¿GPT-6.1 Terra, Sol, Astra o Claude? Precio, rendimiento y cuál elegir

GPT-6.1 Terra es el modelo de gama media que OpenAI lanzó el 26 de octubre de 2026. Su precio en la API es de 1 $ de entrada y 5 $ de salida (por millón de tokens), la mitad que GPT-6.1 Sol. En las pruebas de la propia OpenAI, igualó al GPT-6 Astra, de gama superior, en un benchmark que simula trabajo profesional. En cambio, GPT-6.1 Sol y GPT-6 Astra puntuaron más alto en un benchmark que mide solo el uso del ordenador y en uno de programación difícil, y la propia OpenAI sigue recomendando Sol y Astra para la programación difícil. En cuanto a la redacción, OpenAI afirma que ahora es más clara y natural, pero no publicó cifras de benchmark. A partir del texto original del anuncio y de las páginas de modelos de OpenAI (consultados el 28 de octubre de 2026), este artículo repasa el precio, el rendimiento y dónde se puede usar, y explica cómo elegir entre Terra, Sol, Astra y Claude.

1. Qué lugar ocupa GPT-6.1 Terra

Los principales modelos de la API de OpenAI se dividen en cuatro gamas, de arriba abajo: Astra, Sol, Terra y Luna. Terra es la tercera empezando por arriba y sucede a GPT-5.6 Terra. En su página del modelo, OpenAI lo describe como «un modelo rápido y eficiente para el razonamiento visual, el uso preciso del ordenador y una redacción clara y natural».

Fuente: página Models de OpenAI y la página de cada modelo (consultadas el 28 de octubre de 2026). Los cuatro tienen una ventana de contexto de unos 1,05 millones de tokens y una salida máxima de 128.000 tokens.

Con una fecha de corte de conocimiento del 1 de junio de 2026, es el más reciente de los cuatro. Al igual que Luna, permite elegir el esfuerzo de razonamiento empezando por «none» (sin razonamiento). Acepta texto e imágenes como entrada, pero no audio ni vídeo. No admite fine-tuning.

Ten en cuenta que la recomendación que encabeza la lista de modelos de la API sigue diciendo «If you're not sure where to start, use GPT-6 Astra, our flagship model for complex reasoning and coding. Choose GPT-6.1 Sol to balance intelligence and cost, or GPT-6 Luna for cost-sensitive, high-volume workloads.» Terra no aparece en esa frase (a 28 de octubre). Terra figura como cuarta entrada en la lista de modelos principales de esa misma página.

2. Precio

Dólares estadounidenses por millón de tokens. Fuente: páginas de GPT-6.1 Terra y GPT-6.1 Sol de OpenAI (consultadas el 28 de octubre de 2026). El procesamiento con región especificada cuesta un 10 % más.

Los precios unitarios son exactamente la mitad que los de GPT-6.1 Sol y del anterior GPT-5.6 Terra. Frente a Claude, equivalen a la mitad de Sonnet 5.5 (2 $ de entrada y 10 $ de salida) y a una cuarta parte de Opus 5.5 (4 $ y 20 $). Sin embargo, la cantidad de tokens que consume una tarea varía según el modelo y el esfuerzo de razonamiento, así que las cifras de «coste por tarea» de la siguiente sección son una forma más fiable de comparar el coste real.

3. Rendimiento: dónde destaca y dónde flojea

El anuncio de OpenAI incluye seis gráficos con la puntuación y el coste por tarea de cada modelo en cada nivel de esfuerzo de razonamiento. Aquí recogemos el valor de cada modelo en su ajuste más alto (max). Todos los midió OpenAI, no un tercero.

Valores con el esfuerzo de razonamiento max de cada modelo. Las cifras pequeñas son el coste por tarea (USD). Fuente: gráficos de «Introducing GPT-6.1 Terra» de OpenAI (consultado el 28 de octubre de 2026). La columna de Claude incluye solo los modelos que OpenAI puso en sus gráficos: Opus 5.5 aparece solo en dos benchmarks y Sonnet 5.5 solo en otros dos. De Opus 5.5 se muestra un único punto de datos en max; en Terminal-Bench-Science, la leyenda de Opus 5.5 indica «with fallback» y su coste es una estimación de OpenAI (según el texto del anuncio). Los valores de OSWorld 2.1 corresponden al conjunto offline. Errores factuales es una evaluación interna de OpenAI con prompts diseñados para provocar errores.

Destacan tres conclusiones.

