Precios de GPT-6.1 Terra: qué compras realmente con $1 y $5

La tarjeta de tarifas de GPT-6.1 Terra tiene cuatro números, y tres de ellos son los que la gente cita: un dólar por millón de tokens de entrada, cinco dólares por millón de salida y cinco centavos por millón de entrada en caché. El cuarto —1,25 dólares por millón de tokens de escritura en caché— es el que decide si tu factura se reduce a la mitad o simplemente baja un poco. Esta es una página de precios, no una historia de lanzamiento: desglosa la tarjeta completa línea por línea, calcula el precio de tres cargas de trabajo reales en GPT-6.1 Terra, GPT-6.1 Sol, GPT-5.6 Terra, GPT-6 Astra y GPT-6 Luna, y muestra dónde la afirmación de la mitad de precio sigue siendo válida frente a una factura de producción y dónde deja de ser cierta sin hacer ruido.

Cada cifra que aparece a continuación procede de la documentación del modelo de OpenAI para GPT-6.1 Terra, consultada el 27 de octubre de 2026, y de los listados en vivo de Artificial Analysis para las cifras independientes de coste por tarea. Cuando una cifra es reportada por el proveedor, así se indica. Nada de lo que aparece aquí es una previsión disfrazada de medición.

La tarjeta, línea por línea

Las tarifas estándar de GPT-6.1 Terra son de $1.00 por millón de tokens de entrada y $5.00 por millón de tokens de salida. La entrada en caché cuesta $0.05 por millón. Esas son las cifras que aparecen en todos los titulares, y son correctas hasta donde llegan.

Lo que los titulares omiten es que llenar una caché no sale gratis. Escribir en la caché cuesta $1.25 por millón de tokens con una retención de 30 minutos, o $2.50 por millón con una retención de 12 horas. Si tu carga de trabajo es un único prompt de sistema largo reutilizado en miles de solicitudes cortas, la caché se amortiza en un puñado de llamadas. Si tu carga de trabajo es un documento diferente de 40,000 tokens cada vez, estás pagando $1.25 además de la tarifa de entrada de $1.00 por el privilegio de almacenar algo que nunca volverás a leer — y la entrada en caché a cinco centavos nunca entra en escena.

Los demás modificadores se acumulan de maneras que es fácil pasar por alto:

• Contexto largo: cualquier solicitud por encima de 272.000 tokens de entrada se factura a $2,00 de entrada y $7,50 de salida por toda la solicitud, no solo por el exceso. La entrada en caché se duplica a $0,10 y las escrituras de caché a $2,50 en ese nivel.

• Batch and Flex: 50 % por debajo del estándar, es decir, $0.50 de entrada y $2.50 de salida. Esta es la tarifa competente de uso general más económica en la tarjeta de OpenAI.

• Modo rápido — 2× el estándar, o $2.00 por entrada y $10.00 por salida.

• Procesamiento regional: un recargo del 10 % cuando se ofrece una región. Terra no admite la residencia de inferencia en los EAU, por lo que ese recargo no está disponible para todos los compradores que lo desean.

• Esfuerzo de razonamiento — none, low, medium, high, xhigh y max. El valor predeterminado es medium. El esfuerzo no cambia el precio por token; cambia cuántos tokens dedica el modelo a pensar, por lo que un mismo prompt puede costar tres veces más con max que con low.

La tarjeta por token, en otras palabras, es un menú con seis diales y dos acantilados. Los acantilados son el umbral de 272K y la tarifa de escritura en caché. Los diales son esfuerzo, lote, rápido, regional y entrada en caché frente a entrada sin caché.

Tres cargas de trabajo, tres facturas

Tomemos un pipeline de triaje de soporte: un prompt de sistema de 2.000 tokens, un ticket de 1.500 tokens y una respuesta de 400 tokens. Sin caché, eso son 3.500 tokens de entrada a $1,00 por millón y 400 tokens de salida a $5,00 por millón: $0,0035 más $0,0020, es decir, $0,0055 por ticket. Diez mil tickets al día cuestan $55. Con el prompt de sistema en caché y la caché manteniéndose caliente, la entrada baja a aproximadamente 1.500 tokens sin caché más 2.000 en caché a $0,05, y el mismo ticket cuesta unos $0,0037. El ahorro es del 33%, no del 50%, porque la salida siempre fue la mitad más cara.

