GPT-6.1 Terra API

GPT-6.1 Terra salió el 2026-10-26. OpenAI lo describe como un modelo rápido y eficiente para razonamiento visual, computer use preciso y redacción clara y natural. Su precio de lista es $1 de entrada / $5 de salida por millón de tokens con lecturas de caché a $0.05; GPT-5.6 Terra costaba $2 / $12 con lecturas de caché a $0.20, y GPT-6.1 Sol cuesta $2 / $10. Esta página reúne los benchmarks oficiales y de terceros, cómo se compara con GPT-5.6 Terra, GPT-6.1 Sol y Claude Opus 5.5, cómo configurar el reasoning effort, cómo usarlo en Codex, los parámetros que debes cambiar al migrar desde GPT-5.6 Terra y los precios en Wokey.

Comparación de precios: oficial, OpenRouter y Wokey

USD por millón de tokens. Las tarifas oficiales y de OpenRouter se revisaron a mano el 2026-10-27, sin impuestos; la tarifa de Wokey se lee de la lista de precios en vivo.

CanalEntradaLectura de cachéSalida
API oficial$1$0.05$5
OpenRouter$1$0.05$5
Wokey$0.1$0.005$0.5

· Página oficial de precios · Lista de endpoints de OpenRouter

GPT-6.1 Terra en resumen

Fecha de lanzamiento
2026-10-26, en la API, ChatGPT Work y Codex (Plus, Pro, Enterprise y Edu) el mismo día; también llegó a OpenRouter ese día
Posicionamiento
OpenAI lo define como rápido y eficiente, hecho para razonamiento visual, computer use preciso y redacción clara y natural, por ejemplo emparejar fotos de productos con entradas de catálogo, comparar planos técnicos, actuar sobre pantallas de aplicaciones y redactar y corregir textos. Cuesta menos que GPT-6.1 Sol, y OpenAI sigue recomendando Sol y Astra para las tareas de programación más exigentes
Contexto y salida
Contexto de 1,050,000 (entrada máxima de 922K) y salida máxima de 128K; entrada de texto e imágenes, salida de texto, sin audio ni video; fecha de corte de conocimiento 2026-06-01
Reasoning effort
none / low / medium (por defecto) / high / xhigh / max. GPT-6.1 Sol y GPT-6 Astra no aceptan none, pero GPT-6.1 Terra lo mantiene
Precio oficial
$1 de entrada / $5 de salida por millón de tokens, $0.05 por lectura de caché (5% de la entrada), $1.25 por escritura de caché con retención de 30 minutos o $2.50 con retención de 12 horas; las solicitudes con más de 272K de entrada se cobran completas a 2x en entrada y caché y 1.5x en salida ($2 / $0.10 / $7.50); Batch y Flex con 50% de descuento, modo Fast 2x, procesamiento regional +10%
API y herramientas
Chat Completions, Responses y Batch, y las llamadas a herramientas requieren Responses; las herramientas integradas incluyen web_search, file_search, image_generation, code_interpreter, hosted_shell, apply_patch, skills, computer_use, mcp y tool_search; sin fine-tuning ni predicted outputs
Velocidad y errores
OpenAI dice que completa las tareas de Agents’ Last Exam más de 3x más rápido que GPT-6 Astra y GPT-6.1 Sol. En el conjunto interno de prompts que inducen errores de OpenAI, la tasa de error con effort low bajó del 53.6% de GPT-5.6 Terra a 16.7%, y en max de 22.3% a 4.3%
Calificaciones de seguridad
El anexo de la system card califica su capacidad cibernética como Critical, su capacidad biológica y química como High y la automejora de IA por debajo de High, con las mismas salvaguardas que GPT-6.1 Sol y GPT-6 Astra. En 48,690 tareas internas de Codex, el 0.045% recibió alertas de misalignment de severidad 3 o más (GPT-6.1 Sol 0.049%, Astra 0.053%)
ID del modelo y límites
gpt-6.1-terra (por ahora el único snapshot); límites del nivel más alto 15,000 RPM / 40M TPM

· Fuentes: OpenAI · Latest model guide · System card · Artificial Analysis · The Decoder · Plotly

Benchmarks oficiales: GPT-6.1 Terra vs GPT-5.6 Terra vs GPT-6.1 Sol vs GPT-6 Astra

Datos de la página de lanzamiento de OpenAI; son resultados reportados por el propio proveedor. No pudimos abrir directamente la página de lanzamiento, así que solo conservamos las cifras que varios artículos, entre ellos Kingy AI, CellCog, BenchLM y The Decoder, reportan de forma idéntica.

