GPT-6.1 Terra vs Sol: diferencias y cuándo Terra sale más barata

Si programas o trabajas con agentes en Codex, prueba primero gpt-6.1-terra en medium para las tareas habituales de código y agentes, la extracción de datos desde imágenes, los formularios y el uso del ordenador, y sobre todo si vas justo de límite. Deja gpt-6.1-sol en medium para el código difícil de varios pasos. GPT-6.1 Terra, que OpenAI lanzó el 26 de octubre de 2026, cuesta exactamente la mitad por token en todas las columnas de la API, y en los niveles de razonamiento (reasoning effort) bajos y medios también sale más barata por tarea. La cuenta se invierte arriba: para alcanzar la misma puntuación que Sol en medium en el índice de Artificial Analysis, Terra necesita max, y entonces cuesta 0,40 $ por tarea frente a 0,21 $ y tarda 384 s frente a 149 s.

El 27 de octubre de 2026 se ejecutaron 17 pruebas en Codex CLI, con una cuenta de ChatGPT, sobre tres tareas: arreglar un módulo de facturación, leer una factura y un gráfico desde dos imágenes y programar un comparador de versiones semver. Las dos aprobaron todas las ejecuciones. Con el mismo nivel medium, Sol tardó el doble de tiempo y consumió 2,4 veces más créditos. Esas tareas no bastaron para separar la calidad de los dos modelos, así que esa diferencia hay que buscarla en pruebas más duras, donde Sol sigue por delante.

Antes de cambiar, comprueba cuatro limitaciones que pueden decidir por sí solas. Terra no tiene modo Ultrafast, Sol no acepta el nivel none, ninguna de las dos aparece en el chat normal de ChatGPT y Terra no admite residencia de inferencia en los Emiratos Árabes Unidos. Si nada de eso te bloquea, cambia con codex -m gpt-6.1-terra (Codex CLI 0.159.0 o posterior) y compara el coste por resultado aceptado en tus propias tareas.

¿Qué es GPT-6.1 Terra y qué la separa de GPT-6.1 Sol?

GPT-6.1 Terra es el modelo rápido y económico de la gama 6.1 de OpenAI: según su anuncio de GPT-6.1 Terra, está pensado para el razonamiento visual, el uso preciso del ordenador y la redacción clara. GPT-6.1 Sol, presentado el 29 de septiembre de 2026, es el modelo de capacidad cercana a Astra para programación, uso del ordenador y trabajo profesional. No confundas la nueva con GPT-5.6 Terra, que sigue a la venta con otra tarifa (2,00 $ de entrada y 12,00 $ de salida por millón de tokens): cuando una página, un vídeo o un menú dice solo «Terra», mira el número de versión.

Sobre el papel comparten casi todo. Las diferencias que cambian una integración están en los niveles de razonamiento y en los modos de velocidad, según las fichas de gpt-6.1-terra y gpt-6.1-sol a 27 de octubre de 2026:

La fila de none importa en las dos direcciones. Si tu integración funciona hoy sin razonamiento, solo Terra la mantiene así; con Sol el mínimo es low, que añade tokens y latencia. Para el resto de lo que cambió en Sol frente a versiones anteriores, consulta GPT-6.1 Sol: qué cambia, cuánto cuesta y qué revisar al migrar.

Precio de GPT-6.1 Terra y Sol: la mitad en cada columna de la API

En la API directa de OpenAI, GPT-6.1 Terra cuesta la mitad que GPT-6.1 Sol en todas las columnas y en todos los modos que comparten. Esta es la tarifa en dólares por millón de tokens publicada en la página de precios de la API de OpenAI a 27 de octubre de 2026:

Por encima de 272.000 tokens de entrada, la tarifa larga se aplica a toda la petición, y las escrituras en caché suben a 2,50 $ y 5,00 $ en Terra y a 5,00 $ y 10,00 $ en Sol. Las filas de Batch, Flex y Fast son las de contexto corto. El procesamiento regional añade un 10 % en los dos modelos. Si te interesa cómo pesan las escrituras en caché de 12 horas en una factura real, el cálculo está detallado en Precio de la API de GPT-6 Astra: coste con caché y contexto largo; la mecánica es la misma, con otras cifras.

Esta tabla vale para la API con clave propia. En Codex y en ChatGPT Work no pagas en dólares, sino con el límite del plan o con créditos, que tienen sus propias tarifas y se explican más abajo.

