{"id":15546,"date":"2026-11-04T21:14:51","date_gmt":"2026-11-04T13:14:51","guid":{"rendered":"https:\/\/imastudio.com\/?p=15546"},"modified":"2026-11-04T21:14:51","modified_gmt":"2026-11-04T13:14:51","slug":"gpt-6-1-terra","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/imastudio.com\/pt\/blog\/gpt-6-1-terra","title":{"rendered":"Running Out of AI Quota? What GPT-6.1 Terra&#8217;s Published Numbers Say"},"content":{"rendered":"<style>\n#tj{--bg:#faf9f6;--ink:#1c1d2b;--mute:#6b6a78;--line:#e3e0ea;--pu:#6f5fa8;--pu-d:#54478a;--lil:#ece9f3;--card:#fff;--gold:#b8924a;--coral:#c8573e;--green:#2f7d5b;--serif:Georgia,\"Noto Serif SC\",\"Songti SC\",\"STSong\",\"Times New Roman\",serif;--sans:-apple-system,BlinkMacSystemFont,\"Segoe UI\",\"PingFang SC\",\"Helvetica Neue\",Arial,sans-serif}\n#tj, #tj *{box-sizing:border-box;margin:0;padding:0}\n#tj{background:transparent;color:var(--ink);font:17px\/1.85 var(--sans);-webkit-font-smoothing:antialiased}\n#tj a{color:inherit}\n#tj .btn{display:inline-block;background:var(--ink);color:#fff;text-decoration:none;font-weight:600;font-size:14px;padding:11px 20px;border-radius:6px;transition:.2s}\n#tj .btn:hover{background:var(--pu-d)}\n#tj .btn.line{background:transparent;color:var(--ink);border:1px solid var(--ink)}\n#tj .btn.line:hover{background:var(--ink);color:#fff}\n#tj .hero{padding:72px 0 56px;border-bottom:1px solid var(--line)}\n#tj .kicker{font-size:12px;letter-spacing:.2em;text-transform:uppercase;color:var(--pu);font-weight:700;margin-bottom:22px}\n#tj .kicker i{display:inline-block;width:7px;height:7px;border-radius:50%;background:var(--pu);margin-right:10px}\n#tj .hero h1{font-family:var(--serif);font-size:clamp(38px,6.2vw,76px);line-height:1.06;letter-spacing:-2px;font-weight:700;max-width:960px}\n#tj .hero h1 em{font-style:italic;color:var(--pu)}\n#tj .hero .dek{font-size:20px;color:var(--mute);max-width:640px;margin:26px 0 34px;line-height:1.6}\n#tj .byline{display:flex;gap:22px;flex-wrap:wrap;font-size:13px;color:var(--mute)}\n#tj .hero-stats{display:grid;grid-template-columns:repeat(3,1fr);gap:0;margin-top:52px;border-top:1px solid var(--ink)}\n#tj .hero-stats div{padding:22px 24px 6px 0;border-right:1px solid var(--line)}\n#tj .hero-stats div+div{padding-left:24px}\n#tj .hero-stats div:last-child{border-right:0}\n#tj .hero-stats b{display:block;font-family:var(--serif);font-size:clamp(34px,5vw,58px);line-height:1;letter-spacing:-2px}\n#tj .hero-stats span{font-size:13px;color:var(--mute);display:block;margin-top:8px}\n#tj article{max-width:740px;padding-bottom:40px}\n#tj .lede p{margin:0 0 20px}\n#tj .lede{padding:44px 0 8px}\n#tj .pull{font-family:var(--serif);font-size:26px;line-height:1.35;border-left:3px solid var(--gold);padding-left:22px;margin:30px 0;font-style:italic}\n#tj section.arg{padding:60px 0 20px;border-top:1px solid var(--line);margin-top:40px}\n#tj .num{font-family:var(--serif);font-size:15px;letter-spacing:.14em;color:var(--gold);font-weight:700;text-transform:uppercase}\n#tj h2{font-family:var(--serif);font-size:clamp(28px,3.6vw,40px);line-height:1.15;letter-spacing:-1px;margin:10px 0 18px}\n#tj h3{font-size:12px;letter-spacing:.16em;text-transform:uppercase;color:var(--pu);margin:30px 0 8px}\n#tj p{margin-bottom:18px}\n#tj .src{font-size:13px;color:var(--mute);line-height:1.6}\n#tj .src a{color:var(--pu)}\n#tj .proof{background:var(--card);border:1px solid var(--line);border-radius:10px;padding:28px;margin:26px 0;box-shadow:0 18px 40px -26px rgba(40,34,80,.35)}\n#tj .proof .tag{font-size:11px;letter-spacing:.16em;text-transform:uppercase;color:var(--pu);font-weight:700;margin-bottom:6px}\n#tj .proof h4{font-family:var(--serif);font-size:21px;line-height:1.3;margin-bottom:18px}\n#tj .bar{display:grid;grid-template-columns:130px 1fr 72px;align-items:center;gap:12px;margin:10px 0;font-size:14px}\n#tj .bar .track{background:var(--lil);height:30px;border-radius:4px;overflow:hidden}\n#tj .bar .fill{height:100%;border-radius:4px;background:var(--ink);width:var(--w);transform-origin:left;animation:grow 1.1s cubic-bezier(.16,1,.3,1) both}\n#tj .bar .fill.pu{background:var(--pu)}\n#tj .bar .fill.gold{background:var(--gold)}\n#tj .bar .fill.coral{background:var(--coral)}\n#tj .bar b{font-family:var(--serif);font-size:20px;text-align:right}\n@keyframes grow{from{transform:scaleX(0)}to{transform:scaleX(1)}}\n#tj .note{font-size:12.5px;color:var(--mute);margin-top:14px;line-height:1.6;border-top:1px dashed var(--line);padding-top:12px}\n#tj .vs{display:grid;grid-template-columns:1fr 1fr;gap:12px}\n#tj .vs div{padding:22px;border-radius:8px;background:var(--lil)}\n#tj .vs div.d{background:var(--ink);color:#fff}\n#tj .vs small{font-size:12px;letter-spacing:.1em;text-transform:uppercase;opacity:.75;display:block}\n#tj .vs b{font-family:var(--serif);font-size:44px;letter-spacing:-1.5px;display:block;line-height:1.2}\n#tj .vs span{font-size:13px;opacity:.8}\n#tj .specs{display:grid;grid-template-columns:repeat(2,1fr);gap:12px}\n#tj .specs div{border:1px solid var(--line);border-top:3px solid var(--pu);border-radius:6px;padding:14px 16px;background:#fff}\n#tj .specs small{font-size:11px;letter-spacing:.12em;text-transform:uppercase;color:var(--pu);font-weight:700}\n#tj .specs b{display:block;font-family:var(--serif);font-size:24px;line-height:1.25;margin:2px 0}\n#tj .specs span{font-size:13px;color:var(--mute)}\n#tj .dark{background:var(--ink);color:#f3f1f8;margin:60px calc(50% - 50vw);padding:72px 0}\n#tj .dark .in{max-width:1120px;margin:0 auto;padding:0 28px}\n#tj .dark h2{color:#fff}\n#tj .dark .num{color:var(--gold)}\n#tj .pick{display:grid;grid-template-columns:1fr 1fr;gap:18px;margin-top:30px}\n#tj .pick div{border:1px solid rgba(255,255,255,.18);border-radius:10px;padding:26px}\n#tj .pick h4{font-family:var(--serif);font-size:24px;margin-bottom:12px}\n#tj .pick li{margin:0 0 8px 18px;font-size:15.5px;color:#d9d6e6}\n#tj .pick .t{border-color:var(--gold)}\n#tj .cta{margin:44px 0 0;display:flex;gap:14px;flex-wrap:wrap}\n#tj .cta .btn{background:#fff;color:var(--ink)}\n#tj .cta .btn:hover{background:var(--gold);color:#fff}\n#tj .faq details{border-top:1px solid var(--line);padding:16px 0}\n#tj .faq summary{font-weight:700;cursor:pointer;list-style:none}\n#tj .faq summary::after{content:\"+\";float:right;color:var(--pu)}\n#tj .faq details[open] summary::after{content:\"\u2013\"}\n#tj .faq p{margin:10px 0 0;color:var(--mute);font-size:15.5px}\n@media(max-width:900px){#tj .hero-stats{grid-template-columns:1fr}#tj .hero-stats