GPT-6.1 Terra: IA que usa o computador por metade do preço

Uma pessoa da sua equipe abre o sistema do fornecedor, copia dados de uma nota fiscal, cola numa planilha, confere com o pedido e preenche um formulário. Repete isso dezenas de vezes por dia. Em 26 de outubro de 2026, a OpenAI lançou um modelo feito exatamente para esse tipo de trabalho: o GPT-6.1 Terra (ID de API: gpt-6.1-terra), que entende o que está na tela e age dentro dos aplicativos.

O que chama atenção pra quem decide orçamento é o preço. Vamos aos números e ao que eles significam na operação.

O que o GPT-6.1 Terra faz

O título do anúncio oficial resume a proposta: "GPT-6.1 Terra: delivering fast and capable computer use at a lower price". Em português, uso de computador rápido e capaz, a um preço menor.

Na prática, segundo a OpenAI e a imprensa que cobriu o lançamento, o modelo entende o que aparece na tela, age em aplicativos, preenche formulários, lê desenhos técnicos e redige propostas. Também edita vídeo e cria modelos 3D a partir de desenhos. A OpenAI o descreve como um modelo rápido e eficiente, com escrita mais clara que a do antecessor.

Ele é de porte médio. Na família atual, segundo a InfoWorld, o GPT-6 Luna é o mais barato, o GPT-6.1 Terra fica no meio, e o GPT-6.1 Sol e o GPT-6 Astra são os mais capazes. O Terra substitui o GPT-5.6 Terra.

Quanto custa

Pela API, o preço padrão é de US$ 1 por milhão de tokens de entrada e US$ 5 por milhão de saída. Token é o pedaço de texto que o modelo lê ou escreve, e é a unidade em que o uso é cobrado. Com cache, a entrada cai para US$ 0,05.

Para comparar, o GPT-5.6 Terra custava US$ 2 de entrada e US$ 12 de saída. A entrada caiu 50%. A saída caiu cerca de 58%, pela tabela de preços. O GPT-6.1 Sol está em US$ 2 de entrada e US$ 10 de saída. Um veículo converteu os valores a R$ 5,50 e R$ 27,50, mas é conversão aproximada, não preço oficial.

Há mais duas regras de custo, segundo a datanorth.ai: os modos Batch e Flex custam metade, e pedidos com mais de 272.000 tokens de entrada pagam o dobro na entrada e 1,5 vez na saída.

Pra sua empresa, o custo final depende do volume e do tamanho de cada tarefa. Valor em reais só faz sentido depois de olhar o seu caso.

O que a OpenAI diz sobre desempenho

Todos os números abaixo são da própria OpenAI. As fontes consultadas não trazem testes independentes.

• No Agents' Last Exam, com raciocínio médio, o Terra fica 15 pontos percentuais acima do GPT-5.6 Terra, a cerca de um terço do custo por tarefa.
• A OpenAI diz que ele iguala o GPT-6 Astra nesse mesmo teste, a um décimo do preço por token.
• Conclui tarefas, em média, mais de 3 vezes mais rápido que o GPT-6 Astra e o GPT-6.1 Sol.
• No Terminal-Bench 4.0, marca 50,3% com raciocínio máximo, contra 21,5% do Terra anterior.
• Num teste interno com perguntas feitas para induzir erro, a taxa de erros factuais caiu de 53,6% no GPT-5.6 Terra para 16,7% com raciocínio baixo e 4,3% com raciocínio máximo.
• Contra o Claude Opus 5.5, da Anthropic, em raciocínio máximo, a OpenAI afirma que o Terra usa mais de 3 vezes menos tokens e custa cerca de 9 vezes menos por tarefa. O preço do concorrente não aparece no material.

O dado de erros merece atenção de quem pensa em automatizar conferência: mesmo no melhor cenário, 4,3% não é zero. Qualquer fluxo com dinheiro envolvido precisa de revisão humana na saída.

Onde isso entra na rotina de uma empresa média

Três tarefas combinam com o que o modelo faz.

Conferência de planilhas e documentos

Comparar pedido, nota fiscal e lançamento no sistema é trabalho de olho e de clique. Um modelo que enxerga a tela e preenche formulários pode fazer a primeira passada e deixar pra equipe só as divergências. A hora que volta é a da pessoa que hoje confere linha por linha.

Triagem de chamados e pedidos

Ler a solicitação, classificar e abrir o registro no sistema certo é repetição pura. O ganho está em responder o cliente mais cedo e tirar da fila quem só estava encaminhando.

Propostas e leitura de desenhos

Para empresas que orçam a partir de projetos, a capacidade de ler desenhos técnicos e redigir propostas encurta o prazo entre pedido e resposta.

Como começar sem apostar o orçamento

Minha recomendação, e aqui é análise minha, não dado de fonte: escolha um fluxo só, de alto volume e baixo risco, como conferência de planilhas ou triagem de chamados. Meça quanto tempo e quanto dinheiro cada tarefa consome hoje. Rode o modelo sobre uma amostra, com uma pessoa revisando o resultado, e compare custo e tempo por tarefa. Se o número fechar, amplie. Se não fechar, você gastou pouco pra descobrir.

Um alerta que vale pra qualquer projeto: IA não conserta processo bagunçado. Se a conferência hoje depende de regras que só uma pessoa conhece, o primeiro trabalho é escrever essas regras.

Onde está disponível e o que ainda falta saber

Desde 26 de outubro, o modelo está sendo liberado para usuários Plus, Pro, Enterprise e Edu no ChatGPT Work e no Codex, além da API. Segundo a briefia.fr, ele ainda não está no ChatGPT público, com chegada prevista depois. A DataCamp observa que o anúncio não menciona o plano gratuito e que a liberação pode demorar a chegar a todas as contas. Nenhuma fonte consultada confirma a presença no GitHub Copilot.

Nos limites de uso do ChatGPT Work e do Codex, a OpenAI diz que o Terra rende mais do que o GPT-5.6 Terra, o GPT-6.1 Sol e o GPT-6 Astra.

Há ainda duas limitações. A OpenAI explica que o GPT-6.1 Sol e o GPT-6 Astra são mais adequados às tarefas de programação mais complexas. E a briefia.fr, fonte única nesse ponto, informa que o Terra atinge o nível de risco "critical", o mais alto na grade interna de cibersegurança da OpenAI, e por isso recebe as salvaguardas projetadas para o Astra. Quem for liberar o acesso a sistemas internos deve definir bem o que o modelo pode e não pode tocar.