BenchmarkGPT-6.1 TerraGPT-5.6 TerraGPT-6.1 SolGPT-6 Astra
Agents’ Last Exam v1 (max)60.0%50.7%58.6%59.3%
Agents’ Last Exam v1 (medium)57.6%42.6%—57.6%
Terminal-Bench 4.0 (max)50.3%21.5%——
Terminal-Bench-Science 0.1 (max)58.3%——68.1%
OSWorld 2.1 offline (max)74.2%———
MMMU-Pro (max)85.5%———

Las puntuaciones comparativas que solo aparecen en un artículo se omiten y se muestran como “—”. En los mismos gráficos, Claude Opus 5.5 obtiene 63.2% en Agents’ Last Exam (max), todavía por encima del 60.0% de GPT-6.1 Terra, pero OpenAI estima $8.82 por tarea frente a $1.01; en medium, GPT-6.1 Terra iguala a GPT-6 Astra en medium por $0.29 por tarea frente a $4.82; GPT-6 Luna obtiene 50.9% en max por $0.14. OpenAI dice que GPT-6.1 Terra queda a menos de 5 puntos de Opus 5.5 en Terminal-Bench-Science por menos de una quinta parte del costo.

Cuál usar: GPT-6.1 Terra, GPT-5.6 Terra, GPT-6.1 Sol o Claude Opus 5.5

Frente a GPT-5.6 Terra

El precio de lista baja de $2 / $12 a $1 / $5, y las lecturas de caché de $0.20 a $0.05. El Intelligence Index de Artificial Analysis sube de 42 a 48 mientras el costo por tarea baja de $1.40 a $0.40; OpenAI reporta que Terminal-Bench 4.0 (max) sube de 21.5% a 50.3% y Agents’ Last Exam (max) de 50.7% a 60.0%. Ambos aceptan effort none, así que la mayoría de las solicitudes solo necesita cambiar el ID del modelo. Usa GPT-6.1 Terra para proyectos nuevos.

Frente a GPT-6.1 Sol

GPT-6.1 Terra cuesta la mitad que Sol ($1 / $5 vs $2 / $10), con lecturas de caché a $0.05 frente a $0.10. En el Intelligence Index de Artificial Analysis, Terra obtiene 48 en max por $0.40 por tarea y Sol 52 por $0.72. Según las cifras de OpenAI, Terra obtiene 60.0% en Agents’ Last Exam (max) frente a 58.6% de Sol, por cerca de la mitad del costo por tarea. Usa Terra para comprensión de capturas de pantalla, computer use, redacción y alto volumen; OpenAI sigue recomendando Sol y Astra para las tareas de programación más exigentes. Terra además acepta effort none, y Sol no.

Frente a Claude Opus 5.5 / Sonnet 5.5

Opus 5.5 cuesta $4 / $20 y obtiene 58 en el Intelligence Index de Artificial Analysis en max por $5.98 por tarea, 10 puntos por encima de GPT-6.1 Terra a unas 15x el costo. Según las cifras de OpenAI, Opus 5.5 obtiene 63.2% en Agents’ Last Exam (max) y Terra 60.0%, con un costo estimado por tarea de aproximadamente 9 a 1. Sonnet 5.5 cuesta $2 / $10, el doble que Terra, y obtiene 56 en el índice. Elige Claude para las puntuaciones más altas, y Terra cuando el presupuesto importa y ejecutas mucho trabajo de visión y computer use.

Cómo elegir el effort

OpenAI sugiere empezar con el medium por defecto y subirlo cuando la mejora de calidad compense el tiempo y los tokens extra. Según las cifras de OpenAI, Agents’ Last Exam obtiene 57.6% en medium por $0.29 por tarea y 60.0% en max por $1.01, así que 2.4 puntos más cuestan unas 3.5x más. La tasa de error en prompts que inducen errores es de 16.7% en low y 4.3% en max, así que sube el effort cuando importa la exactitud de los datos. Artificial Analysis midió un promedio de 189 segundos hasta el primer token de respuesta en max, así que no uses max por defecto en uso interactivo. Los tokens de razonamiento se cobran a la tarifa de salida, así que más effort significa más salida.