div,#tj .hero-stats div+div{padding:16px 0;border-right:0;border-bottom:1px solid var(--line)}#tj .pick,#tj .vs,#tj .specs{grid-template-columns:1fr}#tj .bar{grid-template-columns:96px 1fr 60px;font-size:13px}#tj .proof{padding:20px}}\n#tj .hero h1{letter-spacing:-1px;line-height:1.18;font-size:clamp(34px,5.4vw,64px)}\n#tj .hero h1 em{font-style:normal}\n#tj .hero-stats b{letter-spacing:-1px}\n#tj h2{letter-spacing:0;line-height:1.3}\n#tj h3{letter-spacing:.08em}\n#tj .num,#tj .kicker,#tj .proof .tag,#tj .toc h4,#tj .specs small,#tj .vs small{letter-spacing:.08em}\n#tj .pull{font-style:normal;font-weight:700;line-height:1.5}\n#tj .vs b{letter-spacing:-1px}\n#tj table.ref{width:100%;border-collapse:collapse;font-size:15px}\n#tj table.ref th,#tj table.ref td{padding:12px 10px;border-bottom:1px solid var(--line);text-align:right}\n#tj table.ref th:first-child,#tj table.ref td:first-child{text-align:left;color:var(--mute)}\n#tj table.ref th{font-family:var(--serif);font-size:16px;vertical-align:bottom}\n#tj table.ref th small{font:400 11px var(--sans);color:var(--mute)}\n#tj table.ref td{font-family:var(--serif);font-size:18px}\n#tj table.ref td:first-child{font-family:var(--sans);font-size:14px}\n#tj .pick{grid-template-columns:repeat(2,1fr)}\n@media(max-width:900px){#tj table.ref th,#tj table.ref td{padding:10px 4px;font-size:14px}#tj table.ref td{font-size:15px}#tj .proof{overflow-x:auto}}\n#tj{font-size:17px;line-height:1.85;font-family:var(--sans)}\n#tj h2,#tj h3,#tj h4,#tj b,#tj p,#tj li,#tj td,#tj th,#tj summary{font-family:inherit}\n#tj h2,#tj .hero-stats b,#tj .vs b,#tj .specs b,#tj .bar b,#tj .proof h4,#tj .pick h4,#tj .pull,#tj table.ref th,#tj table.ref td,#tj .num{font-family:var(--serif)}\n#tj table.ref td:first-child{font-family:var(--sans)}\n#tj h2{font-size:clamp(26px,3.4vw,36px);color:var(--ink);font-weight:700}\n#tj h3{font-weight:700}\n#tj .hero{padding:8px 0 40px}\n#tj .hero .dek{margin:0 0 22px}\n#tj .hero-stats{margin-top:32px}\n#tj .tocrow{display:flex;flex-wrap:wrap;gap:8px 18px;font-size:13px;margin:26px 0 0;padding-top:14px;border-top:1px solid var(--line)}\n#tj .tocrow a{color:var(--mute);text-decoration:none;border-bottom:2px solid var(--line);padding-bottom:2px}\n#tj .tocrow a:hover{color:var(--pu);border-color:var(--pu)}\n#tj .lede{padding:28px 0 8px}\n#tj .dark{margin:56px 0;padding:56px 0;border-radius:12px}\n#tj .dark .in{padding:0 36px}\n#tj .pick ul{list-style:disc;margin:0;padding:0}\n#tj .faq summary::-webkit-details-marker{display:none}\n#tj .btn{color:#fff}\n#tj .dark h4,#tj .dark .pick h4{color:#fff}\n#tj table.ref,#tj table.ref tr,#tj table.ref th,#tj table.ref td{background:transparent!important;border-left:0!important;border-right:0!important;border-top:0!important}\n#tj table.ref th,#tj table.ref td{border-bottom:1px solid var(--line)!important}\n#tj table.ref thead th{border-bottom:1px solid var(--ink)!important;color:var(--ink)}\n#tj .cta .btn{color:var(--ink)}\n@media(max-width:700px){#tj .dark .in{padding:0 20px}#tj .hero-stats{grid-template-columns:1fr}#tj .hero-stats div,#tj .hero-stats div+div{padding:16px 0;border-right:0;border-bottom:1px solid var(--line)}#tj .pick,#tj .vs,#tj .specs{grid-template-columns:1fr}#tj .bar{grid-template-columns:96px 