Ahora, un flujo de trabajo documental: 80.000 tokens de entrada de texto de contrato y 2.000 tokens de salida de resumen. Eso son $0,08 de entrada y $0,01 de salida: nueve centavos por documento. Con GPT-5.6 Terra a $2,00 y $12,00, el mismo trabajo cuesta $0,16 de entrada y $0,024 de salida, o 18,4 centavos. La factura se reduce a la mitad, y la salida es donde está el mayor recorte proporcional: un 58 % menos, no un 50 %.

Luego, el agente de navegador, que es la carga de trabajo para la que realmente se vendió Terra. Cada paso envía una captura de pantalla junto con el estado de la tarea y solicita una acción. Supón 3.000 tokens de entrada y 150 tokens de salida por paso, y veinte pasos por tarea. Eso son 60.000 tokens de entrada y 3.000 de salida por tarea: 0,06 $ de entrada, 0,015 $ de salida, 7,5 centavos por tarea completada antes de los reintentos. Añade una tasa de reintentos del 30 % y estarás en unos 9,8 centavos. Aquí es donde el costo por tarea, y no el costo por token, se convierte en el único número que importa.

El acantilado de 272K, explicado paso a paso

Como el multiplicador de contexto largo se aplica a toda la solicitud, superar los 272.000 tokens de entrada no es un costo marginal. Una solicitud de 300.000 tokens de entrada y 3.000 de salida se factura a $2,00 y $7,50 por millón: $0,60 de entrada, $0,0225 de salida, $0,6225 en total. La misma solicitud con 270.000 tokens de entrada se factura a $0,27 de entrada y $0,015 de salida, $0,285 en total. Agregaste 30.000 tokens y pagaste un 118 % más.

Eso importa porque la ventana de contexto de GPT-6.1 Terra es de 1.050.000 tokens, con una entrada máxima de 922.000 tokens. La ventana invita a cargas de trabajo que la lista de precios penaliza. Si tu canalización envía habitualmente entre 300 K y 500 K tokens, la comparación honesta no es Terra a 1 $ frente a Sol a 2 $, sino Terra a 2 $ frente a Sol a 4 $, y Terra a 7,50 $ de salida frente a Sol a 15 $. La diferencia del 50 % se mantiene, pero las cifras absolutas duplican lo que sugiere el titular: una solicitud de 400.000 tokens de entrada y 4.000 de salida cuesta 0,83 $ en Terra y 1,66 $ en Sol.

Dónde termina la promesa de mitad de precio

El modo rápido es el ejemplo claro. GPT-6.1 Terra a 2× cuesta $2.00 de entrada y $10.00 de salida — exactamente el precio de lista estándar de GPT-6.1 Sol, para un modelo que Artificial Analysis puntúa cuatro puntos de índice por debajo. Si tu carga de trabajo necesita la velocidad de Terra lo suficiente como para pagar el multiplicador rápido, el argumento de precio a favor de Terra frente a Sol desaparece por completo. Lo que queda es un argumento de latencia, y solo es un argumento si la brecha de velocidad medida es real.

El segundo punto en el que se detiene es el esfuerzo. En xhigh o max, Terra puede gastar más tokens que Sol en low o medium para llegar a una respuesta similar. Los comentaristas de Hacker News señalaron este punto a las pocas horas del lanzamiento: «Terra en xhigh cuesta más que Sol en low y obtiene peores resultados» era la versión recurrente. La tarjeta de precios no puede responder a eso, porque la tarjeta fija el precio de los tokens y la carga de trabajo decide cuántos.

El tercer lugar es el tráfico con mucha escritura en caché. A $1.25 por millón de tokens escritos, un pipeline que reconstruye un contexto de 50.000 tokens en cada solicitud paga $0.0625 por solicitud antes de leer un solo token. En GPT-5.6 Terra, la misma escritura costaba $2.50, así que el nuevo modelo sigue siendo más barato, pero la línea de caché ahora representa el 55 % de la factura de entrada, no el 20 %.

