> ## Documentation Index > Fetch the complete documentation index at: https://docs.tess.im/llms.txt > Use this file to discover all available pages before exploring further. # GPT-6.1 Terra > Conheça o GPT-6.1 Terra: leitura visual, uso do computador e texto mais factual, para formulário, desenho técnico e nota em volume. GPT-6.1 Terra é o modelo da OpenAI para **ler o que está na tela e agir em cima disso**: um desenho técnico, um formulário, uma nota que entra no sistema, um texto mais claro. A OpenAI o apresenta como um avanço sobre o GPT-5.6 Terra em visão, uso do computador, precisão factual e escrita. | **Modelo do provider** `gpt-6.1-terra` | **Contexto** 1.050.000 tokens | **Saída máxima** 128.000 tokens | **Provider** OpenAI | | :- | :- | :- | :- | | **Entrada** Texto e imagem | **Saída** Texto | **Reasoning** Sim | **Anúncio** 26 de outubro de 2026 | O card da Amazon Bedrock registra a janela de 1.050.000 tokens e o teto de saída de 128.000. A Artificial Analysis lista a janela como 1 milhão de tokens. A entrada é texto e imagem. A saída é texto. Áudio e vídeo não entram. ## Quando usar o Terra e quando usar o Sol O Terra entra quando o trabalho é a tela: preencher, extrair, operar um aplicativo e devolver um texto que se lê. O GPT-6.1 Sol e o GPT-6 Astra continuam na frente quando a tarefa é o código mais difícil ou a pesquisa científica. | | GPT-6.1 Terra | GPT-6.1 Sol | | - | - | - | | Melhor para | Tela, formulário, desenho e texto factual em volume | Documentos, processos entre sistemas e o código mais difícil | | Entrada | Texto e imagem | Texto e imagem | | Contexto / saída | 1.050.000 / 128.000 | 1,05M / 128K | | Preço de tabela | Metade do Sol, segundo a OpenAI | Referência da família intermediária | > [!TIP] > > Use o Terra quando alguém está esperando a tela mudar. Suba para o Sol ou o Astra quando o entregável for o código mais difícil. ## O que a OpenAI mediu Os números abaixo são os publicados pela OpenAI. Onde a nota absoluta não aparece, a comparação é a que o anúncio trouxe, sem a pontuação bruta. ### Da imagem para a ação No Agents' Last Exam, que inclui transformar um desenho arquitetônico em modelo 3D e marcar um filme plano a plano, a OpenAI diz que, com esforço médio, o Terra fica 15 pontos percentuais acima do GPT-5.6 Terra por cerca de um terço do custo. No mesmo teste, ela diz que ele empata com o GPT-6 Astra por um décimo do preço por token. No esforço máximo, diz que ele usa mais de três vezes menos tokens que o Claude Opus 5.5, custa um quarto por token e sai cerca de nove vezes mais barato por tarefa. Também termina as tarefas mais de três vezes mais rápido que o Astra e o GPT-6.1 Sol. No MMMU-Pro, raciocínio visual, a OpenAI diz que o Terra supera o GPT-5.6 Terra em todas as configurações e chega perto do Astra e do Sol. No OSWorld 2.1, uso de aplicativos de desktop, ela diz que o esforço médio supera a melhor pontuação do GPT-5.6 Terra por uma fração do custo por tarefa. ### Menos erro factual Num conjunto interno de prompts feitos para induzir erro, a taxa com esforço baixo caiu de 53,6% no GPT-5.6 Terra para 16,7% no GPT-6.1 Terra. Com esforço máximo, caiu 18 pontos percentuais e chegou a 4,3%, perto do Astra e do Sol, segundo a OpenAI. Esse conjunto provoca erro. Não é a taxa do uso comum. ### Código, até um ponto No Terminal-Bench 4.0, com esforço máximo, a OpenAI mediu 50,3%, mais que o dobro dos 21,5% publicados para o GPT-5.6 Terra. Para o código mais difícil, ela indica o GPT-6.1 Sol e o GPT-6 Astra. No Terminal-Bench-Science 0.1, diz que o Terra supera o Sol a um custo menor e fica a menos de cinco pontos do Opus 5.5 por menos de um quinto do custo estimado. A nota absoluta dessa prova não foi publicada. ## O que a Artificial Analysis mediu | Benchmark | GPT-6.1 Terra | O que avalia | Fonte | | - | -: | - | - | | Agents' Last Exam, esforço médio | **+15 pontos** sobre o GPT-5.6 Terra | Tarefas profissionais na tela | OpenAI | | Terminal-Bench 4.0, esforço máximo | **50,3%** | Coding em terminal | OpenAI | | Erro factual, esforço baixo | **16,7%** | Prompts internos que induzem erro | OpenAI | | Erro factual, esforço máximo | **4,3%** | O mesmo conjunto | OpenAI | | Intelligence Index | **48** | Índice agregado, variante max | Artificial Analysis | Na variante max, a Artificial Analysis marcou **48 no Intelligence Index**, em 25º lugar entre 220 modelos da mesma classe. A mediana da faixa é 28. Nessa rodada o modelo gerou 130 milhões de tokens de saída, contra uma mediana de 81 milhões. O custo médio foi de 0,40 dólar por tarefa do índice. A velocidade de saída foi de 90,9 tokens por segundo, acima da mediana de 85,3. O tempo até o primeiro token da resposta, nessa variante, foi de 133,64 segundos, e a conta inclui o raciocínio. Na variante medium, a mesma fonte mediu 1,85 segundo até o primeiro token da resposta, com a mesma velocidade de 90,9 tokens por segundo. > [!NOTE] > > A tabela mistura números da OpenAI com o Intelligence Index da