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O que a OpenAI lançou em 26 de outubro
A OpenAI lançou nesta segunda-feira o GPT-6.1 Terra, modelo que a empresa descreve como rápido e barato, com raciocínio visual e uso de computador — a capacidade de operar telas, formulários e aplicativos. O anúncio está no blog oficial da OpenAI, e o changelog da API registra a entrada do modelo em 26 de outubro de 2026.
O preço padrão da API ficou em US$ 1 por milhão de tokens de entrada, US$ 0,05 por milhão de entrada em cache e US$ 5 por milhão de saída. A OpenAI afirma que esses valores são 50% menores que os do GPT-5.6 Terra e do GPT-6.1 Sol — metade do preço do irmão mais caro da mesma geração, com visão e automação de tela incluídas.
Está disponível hoje para Plus, Pro, Enterprise e Edu no ChatGPT Work e no Codex; na API, o identificador é gpt-6.1-terra.
Preço: o que US$ 1 e US$ 5 significam na fatura
| Modelo | Entrada (US$ por 1M) | Saída (US$ por 1M) |
|---|---|---|
| GPT-6.1 Terra | 1,00 | 5,00 |
| GPT-6.1 Sol | 2,00 | 10,00 |
| GPT-5.6 Terra | 2,00 | 12,00 |
| GPT-6 Astra | 10,00 | 50,00 |
| GPT-6 Luna | 0,10 | 0,50 |
Terra e Sol estão nas páginas oficiais dos modelos; 5.6 Terra, Astra e Luna seguem a tabela da OpenAI compilada pelo DataSumi em 20 de outubro.
Em reais, o número depende do câmbio do dia. Pelo PTAX de venda de 26 de outubro, o dólar fechou em R$ 5,5007, segundo o Banco Central. Com isso, um milhão de tokens de entrada do Terra sai por cerca de R$ 5,50 e um milhão de saída, por R$ 27,50.
A tarifa de tabela é só o começo da conta. Entrada em cache custa 5% do valor normal; gravar cache sai por US$ 1,25 (retenção de 30 minutos) ou US$ 2,50 (12 horas). Prompts acima de 272 mil tokens de entrada pagam o dobro na entrada e 1,5 vez na saída. Lote custa metade, processamento regional acrescenta 10% e o modo rápido dobra o preço, conforme a página do modelo.
Os limites que a página do modelo revela
O Terra aceita até 1.050.000 tokens de contexto, com no máximo 922 mil tokens de entrada por requisição e 128 mil tokens de saída. A entrada pode ser texto ou imagem; a saída é apenas texto, sem áudio e sem vídeo.
O esforço de raciocínio tem seis níveis — none, low, medium (padrão), high, xhigh e max. Chat Completions, Responses e o lote são suportados; ajuste fino, embeddings e geração de imagem não são. As chamadas de ferramenta exigem a Responses API. O corte de conhecimento do modelo é 1º de junho de 2026.
Para quem já roda agentes de navegador ou de desktop, o detalhe que pesa é o suporte a uso de computador na API, que a OpenAI mede no OSWorld 2.1 e no Agents’ Last Exam. Os números são da própria OpenAI, não de um laboratório independente.
O que o rumor acertou e o que ele errou
Antes do lançamento, o modelo era tratado como especulação. O iMasters publicou, citando reportagem do The Information, que a OpenAI preparava o Terra para disputar custo por token e mirar abaixo dos US$ 2 de entrada do Sol. O DataSumi registrou que, até 20 de outubro, não havia preço, contexto, benchmark nem data confirmados publicamente.
O anúncio confirma a direção e corrige a escala. O Terra não veio para bater o Sol: veio para ocupar o espaço entre o Luna e o Sol, com preço de entrada pela metade do 5.6 Terra e do Sol. Em desempenho, a OpenAI afirma que o modelo fica 15 pontos percentuais acima do GPT-5.6 Terra no Agents’ Last Exam, com cerca de um terço do custo por tarefa, e empata com o GPT-6 Astra pagando um décimo por token.
O próprio anúncio, porém, diz que Sol e Astra continuam sendo a escolha melhor para as tarefas de código mais complexas. A promessa de “bater o Sol” que circulou na imprensa não se confirmou nesse ponto.
O que isso muda para a PME brasileira
O escritório é o alvo declarado. A OpenAI cita como caso de uso ler faturas que chegam e lançar os dados no sistema contábil, além de preencher formulários e editar vídeos. É trabalho repetitivo, de volume alto e conferência fácil — o tipo de tarefa em que o custo por token decide se a automação fecha a conta.
Para uma empresa que processa documentos em escala, a diferença entre US$ 2 e US$ 1 na entrada não é cosmética: ela dobra o volume que cabe no mesmo orçamento. E como a cobrança é em dólar, o câmbio entra na conta. Um dólar a R$ 5,50 significa que uma alta de 10% no câmbio encarece a operação em 10%, sem que nenhum token a mais tenha sido usado.
Há um limite claro de racionalidade na troca. Se a tarefa é só texto — resumir, classificar, responder —, o GPT-6 Luna continua mais barato, com US$ 0,10 de entrada e US$ 0,50 de saída por milhão. O Terra se paga quando a tarefa exige ver a tela, interpretar uma imagem ou operar um sistema. Trocar um caso simples pelo modelo novo é pagar por capacidade que a operação não usa.
Riscos e limites antes de migrar
O primeiro risco é medir pelo material de lançamento: todos os benchmarks citados são da OpenAI e rodam em condições que ela escolhe. O anúncio informa que a taxa de erro factual em prompts difíceis caiu de 53,6% no GPT-5.6 Terra para 16,7% no Terra em esforço baixo, e chega a 4,3% no esforço máximo — números do fornecedor, não de auditoria externa.
O segundo é confundir preço com custo. Modelo barato por token que gasta mais tokens de raciocínio ou precisa de mais tentativas pode sair mais caro por tarefa concluída. O caminho é medir o custo por tarefa no seu fluxo, não o preço da tabela.
O terceiro é a dependência. Não há ajuste fino no Terra, embeddings ou geração de imagem; quem precisa treinar o modelo em dados próprios depende de outra peça. E o modelo é classificado como Critical em cybersecurity no Preparedness Framework da OpenAI — um fator a pesar em ambientes com dados sensíveis.
Fontes
- OpenAI — Introducing GPT-6.1 Terra, acesso em 26/10/2026: anúncio, preço e benchmarks.
- OpenAI — GPT-6.1 Terra (modelo), acesso em 26/10/2026: contexto, modalidades e tabela de preços.
- OpenAI — API changelog, acesso em 26/10/2026: data de lançamento.
- iMasters, acesso em 26/10/2026: cobertura brasileira anterior ao anúncio.
- DataSumi, acesso em 26/10/2026: histórico de preços e o que não se sabia antes do lançamento.
- Banco Central — PTAX, acesso em 26/10/2026: dólar de venda a R$ 5,5007.
Como decidir o próximo passo
A decisão prática cabe em uma frase: meça o custo por tarefa concluída antes de trocar o modelo. Escolha uma rotina real — leitura de nota fiscal, conferência de planilha, preenchimento de cadastro —, rode no GPT-5.6 Terra e no Terra, compare acertos, retrabalho e tokens gastos, e só então mude o que está em produção. Se a tarefa não envolve tela nem imagem, o Luna provavelmente continua mais barato.
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