1fr 60px;font-size:13px}#tj .proof{padding:20px;overflow-x:auto}#tj table.ref th,#tj table.ref td{padding:10px 4px;font-size:14px}}\n\n<\/style>\n<div id=\"tj\">\n<section class=\"hero\">\n  <div class=\"kicker\"><i><\/i>Explica\u00e7\u00e3o do Modelo de IA \u00b7 Atualizado em 4 de novembro de 2026<\/div>\n  <p class=\"dek\">OpenAI lan\u00e7ou <span class=\"notranslate\" translate=\"no\" data-no-translation>GPT-6.1 Terra<\/span> Em 26 de outubro, foi apresentado como um modelo para realizar o trabalho di\u00e1rio com menor custo e maior rapidez. Usando dados oficiais e benchmarks independentes, este artigo aborda tr\u00eas aspectos: quanto custa, qu\u00e3o r\u00e1pido funciona e com que frequ\u00eancia apresenta informa\u00e7\u00f5es incorretas.<\/p>\n  <div class=\"byline\"><span>7 minutos de leitura<\/span><span>Fontes verificadas em 4 de novembro de 2026.<\/span><\/div>\n  <div class=\"hero-stats\">\n    <div><b>$1 \/ $5<\/b><span>Pre\u00e7o da API por 1 milh\u00e3o de tokens de entrada\/sa\u00edda<\/span><\/div>\n    <div><b>16.7%<\/b><span>Taxa de erro factual no pr\u00f3prio teste da OpenAI (baixo esfor\u00e7o); a vers\u00e3o anterior do Terra obteve 53,6%.<\/span><\/div>\n    <div><b>1,05M<\/b><span>Janela de contexto de tokens, com at\u00e9 128 mil tokens de sa\u00edda por solicita\u00e7\u00e3o.<\/span><\/div>\n  <\/div>\n  <nav class=\"tocrow\" aria-label=\"Neste guia\"><a href=\"#cost\">1 \u00b7 Pre\u00e7o<\/a><a href=\"#speed\">2 \u00b7 Velocidade<\/a><a href=\"#truth\">3 \u00b7 Precis\u00e3o<\/a><a href=\"#screen\">4 \u00b7 Tela e software<\/a><a href=\"#table\">5 \u00b7 Lado a lado<\/a><a href=\"#pick\">Quatro perguntas<\/a><a href=\"#faq\">Perguntas frequentes<\/a><\/nav>\n<\/section>\n\n<div class=\"lede\">\n<p>Antes de iniciar um novo projeto, voc\u00ea verifica quanta da sua cota de IA ainda resta? Se sim, um novo modelo que se destaca pela efici\u00eancia merece alguns minutos do seu tempo, mesmo que seja apenas para ver o que o criador publicou.<\/p>\n<p>OpenAI lan\u00e7ou <span class=\"notranslate\" translate=\"no\" data-no-translation>GPT-6.1 Terra<\/span> Em 26 de outubro de 2026, substituindo o GPT-5.6 Terra, a OpenAI o posiciona como um modelo para realizar tarefas cotidianas com menor custo e maior velocidade.<\/p>\n<p>Esse posicionamento abrange tr\u00eas coisas: <strong>custo, velocidade e precis\u00e3o<\/strong>. Analisamos cada ponto individualmente: primeiro, a ideia principal; depois, uma explica\u00e7\u00e3o em linguagem simples; e, por fim, as evid\u00eancias. Ao final, h\u00e1 uma tabela de resumo e quatro perguntas comuns feitas por pessoas que avaliam um modelo.<\/p>\n<div class=\"pull\">Pre\u00e7o, velocidade e precis\u00e3o determinam o custo de cada solicita\u00e7\u00e3o, o tempo de espera e se voc\u00ea pode confiar na resposta.<\/div>\n<\/div>\n\n<section class=\"arg\" id=\"cost\">\n  <div class=\"num\">01 \u00b7 Custo<\/div>\n  <h2>Pre\u00e7o: $1 de entrada, $5 de sa\u00edda por milh\u00e3o de tokens<\/h2>\n  <h3>Ponto-chave<\/h3>\n  <p>O pre\u00e7o padr\u00e3o da API para <span class=\"notranslate\" translate=\"no\" data-no-translation>GPT-6.1 Terra<\/span> \u00e9 $1 por milh\u00e3o de tokens de entrada e $5 por milh\u00e3o de tokens de sa\u00edda. A OpenAI afirma que isso \u00e9 50% menor do que ambos <span class=\"notranslate\" translate=\"no\" data-no-translation>GPT-5.6 Terra<\/span> e GPT-6.1 Sol.