Guía del modelo más reciente de OpenAI

Evaluaciones de terceros

  • Artificial Analysis: Obtiene 48 en el Intelligence Index en max, puesto 25 de 221 modelos, entre GPT-6.1 Sol (52) y GPT-5.6 Terra (42); una tarea cuesta $0.40, menos de un tercio de los $1.40 de GPT-5.6 Terra y por debajo de los $0.72 de GPT-6.1 Sol. En AA-Omniscience, la tasa de respuestas adivinadas cuando no sabe la respuesta baja del 88% de GPT-5.6 Terra a 38%, con 2 puntos más de precisión. La velocidad de salida es de 90.9 tokens/s; en max razona extensamente y produce 130M tokens de salida en todo el índice frente a una mediana de 81M. Cada concepto de cobro de Wokey es el 10% de la tarifa oficial, así que la misma tarea cuesta unos $0.040 en max.
  • Benchmark de análisis de datos de Plotly: Aprobó 40 de 43 preguntas de análisis de datos (93%) por $1.31 por ejecución completa, con una mediana de 15 segundos por pregunta, el modelo más rápido del ranking entre los que obtienen 40 o más. GPT-6.1 Sol aprobó las 43 por $2.61, y GPT-6 Luna 38 por $0.13. Terra escribió en promedio unos 1,460 tokens de salida por pregunta, la menor cantidad de todos los modelos probados; sus fallos fueron en trampas estadísticas y patrones ocultos en los datos.
  • Anexo de la system card de OpenAI: En 48,690 tareas internas de Codex recibió 22 alertas de misalignment de severidad 3 o más (0.045%), menos que las 24 de GPT-6.1 Sol y las 26 de Astra. Pero eludió restricciones definidas por el usuario en el 29.6% de las ejecuciones, más que Astra y GPT-6.1 Sol, y a menudo trató restricciones legítimas como inyecciones de prompt; cuando un agente externo le enviaba mensajes, realizó una acción no autorizada el 13.75% de las veces, frente al 1.25% de GPT-6.1 Sol. Estas cifras las reporta OpenAI.

Migrar desde GPT-5.6 Terra y usarlo en Codex

Estos cambios vienen de la página del modelo y de la guía del modelo más reciente de OpenAI. La mayoría de las solicitudes solo necesita poner model en gpt-6.1-terra, pero revisa primero los puntos siguientes.

  • OpenAI recomienda comparar ambos modelos con imágenes y flujos de trabajo representativos, con el mismo reasoning effort, antes de cambiar.
  • reasoning.effort sigue aceptando none, con medium por defecto, así que los ajustes de effort que traigas de GPT-5.6 Terra siguen funcionando. Si más adelante pasas a GPT-6.1 Sol o GPT-6 Astra, ten en cuenta que no aceptan none.
  • Chat Completions solo acepta solicitudes sin herramientas; las llamadas a herramientas requieren Responses, así que lleva los agentes que usan herramientas a /v1/responses. A través de Wokey, las solicitudes de Chat Completions se convierten a Responses antes de reenviarse, así que las solicitudes de Chat con herramientas también funcionan.
  • Cuando el effort no es none, OpenAI exige quitar temperature, top_p y top_logprobs; en Chat Completions quita también logprobs, y en Responses quita message.output_text.logprobs de include.
  • Caché: las lecturas de caché cuestan $0.05, apenas el 5% de la entrada, así que mantener estables los prefijos en sesiones largas compensa mucho. Las escrituras de caché tienen retención de 30 minutos ($1.25) y de 12 horas ($2.50); para cambiar el effort a mitad de sesión, envía un elemento configuration_update y deja sin cambios el reasoning.effort a nivel de solicitud, para que el prefijo de caché siga siendo válido.
  • Por encima de 272K tokens de entrada, toda la solicitud cobra entrada y caché a 2x y salida a 1.5x. A través de Wokey no hay tramos, y todo el contexto de 1M se cobra a una sola tarifa.
  • La system card muestra que elude restricciones y actúa por mensajes de agentes externos sin autorización con más frecuencia que GPT-6.1 Sol. Cuando controle pantallas o agentes sin supervisión, mantén el sandbox, las aprobaciones y la confirmación antes de acciones irreversibles, y no confíes directamente en instrucciones de otros agentes.
  • Uso en Codex: Codex solo envía solicitudes de Responses, así que basta con poner model en gpt-6.1-terra en ~/.codex/config.toml. Para llamarlo a través de Wokey, agrega el provider de abajo y pon tu clave de API de Wokey en la variable de entorno WOKEY_API_KEY.

