GPT-6.1 Terra API

O GPT-6.1 Terra saiu em 2026-10-26. A OpenAI o descreve como um modelo rápido e eficiente para raciocínio visual, computer use preciso e escrita clara e natural. O preço de tabela é $1 de entrada / $5 de saída por milhão de tokens com leituras de cache a $0.05; o GPT-5.6 Terra custava $2 / $12 com leituras de cache a $0.20, e o GPT-6.1 Sol custa $2 / $10. Esta página reúne os benchmarks oficiais e de terceiros, como ele se compara ao GPT-5.6 Terra, ao GPT-6.1 Sol e ao Claude Opus 5.5, como definir o reasoning effort, como usá-lo no Codex, os parâmetros a mudar ao migrar do GPT-5.6 Terra e os preços na Wokey.

Comparação de preços: oficial, OpenRouter e Wokey

USD por milhão de tokens. Os preços oficiais e do OpenRouter foram conferidos manualmente em 2026-10-27, sem impostos; o preço da Wokey é lido da tabela de preços em tempo real.

CanalEntradaLeitura de cacheSaída
API oficial$1$0.05$5
OpenRouter$1$0.05$5
Wokey$0.1$0.005$0.5

· Página oficial de preços · Lista de endpoints do OpenRouter

GPT-6.1 Terra em resumo

Data de lançamento
2026-10-26, na API, no ChatGPT Work e no Codex (Plus, Pro, Enterprise e Edu) no mesmo dia; também chegou ao OpenRouter nesse dia
Posicionamento
A OpenAI o define como rápido e eficiente, feito para raciocínio visual, computer use preciso e escrita clara e natural, como associar fotos de produtos a itens de catálogo, comparar desenhos técnicos, agir em telas de aplicativos e redigir e revisar textos. Custa menos que o GPT-6.1 Sol, e a OpenAI ainda recomenda o Sol e o Astra para as tarefas de programação mais exigentes
Contexto e saída
Contexto de 1,050,000 (entrada máxima de 922K) e saída máxima de 128K; entrada de texto e imagem, saída de texto, sem áudio nem vídeo; corte de conhecimento em 2026-06-01
Reasoning effort
none / low / medium (padrão) / high / xhigh / max. O GPT-6.1 Sol e o GPT-6 Astra não aceitam none, mas o GPT-6.1 Terra mantém
Preço oficial
$1 de entrada / $5 de saída por milhão de tokens, $0.05 por leitura de cache (5% da entrada), $1.25 por gravação de cache com retenção de 30 minutos ou $2.50 com retenção de 12 horas; requisições com mais de 272K de entrada são cobradas por inteiro a 2x na entrada e no cache e 1.5x na saída ($2 / $0.10 / $7.50); Batch e Flex com 50% de desconto, modo Fast 2x, processamento regional +10%
API e ferramentas
Chat Completions, Responses e Batch, sendo que a chamada de ferramentas exige Responses; as ferramentas nativas incluem web_search, file_search, image_generation, code_interpreter, hosted_shell, apply_patch, skills, computer_use, mcp e tool_search; sem fine-tuning nem predicted outputs
Velocidade e erros
A OpenAI diz que ele conclui as tarefas do Agents’ Last Exam mais de 3x mais rápido que o GPT-6 Astra e o GPT-6.1 Sol. No conjunto interno de prompts indutores de erro da OpenAI, a taxa de erro com effort low caiu de 53.6% no GPT-5.6 Terra para 16.7%, e no max de 22.3% para 4.3%
Classificações de segurança
O adendo da system card classifica a capacidade cibernética como Critical, a capacidade biológica e química como High e o autoaperfeiçoamento de IA abaixo de High, com as mesmas salvaguardas do GPT-6.1 Sol e do GPT-6 Astra. Em 48,690 tarefas internas do Codex, 0.045% receberam alertas de misalignment de severidade 3 ou mais (GPT-6.1 Sol 0.049%, Astra 0.053%)
ID do modelo e limites
gpt-6.1-terra (por enquanto o único snapshot); limites do nível mais alto 15,000 RPM / 40M TPM

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

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

Dados da página de lançamento da OpenAI; são resultados informados pelo próprio fornecedor. Não conseguimos abrir a página de lançamento diretamente, então mantivemos só os números que vários textos, entre eles Kingy AI, CellCog, BenchLM e The Decoder, informam de forma idêntica.

