Preços do GPT-6.1 Terra: O que US$ 1 e US$ 5 realmente compram para você

A tabela de preços do GPT-6.1 Terra tem quatro números, e três deles são os que as pessoas citam: um dólar por milhão de tokens de entrada, cinco dólares por milhão de saída e cinco centavos por milhão de entrada em cache. O quarto — US$ 1,25 por milhão de tokens de gravação em cache — é o que decide se sua conta cai pela metade ou apenas diminui. Esta é uma página de preços, não uma matéria de lançamento: ela desmonta a tabela completa linha por linha, precifica três cargas de trabalho reais em GPT-6.1 Terra, GPT-6.1 Sol, GPT-5.6 Terra, GPT-6 Astra e GPT-6 Luna, e mostra onde a alegação de metade do preço sobrevive ao contato com uma fatura de produção e onde ela silenciosamente deixa de ser verdadeira.

Todos os números abaixo vêm da documentação do modelo GPT-6.1 Terra da OpenAI, consultada em 27 de outubro de 2026, e das listagens ao vivo no Artificial Analysis para os números independentes de custo por tarefa. Quando um número é informado pelo fornecedor, isso é indicado. Nada aqui é uma previsão disfarçada de medição.

O cartão, linha por linha

As tarifas padrão do GPT-6.1 Terra são US$ 1,00 por milhão de tokens de entrada e US$ 5,00 por milhão de tokens de saída. A entrada em cache custa US$ 0,05 por milhão. Esses são os números em todas as manchetes, e estão corretos até onde vão.

O que as manchetes omitem é que preencher um cache não sai de graça. Gravar no cache custa $1,25 por milhão de tokens com retenção de 30 minutos, ou $2,50 por milhão com retenção de 12 horas. Se sua carga de trabalho for um único prompt de sistema longo reutilizado em milhares de solicitações curtas, o cache se paga em poucas chamadas. Se sua carga de trabalho for um documento diferente de 40.000 tokens a cada vez, você está pagando $1,25 além da taxa de entrada de $1,00 pelo privilégio de armazenar algo que nunca lerá de novo — e a entrada em cache a cinco centavos nunca entra na conta.

Os outros modificadores se acumulam de maneiras fáceis de passar despercebidas:

• Contexto longo — qualquer solicitação acima de 272.000 tokens de entrada é cobrada a US$ 2,00 de entrada e US$ 7,50 de saída para toda a solicitação, não apenas o excedente. A entrada em cache dobra para US$ 0,10 e as gravações em cache para US$ 2,50 nesse nível.

• Batch and Flex — 50% abaixo do padrão, então $0.50 de entrada e $2.50 de saída. Esta é a tarifa competente de uso geral mais barata na tabela da OpenAI.

• Modo rápido — 2× o padrão, ou US$ 2,00 de entrada e US$ 10,00 de saída.

• Processamento regional — um prêmio de 10% quando uma região é oferecida. O Terra não oferece suporte a residência de inferência nos Emirados Árabes Unidos, então esse prêmio não está disponível para todo comprador que o deseja.

• Esforço de raciocínio — none, low, medium, high, xhigh e max. O padrão é medium. O esforço não altera o preço por token; ele altera quantos tokens o modelo gasta pensando, e é por isso que o mesmo prompt pode custar três vezes mais em max do que em low.

O cartão por token, em outras palavras, é um menu com seis ajustes e dois penhascos. Os penhascos são o limite de 272K e a taxa de gravação em cache. Os ajustes são esforço, lote, rápido, regional e entrada com cache versus sem cache.

Três cargas de trabalho, três faturas

Considere um pipeline de triagem de suporte: um prompt de sistema de 2.000 tokens, um ticket de 1.500 tokens e uma resposta de 400 tokens. Sem cache, isso dá 3.500 tokens de entrada a US$ 1,00 por milhão e 400 tokens de saída a US$ 5,00 por milhão — US$ 0,0035 mais US$ 0,0020, ou US$ 0,0055 por ticket. Dez mil tickets por dia custam US$ 55. Com o prompt do sistema em cache e o cache permanecendo quente, a entrada cai para cerca de 1.500 tokens não cacheados mais 2.000 cacheados a US$ 0,05, e o mesmo ticket custa cerca de US$ 0,0037. A economia é de 33%, não 50%, porque a saída sempre foi a metade mais cara.