El costo por tarea terminada es la cifra con la que se debe presupuestar.

Artificial Analysis publica tanto un Índice de Inteligencia como un coste por tarea del índice. En su listado en vivo, GPT-6.1 Terra se sitúa en 48 con un coste por tarea de 0,40 $. GPT-6.1 Sol está en 52 y 0,72 $. GPT-5.6 Terra está en 42 y 1,40 $. GPT-6 Astra está en 53 con un precio por token mucho más alto, y GPT-6 Luna está en 38 y aún más barato.

La lectura útil no es «Terra es un 71% más barato por tarea que su predecesor» —cierto, pero eso es una comparación con un modelo del que ya te estabas alejando. Lo útil es que los 0,40 $ de Terra se sitúan entre los 0,72 $ de Sol y el territorio por debajo de los diez centavos de Luna, lo que pone la decisión sobre una línea: ¿es la tarea lo bastante difícil como para que cuatro puntos de índice cambien el resultado? Para rellenar formularios, extraer facturas y hacer triaje de capturas de pantalla, no. Para programación de largo horizonte, sí.

Una cifra del lanzamiento merece releerse a la luz de esto. La propia comparación de OpenAI sitúa a GPT-6.1 Terra con el máximo esfuerzo aproximadamente al mismo nivel que GPT-6 Astra con esfuerzo medio en Agents' Last Exam, a cerca de una décima parte del precio por token. Es una afirmación por tarea vestida con un disfraz de por token, y es el argumento de coste más sólido del lanzamiento —más fuerte que «mitad de precio», porque tiene en cuenta cuántos tokens consume cada modelo.

Lo que realmente puedes comprar hoy

GPT-6.1 Terra no está en el catálogo de OrcaRouter en el momento de escribir esto. El catálogo incluye GPT-6.1 Sol a $2/$10, GPT-5.6 Terra a $2/$12, GPT-6 Astra a $10/$50 y GPT-6 Luna a $0.10/$0.50, con 0% de recargo sobre el precio de lista del proveedor, pero no la nueva Terra. Cualquiera que hoy te cotice una tarifa de Terra a través de un router o está por delante de la documentación del proveedor o está adivinando.

Eso deja una forma práctica de encarar las próximas semanas. Calcula el coste de la carga de trabajo en las opciones que puedes invocar ahora mismo —Sol y Luna están ambas activas, con una sola clave y con conmutación por error automática— y prueba Terra directamente contra la API de OpenAI en paralelo. Como nuestro catálogo traslada el precio de lista del proveedor sin recargo, una rebaja de precio del proveedor se refleja en las opciones Sol y Luna el mismo día en que OpenAI la publica; no hay que renegociar nada. Si Terra llega más adelante al catálogo, la migración es una cadena de modelo, y la medición que creaste en la opción Sol es la línea base con la que la comparas.

Una plantilla de presupuesto que sobrevive al contacto

• Separa la entrada, la entrada en caché, la salida y las escrituras en caché. Cuatro líneas, no una.

• Marca cada solicitud que supere los 272K tokens. Si más de un pequeño porcentaje las supera, vuelve a calcular el precio de toda la carga de trabajo en el nivel de contexto largo, no en el nivel destacado.

• Valora el esfuerzo por separado. Ejecuta la misma evaluación en niveles bajo, medio y máximo; lo que cambia es el recuento de tokens, no la tasa.

• Reintentos del modelo. Un agente de navegador con una tasa de reintentos del 30 % cuesta un 30 % más por tarea de lo que sugiere la aritmética, y el modelo económico suele ser el que necesita el reintento.

• Compara el costo por tarea completada, no el costo por millón. La cifra de tareas del índice de Artificial Analysis es un proxy razonable cuando no tienes nada mejor; tu propia evaluación es mejor.

El titular de la mitad de precio es real. También es el número menos interesante de la tarjeta, porque describe una tarifa en lugar de una factura. La factura la determinan el esfuerzo, el acantilado de 272K, la frecuencia con la que reconstruyes una caché y el número de intentos que requiere una tarea; y en tres de esos cuatro, la propia documentación de OpenAI te da el dial, pero no el ajuste.