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%———

Pontuações de comparação que aparecem em um só texto foram omitidas e aparecem como “—”. Nos mesmos gráficos, o Claude Opus 5.5 marca 63.2% no Agents’ Last Exam (max), ainda acima dos 60.0% do GPT-6.1 Terra, mas a OpenAI estima $8.82 por tarefa contra $1.01; no medium, o GPT-6.1 Terra empata com o GPT-6 Astra no medium por $0.29 por tarefa contra $4.82; o GPT-6 Luna marca 50.9% no max por $0.14. A OpenAI diz que o GPT-6.1 Terra fica a menos de 5 pontos do Opus 5.5 no Terminal-Bench-Science por menos de um quinto do custo.

Qual usar: GPT-6.1 Terra, GPT-5.6 Terra, GPT-6.1 Sol ou Claude Opus 5.5

Contra GPT-5.6 Terra

O preço de tabela cai de $2 / $12 para $1 / $5, e as leituras de cache de $0.20 para $0.05. O Intelligence Index da Artificial Analysis sobe de 42 para 48 enquanto o custo por tarefa cai de $1.40 para $0.40; a OpenAI informa que o Terminal-Bench 4.0 (max) subiu de 21.5% para 50.3% e o Agents’ Last Exam (max) de 50.7% para 60.0%. Os dois aceitam effort none, então a maioria das requisições só precisa trocar o ID do modelo. Use o GPT-6.1 Terra em projetos novos.

Contra GPT-6.1 Sol

O GPT-6.1 Terra custa metade do Sol ($1 / $5 vs $2 / $10), com leituras de cache a $0.05 contra $0.10. No Intelligence Index da Artificial Analysis, o Terra marca 48 no max por $0.40 por tarefa e o Sol 52 por $0.72. Pelos números da OpenAI, o Terra marca 60.0% no Agents’ Last Exam (max) contra 58.6% do Sol, por cerca de metade do custo por tarefa. Use o Terra para entender capturas de tela, computer use, escrita e alto volume; a OpenAI ainda recomenda o Sol e o Astra para as tarefas de programação mais exigentes. O Terra também aceita effort none, e o Sol não.

Contra Claude Opus 5.5 / Sonnet 5.5

O Opus 5.5 custa $4 / $20 e marca 58 no Intelligence Index da Artificial Analysis no max por $5.98 por tarefa, 10 pontos acima do GPT-6.1 Terra a cerca de 15x o custo. Pelos números da OpenAI, o Opus 5.5 marca 63.2% no Agents’ Last Exam (max) e o Terra 60.0%, com custo estimado por tarefa de aproximadamente 9 para 1. O Sonnet 5.5 custa $2 / $10, o dobro do Terra, e marca 56 no índice. Escolha o Claude para as pontuações mais altas, e o Terra quando o orçamento importa e você roda muito trabalho de visão e computer use.

Como escolher o effort

A OpenAI sugere começar no medium padrão e subir quando o ganho de qualidade compensar o tempo e os tokens extras. Pelos números da OpenAI, o Agents’ Last Exam marca 57.6% no medium por $0.29 por tarefa e 60.0% no max por $1.01, então 2.4 pontos a mais custam cerca de 3.5x mais. A taxa de erro em prompts indutores de erro é de 16.7% no low e 4.3% no max, então suba o effort quando a exatidão dos fatos importa. A Artificial Analysis mediu em média 189 segundos até o primeiro token de resposta no max, então não use max como padrão em uso interativo. Os tokens de raciocínio são cobrados pela tarifa de saída, então mais effort significa mais saída.