Artificial Analysis. O volume de texto, o custo por tarefa e os tempos são da variante max, salvo o 1,85 segundo, que é da medium. Os resultados dependem do harness, das tools e do esforço. Valide no seu fluxo antes de trocar uma configuração em produção. ### Onde ele não lidera * No Intelligence Index, 48 fica abaixo do GPT-6.1 Sol e do GPT-6 Astra. A página do Sol nesta documentação registra 52 e 53 para esses dois. * No código mais difícil, a OpenAI continua apontando o Sol e o Astra. * No esforço máximo, o primeiro token da resposta demora. A Artificial Analysis mediu 133,64 segundos porque o raciocínio entra nessa conta. * A saída é só texto. A imagem entra. Vídeo e áudio não entram. * O modelo atinge o limiar Crítico de cibersegurança no Preparedness Framework da OpenAI e mantém as proteções do GPT-6 Astra. Esta página não descreve como explorar uma falha. ## Onde ele gera mais valor ### Uma nota que entra no sistema A nota chega em PDF ou na tela do aplicativo. O Terra lê os campos e prepara o lançamento. Não envia. **Resultado esperado:** cada campo com origem, e o envio parado para confirmação. ### Um desenho técnico A medida está no desenho, não num campo de texto. O Terra devolve o valor, a unidade e a vista de onde saiu. **Resultado esperado:** a lista do que a imagem mostra, e o que ela não mostra. ### Um texto que precisa estar certo Proposta, resposta a cliente ou registro interno. O modelo escreve e marca o que não conseguiu confirmar. **Resultado esperado:** o texto, as fontes e a lacuna explícita. ## Como aplicar na Tess **1. Escolha tela, desenho ou texto** Prefira formulário, nota, desenho técnico ou um texto que precise de conferência. Para o código mais difícil, use o Sol ou o Astra. **2. Feche o que conta como pronto** Diga o resultado, os campos que podem mudar e a prova que encerra a tarefa. **3. Defina tools e aprovações** Habilite apenas as ferramentas necessárias. Exija confirmação antes de enviar, publicar ou alterar dados. **4. Escolha o esforço pelo tempo** Esforço médio para a tela do dia a dia. Esforço máximo quando a conferência factual importa mais do que a espera. **5. Amostre antes de soltar** Rode um caso inteiro, confira o que mudou e só então repita o fluxo. ## Três playbooks para começar ### 1. Nota ou formulário **Entrada:** o PDF ou a tela, e a lista dos campos do sistema.\ **Tools:** leitura do arquivo ou da tela. Sem envio. ```text theme={null} Leia a nota ou o formulário e preencha apenas os campos da lista. Para cada valor, diga de onde saiu. Se um campo não estiver no documento, escreva "não encontrei". Não envie, não publique e não altere o registro. ``` **Pronto quando:** cada campo tem origem, ou está marcado como ausente, e nada foi enviado. ### 2. Desenho técnico **Entrada:** o desenho e a lista do que extrair.\ **Tools:** leitura da imagem. ```text theme={null} Extraia apenas o que foi pedido. Devolva valor, unidade e a vista de onde saiu. Se o desenho não mostrar o dado, escreva "a imagem não informa". Não complete com medida típica e não altere o arquivo. ``` **Pronto quando:** cada medida aponta para uma vista, ou a ausência está escrita. ### 3. Texto com lacuna explícita **Entrada:** o material de origem e o destinatário do texto.\ **Tools:** leitura de arquivos. ```text theme={null} Escreva o texto pedido só com o que está no material. Aponte a fonte de cada número. Se não conseguir confirmar um fato, deixe a lacuna escrita. Não invente citação e não envie o texto. ``` **Pronto quando:** o texto separa o que está na fonte do que ficou em aberto. ## Limitações e boas práticas * O preço de tabela na API da OpenAI é de 1 dólar na entrada, 0,05 dólar na leitura de cache e 5 dólares na saída, por 1 milhão de tokens. A OpenAI diz que isso é 50% menor que o GPT-5.6 Terra e o GPT-6.1 Sol. * O custo de uma tarefa depende de quanto o modelo escreve e de quantas revisões ela pede. Compare pelo resultado aprovado, não só pelo preço de tabela. * Contexto de 1.050.000 tokens não substitui seleção. Envie o que a tarefa usa. * A OpenAI diz que o Terra tem mais chance de ficar no escopo e de dizer o que não conseguiu fazer, em relação ao GPT-5.6 Terra, e que resistiu a instruções feitas para desviá-lo da tarefa. Revise uma amostra mesmo assim. * Mantenha aprovação humana para decisões financeiras, jurídicas, clínicas ou de alto impacto. Veja também: [Modelos e Custos](https://docs.tess.im/pt/models-and-cost.md) · [GPT-6.1 Sol](https://docs.tess.im/pt/gpt-6-1-sol.md) · [GPT-6 Astra](https://docs.tess.im/pt/gpt-6-astra.md) · [Apresentando o GPT-6.1 Terra — OpenAI](https://openai.com/pt-BR/index/introducing-gpt-6-1-terra/) · [GPT-6.1 Terra — Artificial Analysis](https://artificialanalysis.ai/models/gpt-6-1-terra) · [GPT-6.1 Terra — card da Amazon Bedrock](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/model-card-openai-gpt-6-1-terra.html). This documentation is built and hosted on [Mintlify](https://mintlify.com), a developer documentation platform.