GPT-6.1 Terra: qué es, precio en la API, cómo usarlo en ChatGPT y cuándo elegirlo

GPT-6.1 Terra es el nuevo modelo intermedio de OpenAI: cuesta 1 dólar por millón de tokens de entrada y 5 de salida en la API, la mitad que GPT-6.1 Sol, y está disponible desde el 26 de octubre de 2026 en ChatGPT Work y Codex para los planes de pago y en la API como gpt-6.1-terra. Tiene una ventana de contexto de algo más de un millón de tokens, entiende texto e imágenes y, según OpenAI, comete muchos menos errores que su predecesor, GPT-5.6 Terra. En los índices independientes queda por detrás de Sol, pero por mucho menos dinero. Te explicamos qué es, dónde usarlo, cuánto cuesta realmente, cómo rinde frente a Sol y Astra, cuándo elegirlo y qué dicen sus pruebas de seguridad.

GPT-6.1 Terra en datos

Dónde encaja en la familia GPT-6

La familia GPT-6 de OpenAI tiene ya varios modelos, y es fácil perderse. De menos a más potente:

• GPT-6 Luna: el más eficiente, el que usan las cuentas gratuitas y Go de ChatGPT.
• GPT-6.1 Terra: el nuevo modelo intermedio, pensado para tareas de volumen, uso del ordenador y trabajo de agentes a bajo coste.
• GPT-6.1 Sol: el modelo estándar de los planes de pago, más capaz en razonamiento y programación.
• GPT-6 Astra: el más potente, reservado al esfuerzo máximo en los planes Pro, Business y Enterprise.

Terra sustituye a GPT-5.6 Terra, el anterior modelo intermedio, con mejores resultados y un precio más bajo. Te explicamos el resto de la familia en nuestro artículo sobre GPT-6 gratis en ChatGPT: Luna y Sol y en el de GPT-6.1 Astra, que OpenAI todavía no ha lanzado.

Cómo usarlo en ChatGPT

En ChatGPT, Terra no aparece en la conversación normal. Está disponible en ChatGPT Work, el espacio de trabajo con agentes, y en Codex, la herramienta de programación de OpenAI, para los planes Plus, Pro, Enterprise y Edu. En Enterprise depende de que el administrador lo active.

Los usuarios del plan gratuito y del plan Go no tienen acceso a Terra. En España, según la web de OpenAI, el plan Plus cuesta 23 euros al mes y Go unos 8 euros, como contamos en nuestro artículo sobre los planes de ChatGPT.

Para usarlo, entra en ChatGPT Work o en Codex y selecciónalo en el menú de modelos. Su punto fuerte son las tareas largas con muchas acciones, como rellenar formularios, revisar documentos o trabajar con el ordenador, donde su bajo coste por tarea se nota en los límites de uso.

Precio en la API

En la API, Terra cuesta la mitad que Sol y una décima parte que Astra:

Hay varios precios especiales que conviene conocer:

• Entrada en caché: 0,05 $ por millón de tokens, una vigésima parte del precio normal. Si repites el mismo contexto (un manual, un repositorio), ahorras mucho.
• Batch y Flex: un 50 % más barato (0,50 $ y 2,50 $), a cambio de no recibir la respuesta al momento.
• Fast: el doble del precio estándar (2 $ y 10 $), para respuestas más rápidas.
• Más de 272.000 tokens de entrada: toda la petición se cobra a 2 $ la entrada y 7,50 $ la salida.

Los precios no incluyen el coste de herramientas como la búsqueda web o el uso del ordenador, que se cobran aparte.

Cuánto cuesta en la práctica

Las cifras por millón de tokens son difíciles de imaginar. Un ejemplo: una petición con 100.000 tokens de entrada (un documento largo o un trozo de repositorio) y 5.000 de salida cuesta unos 12,5 céntimos de dólar con Terra, frente a unos 26 céntimos con GPT-5.6 Terra: un ahorro del 52 %.

En el índice de Artificial Analysis, que mide el coste de resolver su batería de pruebas, Terra sale a 0,40 $ por tarea, frente a 0,72 $ de Sol y 1,40 $ de GPT-5.6 Terra. Es decir, resuelve las mismas tareas por casi la mitad que Sol y menos de un tercio que su predecesor.

Contexto, esfuerzo y limitaciones técnicas

Terra tiene una ventana de contexto de 1.050.000 tokens, con un máximo de 922.000 de entrada y 128.000 de salida. Su conocimiento llega hasta el 1 de junio de 2026, algo más reciente que el de Sol.

