OpenAI reduce el coste de sus agentes con un modelo especializado en visión, documentos y uso de aplicaciones.
OpenAI acaba de incorporar un nuevo modelo a la familia GPT-6 y esta vez la principal novedad no consiste en conseguir la inteligencia artificial más potente posible.
La compañía ha presentado GPT-6.1 Terra, un modelo diseñado especialmente para trabajar con el ordenador, interpretar información visual y realizar grandes cantidades de tareas manteniendo controlados tanto el tiempo como el coste.
Su precio puede ser precisamente uno de sus mayores argumentos: 1 dólar por cada millón de tokens de entrada y 5 dólares por cada millón de tokens de salida en la API.
Esto supone la mitad del precio de GPT-6.1 Sol y una décima parte del precio de GPT-6 Astra.
La diferencia es suficientemente grande como para abrir la puerta a utilizar agentes de inteligencia artificial en trabajos que hasta ahora podían resultar demasiado caros cuando había que repetirlos miles o millones de veces.
Y OpenAI pone un ejemplo especialmente fácil de entender: recibir una factura, leerla y encargarse de introducir automáticamente sus datos en un programa de contabilidad.
Una IA pensada para utilizar el ordenador
GPT-6.1 Terra destaca especialmente en una de las áreas hacia las que se está desplazando la inteligencia artificial: dejar de limitarse a responder preguntas para empezar a trabajar directamente con las aplicaciones que utilizamos.
El modelo puede interpretar lo que aparece en una pantalla y realizar acciones sobre diferentes programas.
Esto permite plantear tareas como rellenar formularios, interpretar documentación, trabajar sobre aplicaciones de escritorio o ejecutar procesos formados por numerosos pasos.
OpenAI incluso utiliza ejemplos considerablemente más complejos.
En Agents’ Last Exam, una prueba utilizada para evaluar tareas profesionales realizadas mediante agentes, GPT-6.1 Terra tiene que enfrentarse a trabajos como interpretar planos arquitectónicos para convertirlos en un modelo 3D o revisar una película de animación plano a plano para generar un registro con códigos de tiempo.
Según las evaluaciones publicadas por OpenAI, con un nivel medio de razonamiento Terra consigue 15 puntos porcentuales más que GPT-5.6 Terra utilizando aproximadamente un tercio del coste.
En esa misma evaluación llega a igualar el rendimiento de GPT-6 Astra con un precio por token diez veces inferior.
Conviene remarcar que se trata de resultados publicados por la propia OpenAI y que el rendimiento real dependerá de cada trabajo.
Puede realizar determinadas tareas tres veces más rápido que Astra
El precio no es la única ventaja que OpenAI quiere utilizar para diferenciar a Terra. La velocidad también juega un papel fundamental.
En las pruebas de uso del ordenador publicadas por la compañía, GPT-6.1 Terra completa determinadas tareas más de tres veces más rápido que GPT-6 Astra y GPT-6.1 Sol.
Esto ayuda a entender mejor para qué existe este modelo. Si necesitamos resolver un problema extremadamente complicado, Astra continúa siendo la opción de referencia de OpenAI.
Para trabajos complejos en los que queremos equilibrar inteligencia y coste aparece Sol.
Terra se sitúa especialmente bien en trabajos visuales y sobre el ordenador donde queremos velocidad, precisión y un coste mucho más reducido.
Luna queda como la alternativa más económica para tareas acotadas y automatizaciones frecuentes.
Por tanto, la elección ya no consiste simplemente en utilizar siempre el modelo más inteligente.
Puede resultar mucho más eficiente utilizar el modelo adecuado para cada trabajo.
OpenAI asegura haber reducido considerablemente las alucinaciones
GPT-6.1 Terra también introduce una mejora importante frente a GPT-5.6 Terra en uno de los problemas históricos de los modelos de inteligencia artificial: inventarse información.
OpenAI utiliza una evaluación interna formada por preguntas especialmente diseñadas para provocar errores.
Con un nivel bajo de razonamiento, la compañía asegura que la tasa de respuestas que contenían algún error factual ha pasado del 53,6% de GPT-5.6 Terra al 16,7% de GPT-6.1 Terra.
Cuando se utiliza el máximo nivel de razonamiento, la tasa de error cae hasta el 4,3%, acercándose a los resultados obtenidos por GPT-6 Astra y GPT-6.1 Sol.
Es una mejora considerable, aunque nuevamente hablamos de una evaluación realizada y publicada por OpenAI, no de una garantía de que el modelo vaya a acertar el 95,7% de cualquier pregunta que le hagamos.
También mejora considerablemente programando
La programación es otra de las áreas donde Terra ha recibido una actualización importante.
En Terminal-Bench 4.0, una prueba en la que los agentes tienen que resolver problemas utilizando una terminal, GPT-6.1 Terra alcanza un 50,3% con el máximo nivel de razonamiento.
GPT-5.6 Terra conseguía un 21,5%.