(1) En tareas de trabajo, iguala a los modelos de gama superior. Agents' Last Exam mide tareas profesionales como construir un modelo 3D a partir de planos arquitectónicos o ver una película plano a plano para elaborar un registro. En max, Terra obtuvo un 60,0 %, por encima de 6.1 Sol (58,6 %) y 6 Astra (59,3 %). Incluso con esfuerzo de razonamiento medium logró un 57,6 %, lo mismo que Astra en medium, con un coste de 0,29 $ por tarea (Astra: 4,82 $). Opus 5.5 queda por encima con un 63,2 %, pero cuesta unas 9 veces más.

(2) En programación y uso del ordenador, ganan los modelos de gama superior. Terminal-Bench 4.0 es un benchmark de programación en el que el modelo resuelve problemas con comandos de terminal. En max, Terra obtuvo un 50,3 %, más del doble que el Terra anterior (21,5 %), pero se queda por detrás de 6.1 Sol (55,9 %) y 6 Astra (58,2 %). OpenAI también afirma que GPT-6.1 Sol y GPT-6 Astra siguen siendo más adecuados para las tareas de programación más complejas. En OSWorld 2.1, que mide solo el uso del ordenador, 6.1 Sol obtuvo un 78,0 % en max (1,15 $ por tarea) y superó el 74,2 % de Terra (1,19 $) con un coste casi idéntico; Sol también quedó por encima en medium y low. Claude Sonnet 5.5, que OpenAI incluyó en sus gráficos, obtuvo un 70,6 % en Terminal-Bench 4.0 y un 83,9 % en OSWorld, los valores más altos de la tabla en ambos (con un coste de unas 5 a 6 veces el de Terra).

La excepción es el benchmark de código científico (Terminal-Bench-Science), donde Terra obtuvo un 58,3 % en max y superó a 6.1 Sol (57,0 %) con un coste menor. Aun así, se queda por detrás de 6 Astra (68,1 %) y Opus 5.5 (63,3 %).

(3) Los errores bajaron mucho. En preguntas diseñadas para provocar errores, la tasa de error con razonamiento low cayó del 53,6 % del Terra anterior al 16,7 %. En max es del 4,3 %, casi igual que 6.1 Sol (4,4 %) y 6 Astra (4,2 %). En comprensión de imágenes (MMMU-Pro), obtuvo un 85,5 %, a cerca de 1 punto de Sol y Astra.

4. Terra frente a Sol, Astra y Claude: cuál usar

Si se toman las mediciones de OpenAI al pie de la letra, los factores decisivos son «qué tipo de trabajo es» y «cuánto puedes gastar por ejecución».

• Tareas de trabajo rutinarias en volumen, como procesar documentos, correos y hojas de cálculo: Terra Se sitúa a la altura de los mejores modelos en el benchmark de tareas de trabajo (Agents' Last Exam), y su coste por tarea en max es aproximadamente la mitad que el de Sol y una séptima parte que el de Astra. El anuncio de OpenAI pone como ejemplo leer las facturas recibidas e introducirlas en el software de contabilidad.
• Trabajo centrado en el uso del ordenador: 6.1 Sol En OSWorld 2.1, Sol puntuó más alto con un coste similar. La página del modelo Sol también indica usar Sol para programación compleja, uso del ordenador y trabajo profesional.
• Programación difícil y cambios grandes: 6.1 Sol o 6 Astra Ambos superan a Terra en el benchmark de programación en terminal. La propia OpenAI recomienda este reparto.
• Computación científica y los problemas más difíciles: 6 Astra En Terminal-Bench-Science, Astra obtuvo la puntuación más alta, con un 68,1 %. Cuesta unas 6 veces más que Terra.
• Si usas Claude En los gráficos de OpenAI, Opus 5.5 obtuvo unos 3 puntos más que Terra en tareas de trabajo, y Sonnet 5.5 fue el que más puntuó en programación y uso del ordenador. Ambos cuestan más que Terra. Ten en cuenta, eso sí, que esta comparación usa benchmarks y ajustes elegidos por OpenAI. Para comparaciones desde el lado de Claude, consulta «Claude Sonnet 5.5: rendimiento y precio» y «Claude Opus 5.5: rendimiento y precio».

Si no te decides entre Sol y Terra, lo más fiable es pasar la misma tarea por ambos varias veces y comparar no las puntuaciones, sino «cuánto hay que corregir el resultado» y la factura. Las cifras de un benchmark son valores medidos en ese benchmark con esos ajustes. Para las diferencias con la generación anterior, consulta también «GPT-6.1 Sol frente a GPT-6 Sol» y «nuestra guía de GPT-6 Astra».

