GPT-6.1 Terra: precio, novedades y para qué le sirve a una pyme

GPT-6.1 Terra es el modelo intermedio de la serie GPT-6 que OpenAI publicó el 26 de octubre de 2026: rápido, más barato que GPT-6.1 Sol y pensado para trabajo de mucho volumen, lectura de imágenes, control del ordenador y redacción. En la API se llama gpt-6.1-terra y cuesta 1 dólar por millón de tokens de entrada y 5 de salida, la mitad que GPT-6.1 Sol; por lotes (batch), la mitad otra vez. En ChatGPT está en los planes de pago, pero solo en ChatGPT Work y Codex, no en el chat normal. A una pyme le interesa sobre todo para clasificar correos, resumir documentos, extraer datos y preparar borradores de respuesta, donde el coste por tarea se queda en céntimos.

Los datos están comprobados el 27 de octubre de 2026 en las páginas oficiales de OpenAI; lo que no hemos podido confirmar en ellas se ha quedado fuera. Precios en dólares y sin impuestos.

¿Qué es GPT-6.1 Terra?

GPT-6.1 Terra es un modelo de lenguaje de OpenAI que lee texto e imágenes y responde con texto, situado entre GPT-6.1 Sol (más capaz y más caro) y GPT-6 Luna (más pequeño y barato). Su ficha oficial en la documentación de la API de OpenAI lo describe como un modelo rápido y eficiente para razonamiento visual, uso preciso del ordenador y escritura clara, con ejemplos como emparejar fotos de producto con un catálogo, leer planos técnicos o redactar textos.

La ficha de seguridad publicada por OpenAI el 26 de octubre lo presenta como modelo «para trabajo profesional de mucho volumen», sucesor de GPT-5.6 Terra y con el mismo tipo de datos y entrenamiento que GPT-6 Astra. Sus datos básicos:

• Nombre en la API: gpt-6.1-terra; la ficha no lista versiones con fecha.
• Fecha: 26 de octubre de 2026, según el registro de cambios de la API de OpenAI.
• Contexto: 1.050.000 tokens en total, con un máximo de 922.000 de entrada y 128.000 de salida.
• Conocimiento: hasta el 1 de junio de 2026.
• Entrada y salida: texto e imágenes de entrada; solo texto de salida. No admite audio ni vídeo.
• Razonamiento: seis niveles, de «none» (sin razonar) a «max»; el predeterminado es «medium».
• Herramientas: salidas estructuradas, funciones, búsqueda web y en archivos, control del ordenador y MCP, entre otras, por la Responses API.

Un token es un trozo de palabra; se paga aparte lo que envías (entrada) y lo que escribe el modelo (salida).

¿Cuánto cuesta GPT-6.1 Terra en la API?

GPT-6.1 Terra cuesta 1 dólar por millón de tokens de entrada, 0,05 dólares por millón de entrada en caché y 5 dólares por millón de salida en el modo estándar, según la página de precios de la API de OpenAI. Frente a su antecesor, GPT-5.6 Terra (2 y 12 dólares), la entrada cuesta la mitad y la salida algo menos de la mitad; frente a GPT-6.1 Sol (2 y 10 dólares), es exactamente la mitad en todo.

Modo de uso	Entrada	Entrada en caché	Salida	Para qué
Estándar	1 $	0,05 $	5 $	Respuesta inmediata
Batch (lotes)	0,50 $	0,025 $	2,50 $	Trabajos que pueden esperar hasta 24 horas
Flex	0,50 $	0,025 $	2,50 $	Peticiones sin prisa, con respuestas más lentas
Fast (antes Priority)	2 $	0,10 $	10 $	Cuando la velocidad manda
Estándar con más de 272.000 tokens de entrada	2 $	0,10 $	7,50 $	Documentos muy largos

Precios por millón de tokens en dólares, a 27 de octubre de 2026. Tres detalles cambian la factura:

• Peticiones largas: si una petición pasa de 272.000 tokens de entrada, toda ella se cobra al doble en la entrada y a 1,5 veces en la salida, según la ficha del modelo.
• Escribir en caché también cuesta: 1,25 dólares por millón para 30 minutos o 2,50 para 12 horas; compensa cuando la misma parte se reutiliza muchas veces.
• Procesamiento en Europa: según la página de precios, los puntos regionales llevan un 10 % de recargo en los modelos publicados desde el 5 de marzo de 2026, Terra incluido.

