26 de octubre de 2026, por la noche
OpenAI lanza GPT-6.1 Terra: un modelo para trabajar con el ordenador, a mitad de precio que GPT-6.1 Sol. Su post en X roza los 4,9 millones de visualizaciones.
En las notas de la versión, en una sola línea discreta, pone algo más: algunos suscriptores de Plus y Pro pueden ver a partir de ahora en ChatGPT Work a Terra por defecto, en lugar de Sol con razonamiento ligero.
Así que me hice la pregunta sencilla: ¿cuánto cuesta llegar con Terra al mismo resultado que con Sol?
GPT-6.1 Terra es el nuevo modelo de OpenAI, lanzado el 26 de octubre de 2026, y se sitúa entre el pequeño GPT-6 Luna y GPT-6.1 Sol. Tomamos las gráficas que publicó la propia OpenAI y sacamos de ellas el coste y la puntuación en cada uno de los cinco niveles de razonamiento que aparecen. Así se puede calcular algo que el lanzamiento no muestra: cuánto cuesta cada modelo cuando se le pide el mismo nivel de calidad. Añadimos mediciones independientes y pruebas de desarrolladores.
Un término que se repetirá: nivel de razonamiento. Cada modelo de OpenAI tiene un «botón» que decide cuánto piensa antes de responder. Los niveles son Low, Medium, High, Xhigh y Max (también existe None, sin razonar), y Medium es el predeterminado. Más razonamiento significa más calidad, más tokens, más dinero y más tiempo. Cuando escribo «Terra Max», me refiero a Terra con el razonamiento al máximo.
En resumen
- GPT-6.1 Terra cuesta 1 dólar por millón de tokens de entrada y 5 de salida: la mitad que GPT-6.1 Sol.
- Con el mismo ajuste es más rápido y más barato. Pero para alcanzar la calidad de Sol necesita razonar mucho más, y entonces, en la mayoría de las pruebas, Sol sale más barato y más rápido.
- La excepción: en la prueba de OpenAI de tareas profesionales largas en pantalla, Terra se acerca a la mejor calidad de Sol con un coste entre 5 y 7 veces menor.
- Para el agente de un negocio que trabaja con OpenAI: Sol en Medium sigue siendo la opción para casi todo. Terra en Medium merece una prueba en tareas sencillas y de mucho volumen, como pasar facturas al sistema.
Mi opinión, de un vistazo
Mi opinión: buen modelo, lanzamiento confuso
Terra no es un mal modelo. Simplemente no es un sustituto barato de Sol. Peter Gostev, que analiza modelos, escribió que se siente como «un Sol algo más sencillo», y eso es mucho comparado con el anterior modelo de esta gama: GPT-5.6 Terra fallaba en los datos en el 22,3% de las preguntas difíciles; el nuevo Terra, en el 4,3%. Pero el precio por token no es lo que acabas pagando. Se paga por tarea, y la tarea de Terra es más larga cuando le pides la misma calidad.
Piensa en dos mensajeros. Uno cobra 10 por kilómetro; el otro, 5. Parece evidente. Pero el segundo conoce peor la ciudad y, para llegar a la misma dirección, recorre el triple. Eso es Terra en la mayoría de las tareas. Solo en un barrio, el del trabajo profesional en pantalla, conoce atajos que Sol no conoce.
Qué es GPT-6.1 Terra, en un minuto
Fuentes: página de lanzamiento, página del modelo y página de precios de OpenAI; velocidad según Artificial Analysis, 27 de octubre de 2026. Qué es un token, lo explicamos en Qué es un token.
Según OpenAI, está pensado para el trabajo que llena una jornada: leer lo que hay en pantalla, hacer clic y rellenar campos en aplicaciones, redactar presupuestos y leer planos. Qué significa que un modelo «use el ordenador», lo explicamos en Qué es Computer Use. Y la propia OpenAI lo escribe: para las tareas de código más complejas, Sol y Astra siguen siendo mejor opción.
GPT-6.1 Terra frente a Sol: quién sale más barato con la misma calidad
OpenAI presentó Terra frente a Sol con el mismo ajuste. Pero si Terra en Medium rinde menos que Sol en Medium, la comparación no es justa. Por eso calculamos, para cada prueba, cuál es el ajuste más barato con el que cada modelo alcanza la misma puntuación.
