4,76 do GPT-5.6 Terra. Nesse teste, o Claude Sonnet 5.5 lidera com 83,9%, a US$ 5,74. A OpenAI também informa que a taxa de erro em prompts que induzem falhas caiu de 53,6% para 16,7% com esforço baixo e chegou a 4,3% com esforço máximo.
Sobre segurança, a OpenAI diz que o Terra atinge o limiar “Critical” de cibersegurança no seu Preparedness Framework e mantém as salvaguardas do Astra.
O que os analistas questionam
A comparação com o Opus é seletiva, segundo Josef Waples, da DataCamp, citado pela Let’s Data Science: o Opus fica no nível premium da Anthropic, e o par mais justo seria o Sonnet. Sanchit Vir Gogia, da Greyhound Research, afirma que inferência barata não elimina custos de revisão e integração: em um exemplo de programação, 5,4 segundos extras de revisão anulariam a economia. Pareekh Jain vê o Terra como adequado a tarefas de alto volume, como faturas e análise de documentos, e recomenda testar com a carga de trabalho própria.
Como comparar modelos pelo custo da tarefa
A fórmula é simples: custo da tarefa = (tokens de entrada × preço de entrada) + (tokens de saída × preço de saída) + custo de revisão humana. O exemplo abaixo é hipotético e serve para mostrar a mecânica.
- Tarefa de exemplo: 10 mil tokens de entrada e 2 mil de saída.
- Terra: 10.000 × US$ 1 ÷ 1.000.000 = US$ 0,01 na entrada, mais 2.000 × US$ 5 ÷ 1.000.000 = US$ 0,01 na saída. Total de US$ 0,02.
- Sol: US$ 0,02 na entrada e US$ 0,02 na saída. Total de US$ 0,04.
- Revisão: se o modelo mais barato exigir mais correção humana, some esse tempo ao custo antes de decidir.
Na prática, rode 50 a 100 tarefas reais da sua operação nos dois modelos, registre o acerto, o custo e o tempo de revisão, e só então escolha. Para uma visão de como escolher ferramentas de IA no marketing, veja ChatGPT, Claude, Gemini ou Copilot: qual usar. Sobre outro modelo de baixo custo, leia Claude Haiku 5.5 e o degrau de 100 mil tokens. Para modelar o custo de agentes no CRM, veja a previsão da Forrester sobre preço de IA por consumo.
Limites da fonte
Todos os benchmarks citados são divulgados pela OpenAI. A comparação entre fornecedores usa escolhas de modelo e de nível de esforço da própria empresa. O texto da Computerworld traz preços e números; a página original do anúncio não foi acessada diretamente para esta revisão, então confira valores e disponibilidade na tabela de preços oficial antes de orçar.
Perguntas frequentes
Quanto custa o GPT-6.1 Terra?
Segundo a cobertura, US$ 1 por milhão de tokens de entrada, US$ 5 por milhão de saída e US$ 0,05 por milhão de entrada em cache. É metade do preço do GPT-5.6 Terra.
O Terra é melhor que o Claude?
Depende do teste. No Agents’ Last Exam, o Claude Opus 5.5 marcou 63,2% contra 60,0% do Terra, mas a um custo por tarefa muito maior. No OSWorld 2.1, o Claude Sonnet 5.5 lidera com 83,9%. Os números são da OpenAI.
O preço menor garante economia?
Não necessariamente. Revisão humana, integração e retrabalho entram no custo total. Compare o custo por tarefa concluída, não só o preço do token.
Para que tarefas o Terra é indicado?
Para tarefas de alto volume, como processamento de faturas e análise de documentos, segundo o analista Pareekh Jain. Para raciocínio complexo, a recomendação citada é o Sol.
Como testar um modelo na minha operação?
Separe 50 a 100 tarefas reais, rode nos modelos candidatos, registre acerto, custo e tempo de revisão, e compare o custo por tarefa correta.
