Mejor paraEl pequeño Haiku 5.5 de Anthropic para clasificación, extracción y pasos cortos de agente a la tarifa de catálogo más baja.
Por 1 millón de tokens · tarifa de catálogo
GPT-6.1 Terra es el modelo que OpenAI publicó a finales de octubre de 2026, y las páginas de precios que siguieron lo pusieron junto a Claude Haiku 5.5. No son el mismo producto. Haiku es el modelo pequeño para pasos cortos y evaluables. Terra es el modelo nuevo de uso de computadora y visual, y en GPTProto publica una tarifa mucho más alta. Esta página toma las tarifas de los dos del catálogo de texto de GPTProto. No copia un precio por token de OpenRouter, y no trata un índice público como el ganador.
La respuesta corta: empieza la revisión de coste con Claude Haiku 5.5. En las tarifas en vivo de GPTProto su entrada está un 89% más baja y su salida un 89% más baja. Las cifras tachadas son las tarifas de lista del proveedor del mismo catálogo. Esa diferencia es la razón para dejar a Haiku en las llamadas cortas. Pasa una llamada a Terra cuando el paso necesita el trabajo visual o de uso de computadora para el que Haiku no es el primer modelo, y lee una fila de benchmark solo cuando están las dos puntuaciones.
Mejor paraEl pequeño Haiku 5.5 de Anthropic para clasificación, extracción y pasos cortos de agente a la tarifa de catálogo más baja.
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Mejor paraGPT-6.1 Terra de OpenAI, publicado en octubre de 2026, para uso de computadora y tareas visuales por encima de la tarifa del modelo pequeño.
Por 1 millón de tokens · tarifa de catálogo
Los precios de GPTProto son las tarifas de catálogo de texto a texto en vivo. La latencia, el contexto y los benchmarks aparecen solo cuando la recolección de OpenRouter los devolvió para los dos modelos.
curl https://gptproto.com/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $GPTPROTO_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "claude-haiku-5-5",
"messages": [{"role": "user", "content": "Hi"}]
}'curl https://gptproto.com/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $GPTPROTO_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "gpt-6.1-terra",
"messages": [{"role": "user", "content": "Hi"}]
}'Precios por 1 millón de tokens del catálogo de GPTProto. Cifras de OpenRouter extraídas 3 de noviembre de 2026. No es un SLA de GPTProto.
En las tarifas de texto en vivo de GPTProto, Claude Haiku 5.5 está a $0.09 por millón de tokens de entrada y $0.45 por millón de tokens de salida. GPT-6.1 Terra está a $0.80 y $4.00. Las tarifas de lista del proveedor guardadas junto a ellas son $0.10/$0.50 para Claude Haiku 5.5 y $1.00/$5.00 para GPT-6.1 Terra. Claude Haiku 5.5 está un 89% más bajo en la entrada y un 89% más bajo en la salida, así que el modelo más barato no se invierte cuando la respuesta es larga.
Para una petición con 10.000 tokens de entrada sin caché y 1.000 tokens de salida, esas tarifas de GPTProto quedan en unos $0.0014 para Claude Haiku 5.5 y $0.012 para GPT-6.1 Terra. Esa ilustración es solo entrada más salida. Las lecturas de caché, las escrituras de caché, las llamadas a herramientas y los reintentos van aparte. Las fichas de precio del proveedor pueden subir cuando un prompt pasa un umbral de longitud. Esta página muestra la única tarifa de catálogo de texto a texto, no un segundo tramo.
Revisa las páginas en vivo de Claude Haiku 5.5 y GPT-6.1 Terra antes de presupuestar una ruta de producción. Esta comparación lee el mismo catálogo que usan esas páginas. No copia un precio de OpenRouter.
Multiplica los tokens de entrada y de salida que esperas por las tarifas en vivo de GPTProto. Después ejecuta un conjunto real. Un presupuesto útil incluye caché, herramientas, reintentos y la parte de peticiones que cada modelo termina bien.
Solo tokens de entrada y de salida, a la tarifa de catálogo cargada para esta página. La caché, las herramientas y los reintentos van aparte.
La latencia y el rendimiento son medianas de proveedores de OpenRouter. Una fila ausente no estaba en la extracción, y se deja fuera en lugar de suponerla.
Mediana de los p50 de proveedores de OpenRouter, extraída 3 de noviembre de 2026. No es un SLA de GPTProto.
Prueba Claude Haiku 5.5 y GPT-6.1 Terra desde el mismo saldo de GPTProto, a las tarifas de sus páginas de modelo.
Para probar. Sirve para conectar el endpoint y estrenar modelos.
El monto que suelen elegir quienes programan solos o están sacando un proyecto chico a producción.
Para equipos que ya corren tráfico de producción. El crédito extra se suma al precio que ya viene con descuento.
Solo se muestran las puntuaciones presentes para los dos modelos. Un índice más alto es una señal de lista corta. No decide tus tareas.
Puntuaciones de Artificial Analysis tal como las trae la recolección de OpenRouter, extraídas 3 de noviembre de 2026.
Usa el modelo cuyo modo de fallo ya puedes describir.
Envía los pasos cortos y comprobables a la tarifa más baja de GPTProto, y deja a Terra en los pasos visuales y de uso de computadora que tu evaluador ya prefiere. Anota cuándo el cambio altera el resultado. Los dos modelos están en un solo saldo de GPTProto, así que el reparto es un cambio de nombre de modelo.
La nota de lanzamiento de OpenAI describe a Terra como un modelo de la clase del millón de tokens. Esta tabla muestra una fila de contexto cuando hay una longitud disponible para los dos modelos. Si la celda de Terra se rellena con la etiqueta del catálogo, la nota de la tabla lo dice, y esa etiqueta está redondeada. Una ventana más grande es espacio para un prompt largo, no una tarifa de entrada más baja.
Claude Haiku 5.5 publica 1 millón de tokens de contexto y 128 mil tokens de salida. GPT-6.1 Terra publica 1.05 millones de tokens y 128 mil tokens.
No envíes cada llamada a Terra porque es el modelo nuevo, y no envíes una tarea de captura de pantalla a Haiku solo porque la tarifa por token es más baja. Reparte el trabajo que ya ejecutas. Un conjunto es una clasificación, una extracción u otro paso corto con una evaluación clara. El otro es una comprobación visual, un formulario o un paso de uso de computadora. Envía las mismas instrucciones y el mismo evaluador a los dos. Registra el éxito de la tarea, el total de tokens, los reintentos y el tiempo hasta el último token. El coste por tarea lograda es el número que hay que conservar. La diferencia por token es lo bastante grande como para que un reintento no la borre automáticamente.
Cada página de modelo tiene la tarifa actual, un ejemplo de API y un Playground. Ejecuta tus propios prompts y quédate con la regla de enrutado que gane en calidad, latencia y presupuesto. Explora el catálogo de modelos si quieres un tercer candidato en la misma prueba.
En las tarifas en vivo de GPTProto, sí. Haiku está a $0.09 de entrada y $0.45 de salida por millón de tokens, frente a $0.80 y $4.00 de Terra. Eso es un 89% menos en la entrada y un 89% menos en la salida. Las tarifas de lista del proveedor en el catálogo son $0.10/$0.50 para Claude Haiku 5.5 y $1.00/$5.00 para GPT-6.1 Terra. La caché y los reintentos pueden cambiar una factura completa.
Esta página no lo otorga. Los artículos de octubre de 2026 publican un índice de inteligencia más alto para Terra que para Haiku en los ajustes que muestran, y esos ajustes no son el mismo nivel de esfuerzo. La fila de inteligencia aparece solo cuando la recolección de OpenRouter tiene una puntuación para los dos modelos. Úsala para la lista corta y luego prueba tus propias tareas.
Lee las filas de latencia y de rendimiento, que son medianas de los p50 de proveedores de OpenRouter y llevan la fecha de la extracción en la nota de la tabla. No son un objetivo de latencia de GPTProto. Un chat corto se fija en la latencia. Una generación larga se fija en el rendimiento.
Lee la fila de contexto. Aparece solo cuando hay una longitud para los dos modelos. Trata una ventana más grande como espacio para una petición larga, y prueba la calidad en las longitudes que vas a enviar. No elijas ninguno de los dos solo por el tamaño de la ventana.
No. Las cifras en dólares son las tarifas de catálogo de GPTProto para la escena de texto a texto, incluida la tarifa de lista del proveedor que el catálogo guarda al lado. OpenRouter es la fuente de la latencia, el rendimiento, el contexto, el límite de salida y las puntuaciones de Artificial Analysis, cada una marcada con su hora de extracción.
Sí. Claude Haiku 5.5 y GPT-6.1 Terra tienen cada uno una página de modelo con precio, un ejemplo de API y un Playground. Cambiar de modelo es un cambio de nombre de modelo en el mismo saldo.
Publicaciones reales de cuentas públicas. Nada aquí está inventado.
For a team already juggling DeepSeek, Kimi, Qwen, or other providers, a shared routing layer can be reasonable if it removes duplicated work and the fallback behavior is tested. GPTProto is one implementation of this approach.

