OpenAI lançou nesta terça-feira (27) o modelo GPT-6.1 Terra, um sistema de inteligência artificial especializado em automação de computador com custo por tarefa nove vezes menor que o da versão premium do Claude Opus 5.5 da Anthropic.
O modelo foi oficialmente anunciado pela publicação chinesa IT Home e destaca-se por operações que envolvem navegação em desktops, análise de imagens e execução de múltiplas etapas, como preenchimento de formulários e interpretação de desenhos técnicos.
Desempenho econômico e técnico
Segundo relatos da imprensa sul-coreana e russa, GPT-6.1 Terra apresenta redução de preços na API em até 50% em relação a versões anteriores, mantendo desempenho próximo a modelos de núcleo como GPT-6 Astra e GPT-6.1 Sol.
Nos testes de benchmark Agents’ Last Exam, a versão intermediária do modelo atingiu 15 pontos percentuais a mais que GPT-5.6 Terra, mas com custo de operação equivalente a um terço.
Redução significativa de erros de fato
Em avaliações internas com prompts enganosos, a taxa de erros passou de 53,6% para 16,7% nos modos de baixa inferência, caindo para 4,3% no modo de alta inferência, aproximando-se do patamar de modelos avançados.
Integração e disponibilidade
O modelo está disponível para usuários de Plus, Pro, Enterprise e Edu via ChatGPT Work e Codex, podendo ser chamado por desenvolvedores com o identificador gpt-6.1-terra.
Onde a cobertura diverge
Fontes chinesas e sul-coreanas enfatizam a competitividade de custo direto contra Claude Opus 5.5, citando uma redução de 90% em custos por tarefa.
Já publicações russas destacam a acessibilidade para desenvolvedores e a capacidade de manipulação autônoma de interfaces gráficas, apresentando a funcionalidade como evolução da automação de escritório.
O que ainda não foi divulgado
- Não há informações sobre métricas de segurança detalhadas além da menção de proteções herdadas de GPT-6 Astra
- Detalhes sobre atualizações futuras ou cronograma de substituição dos modelos anteriores não foram fornecidos
- Não foram especificados novos casos de uso além dos exemplos citados em benchmark