GPT-6.1 Terra frente a GPT-6.1 Sol, GPT-6 Luna y GPT-6 Astra

GPT-6.1 Terra queda en el centro de la gama de OpenAI: cuesta la mitad que GPT-6.1 Sol y la décima parte que GPT-6 Astra, y diez veces más que GPT-6 Luna. Los cuatro comparten 1,05 millones de tokens de contexto y 128.000 de salida, según la página de modelos de OpenAI; lo que cambia es para qué los recomienda el fabricante.

Modelo	Entrada / salida (estándar)	Conocimiento hasta	Para qué lo recomienda OpenAI
GPT-6 Astra	10 $ / 50 $	30 abr 2026	El trabajo más exigente de razonamiento, programación y trabajo profesional
GPT-6.1 Sol	2 $ / 10 $	30 abr 2026	Rendimiento cercano a Astra en programación compleja y trabajo profesional, a menor coste
GPT-6.1 Terra	1 $ / 5 $	1 jun 2026	Razonamiento visual, uso preciso del ordenador y redacción clara
GPT-6 Luna	0,10 $ / 0,50 $	18 may 2026	Tareas acotadas de mucho volumen, al menor coste

Precios por millón de tokens, de la página de precios de OpenAI; descripciones resumidas de su guía de los modelos GPT-6. Tres diferencias prácticas:

• Terra frente a Sol: Terra admite el nivel de razonamiento «none» y Sol no, útil para respuestas rápidas y baratas. La guía sitúa a Sol en programación compleja y trabajo profesional.
• Terra frente a Luna: Luna es diez veces más barato; Terra tiene sentido cuando Luna se queda corto con imágenes, documentos mal escaneados o textos para clientes.
• Terra frente a GPT-5.6 Terra: la guía recomienda comparar los dos con las mismas imágenes y flujos antes de cambiar.

OpenAI publica en su anuncio comparaciones de rendimiento que no recogemos: no hemos podido leerlo en su web al redactar este artículo, y lo fiable para tu caso es una prueba con tus documentos.

¿Está GPT-6.1 Terra en ChatGPT y en qué planes?

Sí, pero solo en ChatGPT Work y Codex de los planes Plus, Pro, Business, Enterprise y Edu; no está en el chat normal. Lo dicen las novedades de ChatGPT de la semana del 26 al 30 de octubre: se elige en el menú Avanzado de la lista de modelos, en la aplicación de escritorio de ChatGPT o en ChatGPT Work en la web.

• Planes: Plus, Pro, Business, Enterprise y Edu. Los planes Free y Go no aparecen en esa lista.
• Dónde: ChatGPT Work y Codex (aplicación de escritorio, web de ChatGPT Work y Codex CLI desde la versión 0.159.0). No en Chat.
• Enterprise: el acceso depende de la disponibilidad del espacio de trabajo y de lo que active el administrador.

Con ChatGPT Business, el equipo puede probarlo sin programar nada dentro de ChatGPT Work. Pero que los correos se clasifiquen solos o que las facturas pasen a contabilidad va por la API, que se paga aparte por uso.

¿Se puede usar GPT-6.1 Terra con los datos procesados en Europa?

Sí: GPT-6.1 Terra está en la región «Europa (EEE + Suiza)» de la API, con almacenamiento y procesamiento allí, en los modos estándar, Flex, Batch y Fast. Lo recoge la guía de OpenAI sobre los datos en la API, que lo lista en las rutas de Chat Completions, Responses y Batches con el dominio eu.api.openai.com.