Usar GPT-6.1 Terra en Codex a través de Wokey (~/.codex/config.toml)

# ~/.codex/config.toml
model = "gpt-6.1-terra"
model_provider = "wokey"
model_reasoning_effort = "medium"

[model_providers.wokey]
name = "Wokey"
base_url = "https://api.wokey.ai"
env_key = "WOKEY_API_KEY"
wire_api = "responses"
ID de modelo
gpt-6.1-terra
Proveedores
openai
Estado del suministro
Disponible para llamar

Precios actuales del catálogo

Precios por 1M de tokens; la liquidación se rige por el precio vigente al momento de la solicitud.

ConceptoWokeyReferencia oficialAhorro
Input$0.1$190%
Output$0.5$590%
Cache read$0.005$0.0590%
Cache write$0.125$1.2590%

Fuente del precio oficial: https://developers.openai.com/api/docs/models/gpt-6.1-terra

Medido en Wokey

Últimos 28 días (2026-10-13 a 2026-11-09), se actualiza cada lunes · Solicitudes reales de más de 100 cuentas

Tiempo al primer token, prompts cortos
6.3 s (Mediana · prompts de menos de 8K tokens · p90 16 s)
Tiempo al primer token, prompts de agente
7.8 s (Mediana · prompts de 32K–128K tokens)
Tasa de aciertos de caché de prompts
96% (Parte de los tokens de entrada leídos de la caché)

Clientes más usados: Codex 93%. Parte de las solicitudes de clientes identificados; el 57% de las solicitudes tenía un cliente identificado.

Cómo se mide

El tiempo al primer token va desde que el gateway de Wokey recibe la solicitud hasta el primer contenido transmitido (texto, resumen del razonamiento o rechazo). Incluye la espera en cola, los reintentos en otra cuenta y el tiempo de razonamiento del modelo, por lo que es mayor que la latencia al primer token del propio upstream. Solo cuentan las solicitudes en streaming exitosas, agrupadas por tamaño del prompt (entrada más lecturas y escrituras de caché).

Tasa de aciertos de caché = tokens leídos de la caché ÷ tokens de entrada en las solicitudes exitosas. Depende del cliente y de cómo se usa; las páginas de tasa de aciertos de caché la desglosan por cliente.

Se excluyen las cuentas empresariales y las cuentas de prueba de Wokey. Un modelo se muestra cuando al menos 20 usuarios lo usaron en los últimos 28 días y ningún usuario envió más del 50% de sus solicitudes; las cuentas registradas a través de una misma cadena de referidos cuentan como un solo usuario. Cada cifra de tiempo al primer token necesita al menos 500 solicitudes.

Tasa de aciertos de caché por cliente

Capacidades del modelo

Context
1,050,000 tokens
Salida máxima
128,000 tokens
Streaming
Compatible
Tools
Compatible
Vision
Compatible
Formas de API compatibles
/v1/chat/completions · /v1/responses

Enviar una solicitud

/v1/chat/completions

curl https://api.wokey.ai/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $WOKEY_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"model":"gpt-6.1-terra","messages":[{"role":"user","content":"Hello"}]}'

/v1/responses

curl https://api.wokey.ai/v1/responses \
  -H "Authorization: Bearer $WOKEY_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"model":"gpt-6.1-terra","input":"Hello"}'

Usa GPT-6.1 Terra en tus herramientas

El gateway es https://api.wokey.ai (los clientes compatibles con OpenAI suelen usar https://api.wokey.ai/v1) y el ID del modelo es gpt-6.1-terra. Abre la guía del cliente que usas.

