OpenAI ha rilasciato il 26 ottobre GPT-6.1 Terra, un modello di fascia media con prezzi API inferiori del 50% rispetto a GPT-5.6 Terra e a GPT-6.1 Sol. Costa 1 dollaro per milione di token in input e 5 dollari per milione in output. Per i token in input già in cache il prezzo scende a 0,05 dollari.
Il modello è pensato per il lavoro quotidiano al computer: leggere lo schermo, compilare moduli, scrivere proposte, montare video, interpretare disegni tecnici. OpenAI cita come esempio concreto la lettura di fatture in arrivo e l’inserimento dei dati nel software di contabilità. È disponibile per gli utenti Plus, Pro, Enterprise ed Edu in ChatGPT Work e Codex. Gli sviluppatori lo chiamano via API con il nome gpt-6.1-terra.
I numeri arrivano dai test di OpenAI. Su Agents’ Last Exam, un benchmark di compiti professionali, a massimo sforzo il modello ottiene il 60,0% con un costo di 1,01 dollari per task. GPT-5.6 Terra si ferma al 50,7% a 3,58 dollari, GPT-6.1 Sol al 58,6% a 2,00 dollari, GPT-6 Astra al 59,3% a 7,24 dollari. A sforzo medio il vantaggio su GPT-5.6 Terra è di 15 punti percentuali, con un costo di circa un terzo.
Il confronto con la concorrenza è netto sul prezzo. Secondo OpenAI, a massimo sforzo Terra è oltre tre volte più efficiente di Claude Opus 5.5 di Anthropic nell’uso dei token e costa un quarto per token. Il risultato è un costo per task circa nove volte inferiore. Terra completa inoltre i compiti con una velocità più che ttripla rispetto a GPT-6 Astra e GPT-6.1 Sol.
Il listino OpenAI ora ha quattro livelli. GPT-6 Luna è il più economico, a 0,10 dollari in input e 0,50 in output. Segue Terra, poi GPT-6.1 Sol a 2 e 10 dollari, infine GPT-6 Astra a 10 e 50 dollari. Su MMMU-Pro, test di ragionamento visivo, Terra batte il predecessore a ogni livello di sforzo e si avvicina ai punteggi di Astra e Sol.
I limiti esistono. L’indice di Artificial Analysis assegna a Terra 51 punti a massimo sforzo, quattro in meno di Sol. Per i compiti di programmazione più complessi OpenAI stessa continua a consigliare Sol e Astra. Quasi tutti i risultati citati derivano da valutazioni interne, e secondo The Next Web nessun soggetto esterno le ha ancora confermate.
La mossa spiega la direzione di OpenAI: abbassare il costo per task dei modelli GPT-6 per attirare chi vuole automatizzare lavoro ripetitivo in grande volume. Se i test indipendenti confermeranno i dati, la fascia media diventerà la scelta predefinita per molti agenti aziendali, e i modelli di punta resteranno riservati ai casi più difficili.
