O GPT-6.1 Terra é o modelo que a OpenAI lançou no fim de outubro de 2026, e os resumos de preço que vieram depois o colocaram ao lado do Gemini 4 Argon. Não são o mesmo produto. O Argon é o modelo de ponta do Google para prompts longos. O Terra é a tarifa nova mais baixa para checagens visuais, formulários e outros passos de uso de computador que se repetem. Esta página lê as tarifas dos dois no catálogo de texto da GPTProto. Ela não copia um preço por token da OpenRouter e não trata um índice público como o vencedor.
A resposta curta: comece a checagem de custo com GPT-6.1 Terra. Nas tarifas ao vivo da GPTProto a entrada está 67% mais baixa e a saída 67% mais baixa. As cifras riscadas são as tarifas de lista do provedor do mesmo catálogo. As comparações públicas ainda dão ao Argon o índice de inteligência mais alto nas configurações que publicam. Leia uma linha de benchmark só quando as duas pontuações estiverem presentes e depois teste os prompts que você vai enviar.
Melhor paraO Gemini de ponta atual do Google para prompts longos e trabalho em que o índice de inteligência publicado importa mais do que a tarifa por token.
Por 1 milhão de tokens · tarifa de catálogo
Melhor paraGPT-6.1 Terra da OpenAI, lançado em outubro de 2026, para uso de computador e tarefas visuais de alto volume na tarifa de catálogo mais baixa.
Por 1 milhão de tokens · tarifa de catálogo
Os preços da GPTProto são as tarifas de catálogo de texto para texto ao vivo. Latência, contexto e benchmarks aparecem só quando a recolha da OpenRouter os devolveu para os dois modelos.
curl https://gptproto.com/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $GPTPROTO_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "gemini-4-argon",
"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"}]
}'Preços por 1 milhão de tokens do catálogo da GPTProto. Números da OpenRouter coletados 20 de outubro de 2026. Não é um SLA da GPTProto.
Nas tarifas de texto ao vivo da GPTProto, GPT-6.1 Terra está a $0.80 por milhão de tokens de entrada e $4.00 por milhão de tokens de saída. Gemini 4 Argon está a $2.40 e $12.00. As tarifas de lista do provedor guardadas ao lado são $1.00/$5.00 para GPT-6.1 Terra e $4.00/$20.00 para Gemini 4 Argon. GPT-6.1 Terra está 67% mais baixo na entrada e 67% mais baixo na saída, então o modelo mais barato não se inverte quando a resposta é longa.
Para uma requisição com 10.000 tokens de entrada sem cache e 1.000 tokens de saída, essas tarifas da GPTProto ficam em cerca de $0.012 para GPT-6.1 Terra e $0.036 para Gemini 4 Argon. Essa ilustração é só entrada mais saída. Leituras de cache, escritas de cache, chamadas de ferramentas e novas tentativas ficam de fora. Os cartões de preço do provedor podem subir quando um prompt passa um limite de tamanho. Esta página mostra a única tarifa de catálogo de texto para texto, não um segundo patamar.
Confira as páginas ao vivo de Gemini 4 Argon e GPT-6.1 Terra antes de orçar uma rota de produção. Esta comparação lê o mesmo catálogo que essas páginas usam. Ela não copia um preço da OpenRouter.
Multiplique os tokens de entrada e de saída que você espera pelas tarifas ao vivo da GPTProto. Depois rode um conjunto real. Um orçamento útil inclui cache, ferramentas, novas tentativas e a fatia de requisições que cada modelo conclui corretamente.
Só tokens de entrada e de saída, na tarifa de catálogo carregada para esta página. Cache, ferramentas e novas tentativas ficam de fora.
Teste Gemini 4 Argon e GPT-6.1 Terra a partir do mesmo saldo da GPTProto, nas tarifas das páginas de modelo deles.
Comece agora. Ótimo para testar o endpoint e experimentar novos modelos.
O ponto ideal para desenvolvedores individuais e pequenos projetos indo para produção.