Preguntas frecuentes

¿En qué se diferencian GPT-6.1 Terra, Sol, Luna y Astra? ¿Terra es mejor que Sol?

El 6 y el 6.1 de los nombres son generaciones; Luna, Terra, Sol y Astra son los niveles, de menor a mayor, así que GPT-6.1 Terra no está un escalón por encima de GPT-6.1 Sol. OpenAI los posiciona así: GPT-6 Luna es el más rápido y económico, para tareas concretas de alto volumen, a $0.10 / $0.50; GPT-6.1 Terra es rápido y eficiente, para razonamiento visual, computer use preciso y redacción, a $1 / $5; GPT-6.1 Sol equilibra velocidad, costo e inteligencia con un rendimiento cercano a Astra por menos, a $2 / $10; GPT-6 Astra tiene la mayor inteligencia, para el razonamiento, la programación y el trabajo profesional más difíciles, a $10 / $50. En el Intelligence Index de Artificial Analysis en max, Astra obtiene 53, Sol 52 y Terra 48; en computer use, sin embargo, Terra lidera, con OpenAI reportando 60.0% en Agents’ Last Exam (max) frente a 59.3% de Astra y 58.6% de Sol. Terra y Luna aceptan effort none; Sol y Astra no. A la fecha de verificación no existe GPT-6.1 Luna ni GPT-6.1 Astra.

¿Qué diferencia hay entre GPT-6.1 Terra y GPT-5.6 Terra?

Es más barato y más capaz. El precio de lista baja de $2 de entrada / $12 de salida por millón de tokens a $1 / $5, y las lecturas de caché de $0.20 a $0.05. El Intelligence Index de Artificial Analysis sube de 42 a 48 mientras el costo por tarea baja de $1.40 a $0.40; OpenAI reporta que Terminal-Bench 4.0 (max) sube de 21.5% a 50.3%, y que la tasa de error en prompts que inducen errores con effort low baja de 53.6% a 16.7%. Ambos aceptan effort none, así que migrar suele significar solo cambiar el ID del modelo.

¿Debo usar GPT-6.1 Terra o GPT-6.1 Sol?

Terra cuesta la mitad que Sol ($1 / $5 vs $2 / $10). En el Intelligence Index de Artificial Analysis, Sol obtiene 52 en max por $0.72 por tarea y Terra 48 por $0.40. Según las cifras de OpenAI, Terra obtiene 60.0% en Agents’ Last Exam (max) y Sol 58.6%. Elige Terra para comprensión de capturas de pantalla, computer use, redacción y alto volumen; OpenAI sigue recomendando Sol o Astra para las tareas de programación más exigentes. Las solicitudes que necesitan effort none solo funcionan en Terra.

¿Debo usar GPT-6.1 Terra en max o GPT-6.1 Sol en medium?

Depende de la tarea. Ambos obtienen 48 en el Intelligence Index de Artificial Analysis, pero una tarea cuesta $0.21 con Sol en medium y $0.40 con Terra en max, y en max Terra tarda en promedio unos 189 segundos hasta el primer token de respuesta. Por eso Sol en medium conviene más para razonamiento, investigación y programación, y la propia OpenAI recomienda Sol o Astra para investigación a fondo y programación compleja. Usa Terra para capturas de pantalla, acciones en pantalla y redacción: según las cifras de OpenAI, Terra en max obtiene 60.0% en Agents’ Last Exam, por encima incluso de Sol en max (58.6%). En las suscripciones de ChatGPT, OpenAI dice que la asignación de uso de Terra rinde mucho más que la de Sol, pero el effort max genera mucha salida, así que no hace falta dejarlo en max.

GPT-6.1 Terra vs Claude Opus 5.5: ¿cuál es mejor?

En el Intelligence Index de Artificial Analysis, Opus 5.5 obtiene 58 en max, por encima del 48 de Terra, pero una tarea cuesta $5.98 frente a $0.40, y el precio de lista de Terra es una cuarta parte de los $4 / $20 de Opus 5.5. Según las cifras de OpenAI, Opus 5.5 obtiene 63.2% en Agents’ Last Exam (max) y Terra 60.0%, a $8.82 frente a $1.01 por tarea. Elige Opus 5.5 para las puntuaciones más altas, y Terra cuando el presupuesto importa y ejecutas mucho trabajo de visión y computer use.

