GPT-6.1 Terra vs GPT-6.1 Sol: Qual é o melhor?

O GPT-6.1 Terra custa metade do GPT-6.1 Sol em cada linha da tabela de preços: US$ 1/US$ 5 por milhão de tokens contra US$ 2/US$ 10. A OpenAI afirma que o Terra conclui tarefas mais de três vezes mais rápido em média. O Sol continua sendo o modelo mais forte, com 6 pontos de vantagem no Coding Agent Index da Artificial Analysis (54 vs 48), e a própria OpenAI recomenda o Sol ou o GPT-6 Astra para as tarefas de programação mais complexas e pesquisas aprofundadas.

Portanto, a questão não é qual é melhor. É se sua carga de trabalho precisa dessa diferença. Esta comparação coloca especificações, preços, benchmarks e diferenças de API lado a lado e termina com uma regra de roteamento que você pode usar. Para saber mais sobre cada modelo, consulte o que é o GPT-6.1 Terra e o que é o GPT-6.1 Sol.

Lado a lado

Os preços são as tarifas Standard para prompts de até 272 mil tokens de entrada, conforme a página de preços da OpenAI. Ambos os modelos compartilham a mesma regra para prompts longos: acima de 272 mil tokens de entrada, a requisição inteira é cobrada a 2x as tarifas de entrada e de cache e 1,5x a de saída.

Preço: o Terra custa exatamente a metade

Todas as tarifas do Terra são metade das do Sol. Isso torna a comparação de custos simples: para as mesmas contagens de tokens, o Terra custa 50% menos. Considere um passo de agente com um prefixo em cache de 100.000 tokens, 8.000 novos tokens de entrada e 2.000 tokens de saída:

Na prática, as contagens de tokens não serão idênticas: o modelo que raciocina por mais tempo gasta mais saída. Mas o fato de o Terra ser mais rápido sugere que ele não compra sua velocidade com tokens extras. A Artificial Analysis mediu US$ 0,40 por tarefa para o Terra no esforço máximo em sua suíte. Nosso guia de preços do GPT-6.1 Terra traz a tabela de tarifas completa e suas variantes Batch, Flex e Fast.

Mais um dado: o Terra no modo Fast custa US$ 2/US$ 10, exatamente o preço Standard do Sol. Se você está pagando os preços do Sol, pode escolher entre a capacidade extra do Sol e o Terra em velocidade maior.

Benchmarks: uma diferença estreita

Os números vêm dos materiais de lançamento da OpenAI e da Artificial Analysis. A Artificial Analysis diz que a pontuação do Terra no Terminal-Bench 4.0 “agora rivaliza” com o GPT-6.1 Sol no esforço máximo. Nenhuma fonte que encontramos publica as pontuações de ambos os modelos no mesmo gráfico para todos os benchmarks, então trate a tabela como a direção e o tamanho da diferença, não como um ranking exato.

O padrão é consistente entre as fontes: o Sol lidera, por um dígito, nos trabalhos de programação agêntica mais difíceis. Em tarefas de terminal e trabalho agêntico geral, o Terra fica próximo. Para dar uma noção de escala, o Terra está 10 pontos acima do GPT-6 Luna no mesmo Intelligence Index, então o salto de Sol para Terra é menos da metade do salto de Terra para Luna.

Confiabilidade

A maior melhoria isolada do Terra está nas alucinações. A Artificial Analysis mediu uma taxa de alucinação de 38% em seu teste AA-Omniscience, abaixo dos 88% do GPT-5.6 Terra. No teste interno de factualidade da OpenAI, a taxa de erro do Terra no esforço máximo é de 4,3%, o que, segundo a OpenAI, “quase” iguala o GPT-6 Astra e o GPT-6.1 Sol. No esforço baixo, é de 16,7%.

A conclusão: no esforço alto, o Terra e o Sol cometem uma proporção semelhante de erros factuais no teste da OpenAI. A vantagem do Sol está no raciocínio mais difícil, não na precisão básica.

Diferenças de API que afetam seu código

A maior parte do código roda em qualquer um dos modelos apenas trocando o ID do modelo. Três diferenças importam:

1. Esforço none. O Terra suporta reasoning.effort: "none"; o Sol não. Um desenvolvedor no fórum da comunidade da OpenAI relata que none no Terra também permite definir temperature e top_p. Se você migrou uma tarefa de classificação do GPT-6 Sol porque o 6.1 Sol removeu o none, o Terra o traz de volta.
2. Economia de cache. A entrada em cache custa US$ 0,05 no Terra e US$ 0,10 no Sol. Agentes que reutilizam prefixos longos economizam proporcionalmente mais no Terra.
3. Lógica sensível à velocidade. Se sua interface faz streaming para um usuário ou seu agente executa muitos passos sequenciais, a velocidade do Terra muda a experiência. O número de 3x da OpenAI é uma média entre suas tarefas; meça as suas.

Ambos suportam as mesmas ferramentas hospedadas na Responses API, incluindo computer_use, web_search, file_search, code_interpreter e mcp. O guia da API do GPT-6.1 Terra e o guia da API do GPT-6.1 Sol abordam a configuração de cada um.