Coste por tarea: Terra gana abajo, Sol medium gana arriba

Que el token cueste la mitad no garantiza que la tarea cueste la mitad, porque cada modelo gasta un número distinto de tokens para resolver lo mismo. Comparadas con la misma puntuación en el Intelligence Index de Artificial Analysis (versión 4.3.2, datos del 27 de octubre de 2026), Terra es más barata o cuesta lo mismo mientras le pidas lo que da en low, medium o high. Cuando necesitas los 48 puntos de Sol en medium, Terra solo llega en max, y entonces sale 1,9 veces más cara (0,40 $ / 0,21 $) y 2,6 veces más lenta (384 s / 149 s) por tarea del índice.

Los porcentajes salen de dividir las columnas: 0,10 / 0,13 = 0,77 y 63 / 75 = 0,84. El índice es una media de muchas pruebas y tu trabajo concreto puede ordenarse de otra forma, pero la regla que deja es útil: si tus tareas salen bien con Sol en low, Terra en medium o high te sale igual o más barata; si necesitas Sol en medium o más, subir Terra a max para igualarla es la opción cara. Artificial Analysis también mide que Terra genera 91 tokens por segundo en todos sus niveles, frente a 54–73 de Sol.

¿GPT-6.1 Terra es tres veces más rápida? Qué mide esa cifra

La frase «más de tres veces más rápida» es de OpenAI y se refiere a completar tareas de su evaluación Agents' Last Exam frente a GPT-6 Astra y GPT-6.1 Sol, no a la velocidad con la que escribe tokens. Esa velocidad la mide Artificial Analysis: 91 tokens por segundo en Terra frente a 54–73 en Sol, es decir, entre 1,2 y 1,7 veces más. El resto de la ventaja en tiempo de tarea viene de que Terra suele resolver con menos tokens de razonamiento y menos pasos, como se ve en la prueba de Codex de más abajo.

En la prueba de Codex del 27 de octubre, con el mismo nivel de razonamiento, Sol tardó entre 1,5 y 2,3 veces más que Terra en cada tarea; no llegó a tres veces en ningún caso. La cifra de OpenAI puede ser cierta en tareas largas de uso del ordenador y no repetirse en una corrección de código de 30 segundos. Si lo que te molesta es que Sol va lenta y quieres quedarte con ella, los ajustes que más ayudan están en GPT-6.1 Sol lento en Codex y API: qué lo frena y cómo acelerarlo.

Prueba en Codex del 27 de octubre: mismo resultado, mitad de tiempo

En las tres tareas probadas el 27 de octubre de 2026, GPT-6.1 Terra y GPT-6.1 Sol entregaron el mismo resultado correcto en todas las ejecuciones, y Terra lo hizo en menos tiempo y con menos créditos en cada nivel. El entorno fue Codex CLI 0.164.0-alpha.11.1 (el que incluye la aplicación de ChatGPT) en un Mac, con sesión iniciada mediante una suscripción de ChatGPT y velocidad Standard, entre las 03:55 y las 04:08 UTC. Cada ejecución partía de una copia limpia de la tarea con codex exec -m <modelo> -c model_reasoning_effort=<nivel> -c service_tier="default" --json, y los modelos se alternaron.

Si sumas las cuatro parejas con medium en los dos modelos, Terra necesitó 121,5 s y 2,30 créditos, y Sol 246,7 s (suma de los tiempos sin redondear; los valores redondeados de la tabla dan 246,6) y 5,56 créditos: el doble de tiempo y 2,4 veces más créditos. Al precio de lista de la API equivaldría a 0,0917 $ frente a 0,2222 $. Por pareja, Sol gastó entre 1,7 y 3,0 veces los créditos de Terra con el mismo nivel. La tarifa por token explica el doble; lo que pasa de ahí son los tokens de salida y razonamiento extra de Sol y, en la tarea de imágenes, más pasos del agente: Sol en medium ejecutó seis comandos y leyó 196.342 tokens de entrada, frente a dos comandos y 70.313 tokens de Terra.

Los créditos de la tabla no se leyeron del panel de la cuenta: se calcularon multiplicando los tokens que devuelve el evento turn.completed de cada ejecución por las tarifas de crédito de Codex. Tampoco dicen cuál es mejor en calidad, por tres límites. Las tareas eran pequeñas y ambos modelos aprobaron siempre; casi todas las configuraciones se ejecutaron una sola vez, con una cuenta y un equipo; y no se probó la API, ni los modos Fast y Ultrafast. En la tarea de imágenes, los dos leyeron igual de mal dos códigos de producto en los que la l, la I y el 1 eran casi idénticos en la fuente, y esos dos códigos se dejaron fuera de la puntuación.