Las cuatro pruebas: Agents' Last Exam mide tareas profesionales largas en pantalla. OSWorld mide tareas en programas normales del ordenador, como archivos, navegador y hojas de cálculo. Terminal-Bench mide escribir código y ejecutar comandos, el trabajo que hace un agente cuando arregla una web. Y el índice de Artificial Analysis es la media de diez pruebas generales que ejecuta una empresa independiente.
Misma calidad, quién sale más barato: cuatro pruebas
Las tres primeras: cálculo de Platin Digital a partir de las gráficas de la página de lanzamiento de OpenAI (Agents' Last Exam, OSWorld 2.1, Terminal-Bench 4.0), coste estimado por tarea. La última: Artificial Analysis. Verde: Terra resulta más rentable. Rojo: Sol.
Tres de cuatro se los lleva Sol. Y la única prueba que Terra gana con holgura, Agents' Last Exam, es justo la que OpenAI eligió mostrar primero. Eso no significa que el dato sea falso. Significa que vale para un tipo de trabajo: una tarea profesional larga en pantalla, como convertir un plano arquitectónico en un modelo 3D. Para eso se hizo Terra.
Una nota: según un empleado de OpenAI, el margen de error de estas pruebas ronda los 5 puntos arriba o abajo, así que un punto de diferencia no decide nada. Me fío de la tendencia, porque se repite en todas las pruebas.
Código y comandos en el servidor: coste por tarea en cinco ajustes
Fuente: la gráfica de Terminal-Bench 4.0 en la página de lanzamiento de OpenAI. El porcentaje de cada fila es la puntuación. Terra al máximo cuesta más que Sol en el nivel básico y aun así consigue menos que Sol en Medium.
¿GPT-6.1 Terra es más rápido que Sol? Con el mismo ajuste, sí; con la misma calidad, no
Es justo la pregunta que me hice: Terra genera texto más deprisa, pero gasta más tokens para llegar al mismo resultado. ¿Qué pesa más? Artificial Analysis, que mide modelos de forma independiente, cronometró el tiempo por tarea:
Tiempo medio por tarea, en segundos, y puntuación en el índice
Fuente: Artificial Analysis, 27 de octubre de 2026. Las filas segunda y tercera tienen exactamente la misma puntuación.
Con el mismo ajuste
Medium contra Medium. También en Max contra Max Terra es más rápido y barato: 385 segundos y 40 centavos, frente a 496 y 72
- Terra es más rápido: 63 segundos frente a 151
- Y cuesta la mitad: 10 centavos frente a 21
- Pero da un resultado más flojo: 41 frente a 48
Con la misma calidad
Terra Max frente a Sol Medium, ambos con 48
- Terra es 2,5 veces más lento: 385 segundos frente a 151
- Y casi el doble de caro: 40 centavos frente a 21
- Porque con el razonamiento al máximo escribe mucho más
Los tokens de más se comen la velocidad. En la prueba independiente AI Benchy, en Max, Terra escribió unos 391.000 tokens frente a unos 64.000 de Sol, seis veces más. Costó 2,21 dólares frente a 1,01, fue algo más lento y sacó menos nota: 9,4 frente a 9,9. En Medium la foto es la contraria: la misma nota, 9,6, por cerca de la mitad del precio.
Pruebas reales: qué obtuvieron los desarrolladores
Cuatro pruebas y su resultado
Verde: Terra resulta más rentable. Rojo: menos. Naranja: depende de qué te importe. Fuentes: EnvolDev y MrTacticalX en X y Plotly, 26 y 27 de octubre de 2026.
Frente a Sol, en la misma tarea, Terra sale más caro. Un desarrollador lanzó el mismo encargo en tres modelos. Los dos de OpenAI terminaron en 43 minutos, y Terra costó 4,90 dólares frente a 3,62 de Sol. Su titular se entusiasma con Terra, pero porque lo comparaba con Opus.
Ver el post de EnvolDev en X: Opus 5.5 frente a GPT-6.1 Sol frente a GPT-6.1 Terra, 26 de octubre de 2026
Frente a Claude en Blender: una diferencia enorme. Aquí Terra hace aquello para lo que se creó: manejar por sí mismo un programa gráfico. Un coche de noche en Miami: 10 minutos y unos 31 centavos, frente a hora y media y 15 dólares de Sonnet 5.5. Aquí el desarrollador no comparó con Sol.