Hay condiciones. Según esa guía, la región europea exige que la cuenta esté aprobada para controles de supervisión de abusos y firmar una adenda de retención modificada (u otras opciones de retención que enumera). La región se elige al crear el proyecto o petición a petición con el dominio europeo. Y, según la página de precios de OpenAI, cuesta un 10 % más: con Terra, 1,10 dólares de entrada y 5,50 de salida por millón.

La misma guía indica que lo enviado a la API no se usa para entrenar sus modelos salvo que lo aceptes, y que los registros de supervisión de abusos se guardan hasta 30 días por defecto.

Si por la API pasan datos personales de clientes o empleados, OpenAI los trataría por cuenta de tu empresa y, en general, actuaría como encargado del tratamiento según el artículo 28 del Reglamento General de Protección de Datos (RGPD) en el BOE, que pide regular esa relación por contrato; la AEPD explica qué debe incluir en sus directrices para contratos entre responsables y encargados. Qué datos pueden ir a la IA conviene dejarlo escrito en una política de uso de IA en la empresa. Esto es información general; para tu caso concreto, consulta con un profesional (tu asesoría, un abogado o tu delegado de protección de datos).

Las claves de la API dan acceso a todo lo que se gasta en la cuenta. El INCIBE recomienda en su guía sobre el doble factor usarlo siempre en los servicios críticos, y una llave física que se conecta por USB o NFC es una de las formas que describe.

Para qué tareas de una pyme compensa GPT-6.1 Terra

GPT-6.1 Terra compensa en tareas que se repiten muchas veces, en las que GPT-6 Luna se queda corto y GPT-6.1 Sol sobra: leer documentos con imágenes o mal escaneados, redactar textos que va a leer un cliente o decidir entre varias categorías con matices. Cuatro casos típicos:

1. Clasificar correos

Cada correo que entra se etiqueta como pedido, incidencia, factura, consulta comercial o publicidad, y se reenvía a quien toca. Con salidas estructuradas, el modelo devuelve siempre el mismo formato (categoría, urgencia, cliente). Para clasificar puede bastar el nivel «none» o «low»; si los correos son sencillos, prueba también Luna.

2. Resumir documentos

Contratos, pliegos, actas o informes técnicos resumidos en una página con plazos, importes y obligaciones. Cabe un documento muy largo en una petición, aunque por encima de 272.000 tokens el precio sube. El resumen lo revisa siempre una persona.

3. Extraer datos de facturas, albaranes y pedidos

Como lee imágenes, Terra puede sacar proveedor, NIF, fecha, base, IVA y total de una factura escaneada o de una foto de un albarán, y el flujo comprueba que los importes cuadran antes de pasarlos a contabilidad. El proceso completo está en automatizar facturas de proveedor. Cuanto más limpio entre el documento, menos errores: un escáner con alimentador y doble cara puede ayudar tanto como subir de modelo.

4. Borradores de respuesta para atención al cliente

El modelo lee la consulta, busca en la información de la empresa (tarifas, plazos, condiciones) y deja un borrador que una persona revisa y envía. Si quieres que responda solo, el diseño cambia: lo vemos en chatbot con IA para empresas y, cuando lleva tareas enteras con herramientas, en nuestros agentes de IA.