¿Terra es peor programando? En código difícil, sí

En programación sencilla o bien acotada Terra rinde como Sol, como en la prueba anterior; en tareas de terminal difíciles queda claramente por detrás con el mismo nivel de razonamiento. En Terminal-Bench 4.0, Artificial Analysis mide para Terra un 32,3 % en medium frente al 48,0 % de Sol, y un 15,2 % en low frente al 30,8 %. Solo en max se acercan (55,6 % frente a 56,1 %), y ese es justo el nivel en el que Terra pierde su ventaja de coste.

OpenAI dice lo mismo en su anuncio: para las tareas de programación más complejas, GPT-6.1 Sol y GPT-6 Astra siguen siendo la mejor opción. Sus evaluaciones propias dan a Terra un 50,3 % en Terminal-Bench 4.0 en max y la sitúan por delante de Sol, con menos coste, en Terminal-Bench-Science 0.1, que mide tareas científicas resueltas con código. En el hilo del lanzamiento en r/codex, que superaba los 370 comentarios a 27 de octubre, se repite el mismo reparto: Terra rinde bien en flujos concretos y Sol en el código más duro.

La regla práctica: refactorizaciones de varios módulos, depuración sin pista clara y cambios que tocan muchas piezas, a Sol en medium. Si ni Sol te basta, la comparación con Astra está en GPT-6.1 Sol vs Astra vs GPT-6 Sol: cuál usar y si Astra compensa.

Imágenes, formularios y uso del ordenador: dónde basta Terra

Para leer documentos e imágenes que tú le das, rellenar formularios y manejar aplicaciones, Terra es el punto de partida razonable; los datos que lo apoyan vienen de tres sitios y conviene leerlos por separado. En la prueba de Codex del 27 de octubre, Terra extrajo las 40 cifras de la factura y las 12 barras del gráfico, y encontró el total erróneo colocado a propósito en todas sus ejecuciones, igual que Sol, pero en 29–38 s frente a 55–79 s. Las imágenes eran sintéticas y limpias, así que no dicen nada de escaneos torcidos o fotos con poca luz.

Las cifras de OpenAI son evaluaciones propias. En MMMU-Pro, de razonamiento visual, Terra se queda cerca de GPT-6 Astra y GPT-6.1 Sol con un coste mucho menor; en OSWorld 2.1, de tareas de escritorio, en medium ya supera el mejor resultado de GPT-5.6 Terra. Los gráficos del anuncio no traen las cifras de Sol en texto: según lecturas de terceros publicadas en X tras el lanzamiento, Terra marca alrededor de 85,5 en MMMU-Pro frente a 86,3 de Sol, y unos 78 frente a 79 en OSWorld 2.1. Un miembro del equipo de Codex de OpenAI publicó en X una única demostración de un formulario rellenado con uso del ordenador en modo Fast: 53,5 s con Terra frente a 3 min 21,7 s con Sol. Es un caso suelto, no una medición.

Hay un matiz si la tarea depende de lo que el modelo sabe y no de lo que le enseñas. En AA-Omniscience, la prueba de conocimiento y alucinaciones de Artificial Analysis, Sol puntúa entre 38 y 42 y Terra entre 4 y 30 según el nivel. OpenAI, por su parte, mide en sus preguntas propensas a error un 16,7 % de fallos de Terra en low y un 4,3 % en max, cerca de Astra y Sol. Si extraes datos de un documento, Terra basta; si le preguntas datos que tiene que recordar, Sol es más fiable.

Dónde usar cada una: Work, Codex y la API, pero no el chat

Ni GPT-6.1 Terra ni GPT-6.1 Sol están en el chat normal de ChatGPT; las dos funcionan en ChatGPT Work, en Codex y en la API. La documentación de precios de Codex detalla los planes a 27 de octubre de 2026:

El anuncio de Terra enumera Plus, Pro, Enterprise y Edu y no nombra Business; la documentación de Codex, más detallada, sí lo incluye. Si tienes Business y no ves el modelo, el despliegue puede ir por fases. Fuera de OpenAI, GitHub anunció el 26 de octubre que GPT-6.1 Terra llega a GitHub Copilot para Pro, Pro+, Max, Business y Enterprise, de forma gradual y al precio de lista del proveedor. En pasarelas compatibles con OpenAI, comprueba la lista de modelos antes de cambiar: a 27 de octubre de 2026, GET /v1/models en laozhang.ai devolvía gpt-6.1-sol, pero todavía no gpt-6.1-terra.