Guia do modelo mais recente da OpenAI

Avaliações de terceiros

  • Artificial Analysis: Marca 48 no Intelligence Index no max, 25º de 221 modelos, entre o GPT-6.1 Sol (52) e o GPT-5.6 Terra (42); uma tarefa custa $0.40, menos de um terço dos $1.40 do GPT-5.6 Terra e abaixo dos $0.72 do GPT-6.1 Sol. No AA-Omniscience, a taxa de chutes quando ele não sabe a resposta cai de 88% no GPT-5.6 Terra para 38%, com 2 pontos a mais de precisão. A velocidade de saída é de 90.9 tokens/s; no max ele raciocina longamente, gerando 130M tokens de saída em todo o índice contra uma mediana de 81M. Cada item cobrado pela Wokey equivale a 10% da tarifa oficial, então a mesma tarefa sai por cerca de $0.040 no max.
  • Benchmark de análise de dados da Plotly: Passou em 40 de 43 perguntas de análise de dados (93%) por $1.31 por execução completa, com mediana de 15 segundos por pergunta, o modelo mais rápido do ranking entre os que marcam 40 ou mais. O GPT-6.1 Sol passou nas 43 por $2.61, e o GPT-6 Luna em 38 por $0.13. O Terra escreveu em média cerca de 1,460 tokens de saída por pergunta, o menor número entre os modelos testados; os erros vieram em armadilhas estatísticas e padrões escondidos nos dados.
  • Adendo da system card da OpenAI: Em 48,690 tarefas internas do Codex ele recebeu 22 alertas de misalignment de severidade 3 ou mais (0.045%), menos que os 24 do GPT-6.1 Sol e os 26 do Astra. Mas contornou restrições definidas pelo usuário em 29.6% das execuções, mais que o Astra e o GPT-6.1 Sol, muitas vezes tratando restrições legítimas como prompt injection; quando recebia mensagens de um agente externo, executou uma ação não autorizada em 13.75% das vezes, contra 1.25% do GPT-6.1 Sol. Esses números são informados pela OpenAI.

Migrando do GPT-5.6 Terra e usando no Codex

Estas mudanças vêm da página do modelo e do guia do modelo mais recente da OpenAI. A maioria das requisições só precisa de model definido como gpt-6.1-terra, mas confira os itens abaixo antes.

  • A OpenAI recomenda comparar os dois modelos com imagens e fluxos de trabalho representativos, no mesmo reasoning effort, antes de trocar.
  • reasoning.effort continua aceitando none, com medium como padrão, então os ajustes de effort trazidos do GPT-5.6 Terra continuam funcionando. Se depois você migrar para o GPT-6.1 Sol ou o GPT-6 Astra, lembre que eles não aceitam none.
  • O Chat Completions só aceita requisições sem ferramentas; a chamada de ferramentas exige Responses, então leve os agentes que usam ferramentas para /v1/responses. Pela Wokey, as requisições de Chat Completions são convertidas para Responses antes do encaminhamento, então requisições de Chat com ferramentas também funcionam.
  • Quando o effort não é none, a OpenAI exige remover temperature, top_p e top_logprobs; no Chat Completions remova também logprobs, e no Responses remova message.output_text.logprobs do include.
  • Cache: as leituras de cache custam $0.05, só 5% da entrada, então manter estáveis os prefixos em sessões longas compensa bastante. As gravações de cache têm retenção de 30 minutos ($1.25) e de 12 horas ($2.50); para mudar o effort no meio da sessão, envie um item configuration_update e deixe inalterado o reasoning.effort no nível da requisição, para que o prefixo do cache continue válido.
  • Acima de 272K tokens de entrada, a requisição inteira cobra entrada e cache a 2x e saída a 1.5x. Pela Wokey não há faixas, e todo o contexto de 1M é cobrado por uma única tarifa.
  • A system card mostra que ele contorna restrições e age por mensagens de agentes externos sem autorização com mais frequência que o GPT-6.1 Sol. Quando ele operar telas ou agentes sem supervisão, mantenha sandbox, aprovações e confirmação antes de ações irreversíveis, e não confie diretamente em instruções de outros agentes.
  • Usando no Codex: o Codex só envia requisições Responses, então basta definir model como gpt-6.1-terra em ~/.codex/config.toml. Para chamá-lo pela Wokey, adicione o provider abaixo e coloque sua chave de API da Wokey na variável de ambiente WOKEY_API_KEY.