Eso supone más que duplicar el resultado de su predecesor. OpenAI, sin embargo, reconoce que GPT-6.1 Sol y GPT-6 Astra continúan siendo mejores opciones para los trabajos de programación más complicados.
Terra no pretende, por tanto, sustituir a los modelos superiores en absolutamente todo.
Su atractivo está en conseguir suficiente capacidad para realizar una gran cantidad de trabajos cotidianos reduciendo considerablemente el coste.
Un millón de tokens de contexto
GPT-6.1 Terra dispone además de una enorme ventana de contexto de 1,05 millones de tokens y puede generar hasta 128.000 tokens como respuesta.
Su conocimiento llega hasta el 1 de junio de 2026, mientras que GPT-6 Astra y GPT-6.1 Sol tienen como fecha de corte el 30 de abril de 2026.
El modelo admite texto e imágenes como entrada, pero no acepta audio o vídeo de forma nativa. También incorpora herramientas como búsqueda web, búsqueda de archivos, generación de imágenes, intérprete de código, uso del ordenador y compatibilidad con MCP.
Esta combinación resulta especialmente importante para los agentes.
No basta con que el modelo entienda qué tiene que hacer. También necesita disponer de herramientas con las que consultar información y actuar sobre diferentes sistemas.
La gran oportunidad está en automatizar miles de pequeñas tareas
Probablemente este sea el aspecto más importante del lanzamiento.
La diferencia entre pagar 10 dólares o 1 dólar por cada millón de tokens de entrada puede parecer secundaria para alguien que utiliza ChatGPT ocasionalmente.
Para una empresa que procesa cientos de miles de documentos puede cambiar completamente las cuentas.
OpenAI utiliza precisamente el ejemplo de leer facturas entrantes e introducir sus datos en un programa de contabilidad para explicar el tipo de automatización al que está dirigido Terra.
Pensemos en una empresa que recibe miles de facturas, pedidos, formularios o documentos cada mes.
Una inteligencia artificial capaz de ver esos documentos, comprenderlos y utilizar posteriormente el ordenador para introducir la información donde corresponda empieza a competir directamente con procesos administrativos que actualmente requieren muchas horas de trabajo manual.
Y si cada ejecución cuesta considerablemente menos, aparecen casos de uso que económicamente no tenían sentido utilizando los modelos más caros.
GPT-6.1 Terra cuesta diez veces menos que GPT-6 Astra
La diferencia de precios permite entender perfectamente la estrategia.
- GPT-6.1 Terra cuesta 1 dólar por millón de tokens de entrada y 5 dólares por los de salida.
- GPT-6.1 Sol cuesta 2 y 10 dólares respectivamente.
- GPT-6 Astra alcanza los 10 dólares de entrada y 50 dólares de salida.
Eso significa que Terra cuesta una décima parte que Astra tanto en entrada como en salida.
Además, OpenAI cobra 0,05 dólares por millón de tokens de entrada almacenados en caché para Terra. Existen otras condiciones específicas para contextos extremadamente largos, procesamiento regional o modalidades de mayor velocidad.
No significa que Terra pueda hacer exactamente lo mismo que Astra por una décima parte del dinero.
OpenAI reconoce expresamente que los modelos superiores siguen siendo más adecuados para determinados trabajos complejos.
Lo interesante es que en algunas tareas relacionadas con visión y uso del ordenador la diferencia de rendimiento puede ser mucho menor que la diferencia de precio.
GPT-6.1 Terra llega a ChatGPT Work, Codex y la API
GPT-6.1 Terra comenzó su despliegue el 26 de octubre en ChatGPT Work y Codex, además de estar disponible para desarrolladores mediante la API con el identificador gpt-6.1-terra.
El despliegue en Work y Codex incluye los planes Plus, Pro, Business, Enterprise y Edu, aunque su aparición puede depender del plan, la región y la configuración del espacio de trabajo.
En ChatGPT Work, además, utilizar Terra permite realizar más trabajos con el mismo límite de uso que recurriendo a modelos más costosos como Sol o Astra.
La guerra de la inteligencia artificial empieza a librarse también en el precio
Durante los últimos años hemos hablado constantemente de qué empresa tenía la inteligencia artificial más potente.
Pero el siguiente gran campo de batalla puede ser diferente.
Cuando estos modelos empiezan a realizar trabajo real, el coste de cada tarea adquiere tanta importancia como la puntuación conseguida en un benchmark.
Una empresa que quiere automatizar 100.000 procesos no necesita necesariamente utilizar la inteligencia artificial más potente del mundo 100.000 veces.
Necesita un modelo suficientemente bueno que pueda completar correctamente esos trabajos a un coste asumible.
Y si los agentes de inteligencia artificial terminan realizando millones de pequeñas tareas administrativas todos los días, esa diferencia de precio puede ser mucho más importante que tener el modelo más inteligente del mercado.
Fuente: https://openai.com/es-ES/index/introducing-gpt-6-1-terra/