<\/p>\n  <h3>Em termos simples<\/h3>\n  <p>Um token corresponde aproximadamente a tr\u00eas quartos de uma palavra em ingl\u00eas. Tudo o que voc\u00ea envia para o modelo e cada resposta que ele retorna \u00e9 cobrado em tokens. Uma tarefa t\u00edpica l\u00ea muito mais do que escreve, portanto, tanto o pre\u00e7o da entrada quanto o pre\u00e7o da sa\u00edda s\u00e3o importantes. Considere um exemplo comum de tamanho de tarefa: forne\u00e7a ao modelo 1 milh\u00e3o de tokens de conte\u00fado e pe\u00e7a que ele escreva 100.000 tokens de volta.<\/p>\n  <div class=\"proof\">\n    <div class=\"tag\">Exemplo pr\u00e1tico \u00b7 c\u00e1lculo de pre\u00e7os<\/div>\n    <h4>Mesma tarefa: 1 milh\u00e3o de tokens entra, 100 mil tokens sai.<\/h4>\n    <div class=\"vs\"><div><small>Pre\u00e7o da gera\u00e7\u00e3o anterior (derivado do valor do 50%)<\/small><b>$3.00<\/b><span>Entrada $2.00 + sa\u00edda $1.00<\/span><\/div><div class=\"d\"><small><span class=\"notranslate\" translate=\"no\" data-no-translation>GPT-6.1 Terra<\/span><\/small><b>$1.50<\/b><span>Entrada $1.00 + sa\u00edda $0.50<\/span><\/div><\/div>\n    <div class=\"note\">O pre\u00e7o da gera\u00e7\u00e3o anterior foi calculado retroativamente a partir da declara\u00e7\u00e3o &quot;50% lower&quot; da OpenAI e n\u00e3o \u00e9 um pre\u00e7o de tabela oficial. O exemplo pressup\u00f5e que ambas as gera\u00e7\u00f5es usem o mesmo n\u00famero de tokens; em projetos reais, a mesma tarefa pode consumir um n\u00famero diferente de tokens. Os pre\u00e7os da API e as franquias de assinatura s\u00e3o dois sistemas separados.<\/div>\n  <\/div>\n  <h3>As evid\u00eancias<\/h3>\n  <p class=\"src\">Para os assinantes, a OpenAI afirma que a mesma franquia de uso em <span class=\"notranslate\" translate=\"no\" data-no-translation>ChatGPT Work<\/span> e <span class=\"notranslate\" translate=\"no\" data-no-translation>Codex<\/span> Terra abrange mais tarefas do que com <span class=\"notranslate\" translate=\"no\" data-no-translation>GPT-5.6 Terra<\/span>, e substancialmente mais do que com Sol ou Astra. N\u00e3o publicou um m\u00faltiplo exato. Fontes: <a href=\"https:\/\/openai.com\/index\/introducing-gpt-6-1-terra\/\" rel=\"nofollow noopener\" target=\"_blank\">Postagem de lan\u00e7amento da OpenAI<\/a>, <a href=\"https:\/\/developers.openai.com\/api\/docs\/models\/gpt-6.1-terra\" rel=\"nofollow noopener\" target=\"_blank\">P\u00e1gina do modelo da API OpenAI<\/a>.<\/p>\n<\/section>\n\n<section class=\"arg\" id=\"speed\">\n  <div class=\"num\">02 \u00b7 Velocidade<\/div>\n  <h2>Velocidade: A OpenAI comparou com seus pr\u00f3prios modelos maiores.<\/h2>\n  <h3>Ponto-chave<\/h3>\n  <p>A OpenAI afirma que o Terra conclui tarefas mais de tr\u00eas vezes mais r\u00e1pido que <span class=\"notranslate\" translate=\"no\" data-no-translation>GPT-6 Astra<\/span> e <span class=\"notranslate\" translate=\"no\" data-no-translation>GPT-6.1 Sol<\/span>, E que seu desempenho \u00e9 equivalente ao da Astra nos testes da OpenAI, a um d\u00e9cimo do pre\u00e7o por token da Astra.