GPT-6.1 Terra es el modelo que OpenAI publicó a finales de octubre de 2026, y la nota de lanzamiento pone su coste por tarea junto a Claude Opus 5.5. No son el mismo producto. Opus es el modelo insignia que los equipos ya usan cuando un agente de programación tiene que sostener un juicio a lo largo de muchos pasos. Terra es la tarifa nueva más baja para comprobaciones visuales, formularios y otros pasos de uso de computadora que se repiten. 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 GPT-6.1 Terra. En las tarifas en vivo de GPTProto su entrada está un 78% más baja y su salida un 78% más baja. Las cifras tachadas son las tarifas de lista del proveedor del mismo catálogo. Esa diferencia es lo bastante grande como para mover las llamadas que se repiten. Deja a Opus en las llamadas donde una respuesta equivocada cuesta más que la diferencia de tokens, y lee una fila de benchmark solo cuando están las dos puntuaciones.
Mejor paraEl modelo insignia de Anthropic para agentes de programación de larga duración y trabajo que tiene que sostener un juicio a lo largo de muchos pasos.
Por 1 millón de tokens · tarifa de catálogo
Mejor paraGPT-6.1 Terra de OpenAI, publicado en octubre de 2026, para uso de computadora y tareas visuales de alto volumen a la tarifa de catálogo más baja.
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-opus-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 20 de octubre de 2026. No es un SLA de GPTProto.
En las tarifas de texto en vivo de GPTProto, GPT-6.1 Terra está a $0.80 por millón de tokens de entrada y $4.00 por millón de tokens de salida. Claude Opus 5.5 está a $3.60 y $18.00. Las tarifas de lista del proveedor guardadas al lado son $1.00/$5.00 para GPT-6.1 Terra y $4.00/$20.00 para Claude Opus 5.5. GPT-6.1 Terra está un 78% más bajo en la entrada y un 78% 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 $0.012 para GPT-6.1 Terra y $0.054 para Claude Opus 5.5. Esa ilustración es solo entrada más salida. Las lecturas de caché, las escrituras de caché, las llamadas a herramientas y los reintentos van aparte. Esta diferencia es grande, y un segundo intento tampoco la borra automáticamente. Cuenta los reintentos de todos modos.
La nota de lanzamiento de OpenAI también compara el coste por tarea terminada, no solo la tarifa por token. Esta página no repite esa cifra. Un modelo que escribe menos tokens, o que necesita menos reintentos, puede cambiar la factura en un sentido o en el otro. Revisa las páginas en vivo de Claude Opus 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.
Prueba Claude Opus 5.5 y GPT-6.1 Terra desde el mismo saldo de GPTProto, a las tarifas de sus páginas de modelo.
Para empezar. Sirve para probar el endpoint y modelos nuevos.
El punto medio para quienes desarrollan solos o sacan proyectos pequeños a producción.
Para equipos con carga de producción. Los créditos extra se suman al precio ya descontado.
Usa el modelo cuyo modo de fallo ya puedes describir.
Envía los pasos visuales y de uso de computadora que se repiten al modelo con la tarifa de GPTProto más baja, y deja a Opus en los pasos de larga duración que tu evaluador ya prefiere. Anota cuándo el cambio de modelo 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 usa solo una longitud recolectada. Una ventana más grande es espacio para un prompt largo, no una tarifa de entrada más baja.
No pases una ruta de Opus a Terra porque la tarifa por token es más baja, y no dejes todas las llamadas en Opus porque es el modelo insignia. Toma las llamadas que ya ejecutas y sepáralas. Un conjunto es una comprobación visual, un formulario u otro paso de uso de computadora con una línea de llegada clara. El otro es un paso de programación o de revisión donde un cambio equivocado sale caro. Envía las mismas instrucciones, herramientas 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.
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. Terra está a $0.80 de entrada y $4.00 de salida por millón de tokens, frente a $3.60 y $18.00 de Opus. Eso es un 78% menos en la entrada y un 78% menos en la salida. Las tarifas de lista del proveedor en el catálogo son $4.00/$20.00 para Claude Opus 5.5 y $1.00/$5.00 para GPT-6.1 Terra. La caché y los reintentos pueden cambiar la factura completa.
No como predeterminado. La nota de lanzamiento de OpenAI y la comparación de Artificial Analysis ponen a Terra muy por debajo de Opus en el precio por token, y todavía dejan las tareas de programación y de agente más difíciles en el modelo insignia. Mueve primero los pasos que se repiten y se pueden comprobar. Deja a Opus donde un intento fallido sale caro.
Esta página no lo otorga. Los artículos de octubre de 2026, incluido Artificial Analysis, publican un índice de inteligencia más alto para Opus que para Terra 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 Opus 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.
Crea imágenes y videos en el navegador, o lleva modelos de texto, imagen y video a tu app con una clave de API. También puedes ver tarifas con descuento.