Feito para equipes com cargas de produção. Créditos bônus somam-se aos preços de modelos já com desconto.
Use o modelo cujo modo de falha você já consegue descrever.
Envie os passos visuais e de uso de computador que se repetem para o modelo com a tarifa da GPTProto mais baixa, e deixe o Argon nos prompts longos que o seu avaliador já prefere. Anote quando a troca de modelo muda o resultado. Os dois modelos estão em um só saldo da GPTProto, então a divisão é uma troca de nome de modelo.
A nota de lançamento da OpenAI descreve o Terra como um modelo da classe de um milhão de tokens. Esta tabela usa só um tamanho recolhido, e não arredonda a janela de outro modelo para esse rótulo. Uma janela maior é espaço para um prompt longo, não uma tarifa de entrada mais baixa.
Os artigos de outubro de 2026 descrevem o Terra como o modelo mais barato para capturas de tela, formulários e uso de computador, e o Argon como o modelo que ainda lidera o índice de inteligência publicado nas configurações que mostram. Esses índices se movem com a configuração de esforço. Monte dois conjuntos com o trabalho que você já executa: um visual ou de uso de computador com um resultado verificável, e um prompt longo que você já envia ao Gemini. Envie as mesmas instruções, ferramentas e o mesmo avaliador aos dois. Registre o sucesso da tarefa, o total de tokens, as novas tentativas e o tempo até o último token. Mantenha o custo por tarefa concluída ao lado da tarifa por token.
Cada página de modelo tem a tarifa atual, um exemplo de API e um Playground. Rode os seus próprios prompts e fique com a regra de roteamento que ganhar em qualidade, latência e orçamento. Veja o catálogo de modelos se você quiser um terceiro candidato no mesmo teste.
Nas tarifas ao vivo da GPTProto, sim. O Terra está a $0.80 de entrada e $4.00 de saída por milhão de tokens, contra $2.40 e $12.00 do Argon. Isso é 67% a menos na entrada e 67% a menos na saída. As tarifas de lista do provedor no catálogo são $4.00/$20.00 para Gemini 4 Argon e $1.00/$5.00 para GPT-6.1 Terra. Cache e novas tentativas podem mudar a fatura inteira.
Esta página não concede isso. Os artigos de outubro de 2026, incluindo Artificial Analysis, publicam um índice de inteligência mais alto para o Argon do que para o Terra nas configurações que mostram, e essas configurações não são o mesmo nível de esforço. A linha de inteligência aparece só quando a recolha da OpenRouter tem uma pontuação para os dois modelos. Use-a para a lista curta e depois teste as suas próprias tarefas.
Leia as linhas de latência e de vazão, que são medianas dos p50 de provedores da OpenRouter e trazem a data da coleta na nota da tabela. Elas não são uma meta de latência da GPTProto. Um chat curto se importa com a latência. Uma geração longa se importa com a vazão.
Leia a linha de contexto. Ela aparece só quando há um tamanho para os dois modelos. O tamanho recolhido do Argon é o inteiro que a recolha devolveu, e não é um rótulo de milhão arredondado. Trate uma janela maior como espaço para uma requisição longa e teste a qualidade nos tamanhos que você vai enviar.
Não. Os valores em dólar são as tarifas de catálogo da GPTProto para a cena de texto para texto, incluindo a tarifa de lista do provedor que o catálogo guarda ao lado. A OpenRouter é a fonte da latência, da vazão, do contexto, do limite de saída e das pontuações da Artificial Analysis, cada uma marcada com a hora da coleta.
Sim. Gemini 4 Argon e GPT-6.1 Terra têm, cada um, uma página de modelo com preço, um exemplo de API e um Playground. Trocar de modelo é uma mudança de nome de modelo no mesmo saldo.
Posts reais de contas reais e públicas — nada aqui é 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."
Compare modelos, aprenda a configurar a API e explore fluxos de imagem e vídeo para projetos reais.
Crie imagens e vídeos online ou leve modelos de texto, imagem e vídeo ao seu app com uma chave de API. Veja tarifas com desconto em modelos selecionados.