No ChatGPT e no Codex

Ambos estão no ChatGPT Work e no Codex para planos pagos, e nenhum deles está no Free ou no Go. Para o Terra, a OpenAI lista Plus, Pro, Enterprise e Edu. A diferença prática é o uso: a OpenAI diz que sua cota do Work e do Codex dura “muito mais” com o Terra do que com o GPT-6.1 Sol ou o GPT-6 Astra. Se você atinge os limites do Codex no Sol, executar tarefas rotineiras no Terra (codex -m gpt-6.1-terra, Codex CLI 0.159.0 ou posterior) prolonga o mesmo plano. Nosso guia de limites de uso do Codex explica como a cota funciona.

Qual você deve usar?

Use o GPT-6.1 Terra para:

• Uso de computador: clicar em aplicativos, ler telas, preencher formulários. É o caso de uso principal.
• Escrita e redação, resumos, respostas.
• Tarefas de programação de dificuldade comum: alterações em um único arquivo, testes, scripts, revisões.
• Loops de agente com muitos passos, em que a velocidade e o custo por passo se acumulam.
• Extração e classificação que exigem mais do que o Luna pode oferecer, especialmente com esforço none.

Use o GPT-6.1 Sol para:

• Refatorações grandes em vários arquivos e trabalho de arquitetura.
• Cadeias longas de pesquisa, em que um passo errado descarrilha o resultado.
• Tarefas em que o Terra já falhou. A própria OpenAI direciona a programação mais difícil para o Sol ou o Astra.

Uma regra de roteamento que funciona: use o Terra por padrão e escale para o Sol quando uma tarefa falhar nas verificações ou se encaixar em uma categoria reconhecidamente difícil. Com uma diferença de preço de 50/50, mesmo enviando um terço do seu tráfego para o Sol, você paga cerca de dois terços de uma conta só com o Sol. Se você está comparando entre laboratórios, nossa análise de GPT-6.1 Sol vs Claude Sonnet 5.5 cobre a faixa de US$ 2/US$ 10.

Deixe seu agente de programação executar a comparação com o Apidog CLI

Os benchmarks falam sobre as tarefas de outra pessoa. A maneira mais rápida de decidir é executar seus próprios prompts nos dois modelos e comparar, e seu agente de programação pode fazer isso com o Apidog CLI.

Configure uma vez:

npm install -g apidog-cli@latest
apidog auth login --with-token <YOUR_TOKEN>
apidog skill install

Depois, dê um prompt ao Claude Code, ao Codex ou ao Cursor:

In Apidog project <id>, create a test case for POST https://api.openai.com/v1/responses
that sends model {{MODEL}} at reasoning effort medium, iterating over the 20 prompts in
prompts.csv. Assert status 200 and that each output passes our JSON schema. Run it with
MODEL=gpt-6.1-terra and MODEL=gpt-6.1-sol against the <env> environment, then report
pass rate, average output tokens and estimated cost for each model.

O agente valida o payload, cria o caso e executa os dois modelos sobre os mesmos dados:

apidog cli-schema validate test-case-create --file case.json
apidog test-case create --project <id> --file case.json
apidog run --test-case <caseId> --project <id> -e <envId> -d prompts.csv --env-var "MODEL=gpt-6.1-terra" -r cli,json
apidog run --test-case <caseId> --project <id> -e <envId> -d prompts.csv --env-var "MODEL=gpt-6.1-sol" -r cli,json

Se a taxa de aprovação do Terra for igual à do Sol nos seus prompts, você reduziu a conta pela metade com evidências. Se não for, as linhas com falha indicam quais tarefas devem ser roteadas para o Sol. Mantenha a comparação na CI com -r junit (guia de CI/CD do Apidog CLI) e execute-a novamente sempre que qualquer um dos modelos for atualizado. Consulte Apidog CLI no Codex para a configuração do Codex.

Perguntas frequentes

O GPT-6.1 Terra é melhor que o GPT-6.1 Sol? Não. O Sol pontua mais alto (54 vs 48 no Coding Agent Index da Artificial Analysis). O Terra custa metade do preço e, segundo a OpenAI, é mais de 3x mais rápido.

Quanto mais barato é o Terra em relação ao Sol? Exatamente 50% em todas as tarifas: US$ 1 vs US$ 2 de entrada, US$ 0,05 vs US$ 0,10 de cache, US$ 5 vs US$ 10 de saída.

O Terra e o Sol têm a mesma janela de contexto? Sim: 1.050.000 tokens, 922.000 de entrada e 128.000 de saída para ambos.

Qual é melhor para programação? O Sol para o trabalho mais difícil, como a OpenAI recomenda. O Terra para a programação do dia a dia, em que fica próximo nas tarefas de terminal pela metade do preço.

Posso alternar entre eles sem alterar o código? Na maioria dos casos. Troque o ID do modelo; se você usa reasoning.effort: "none", isso só funciona no Terra.

Conclusão

O GPT-6.1 Terra entrega a maior parte do GPT-6.1 Sol pela metade do preço e uma fração da espera. Use o Terra por padrão, reserve o Sol para os casos mais difíceis e deixe seu agente comprovar a divisão nos seus próprios prompts com o Apidog CLI antes de decidir.