I've been testing GPTProto recently, and it's honestly made my creative workflow much simpler. Instead of paying for multiple subscriptions, I can access several leading AI models from one place.

I turned this single prompt into a cinematic fantasy video using GPTProto. "Continuous 15-second cinematic shot, 4K resolution, hyper-realistic dark fantasy photorealism…"

I challenged myself to create a cinematic AI cooking short in just 15 seconds. I used GPTProto to bring the entire workflow together, from image generation to video, all in one place.

Made with Seedance 2.0 + GPT Image 2 on GPTProto. A Pixar-style commercial with the perfect glow.
What worked for me was pointing the cloud connections at GPTProto so the frontend only sees one endpoint and I just change the model name to swap. I am not rebuilding a connection from scratch every time.
I route the calls through GPTProto so a fallback is a config switch instead of a weekend rewrite when a model disappears. It turns "my default model just got export controlled" from an incident into a config change.

I used to switch between different AI tools just to compare results. Now I just use GPTProto. GPT-5, Claude, Gemini, Kimi, and more — all in one workspace.
I route the calls through GPTProto so the model id and latency land in one place regardless of which provider is behind it. The win is having the log schema consistent across providers.

I created this 15-second cinematic product video with GPTProto using Seedance 2.0, and I was really impressed by how smooth the workflow was.

GPTProto routes the character prompt and shot list to a top model on one API key: 20 minutes … voices it and burns in captions from the same key: 20 minutes.
Text, images, and voice are configured separately. You can keep OpenRouter for text and use GPTProto for visuals.
The call layer underneath the router is GPTProto, so swapping a model does not require provisioning a new provider integration. Changing models becomes cheap enough that the question stops being "should we change."
Compara modelos, aprende a configurar la API y revisa flujos de imagen y video para proyectos reales.
Haz imágenes y videos en el navegador, o mete modelos de texto, imagen y video en tu app con una clave. Las tarifas con descuento también están aquí.