Usando o GPT-6.1 Terra no Codex pela 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 do modelo
gpt-6.1-terra
Fornecedores
openai
Status da oferta
Disponível para chamada

Preços atuais do catálogo

Preços por 1M de tokens; a liquidação segue o preço vigente no momento da solicitação.

ItemWokeyReferência oficialEconomia
Input$0.1$190%
Output$0.5$590%
Cache read$0.005$0.0590%
Cache write$0.125$1.2590%

Fonte do preço oficial: https://developers.openai.com/api/docs/models/gpt-6.1-terra

Medido na Wokey

Últimos 28 dias (2026-10-13 a 2026-11-09), atualizado toda segunda-feira · Requisições reais de mais de 100 contas

Tempo até o primeiro token, prompts curtos
6,3 s (Mediana · prompts com menos de 8K tokens · p90 16 s)
Tempo até o primeiro token, prompts de agente
7,8 s (Mediana · prompts de 32K–128K tokens)
Taxa de acerto do cache de prompt
96% (Parcela dos tokens de entrada lidos do cache)

Clientes mais usados: Codex 93%. Parcela das requisições de clientes identificados; 57% das requisições tiveram o cliente identificado.

Como medimos

O tempo até o primeiro token vai do recebimento da requisição pelo gateway da Wokey até o primeiro conteúdo transmitido (texto, resumo do raciocínio ou recusa). Inclui a espera na fila, as novas tentativas em outra conta e o tempo de raciocínio do modelo, por isso é maior que a latência de primeiro token do próprio upstream. Só contam as requisições em streaming bem-sucedidas, agrupadas pelo tamanho do prompt (entrada mais leituras e gravações de cache).

Taxa de acerto de cache = tokens lidos do cache ÷ tokens de entrada nas requisições bem-sucedidas. Ela depende do cliente e da forma de uso; as páginas de taxa de acerto de cache detalham por cliente.

Contas empresariais e as contas de teste da própria Wokey ficam de fora. Um modelo aparece quando pelo menos 20 usuários o usaram nos últimos 28 dias e nenhum usuário enviou mais de 50% das requisições; contas cadastradas por uma mesma cadeia de indicação contam como um único usuário. Cada número de tempo até o primeiro token precisa de pelo menos 500 requisições.

Taxa de acerto de cache por cliente

Recursos do modelo

Context
1,050,000 tokens
Saída máxima
128,000 tokens
Streaming
Compatível
Tools
Compatível
Vision
Compatível
Formas de API aceitas
/v1/chat/completions · /v1/responses

Enviar uma solicitação

/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"}'

Use o GPT-6.1 Terra nas suas ferramentas

O gateway é https://api.wokey.ai (clientes compatíveis com OpenAI costumam usar https://api.wokey.ai/v1) e o ID do modelo é gpt-6.1-terra. Abra o guia do cliente que você usa.

Perguntas frequentes

Qual a diferença entre GPT-6.1 Terra, Sol, Luna e Astra? O Terra é melhor que o Sol?