¿Cuánto cuesta una tarea con GPT-6.1 Terra? Ejemplo con números

Con GPT-6.1 Terra, las tareas de oficina de una pyme cuestan unos pocos dólares al mes en la API. Ejemplo hipotético: una distribuidora de quince personas que cada mes clasifica 2.000 correos, resume 300 documentos, extrae datos de 500 facturas y prepara 1.000 borradores de respuesta. Los tokens por tarea son estimaciones de orden de magnitud, no medidas:

Tarea al mes (ejemplo)	Tokens por tarea (entrada / salida)	Cálculo estándar	Estándar	Batch
Clasificar 2.000 correos	1.500 / 50	3 × 1 + 0,1 × 5	3,50 $	1,75 $
Resumir 300 documentos de unas 10 páginas	6.000 / 600	1,8 × 1 + 0,18 × 5	2,70 $	1,35 $
Extraer datos de 500 facturas	3.000 / 300	1,5 × 1 + 0,15 × 5	2,25 $	1,13 $
1.000 borradores de respuesta	3.000 / 500	3 × 1 + 0,5 × 5	5,50 $	No aplica (hacen falta al momento)
Total			13,95 $

Es un cálculo propio con los precios de la página de precios de OpenAI del 27 de octubre de 2026, sin caché y sin tokens de razonamiento. Los mismos 1.000 borradores costarían unos 0,55 dólares con GPT-6 Luna, 11 con GPT-6.1 Sol, 12 con GPT-5.6 Terra y 55 con GPT-6 Astra. Con procesamiento en Europa, súmale un 10 %.

Tres cosas mueven estas cifras:

• El razonamiento: con el nivel «medium», el modelo genera más salida de la que ves. Mide en la factura de una prueba.
• La caché: si cada petición repite las mismas instrucciones largas, la parte en caché se cobra a 0,05 dólares por millón en lugar de 1.
• Las imágenes: una factura escaneada como imagen puede gastar más tokens que el mismo texto; la cifra real sale de la prueba.

Lo caro casi nunca es el modelo: es montar el flujo, conectarlo a vuestros programas y revisar lo que hace. El conjunto lo contamos en cuánto cuesta implantar inteligencia artificial en una empresa.

Modo batch y Flex: cuándo pagar la mitad

El modo batch de GPT-6.1 Terra cobra la mitad a cambio de esperar: envías un archivo con muchas peticiones y, según la guía de la Batch API de OpenAI, los resultados llegan en un plazo de 24 horas, normalmente antes. Cada lote admite hasta 50.000 peticiones.

Encaja en lo que no corre prisa: resumir los documentos de ayer, reclasificar el histórico de correos o extraer datos de facturas antiguas. No en la atención al cliente, donde la respuesta hace falta en segundos.

Flex es la vía intermedia: peticiones normales con el parámetro service_tier en «flex», al precio de los lotes. Según la guía de Flex de OpenAI, las respuestas son más lentas y a veces no hay recursos (error 429, que no se cobra), así que hay que reintentar. Sirve para trabajos internos, no con clientes esperando.

Ojo: según la guía de datos de OpenAI, los lotes no son elegibles para la retención cero de datos, que además necesita aprobación previa.

Los lotes se lanzan desde un flujo programado, por ejemplo cada noche, en una herramienta como n8n. Para eso basta un mini PC de bajo consumo en la oficina: el trabajo pesado lo hace OpenAI.

GPT-6.1 Terra y las alternativas baratas de otros proveedores

GPT-6.1 Terra no es la única opción de precio medio-bajo: Anthropic, Google y Mistral AI tienen modelos en la misma franja o por debajo. La tabla aplica el ejemplo hipotético de 1.000 borradores al mes con los precios oficiales del 27 de octubre de 2026:

Modelo	Proveedor	Entrada / salida por millón	1.000 borradores al mes
GPT-6 Luna	OpenAI	0,10 $ / 0,50 $	0,55 $
Claude Haiku 5.5 (peticiones de hasta 100.000 tokens)	Anthropic	0,10 $ / 0,50 $	0,55 $
Mistral Small 4	Mistral AI	0,15 $ / 0,60 $	0,75 $
Gemini 3.8 Flash (hasta el 31 dic 2026)	Google	0,75 $ / 3,75 $	4,13 $
GPT-6.1 Terra	OpenAI	1 $ / 5 $	5,50 $
Gemini 3.8 Flash (desde el 1 ene 2027)	Google	1,50 $ / 7,50 $	8,25 $
Mistral Medium 3.5	Mistral AI	1,50 $ / 7,50 $	8,25 $
Claude Sonnet 5.5	Anthropic	2 $ / 10 $	11 $

Fuentes: precios de OpenAI, precios de la API de Claude, precios de la API de Gemini y precios de Mistral AI. Es un cálculo propio, sin caché ni lotes; Anthropic y OpenAI rebajan a la mitad los lotes, y Google publica también precios de lotes para Gemini 3.8 Flash.