Admite seis niveles de razonamiento: none, low, medium (el predeterminado), high, xhigh y max. El nivel «none», sin razonamiento, no existe en Sol, y es útil para respuestas instantáneas en aplicaciones donde la latencia importa.

Algunas limitaciones técnicas de la API:

• Funciona con Chat Completions, Responses y Batch, pero las llamadas a herramientas requieren la API Responses.
• No admite ajuste fino (fine-tuning), Realtime ni Assistants.
• Entiende texto e imágenes, pero solo genera texto.

Rendimiento: lo que dice OpenAI

OpenAI destaca la mejora respecto a GPT-5.6 Terra en tareas de agente:

• Terminal-Bench 4.0 (tareas en la terminal, esfuerzo máximo): 50,3 %, frente al 21,5 % de GPT-5.6 Terra.
• Agents' Last Exam: 15 puntos más que GPT-5.6 Terra con esfuerzo medio, con aproximadamente un tercio del coste.
• Terminal-Bench-Science 0.1: a menos de 5 puntos de Claude Opus 5.5, con menos de una quinta parte del coste estimado.
• MMMU-Pro (razonamiento con imágenes): supera a GPT-5.6 Terra en todos los niveles de esfuerzo, aunque OpenAI no ha publicado las cifras.

Son datos de la propia OpenAI, así que conviene contrastarlos con las evaluaciones independientes.

Rendimiento: lo que dicen los índices independientes

En el Artificial Analysis Intelligence Index, que resume decenas de pruebas, Terra obtiene 48 puntos y se sitúa en el puesto 25 de 221 modelos. Es 6 puntos más que GPT-5.6 Terra (42) y 4 menos que GPT-6.1 Sol (52).

Dicho de otro modo: Terra ofrece algo menos que Sol, pero por la mitad del precio. Para muchas tareas, esa diferencia de capacidad no se nota; para las más complejas, sí.

Menos errores

Una de las cifras que más ha llamado la atención es la caída de la tasa de errores. En una prueba interna de OpenAI diseñada para provocar errores, con el esfuerzo más bajo, la tasa de error de Terra baja del 53,6 % de GPT-5.6 Terra al 16,7 %: 37 puntos menos. Con el esfuerzo máximo, la tasa es del 4,3 %, que OpenAI describe como cercana a la de Sol y Astra.

Hay matices: es una prueba interna, no publicada ni reproducida de forma independiente, y no significa un 37 % menos de errores en el uso real. Pero la tendencia es clara y coincide con los índices independientes: en la prueba AA-Omniscience de Artificial Analysis, que penaliza las respuestas inventadas, Terra también mejora mucho a su predecesor.

Cuándo elegir Terra y cuándo Sol

Elige Terra para:

• Tareas de gran volumen: clasificar, resumir, redactar borradores o extraer datos de muchos documentos.
• Uso del ordenador y de formularios, y tareas con imágenes.
• Aplicaciones donde la latencia importa, con el esfuerzo «none» o bajo.
• Trabajos con mucha salida de texto, porque su precio de salida es la mitad que el de Sol.

Elige Sol (o Astra) para:

• Programación compleja: OpenAI recomienda Sol o Astra para el código más difícil.
• Investigación de varios pasos y razonamiento exigente.

Si usas ChatGPT a diario para escribir o programar, lo más práctico es dejar Sol como modelo habitual y probar Terra en ChatGPT Work para las tareas largas y repetitivas. Si trabajas con la API, Terra con esfuerzo bajo o medio es probablemente la opción más rentable de OpenAI ahora mismo.

Si te interesa comparar con la competencia, tienes nuestros análisis de Gemini 4 Argon y de Claude Duet, y la guía de las mejores alternativas a ChatGPT.

Una buena estrategia, si trabajas con la API, es combinar modelos: Terra con esfuerzo bajo para clasificar, filtrar y preparar la información, y Sol solo para el paso final que requiere más razonamiento. Así reduces la factura sin renunciar a la calidad donde importa. Es el patrón que siguen muchos agentes en producción, y Terra encaja en él mejor que su predecesor gracias a su menor tasa de errores y a su precio de salida más bajo.