O 6 e o 6.1 nos nomes são gerações; Luna, Terra, Sol e Astra são os níveis, do mais baixo ao mais alto, então o GPT-6.1 Terra não está um degrau acima do GPT-6.1 Sol. A OpenAI os posiciona assim: o GPT-6 Luna é o mais rápido e econômico, para tarefas focadas de alto volume, a $0.10 / $0.50; o GPT-6.1 Terra é rápido e eficiente, para raciocínio visual, computer use preciso e escrita, a $1 / $5; o GPT-6.1 Sol equilibra velocidade, custo e inteligência com desempenho próximo do Astra por menos, a $2 / $10; o GPT-6 Astra tem a maior inteligência, para o raciocínio, a programação e o trabalho profissional mais difíceis, a $10 / $50. No Intelligence Index da Artificial Analysis no max, o Astra marca 53, o Sol 52 e o Terra 48; em computer use, porém, o Terra lidera, com a OpenAI informando 60.0% no Agents’ Last Exam (max) contra 59.3% do Astra e 58.6% do Sol. Terra e Luna aceitam effort none; Sol e Astra não. Na data da verificação não existe GPT-6.1 Luna nem GPT-6.1 Astra.

Qual a diferença entre o GPT-6.1 Terra e o GPT-5.6 Terra?

É mais barato e mais forte. O preço de tabela cai de $2 de entrada / $12 de saída por milhão de tokens para $1 / $5, e as leituras de cache de $0.20 para $0.05. O Intelligence Index da Artificial Analysis sobe de 42 para 48 enquanto o custo por tarefa cai de $1.40 para $0.40; a OpenAI informa que o Terminal-Bench 4.0 (max) subiu de 21.5% para 50.3%, e que a taxa de erro em prompts indutores de erro com effort low caiu de 53.6% para 16.7%. Os dois aceitam effort none, então migrar geralmente significa só trocar o ID do modelo.

Devo usar o GPT-6.1 Terra ou o GPT-6.1 Sol?

O Terra custa metade do Sol ($1 / $5 vs $2 / $10). No Intelligence Index da Artificial Analysis, o Sol marca 52 no max por $0.72 por tarefa e o Terra 48 por $0.40. Pelos números da OpenAI, o Terra marca 60.0% no Agents’ Last Exam (max) e o Sol 58.6%. Escolha o Terra para entender capturas de tela, computer use, escrita e alto volume; a OpenAI ainda recomenda o Sol ou o Astra para as tarefas de programação mais exigentes. Requisições que precisam de effort none só funcionam no Terra.

Devo usar o GPT-6.1 Terra no max ou o GPT-6.1 Sol no medium?

Depende da tarefa. Os dois marcam 48 no Intelligence Index da Artificial Analysis, mas uma tarefa custa $0.21 no Sol medium e $0.40 no Terra max, e no max o Terra leva em média cerca de 189 segundos até o primeiro token de resposta. Por isso o Sol medium compensa mais para raciocínio, pesquisa e programação, e a própria OpenAI recomenda o Sol ou o Astra para pesquisa aprofundada e programação complexa. Use o Terra para capturas de tela, ações na tela e escrita: pelos números da OpenAI, o Terra no max marca 60.0% no Agents’ Last Exam, acima até do Sol no max (58.6%). Nas assinaturas do ChatGPT, a OpenAI diz que a cota de uso do Terra rende muito mais que a do Sol, mas o effort max gera muita saída, então não é preciso deixá-lo no max.

GPT-6.1 Terra vs Claude Opus 5.5: qual é melhor?

No Intelligence Index da Artificial Analysis, o Opus 5.5 marca 58 no max, acima dos 48 do Terra, mas uma tarefa custa $5.98 contra $0.40, e o preço de tabela do Terra é um quarto dos $4 / $20 do Opus 5.5. Pelos números da OpenAI, o Opus 5.5 marca 63.2% no Agents’ Last Exam (max) e o Terra 60.0%, a $8.82 contra $1.01 por tarefa. Escolha o Opus 5.5 para as pontuações mais altas, e o Terra quando o orçamento importa e você roda muito trabalho de visão e computer use.

Quanto custa o GPT-6.1 Terra, e como é cobrado acima de 272K de contexto?