Ver el post de MrTacticalX en X: GPT-6.1 Terra frente a Claude Sonnet 5.5 en Blender, 26 de octubre de 2026
La opinión de quien lo ha usado. Peter Gostev escribió que es «el primer modelo no puntero que no me importa usar» y que se siente como «un Sol algo más sencillo». Su consejo: quien tenga la suscripción Plus de 20 dólares, que se quede con Terra, porque así la cuota le rinde más.
Ver el post de Peter Gostev en X: primeras impresiones de GPT-6.1 Terra, 26 de octubre de 2026
Por qué OpenAI lo lanzó
El lanzamiento admite dos lecturas, y las dos son ciertas:
Lo que dice OpenAI
- Trabajo en el ordenador rápido y a mitad de precio
- Automatización a gran escala, como pasar facturas
- La cuota de la suscripción da para más tareas que con GPT-5.6 Terra
- Menos errores en los datos que la versión anterior
Lo que gana además
- Parte de los suscriptores recibe Terra en vez de Sol por defecto
- Cada tarea de un suscriptor le cuesta menos
- Un modelo intermedio que evita que la gente baje a Luna o se vaya a la competencia
Fuentes: página de lanzamiento de OpenAI y notas de la versión de ChatGPT, 26 de octubre de 2026: «Algunos usuarios de Plus y Pro pueden ver GPT-6.1 Terra en Medium en lugar de GPT-6.1 Sol en Light en los ajustes predeterminados». Los límites de uso totales no cambiaron.
Ni siquiera en OpenAI están seguros de que vaya a cuajar. Ted Sanders, empleado de OpenAI, escribió en Hacker News que Terra se parece a Sol y a Astra en visión y en uso del ordenador, «pero mucho más rápido», y que es algo peor en casi todo lo demás. Y añadió: «Si no tiene buena acogida, quizá volvamos a tres modelos».
Cuándo activar Terra en el agente de tu negocio
- Pasar facturas al programa
- Rellenar formularios
- Leer capturas y documentos
- Plan Plus que se queda sin cuota
- Cambios en la web
- Análisis de datos e informes
- Programas de escritorio
- Tareas de varios pasos
- Sol en Medium sale más barato y rápido
- Para código complejo: Sol, Astra o Claude
Mi regla: si Terra en Medium hace el trabajo, es la opción más barata y rápida de la familia de OpenAI. En cuanto tienes que subirlo a Max para que lo consiga, pasa a Sol. Y en las tareas en las que maneja él solo un programa gráfico, como en las pruebas con Blender, vale la pena probarlo primero.
Si tu agente ya funciona con Sol en Medium, no hay motivo para cambiar. Si funciona con Sonnet 5.5 u Opus 5.5 y maneja programas en el ordenador, merece la pena probar Terra: en las gráficas de OpenAI cuesta más o menos la mitad que Sonnet en Medium al mismo nivel, y frente a Opus, en las tareas largas, la diferencia llega a 9 veces. Pero en programas de escritorio Sonnet al máximo alcanza el 83,9%, y Terra se queda en el 74,2%. Pruébalo con unas cuantas tareas reales tuyas, no con un benchmark.
Una nota sobre privacidad: según un desarrollador en Hacker News, en OpenRouter, un servicio que da acceso a varios modelos con una sola cuenta, todavía no hay ningún proveedor de Terra que se comprometa a no guardar los datos que le envías, a diferencia de Sol. Si trabajas directamente con OpenAI, esto no te afecta.
Qué hago yo con esto
Normalmente construyo los agentes sobre Hermes Agent, una infraestructura de código abierto de Nous Research, y elijo para cada negocio el modelo que le encaja: OpenAI, Anthropic, Google u otros. Platin Digital es OpenAI Select Partner, y eso no cambia la elección. Terra entra en mis pruebas para tareas sencillas de introducción de datos y formularios. En los agentes que ya funcionan con Sol, no lo sustituye.
En nuestro ranking, Sigma AI Ranking, GPT-6.1 Terra aparece ahora en la franja «Nuevo en el ranking» y recibirá su puesto cuando lleguen las mediciones independientes abiertas. Y más de esta semana: qué demostró de verdad OpenAI en matemáticas y Kimi K3.1 Pro, el modelo de Moonshot cuyos pesos deberían abrirse a principios de noviembre. Cuánto cuesta un agente más allá del precio del modelo, lo detallamos en Cuánto cuesta un agente de IA para tu negocio.
Preguntas frecuentes
¿Qué es GPT-6.1 Terra?