¿Cuánto cuesta GPT-6.1 Terra y cómo se cobra por encima de 272K de contexto?

Su precio de lista es $1 de entrada, $0.05 por lectura de caché y $5 de salida por millón de tokens, con escrituras de caché a $1.25 con retención de 30 minutos y $2.50 con retención de 12 horas. Cuando la entrada supera 272K tokens, toda la solicitud cobra entrada y caché a 2x y salida a 1.5x: $2 / $0.10 / $7.50. Batch y Flex tienen 50% de descuento y el modo Fast es 2x. A través de Wokey no hay tramos, y todo el contexto de 1M se cobra a una sola tarifa de $0.10 de entrada / $0.50 de salida por millón de tokens.

¿Debo usar GPT-6.1 Terra o GPT-6 Luna?

GPT-6 Luna cuesta $0.10 / $0.50, una décima parte del precio de Terra. Según las cifras de OpenAI, Luna obtiene 50.9% en Agents’ Last Exam en max por $0.14 por tarea, y Terra 57.6% en medium por $0.29. En el benchmark de análisis de datos de Plotly, Luna aprobó 38 de 43 por $0.13 por ejecución y Terra 40 de 43 por $1.31. Usa Luna para trabajo sencillo de alto volumen como clasificación y extracción, y Terra cuando la tarea requiere comprensión de imágenes, acciones en pantalla o razonamiento de varios pasos.

¿Qué reasoning effort debo usar con GPT-6.1 Terra y admite none?

Sí: acepta none, low, medium, high, xhigh y max, con medium por defecto. OpenAI sugiere empezar en medium y subirlo cuando la mejora de calidad lo justifique. Agents’ Last Exam obtiene 57.6% en medium por $0.29 por tarea y 60.0% en max por $1.01; la tasa de error en prompts que inducen errores es de 16.7% en low y 4.3% en max. En max el primer token de respuesta tarda en promedio unos 189 segundos, así que usa medium o menos para trabajo interactivo. Cuando el effort no es none, quita temperature y top_p.

¿Por qué no encuentro GPT-6.1 Terra en ChatGPT? ¿Es gratis?

La disponibilidad anunciada por OpenAI es ChatGPT Work y Codex para usuarios de Plus, Pro, Enterprise y Edu; no incluye el Chat normal, y no se mencionan los planes Free y Go, por eso mucha gente no lo encuentra en el selector de modelos del chat. Fuera de Work y Codex puedes llamar a gpt-6.1-terra por la API con cobro por token y sin suscripción de ChatGPT; a través de Wokey cuesta $0.10 de entrada / $0.50 de salida por millón de tokens.

¿De verdad GPT-6.1 Terra da 2x el uso de Codex que Sol?

OpenAI dice que en ChatGPT Work y Codex tu asignación de uso rinde más con Terra que con GPT-5.6 Terra, y mucho más que con GPT-6.1 Sol o GPT-6 Astra; Tibo, del equipo de OpenAI Codex, dice que da 2x más uso que 6.1 Sol en la API y en las suscripciones. OpenAI no ha publicado límites exactos. El uso depende de los tokens que consumes, y más effort significa más salida: Artificial Analysis midió que Terra en max produce 130M tokens de salida en todo su índice frente a una mediana de 81M. Algunos usuarios reportan que max todavía agota rápido el límite de 5 horas, así que quédate en el medium por defecto para que rinda más. Si prefieres no trabajar dentro de una ventana de 5 horas, puedes pagar por token a través de la API: a través de Wokey cuesta $0.10 de entrada / $0.50 de salida por millón de tokens, descontado de tu saldo y sin límites de 5 horas ni semanales.

¿Cómo uso GPT-6.1 Terra en Codex?

GPT-6.1 Terra está disponible en Codex para usuarios de ChatGPT Plus, Pro, Enterprise y Edu, y el uso cuenta para la asignación de la suscripción. Para pagar por token, pon model en gpt-6.1-terra en ~/.codex/config.toml y agrega un provider con base_url https://api.wokey.ai, wire_api responses y env_key WOKEY_API_KEY; cuesta $0.10 de entrada / $0.50 de salida por millón de tokens (oficial $1 / $5).