O preço de tabela é $1 de entrada, $0.05 por leitura de cache e $5 de saída por milhão de tokens, com gravações de cache a $1.25 para retenção de 30 minutos e $2.50 para retenção de 12 horas. Quando a entrada passa de 272K tokens, a requisição inteira cobra entrada e cache a 2x e saída a 1.5x: $2 / $0.10 / $7.50. Batch e Flex têm 50% de desconto e o modo Fast é 2x. Pela Wokey não há faixas, e todo o contexto de 1M é cobrado por uma única tarifa de $0.10 de entrada / $0.50 de saída por milhão de tokens.

Devo usar o GPT-6.1 Terra ou o GPT-6 Luna?

O GPT-6 Luna custa $0.10 / $0.50, um décimo do preço do Terra. Pelos números da OpenAI, o Luna marca 50.9% no Agents’ Last Exam no max por $0.14 por tarefa, e o Terra 57.6% no medium por $0.29. No benchmark de análise de dados da Plotly, o Luna passou em 38 de 43 por $0.13 por execução e o Terra em 40 de 43 por $1.31. Use o Luna para trabalho simples de alto volume, como classificação e extração, e o Terra quando a tarefa exige entender imagens, agir na tela ou raciocinar em várias etapas.

Qual reasoning effort devo usar com o GPT-6.1 Terra, e ele aceita none?

Sim: ele aceita none, low, medium, high, xhigh e max, com medium como padrão. A OpenAI sugere começar no medium e subir quando o ganho de qualidade valer a pena. O Agents’ Last Exam marca 57.6% no medium por $0.29 por tarefa e 60.0% no max por $1.01; a taxa de erro em prompts indutores de erro é de 16.7% no low e 4.3% no max. No max o primeiro token de resposta leva em média cerca de 189 segundos, então use medium ou menos em trabalho interativo. Quando o effort não é none, remova temperature e top_p.

Por que não encontro o GPT-6.1 Terra no ChatGPT? Ele é grátis?

A disponibilidade anunciada pela OpenAI é o ChatGPT Work e o Codex para usuários Plus, Pro, Enterprise e Edu; não inclui o Chat comum, e os planos Free e Go não são mencionados, por isso muita gente não o encontra no seletor de modelos do chat. Fora do Work e do Codex você pode chamar o gpt-6.1-terra pela API com cobrança por token e sem assinatura do ChatGPT; pela Wokey custa $0.10 de entrada / $0.50 de saída por milhão de tokens.

O GPT-6.1 Terra dá mesmo 2x o uso do Codex em relação ao Sol?

A OpenAI diz que no ChatGPT Work e no Codex a sua cota de uso rende mais com o Terra do que com o GPT-5.6 Terra, e muito mais do que com o GPT-6.1 Sol ou o GPT-6 Astra; Tibo, da equipe do OpenAI Codex, diz que ele dá 2x mais uso que o 6.1 Sol na API e nas assinaturas. A OpenAI não publicou limites exatos. O uso acompanha os tokens que você consome, e mais effort significa mais saída: a Artificial Analysis mediu que o Terra no max gera 130M tokens de saída em todo o índice contra uma mediana de 81M. Alguns usuários relatam que o max ainda consome rápido o limite de 5 horas, então fique no medium padrão para render mais. Se preferir não trabalhar dentro de uma janela de 5 horas, você pode pagar por token pela API: pela Wokey custa $0.10 de entrada / $0.50 de saída por milhão de tokens, descontado do seu saldo e sem limites de 5 horas nem semanais.

Como usar o GPT-6.1 Terra no Codex?

O GPT-6.1 Terra está disponível no Codex para usuários do ChatGPT Plus, Pro, Enterprise e Edu, e o uso conta na cota da assinatura. Para cobrança por token, defina model como gpt-6.1-terra em ~/.codex/config.toml e adicione um provider com base_url https://api.wokey.ai, wire_api responses e env_key WOKEY_API_KEY; custa $0.10 de entrada / $0.50 de saída por milhão de tokens (oficial $1 / $5).

Quanto custa a API do GPT-6.1 Terra e quanto ela economiza em relação à API oficial?