<\/p>\n  <h3>Em termos simples<\/h3>\n  <p>A compara\u00e7\u00e3o aqui \u00e9 com os modelos maiores da mesma empresa, que s\u00e3o projetados para pensar por mais tempo e, naturalmente, levam mais tempo para responder. A velocidade tamb\u00e9m depende da configura\u00e7\u00e3o de esfor\u00e7o de racioc\u00ednio: a Terra oferece seis n\u00edveis, de nenhum ao m\u00e1ximo. Quanto maior o n\u00edvel, mais tempo o modelo leva para pensar antes de responder.<\/p>\n  <h3>As evid\u00eancias<\/h3>\n  <p>Empresa independente de avalia\u00e7\u00e3o comparativa <span class=\"notranslate\" translate=\"no\" data-no-translation>Artificial Analysis<\/span> Medimos o seguinte na configura\u00e7\u00e3o de racioc\u00ednio mais alta de Terra.<\/p>\n  <div class=\"proof\">\n    <div class=\"tag\">Medi\u00e7\u00e3o independente \u00b7 Esfor\u00e7o m\u00e1ximo<\/div>\n    <h4>Velocidade medida de <span class=\"notranslate\" translate=\"no\" data-no-translation>GPT-6.1 Terra<\/span><\/h4>\n    <div class=\"specs\">\n      <div><small>Velocidade de sa\u00edda<\/small><b>78 tokens\/s<\/b><span>Qu\u00e3o r\u00e1pido o texto \u00e9 gerado assim que a resposta come\u00e7a?<\/span><\/div>\n      <div><small>Tempo at\u00e9 o primeiro token<\/small><b>141 s<\/b><span>Na configura\u00e7\u00e3o mais alta, incluindo o tempo de reflex\u00e3o.<\/span><\/div>\n    <\/div>\n    <div class=\"note\">Fonte: <a href=\"https:\/\/artificialanalysis.ai\/models\/comparisons\/gpt-6-1-terra-vs-claude-opus-5-5-xhigh\" rel=\"nofollow noopener\" target=\"_blank\"><span class=\"notranslate\" translate=\"no\" data-no-translation>Artificial Analysis<\/span> compara\u00e7\u00e3o<\/a>, Terra (Max), acessado em 4 de novembro de 2026. Configura\u00e7\u00f5es de racioc\u00ednio mais baixas geram o primeiro token mais rapidamente. As velocidades variam de acordo com a carga do provedor e o hor\u00e1rio do dia; a mesma p\u00e1gina apresentou 91 tokens\/s e 144 s em 29 de outubro de 2026.<\/div>\n  <\/div>\n<\/section>\n\n<section class=\"arg\" id=\"truth\">\n  <div class=\"num\">03 \u00b7 Precis\u00e3o<\/div>\n  <h2>Precis\u00e3o: menos erros factuais do que a gera\u00e7\u00e3o anterior.<\/h2>\n  <h3>Ponto-chave<\/h3>\n  <p>No teste interno de erro factual da OpenAI, <span class=\"notranslate\" translate=\"no\" data-no-translation>GPT-6.1 Terra<\/span>\u2018A taxa de erro do modelo com baixo esfor\u00e7o de racioc\u00ednio caiu de 53,6% para 16,7%. Com esfor\u00e7o m\u00e1ximo, caiu para 4,3%, valor pr\u00f3ximo ao dos modelos maiores Astra e Sol.<\/p>\n  <h3>Em termos simples<\/h3>\n  <p>Um &quot;erro factual&quot; aqui significa que o modelo forneceu uma resposta confiante que estava errada. Esses s\u00e3o os erros com maior probabilidade de passar despercebidos em um relat\u00f3rio, porque ningu\u00e9m verifica cada linha. O teste \u00e9 composto por perguntas escolhidas para confundir os modelos, ent\u00e3o os n\u00fameros absolutos parecem altos. O que vale a pena observar \u00e9 a dire\u00e7\u00e3o e a magnitude da queda.