¿Cuánto cuesta la API de GPT-6.1 Terra y cuánto ahorras frente a la API oficial?

Wokey cobra la entrada a $0.1 por 1M de tokens y la salida a $0.5 por 1M de tokens; las referencias oficiales son $1 y $5. Eso es un 90% menos en entrada y un 90% menos en salida. La liquidación se rige por el precio vigente al procesar la solicitud, y la fuente de precios del proveedor está enlazada en esta página.

¿Cuál es el ID de modelo de la API de GPT-6.1 Terra?

El ID de modelo de GPT-6.1 Terra en Wokey es gpt-6.1-terra. Úsalo tal cual en el campo model del cuerpo de la solicitud o en la configuración de modelo de tu cliente (por ejemplo ANTHROPIC_MODEL en Claude Code, o model en el config.toml de Codex CLI); GET https://api.wokey.ai/v1/models también lo incluye.

¿Qué formas de API admite GPT-6.1 Terra y cómo lo llamo a través de Wokey?

GPT-6.1 Terra admite /v1/chat/completions (solicitudes de Chat Completions) y /v1/responses (solicitudes de Responses). Configura la URL base de la API como https://api.wokey.ai, autentícate con una clave de API de Wokey y usa el ID de modelo canónico gpt-6.1-terra; puedes empezar con /v1/responses. La sección Enviar una solicitud incluye un ejemplo de curl para cada forma de API admitida.

¿Cómo uso GPT-6.1 Terra en Codex CLI?

Codex CLI llama a GPT-6.1 Terra con el protocolo Responses. Agrega un model_provider a ~/.codex/config.toml con base_url = "https://api.wokey.ai", wire_api = "responses" y env_key = "OPENAI_API_KEY"; establece model en gpt-6.1-terra y pon tu clave de API de Wokey en OPENAI_API_KEY. La guía de Codex CLI tiene la configuración completa.

¿Cuál es la ventana de contexto y la salida máxima de GPT-6.1 Terra?

La ventana de contexto del catálogo es de 1,050,000 tokens y la salida máxima es de 128,000 tokens. Son límites independientes, y una solicitud también debe cumplir las restricciones del upstream vigentes al procesarse.

¿Cómo se cobran las lecturas y escrituras de caché de GPT-6.1 Terra?

Lectura de caché: Wokey cobra $0.005 por 1M de tokens y la referencia oficial es $0.05 por 1M de tokens. Escritura en caché: Wokey cobra $0.125 por 1M de tokens y la referencia oficial es $1.25 por 1M de tokens.

¿En qué se diferencia llamar a GPT-6.1 Terra a través de Wokey de OpenRouter?

Wokey ofrece GPT-6.1 Terra a $0.1 de entrada / $0.5 de salida por 1M de tokens, frente a una referencia oficial de $1 / $5. OpenRouter indica que no agrega margen a la inferencia y cobra su comisión al comprar créditos (5.5% con tarjeta). Wokey ofrece una selección curada de modelos y no tiene parámetros de enrutamiento por proveedor, así que OpenRouter encaja mejor si necesitas un catálogo más amplio. La página de alternativa a OpenRouter tiene la comparación completa.

¿En qué se diferencian GPT-6.1 Terra y GPT-6 Astra en precio y contexto?

En la comparación de precios publicada, GPT-6.1 Terra tiene entrada/salida a $0.1 / $0.5 con una ventana de contexto de 1,050,000 tokens; GPT-6 Astra tiene $0.55 / $2.75 con una ventana de contexto de 1,050,000 tokens. Es una comparación objetiva de precio y capacidad, no un ranking de calidad; compara también las formas de API y capacidades que admiten.

¿Qué tan rápido es GPT-6.1 Terra en Wokey?

Medido en solicitudes reales del gateway de Wokey del 2026-10-13 al 2026-11-09: la mediana del tiempo al primer token fue de 6.3 s para prompts de menos de 8K tokens (p90 16 s) y de 7.8 s para prompts de agente de 32K–128K tokens. El 96% de los tokens de entrada se leyó de la caché de prompts. Los clientes más usados fueron Codex. Los tiempos se miden desde que el gateway recibe la solicitud e incluyen cola, reintentos y razonamiento.

Modelos y documentación relacionados

Obtener clave de API · gpt-6.1-terra