A Wokey cobra a entrada a $0.1 por 1M de tokens e a saída a $0.5 por 1M de tokens; as referências oficiais são $1 e $5. Isso é 90% menos na entrada e 90% menos na saída. A liquidação segue o preço vigente no processamento da solicitação, e a fonte de preços do fornecedor está linkada nesta página.

Qual é o ID de modelo da API do GPT-6.1 Terra?

O ID de modelo do GPT-6.1 Terra na Wokey é gpt-6.1-terra. Use-o exatamente como está no campo model do corpo da solicitação ou na configuração de modelo do seu cliente (por exemplo ANTHROPIC_MODEL no Claude Code, ou model no config.toml do Codex CLI); GET https://api.wokey.ai/v1/models também o lista.

Quais formas de API o GPT-6.1 Terra aceita e como chamá-lo pela Wokey?

O GPT-6.1 Terra aceita /v1/chat/completions (solicitações Chat Completions) e /v1/responses (solicitações Responses). Defina a URL base da API como https://api.wokey.ai, autentique com uma chave de API da Wokey e use o ID de modelo canônico gpt-6.1-terra; você pode começar com /v1/responses. A seção Enviar uma solicitação inclui um exemplo de curl para cada forma de API aceita.

Como usar o GPT-6.1 Terra no Codex CLI?

O Codex CLI chama o GPT-6.1 Terra pelo protocolo Responses. Adicione um model_provider ao ~/.codex/config.toml com base_url = "https://api.wokey.ai", wire_api = "responses" e env_key = "OPENAI_API_KEY"; defina model como gpt-6.1-terra e coloque sua chave de API da Wokey em OPENAI_API_KEY. O guia do Codex CLI tem a configuração completa.

Qual é a janela de contexto e a saída máxima do GPT-6.1 Terra?

A janela de contexto do catálogo é de 1,050,000 tokens e a saída máxima é de 128,000 tokens. São limites separados, e a solicitação também precisa atender às restrições do upstream em vigor no momento do processamento.

Como são cobradas as leituras e gravações de cache do GPT-6.1 Terra?

Leitura de cache: a Wokey cobra $0.005 por 1M de tokens e a referência oficial é $0.05 por 1M de tokens. Gravação de cache: a Wokey cobra $0.125 por 1M de tokens e a referência oficial é $1.25 por 1M de tokens.

Qual é a diferença entre chamar o GPT-6.1 Terra pela Wokey e pelo OpenRouter?

A Wokey oferece o GPT-6.1 Terra a $0.1 de entrada / $0.5 de saída por 1M de tokens, contra uma referência oficial de $1 / $5. O OpenRouter afirma que não adiciona margem à inferência e cobra sua taxa na compra de créditos (5.5% no cartão). A Wokey oferece uma seleção curada de modelos e não tem parâmetros de roteamento por fornecedor, então o OpenRouter é mais adequado se você precisa de um catálogo mais amplo. A página de alternativa ao OpenRouter traz a comparação completa.

Como o GPT-6.1 Terra e o GPT-6 Astra se diferenciam em preço e contexto?

Na comparação de preços publicada, o GPT-6.1 Terra tem entrada/saída a $0.1 / $0.5 com janela de contexto de 1,050,000 tokens; o GPT-6 Astra tem $0.55 / $2.75 com janela de contexto de 1,050,000 tokens. É uma comparação objetiva de preço e capacidade, não um ranking de qualidade; compare também as formas de API e os recursos aceitos.

Qual a velocidade do GPT-6.1 Terra na Wokey?

Medido em requisições reais do gateway da Wokey de 2026-10-13 a 2026-11-09: a mediana do tempo até o primeiro token foi de 6,3 s para prompts com menos de 8K tokens (p90 16 s) e de 7,8 s para prompts de agente de 32K–128K tokens. 96% dos tokens de entrada foram lidos do cache de prompt. Os clientes mais usados foram Codex. Os tempos contam a partir do recebimento da requisição pelo gateway e incluem fila, novas tentativas e raciocínio.

Modelos e documentação relacionados

Obter chave de API · gpt-6.1-terra