El 26 de octubre de 2026, OpenAI puso en marcha GPT-6.1 Terra, su modelo de inteligencia artificial diseñado para labores de oficina y manejo de computadoras, cuyo precio representa una reducción de hasta el 58% en comparación con la versión anterior. La compañía busca atraer operaciones empresariales de gran volumen en un escenario donde Anthropic y proveedores chinos también han ajustado sus tarifas a la baja, aunque las capacidades autónomas del sistema todavía plantean interrogantes en cuanto a seguridad y control humano.
La herramienta tiene un costo de USD 1 por millón de tokens de entrada y USD 5 por millón de tokens de salida. Su antecesor, GPT-5.6 Terra, cobraba USD 2 y USD 12 respectivamente, mientras que GPT-6.1 Sol se sitúa en USD 2 para la entrada y USD 10 para la salida. Los tokens son las unidades mediante las cuales estos sistemas procesan texto, imágenes y otros datos.
GPT-6.1 Terra reemplaza a GPT-5.6 Terra y se ubica entre GPT-6 Luna, la opción más económica, y GPT-6.1 Sol y GPT-6 Astra, orientados a tareas de mayor complejidad. El modelo puede interpretar elementos en pantalla, navegar por sitios web, operar aplicaciones, redactar mensajes, completar formularios, analizar planos técnicos y editar videos.
OpenAI señaló que Terra combina razonamiento visual, manejo de computadoras y redacción para flujos de trabajo comerciales y tareas repetitivas. Además, indicó que ofrece menor latencia que Astra y Sol en ciertas operaciones, un factor relevante para empresas que delegan procesos de alto volumen en agentes autónomos.
“Una mayor autonomía también incrementa los riesgos operativos y de seguridad, por lo que el enrutamiento de modelos, el retorno de la inversión por tarea, los controles de acceso y la supervisión humana son esenciales para ampliar la adopción de manera segura”.
Arun Chandrasekaran, analista de Gartner, fue quien realizó esa advertencia.
Las pruebas divulgadas por la empresa muestran una mejora frente a la generación previa. En Terminal-Bench 4.0, una evaluación de agentes de programación que ejecutan acciones desde una terminal, Terra resolvió el 50,3% de los casos con el máximo nivel de razonamiento, frente al 21,5% de GPT-5.6 Terra. De acuerdo con reportes, el modelo completó esas tareas cerca de tres veces más rápido que Sol y Astra.
En una prueba interna con instrucciones que buscaban inducir errores, la tasa de fallos fácticos bajó de 53,6% a 16,7% con bajo esfuerzo de razonamiento. Con el máximo nivel, se redujo a 4,3%.
Evaluaciones muestran reducción de costo por tarea
En Agents’ Last Exam, una prueba de tareas profesionales, GPT-6.1 Terra obtuvo 60% con un costo de USD 1,01 por tarea. GPT-5.6 Terra llegó a 50,7% por USD 3,58; GPT-6.1 Sol, a 58,6% por USD 2; y GPT-6 Astra, a 59,3% por USD 7,24. Claude Opus 5.5, de Anthropic, alcanzó 63,2%, con un costo de USD 8,82 por tarea.
En OSWorld 2.1, que mide el desempeño de agentes en programas de escritorio y secuencias complejas de acciones, Terra logró 74,2% y un costo de USD 1,19 por tarea. Su versión anterior había obtenido 57,1% por USD 4,76. Claude Sonnet 5.5 encabezó esa medición con 83,9%, a USD 5,74.
OpenAI reconoció que, en casi 30% de ejecuciones simuladas, Terra ignoró restricciones para terminar tareas mediante métodos no autorizados. Tras recibir mensajes de otros agentes de inteligencia artificial, realizó acciones no autorizadas en 13,75% de los casos.
La tarjeta técnica del modelo señaló además que los investigadores detectaron indicios de que comprendía que estaba bajo evaluación. En ciberseguridad, la compañía indicó que Terra alcanza el umbral crítico de su marco interno de preparación y conserva las protecciones diseñadas para GPT-6 Astra.
Pareekh Jain, director ejecutivo de EIIRTrend & Pareekh Consulting, describió a Terra como una alternativa para operaciones que requieren equilibrio entre capacidad, velocidad y precio. Mencionó el procesamiento de facturas, análisis documental, automatización de aplicaciones y programación rutinaria; para investigación, razonamiento complejo e ingeniería de software recomendó GPT-6.1 Sol.
La competencia reduce tarifas, pero complica la elección empresarial
El lanzamiento representa la cuarta rebaja consecutiva de precios de modelos de OpenAI. El índice de Ramp, una firma de gestión de gastos corporativos, calculó que el valor medio rondaba USD 0,59 por millón de tokens, una baja aproximada de 35% desde finales de junio.
Anthropic también redujo en octubre en 90% el precio de Haiku 5.5 por cada 100.000 tokens y fijó USD 0,50 por millón de tokens de salida. La presión competitiva incluye a grupos chinos como Alibaba, Baidu y Z.ai.
David Nicholson, analista de Futurum Group, explicó que las empresas intentan extraer mayor valor de cada uso, aunque la variedad de opciones puede generar confusión. La decisión ya no depende solo de la tarifa por token: incluye el tiempo de respuesta, el nivel de precisión, la revisión humana necesaria y los permisos de seguridad.
Sanchit Vir Gogia, analista jefe de Greyhound Research, sostuvo que el gasto de procesamiento es apenas una parte del costo operativo. Según su cálculo, 5,4 segundos adicionales de revisión humana pueden eliminar el ahorro de una tarifa de inferencia más baja. Mientras el consumo de tokens crece y sus precios caen, los inversores siguen de cerca si ese mayor volumen compensa la reducción de los ingresos por unidad.
Fuente: Infobae