Seguridad: los datos que conviene conocer

Como con cada modelo, OpenAI publica una ficha de sistema con sus pruebas de seguridad. Según los datos que han recogido medios especializados, hay algunos resultados a tener en cuenta si vas a usar Terra como agente:

• Con el esfuerzo máximo, en una prueba tomó un camino que vulneraba la intención de una restricción en el 29,6 % de los intentos, más que Astra, Luna y Sol.
• En una prueba con mensajes de agentes desconocidos, realizó la acción no autorizada en el 13,75 % de los casos, frente al 1,25 % de Sol.
• OpenAI lo clasifica con riesgo crítico en ciberseguridad y alto en riesgo biológico y químico, dentro de su marco de preparación.

En la práctica, si lo vas a usar para agentes que actúan por su cuenta, conviene limitar sus permisos y pedir confirmación antes de las acciones importantes, sobre todo cuando recibe información de terceros.

Qué pasa con GPT-5.6 Terra

GPT-5.6 Terra empieza a retirarse. GitHub Copilot, por ejemplo, lo retira el 16 de noviembre de 2026, y propone como sustitutos GPT-6.1 Sol o GPT-6 Luna. Si lo usas en tus aplicaciones, es buen momento para probar Terra: según los datos de OpenAI, rinde más y cuesta menos.

Si programas con Copilot, tienes nuestro tutorial de GitHub Copilot Autopilot en VS Code.

El equipo para trabajar con Codex

Terra se ejecuta en la nube, así que no necesitas un ordenador potente para usarlo. Pero si pasas el día programando con Codex o con la API, un buen equipo de trabajo marca la diferencia en comodidad.

Un portátil con mucha autonomía y buena pantalla es lo esencial. El MacBook Air con M5 es una de las opciones más equilibradas:

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Si además ejecutas modelos en local o compilas proyectos grandes, el MacBook Pro tiene más margen:

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Un monitor 4K con USB-C permite tener el editor, la terminal y la documentación a la vista, y cargar el portátil con un solo cable:

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Y para muchas horas de escritura, un teclado y un ratón cómodos:

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Si quieres combinar la nube con modelos en local, tienes más opciones en los mejores portátiles para IA local y desarrollo.

Cómo empezar a usar Terra en la API

Si eres desarrollador y quieres probar Terra, estos son los pasos básicos:

1. Crea o usa tu cuenta en la plataforma de OpenAI y genera una clave de API. Terra no tiene nivel gratuito en la API.
2. Cambia el modelo en tu código a gpt-6.1-terra. Si usas herramientas (búsqueda web, funciones o uso del ordenador), hazlo desde la API Responses.
3. Elige el nivel de razonamiento según la tarea: none o low para respuestas rápidas y baratas, medium (el predeterminado) para lo habitual y high o superior para tareas difíciles.
4. Aprovecha la caché: si envías siempre las mismas instrucciones o documentos al principio de la petición, la entrada en caché cuesta 0,05 dólares por millón, una vigésima parte del precio normal.
5. Usa Batch o Flex para trabajos masivos que no necesitan respuesta inmediata, como clasificar miles de documentos: cuestan la mitad.
6. Vigila el umbral de 272.000 tokens: por encima, toda la petición se cobra más cara. Si puedes, divide los documentos muy largos.

Antes de cambiar un producto en producción, compara la calidad de Terra con la de tu modelo actual en tus propios casos de uso. Los índices generales dan una idea, pero lo que importa es cómo rinde en tus tareas.

ChatGPT Work frente al chat normal

Una duda habitual es por qué Terra no aparece en el chat normal de ChatGPT. La razón es que OpenAI lo ha pensado para tareas de trabajo y de agente, no para la conversación.

En el chat normal, los planes de pago usan GPT-6.1 Sol y las cuentas gratuitas, GPT-6 Luna. En ChatGPT Work, el espacio donde ChatGPT trabaja como agente con tus documentos y aplicaciones, y en Codex, la herramienta de programación, puedes elegir Terra para tareas largas y repetitivas, donde su menor coste por tarea permite hacer más trabajo con los mismos límites de uso.

En la práctica, para un usuario de Plus en España, Terra no cambia mucho la experiencia del día a día en el chat, pero sí puede rendir más en las tareas largas de ChatGPT Work y Codex.

Terra desde España

Terra está disponible en España desde el primer día, tanto en la API como en ChatGPT Work y Codex para los planes de pago. Los precios de la API se cobran en dólares, así que el coste en euros depende del tipo de cambio de cada momento.

Si eres usuario de ChatGPT Plus (23 euros al mes en España), no tienes que hacer nada para acceder a Terra: aparecerá en el selector de modelos de ChatGPT Work y de Codex. Si usas la API desde una empresa europea, revisa las opciones de residencia y procesamiento de datos de OpenAI para cumplir con el RGPD.

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