GPT-6.1 Terra es un modelo de OpenAI lanzado el 26 de octubre de 2026. Se sitúa entre GPT-6 Luna, el pequeño y barato, y GPT-6.1 Sol, y está pensado sobre todo para trabajar con el ordenador: leer la pantalla, manejar aplicaciones, rellenar formularios y escribir. Está disponible para los suscriptores de Plus, Pro, Business, Enterprise y Edu en ChatGPT Work y en Codex, y en la API con el nombre gpt-6.1-terra.
¿Cuánto cuesta GPT-6.1 Terra?
En la API: un dólar por millón de tokens de entrada, 5 centavos por texto que ya ha leído y 5 dólares por millón de tokens de salida. Es la mitad que GPT-6.1 Sol y una décima parte que GPT-6 Astra. En la suscripción de ChatGPT no hay coste adicional. Según OpenAI, la cuota da para más tareas que con GPT-5.6 Terra, y quien se queda sin cuota con Sol es quien más ganará con él.
¿GPT-6.1 Terra es mejor que GPT-6.1 Sol?
Con el mismo nivel de razonamiento, Terra es más barato y rápido, pero más flojo. Para llegar a la calidad de Sol necesita un ajuste alto, y entonces, en la mayoría de las pruebas, Sol sale más barato y rápido. Según nuestro cálculo a partir de las gráficas de OpenAI, en código Sol en Medium es 1,8 veces más barato que Terra al máximo y aun así consigue más, y en programas de escritorio Sol es alrededor de un 45% más barato al mismo nivel. La excepción son las tareas profesionales largas en pantalla de Agents' Last Exam, donde Terra es entre 5 y 7 veces más barato.
¿GPT-6.1 Terra es más rápido?
Genera 91 tokens por segundo, más que Sol. Con el mismo ajuste termina antes una tarea: 63 segundos frente a 151 en Medium, según Artificial Analysis. Pero con la misma calidad es más lento: Terra en Max necesita 385 segundos para alcanzar la puntuación que Sol en Medium logra en 151.
¿Para quién es GPT-6.1 Terra?
Para suscriptores de ChatGPT que se quedan sin cuota, para tareas sencillas de mucho volumen como pasar facturas y rellenar formularios, y para agentes que manejan programas gráficos y hasta ahora funcionaban con modelos caros de Claude. Para código complejo, la propia OpenAI recomienda Sol o Astra.
¿Qué diferencia hay entre Luna, Terra, Sol y Astra?
Son las cuatro gamas de OpenAI, de la más barata a la más cara: Luna (0,10 y 0,50 dólares por millón de tokens), Terra (1 y 5), Sol (2 y 10) y Astra (10 y 50). Un empleado de OpenAI lo resumió así: si solo te importa la calidad, Astra; si el precio te importa un poco, Sol; si te importa mucho, Terra o Luna.
Fuentes
- https://openai.com/index/introducing-gpt-6-1-terra/
- https://developers.openai.com/api/docs/models/gpt-6.1-terra
- https://developers.openai.com/api/docs/pricing
- https://help.openai.com/en/articles/6825453-chatgpt-release-notes
- https://deploymentsafety.openai.com/gpt-6-1-terra
- https://x.com/OpenAI/status/2114780711664398349
- https://artificialanalysis.ai/models/comparisons/gpt-6-1-terra-vs-gpt-6-1-sol
- https://artificialanalysis.ai/models/comparisons/gpt-6-1-terra-medium-vs-gpt-6-1-sol-medium
- https://aibenchy.com/compare/openai-gpt-6-1-sol-max/openai-gpt-6-1-terra-max/
- https://aibenchy.com/compare/openai-gpt-6-1-sol-medium/openai-gpt-6-1-terra-medium/
- https://plotly.com/blog/gpt-6-1-terra-plotly-data-analytics-bench/
- https://news.ycombinator.com/item?id=50248124
- https://news.ycombinator.com/item?id=50249160
- https://news.ycombinator.com/item?id=50250960
- https://x.com/EnvolDev/status/2114834080122761701
- https://x.com/MrTacticalX/status/2114831244936507897
- https://x.com/MrTacticalX/status/2114840067831128271
- https://x.com/petergostev/status/2114783239705338053
- https://x.com/rohit3a/status/2114794094660907061
- https://epoch.ai/data/eci_scores.csv
- https://openrouter.ai/openai/gpt-6.1-terra
- https://platindigital.net/ai-index/
