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Drop na Prática

GPT-6.1 Terra chegou: metade do preço e bom em usar o computador

OpenAI lança o GPT-6.1 Terra, modelo rápido que custa metade do GPT-5.6 Terra na API e já está no ChatGPT Work e no Codex. Teste em uma tarefa repetitiva antes de trocar.

Artur Boaz2 min de leitura
Capa do Drop na Prática: logo oficial da OpenAI e a frase GPT-6.1 Terra no ar

A OpenAI apresentou em 26 de outubro o GPT-6.1 Terra, um modelo rápido feito para as tarefas de computador e de escrita do dia a dia de trabalho. O anúncio está no blog oficial da OpenAI.

O que muda

Segundo a OpenAI, o Terra junta raciocínio visual detalhado, uso preciso do computador e uma escrita mais clara e natural. Os exemplos citados vão de redigir propostas e interpretar desenhos técnicos a preencher formulários e editar vídeos.

O preço padrão na API é 50% menor que o do GPT-5.6 Terra e o do GPT-6.1 Sol: US$ 1 por milhão de tokens de entrada, US$ 0,05 por milhão em cache e US$ 5 por milhão de tokens de saída. No ChatGPT Work e no Codex, a empresa diz que o mesmo limite de uso rende mais tarefas com o Terra do que com o GPT-5.6 Terra, o GPT-6.1 Sol ou o GPT-6 Astra.

A OpenAI também relata menos erros factuais. No teste interno com prompts feitos para induzir erro, a taxa com baixo esforço de raciocínio caiu de 53,6% no GPT-5.6 Terra para 16,7% no GPT-6.1 Terra. Para as tarefas de programação mais complexas, a própria empresa ainda indica o GPT-6.1 Sol e o GPT-6 Astra. São números divulgados pela OpenAI: use como ponto de partida, não como garantia.

Onde já está

Desde 26 de outubro, para os planos Plus, Pro, Enterprise e Edu no ChatGPT Work e no Codex. Na API, o nome do modelo é gpt-6.1-terra.

O que fazer na prática

Pegue uma tarefa repetitiva que você já faz com IA, como ler faturas e passar os dados para uma planilha ou preencher um formulário interno. Rode a mesma tarefa no modelo que você usa hoje e no Terra, confira os dados linha a linha e compare tempo e custo. Se a qualidade empatar, pelo preço anunciado o Terra sai mais barato no volume. Para código complexo, mantenha o modelo maior.