Aviso: laozhang.ai es un servicio propio. Sus precios son nuestra tarifa, no una comparación independiente.

Límites de Plus y Business: 35–285 mensajes con Terra frente a 15–160

Con Plus o con Business Standard, Terra te deja trabajar más antes de tocar el límite: OpenAI estima entre 35 y 285 mensajes locales cada cinco horas con GPT-6.1 Terra, frente a 15–160 con GPT-6.1 Sol. Son estimaciones, no cupos fijos, porque dependen del tamaño de cada tarea, del contexto, de las herramientas y de la caché; las tareas en la nube gastan más que los mensajes locales y además puede haber límite semanal. Pro no tiene límite de cinco horas. Cuándo se reinicia el semanal y qué hacer al llegar está en Límite semanal de Codex: cuándo se restablece y cómo seguir.

Si trabajas con créditos (al superar el plan o en espacios con precios flexibles), Terra cuesta 25 créditos por millón de tokens de entrada, 1,25 en caché y 125 de salida; Sol, 50, 2,5 y 250. Los créditos de Codex no cobran aparte la escritura en caché. Ten presente que el límite del plan, los créditos y los dólares de la API son tres contadores distintos: los 2,30 frente a 5,56 créditos de la prueba de arriba muestran la proporción, pero no te dicen cuántos mensajes te quedan en Plus.

Cómo cambiar Codex a GPT-6.1 Terra

El cambio se hace en el selector de modelo o con una opción al arrancar, y el orden importa porque las versiones antiguas de la CLI no reconocen el modelo:

1. Comprueba la versión con codex --version y actualiza si es anterior a 0.159.0.
2. Arranca con codex -m gpt-6.1-terra, o escribe /model dentro de una sesión abierta y elige Terra y su nivel de razonamiento. En ejecuciones sin interfaz sirve lo mismo: codex exec -m gpt-6.1-terra -c model_reasoning_effort=medium "…".
3. En la aplicación de escritorio de ChatGPT o en ChatGPT Work en la web, abre el control Power, entra en Advanced y elige GPT-6.1 Terra en la lista de modelos.
4. En la API, cambia model a gpt-6.1-terra y fija reasoning.effort. Si tu código llama a herramientas, tiene que usar la Responses API.

Si el selector no muestra Terra, revisa el plan (Free y Go no la tienen) y, en Enterprise o Edu, la configuración del administrador.

Cómo comparar Terra y Sol con tus propias tareas antes de cambiar

La comparación que decide es el coste por resultado aceptado, no el precio por token: lo que gastas en todos los intentos dividido entre los resultados que darías por buenos. Para medirlo no necesitas una prueba grande, sino tus tareas reales con un criterio de aceptación claro:

1. Elige entre 5 y 10 tareas recientes que sepas evaluar: tests que deben pasar, un revisor que acepta o rechaza el cambio, o cifras que puedes comprobar.
2. Ejecuta cada una con Terra en medium y con Sol en medium, partiendo siempre de la misma copia del repositorio y alternando el orden de los modelos.
3. Anota el tiempo y los tokens de cada ejecución; con codex exec --json, el evento turn.completed los trae. Multiplica por las tarifas de crédito o de la API.
4. Si Terra falla alguna, repítela con Terra en high antes de dar el caso a Sol, y suma ese intento al coste de Terra.
5. Divide el coste total de cada modelo entre los resultados aceptados y compara.

Con las proporciones de la prueba del 27 de octubre, una ejecución de Terra en medium costó el 41 % de una de Sol (2,30 / 5,56). Terra sigue siendo más barata por resultado mientras su tasa de aciertos sea superior al 41 % de la de Sol: si Sol resuelve 10 de 10, a Terra le basta con 5. Lo que esa cuenta no recoge es tu tiempo revisando intentos fallidos; si cada fallo de Terra te cuesta media hora de revisión, el umbral real está bastante más arriba, y en ese tipo de tarea compensa quedarse con Sol.