El precio por millón no lo dice todo: cada fabricante cuenta los tokens a su manera y no todos los modelos de la tabla son del mismo escalón. Lo útil es pasar veinte casos reales por dos o tres y mirar aciertos y factura. Qué hace cada proveedor, dónde procesa los datos, sus planes de empresa y la diferencia entre suscripción y API están en qué modelo de IA elegir para tu empresa.

Cómo probar GPT-6.1 Terra en dos semanas

La forma prudente de probar GPT-6.1 Terra es con una sola tarea, veinte casos reales y una persona que puntúe, antes de conectar nada a vuestros programas. Un plan de dos semanas:

1. Elige una tarea repetida: clasificar correos, resumir un tipo de contrato o extraer campos de facturas.
2. Prepara veinte casos con la respuesta que daría tu equipo, sin datos personales innecesarios y con la información ordenada, como contamos en preparar los datos de tu empresa.
3. Pásalos por Terra con dos niveles de razonamiento («none» o «low» y «medium») y, si puedes, por GPT-6 Luna y un modelo de otro proveedor.
4. Puntúa a ciegas y cuenta errores en los campos que importan (importe, categoría, plazo).
5. Mira la factura en el panel de uso de la API y divide por el número de casos.
6. Decide con datos: si Luna acierta igual, quédate con Luna; si Terra acierta claramente más, el sobrecoste suele ser de céntimos por tarea.

Con ChatGPT Business, el paso 3 se puede hacer a mano en ChatGPT Work. Para revisar dos respuestas a la vez ayuda una segunda pantalla.

¿Cuándo no compensa GPT-6.1 Terra?

GPT-6.1 Terra no compensa cuando GPT-6 Luna hace la tarea igual por la décima parte, cuando el problema es el proceso y no el modelo, o cuando hay que revisar cada respuesta igualmente.

• Tareas muy simples: separar facturas de publicidad suele estar al alcance de Luna o de un modelo pequeño de otro proveedor.
• Programación compleja o agentes largos: la guía de OpenAI sitúa ahí a GPT-6.1 Sol y GPT-6 Astra.
• Datos desordenados: ningún modelo adivina la tarifa que no está escrita ni el cliente que está duplicado.
• Decisiones delicadas: precios, datos fiscales o respuestas legales pasan por una persona. Ningún modelo garantiza cero errores.
• Datos que no deben salir de la empresa: las opciones están en IA local frente a la nube.

Por dónde empezar con GPT-6.1 Terra en tu pyme

Lo sensato es empezar por una sola tarea diaria con reglas claras, probarla dos semanas con revisión humana y automatizarla cuando los números cuadren. El modelo se cambia en una línea; lo que cuesta es el resto del flujo: leer los documentos, pasar los datos al programa y apartar lo dudoso para que lo mire una persona.

En NeuroFluxIA montamos esos flujos de automatización de procesos sobre los programas que ya usáis, por API, y elegimos el modelo según la tarea: si mañana otro hace lo mismo mejor o más barato, se cambia sin rehacer el proceso. Por dónde empezar lo contamos en inteligencia artificial para empresas.

Si quieres ver qué tareas de tu empresa tendría sentido pasar por un modelo como GPT-6.1 Terra y cuánto costarían con vuestros volúmenes reales, puedes contarnos cómo trabajáis y lo vemos en un diagnóstico gratuito de una hora, sin compromiso.