5. Cómo usarlo en ChatGPT y Codex

En ChatGPT, puedes seleccionar GPT-6.1 Terra en la lista de modelos de ChatGPT Work y Codex. El anuncio menciona como planes compatibles Plus, Pro, Enterprise y Edu, y las notas de la versión de ChatGPT (26 de octubre) incluyen también Business. Se está desplegando de forma gradual entre las cuentas, y puede que no esté disponible según tu plan, tu región o la configuración de tu espacio de trabajo.

• Los límites de uso en sí no han cambiado. Las notas de la versión dicen «overall plan usage limits are unchanged». Además, el anuncio indica que puedes hacer más trabajo dentro de los mismos límites que con GPT-5.6 Terra, y mucho más que con 6.1 Sol o 6 Astra.
• Puede cambiar tu modelo predeterminado. Según las notas de la versión, a algunos usuarios de Plus y Pro el ajuste predeterminado «Power» de ChatGPT Work puede aparecerles cambiado de «GPT-6.1 Sol Light» a «GPT-6.1 Terra Medium». Si las respuestas te parecen distintas de lo habitual, comprueba qué modelo aparece.
• También puedes seleccionarlo en Codex. Codex CLI añadió GPT-6.1 Terra a su lista de modelos en la versión 0.165.0 (28 de octubre).

Fuentes: notas de la versión de ChatGPT de OpenAI (entrada del 26 de octubre de 2026) y Codex 0.165.0. La residencia de inferencia en los EAU no está disponible (notas de la versión).

Para ver cómo difieren los límites de uso entre los planes de ChatGPT, consulta «ChatGPT Pro 100, 200 y 500 comparados».

6. Seguridad

OpenAI anunció que GPT-6.1 Terra alcanzó el umbral «Critical» en la categoría de ciberseguridad de su marco de seguridad (el Preparedness Framework). Por ese motivo, utiliza las mismas salvaguardas creadas para GPT-6 Astra. OpenAI también afirma que, frente a GPT-5.6 Terra, es más probable que se mantenga dentro del alcance que se le pidió y que informe con honestidad de las restricciones que le impiden trabajar, y que resiste mejor las instrucciones maliciosas (inyección de prompts). Los detalles están en la System Card de OpenAI.

Resumen

Preguntas frecuentes

P. ¿Cuánto cuesta la API de GPT-6.1 Terra?

R. Por millón de tokens: 1 $ de entrada, 0,05 $ de entrada en caché y 5 $ de salida. Batch y Flex cuestan la mitad, y Fast el doble. Con una entrada de más de 272.000 tokens, la entrada y la caché de toda la solicitud cuestan el doble y la salida 1,5 veces.

P. ¿Uso GPT-6.1 Sol o Terra?

R. Usa Terra para tareas de trabajo rutinarias en volumen, como el procesamiento de documentos, y Sol para la programación difícil o el trabajo centrado en el uso del ordenador. En las mediciones de OpenAI, Terra superó a Sol en el benchmark de tareas de trabajo, mientras que Sol puntuó más alto en los benchmarks de programación en terminal y de uso del ordenador. El precio unitario de Terra es la mitad.

P. ¿Supera a Claude Opus 5.5?

R. En los dos benchmarks que incluyó OpenAI, Opus 5.5 puntúa más alto, mientras que Terra cuesta mucho menos (el coste de Opus 5.5 en el benchmark de código científico es una estimación de OpenAI). En el benchmark de tareas de trabajo, Opus 5.5 obtuvo un 63,2 % (8,82 $ por tarea) y Terra un 60,0 % (1,01 $).

P. ¿Se puede usar en el plan gratuito de ChatGPT?

R. El anuncio y las notas de la versión cubren Plus, Pro, Business, Enterprise y Edu; Free no está incluido. En los niveles de uso de la API, Free también figura como «not supported».

P. ¿Conviene cambiar desde GPT-5.6 Terra?

R. El precio unitario se reduce a la mitad y, en las mediciones de OpenAI, supera a GPT-5.6 Terra en los cinco benchmarks en los que aparece GPT-5.6 Terra, así que hay pocas razones para no cambiar. En la API, cambia el nombre del modelo a gpt-6.1-terra y revisa el esfuerzo de razonamiento predeterminado (medium) y el hecho de que las llamadas a herramientas requieren la Responses API. Para la generación anterior, consulta «nuestra guía de GPT-5.6».

Historial de cambios

• 28 de octubre de 2026 Primera publicación. Redactado tras consultar el anuncio de OpenAI (26 de octubre) y los valores de sus gráficos, la página del modelo en la API y las notas de la versión de ChatGPT.

Fuentes

• OpenAI: Introducing GPT-6.1 Terra, GPT-6.1 Terra (API), Models, GPT-6.1 Sol, GPT-6 Astra, notas de la versión de ChatGPT, Codex 0.165.0
• Anthropic (precios de comparación): precios