Agora, um pipeline de documentos: 80.000 tokens de entrada de texto de contrato e 2.000 tokens de saída de resumo. Isso dá US$ 0,08 de entrada e US$ 0,01 de saída — nove centavos por documento. No GPT-5.6 Terra, a US$ 2,00 e US$ 12,00, o mesmo trabalho fica em US$ 0,16 de entrada e US$ 0,024 de saída, ou 18,4 centavos. A conta cai pela metade, e é na saída que está o maior corte proporcional: 58% de redução, não 50%.

Depois vem o agente de navegador, que é a carga de trabalho para a qual a Terra foi de fato vendida. Cada etapa envia uma captura de tela mais o estado da tarefa e pede uma ação. Suponha 3.000 tokens de entrada e 150 tokens de saída por etapa, e vinte etapas por tarefa. Isso dá 60.000 tokens de entrada e 3.000 de saída por tarefa — US$ 0,06 de entrada, US$ 0,015 de saída, 7,5 centavos por tarefa concluída antes das repetições. Acrescente uma taxa de repetição de 30% e você chega a cerca de 9,8 centavos. É aqui que o custo por tarefa, e não o custo por token, se torna o único número que importa.

O penhasco dos 272K, explicado passo a passo

Como o multiplicador de contexto longo se aplica à requisição inteira, ultrapassar 272.000 tokens de entrada não é um custo marginal. Uma requisição de 300.000 tokens de entrada e 3.000 de saída é cobrada a $2,00 e $7,50 por milhão: $0,60 de entrada, $0,0225 de saída, $0,6225 no total. A mesma requisição com 270.000 tokens de entrada é cobrada a $0,27 de entrada e $0,015 de saída, $0,285 no total. Você adicionou 30.000 tokens e pagou 118% mais.

Isso importa porque a janela de contexto do GPT-6.1 Terra é de 1.050.000 tokens, com entrada máxima de 922.000 tokens. A janela convida cargas de trabalho que a tabela de preços penaliza. Se o seu pipeline rotineiramente envia de 300 mil a 500 mil tokens, a comparação honesta não é Terra a US$ 1 contra Sol a US$ 2 — é Terra a US$ 2 contra Sol a US$ 4, e Terra a US$ 7,50 de saída contra Sol a US$ 15. A diferença de 50% permanece, mas os números absolutos são o dobro do que a manchete sugere: uma requisição de 400.000 de entrada e 4.000 de saída custa US$ 0,83 no Terra e US$ 1,66 no Sol.

Onde termina a alegação de metade do preço

O modo rápido é o exemplo claro. O GPT-6.1 Terra a 2× custa US$ 2,00 de entrada e US$ 10,00 de saída — exatamente o preço de tabela padrão do GPT-6.1 Sol, para um modelo que a Artificial Analysis pontua quatro pontos de índice abaixo. Se sua carga de trabalho precisa da velocidade do Terra a ponto de você pagar o multiplicador do modo rápido, o argumento de preço a favor do Terra em relação ao Sol desaparece por completo. O que resta é um argumento de latência, e ele só é um argumento se a diferença de velocidade medida for real.

O segundo ponto em que isso para é o esforço. Em xhigh ou max, o Terra pode gastar mais tokens do que o Sol em low ou medium para chegar a uma resposta semelhante. Comentaristas do Hacker News levantaram esse ponto poucas horas após o lançamento: “Terra em xhigh custa mais do que Sol em low e obtém pontuação pior” era a versão recorrente. A tabela de preços não consegue responder a isso, porque a tabela precifica tokens e a carga de trabalho decide quantos.

O terceiro lugar é o tráfego com uso intensivo de gravação em cache. A US$ 1,25 por milhão gravado, um pipeline que reconstrói um contexto de 50.000 tokens a cada requisição paga US$ 0,0625 por requisição antes de ler um único token. No GPT-5.6 Terra, a mesma gravação custava US$ 2,50 — então o novo modelo ainda é mais barato —, mas a linha de cache agora representa 55% da conta de entrada, e não 20%.

O custo por tarefa concluída é o número a usar como base para o orçamento.

A Artificial Analysis publica tanto um Índice de Inteligência quanto um custo por tarefa do índice. Em sua listagem ao vivo, o GPT-6.1 Terra está em 48, com custo por tarefa de US$ 0,40. O GPT-6.1 Sol está em 52 e US$ 0,72. O GPT-5.6 Terra está em 42 e US$ 1,40. O GPT-6 Astra está em 53, com um preço por token muito mais alto, e o GPT-6 Luna está em 38 e ainda mais barato.

A leitura útil não é "Terra é 71% mais barato por tarefa do que seu antecessor" — verdade, mas essa é uma comparação com um modelo que você já estava abandonando. É que os $0.40 do Terra ficam entre os $0.72 do Sol e o território abaixo de dez centavos do Luna, o que coloca a decisão em uma linha: a tarefa é difícil o suficiente para que quatro pontos de índice mudem o resultado? Para preenchimento de formulários, extração de faturas e triagem de capturas de tela, não. Para programação de longo horizonte, sim.

Há um número do lançamento que vale a pena reler sob essa ótica. A própria comparação da OpenAI coloca o GPT-6.1 Terra no esforço máximo aproximadamente no mesmo nível do GPT-6 Astra no médio no Agents' Last Exam, a cerca de um décimo do preço por token. Essa é uma alegação por tarefa vestida de custo por token, e é o argumento de custo mais forte no lançamento — mais forte que "metade do preço", porque leva em conta quantos tokens cada modelo consome.

O que você pode realmente comprar hoje

GPT-6.1 Terra não está no catálogo do OrcaRouter no momento em que este texto foi escrito. O catálogo traz GPT-6.1 Sol a US$ 2/US$ 10, GPT-5.6 Terra a US$ 2/US$ 12, GPT-6 Astra a US$ 10/US$ 50 e GPT-6 Luna a US$ 0,10/US$ 0,50, com 0% de acréscimo sobre o preço de lista do provedor, mas não a nova Terra. Qualquer pessoa que hoje lhe apresente uma cotação de tarifa da Terra por meio de um roteador ou está à frente da documentação do fornecedor ou está chutando.

Isso deixa uma forma prática para as próximas semanas. Calcule o custo da carga de trabalho nas vias que pode chamar agora — Sol e Luna estão ambas ativas, numa única chave, com failover automático — e teste a Terra diretamente contra a API da OpenAI, em paralelo. Como o nosso catálogo replica o preço de tabela do fornecedor sem qualquer acréscimo, um corte de preço do fornecedor aparece nas vias Sol e Luna no mesmo dia em que a OpenAI o publica; nada tem de ser renegociado. Se a Terra entrar mais tarde no catálogo, a migração é uma string de modelo, e a medição que criou na via Sol é a linha de base com que a compara.

Um modelo de orçamento que sobrevive ao contato

• Separe entrada, entrada em cache, saída e gravações em cache. Quatro linhas, não uma.

• Sinalize toda solicitação acima de 272K tokens. Se mais de alguns poucos por cento ultrapassarem esse limite, recalcule o preço de toda a carga de trabalho na faixa de contexto longo, não na faixa de destaque.

• Precifique o esforço separadamente. Rode a mesma avaliação nos níveis baixo, médio e máximo; o que muda é a contagem de tokens, não a taxa.

• Novas tentativas do modelo. Um agente de navegador com taxa de nova tentativa de 30% custa 30% mais por tarefa do que a aritmética sugere, e o modelo barato geralmente é o que precisa da nova tentativa.

Compare o custo por tarefa concluída, não o custo por milhão. O número de tarefas do índice da Artificial Analysis é um proxy razoável quando você não tem nada melhor; sua própria avaliação é melhor.

A manchete do preço pela metade é real. Também é o número menos interessante do cartão, porque descreve uma taxa, não uma fatura. A fatura é determinada pelo esforço, pelo penhasco dos 272K, pela frequência com que você reconstrói um cache e por quantas tentativas uma tarefa exige — e, em três desses quatro, a própria documentação da OpenAI oferece o botão, mas não o ajuste.