<\/p>\n  <h3>As evid\u00eancias<\/h3>\n  <div class=\"proof\">\n    <div class=\"tag\">teste interno da OpenAI<\/div>\n    <h4>Taxa de erro factual com baixo esfor\u00e7o de racioc\u00ednio (quanto menor, melhor)<\/h4>\n    <div class=\"bar\"><span><span class=\"notranslate\" translate=\"no\" data-no-translation>GPT-5.6 Terra<\/span><\/span><div class=\"track\"><div class=\"fill coral\" style=\"--w:53.6%\"><\/div><\/div><b>53.6%<\/b><\/div>\n    <div class=\"bar\"><span><span class=\"notranslate\" translate=\"no\" data-no-translation>GPT-6.1 Terra<\/span><\/span><div class=\"track\"><div class=\"fill pu\" style=\"--w:16.7%\"><\/div><\/div><b>16.7%<\/b><\/div>\n    <div class=\"note\">Fonte: Resultados publicados pela OpenAI em seu pr\u00f3prio conjunto de perguntas (o valor de 4,3%, obtido com esfor\u00e7o m\u00e1ximo, \u00e9 conforme relatado por <span class=\"notranslate\" translate=\"no\" data-no-translation>BleepingComputer<\/span>, (citando a OpenAI). Esses resultados prov\u00eam de um conjunto espec\u00edfico de perguntas e n\u00e3o s\u00e3o equivalentes \u00e0 taxa de erro do dia a dia. Para informa\u00e7\u00f5es relevantes, consulte a fonte original.<\/div>\n  <\/div>\n<\/section>\n\n<section class=\"arg\" id=\"screen\">\n  <div class=\"num\">04 \u00b7 Capacidades<\/div>\n  <h2>Funcionalidades: consegue ler uma tela e executar software.<\/h2>\n  <h3>Ponto-chave<\/h3>\n  <p>Al\u00e9m de texto, Terra aceita imagens e consegue entender o que est\u00e1 na tela do computador. Em plataformas que oferecem as ferramentas adequadas, ele pode clicar, digitar e alternar entre aplicativos para concluir tarefas complexas.<\/p>\n  <h3>Em termos simples<\/h3>\n  <p>Antes, voc\u00ea podia perguntar a um modelo como uma p\u00e1gina de produto deveria ser projetada. Agora, voc\u00ea pode entregar as fotos e especifica\u00e7\u00f5es do produto e pedir que ele tente criar uma p\u00e1gina que abra, para depois verificar o resultado voc\u00ea mesmo. Passar de dar conselhos a executar o trabalho \u00e9 o que significa &quot;uso do computador&quot; aqui.<\/p>\n  <h3>As evid\u00eancias<\/h3>\n  <p>As especifica\u00e7\u00f5es publicadas pela OpenAI mostram o que ela pode receber e o que pode produzir. Observe as limita\u00e7\u00f5es: sem entrada de \u00e1udio ou v\u00eddeo e sa\u00edda somente de texto.<\/p>\n  <div class=\"proof\">\n    <div class=\"tag\">Especifica\u00e7\u00f5es oficiais<\/div>\n    <h4><span class=\"notranslate\" translate=\"no\" data-no-translation>GPT-6.1 Terra<\/span> \u00e0 primeira vista<\/h4>\n    <div class=\"specs\">\n      <div><small>Janela de contexto<\/small><b>1,05 milh\u00e3o de tokens<\/b><span>Espa\u00e7o para uma estante inteira de romances longos em um \u00fanico pedido.<\/span><\/div>\n      <div><small>Sa\u00edda m\u00e1xima<\/small><b>128 mil tokens<\/b><span>Documentos longos em uma \u00fanica resposta<\/span><\/div>\n      <div><small>Entrada\/sa\u00edda<\/small><b>Texto + imagens \u2192 texto<\/b><span>Sem entrada de \u00e1udio ou v\u00eddeo<\/span><\/div>\n      <div><small>Limite de conhecimento<\/small><b>1 de junho de 2026<\/b><span>Seis n\u00edveis de racioc\u00ednio, de nenhum a m\u00e1ximo.<\/span><\/div>\n    <\/div>\n    <div class=\"note\">Fonte: <a href=\"https:\/\/developers.openai.com\/api\/docs\/models\/gpt-6.1-terra\" rel=\"nofollow noopener\" target=\"_blank\">P\u00e1gina do modelo da API OpenAI<\/a>, Consultado em 4 de novembro de 2026. Requisi\u00e7\u00f5es com mais de 272 mil tokens de entrada s\u00e3o cobradas com o dobro da taxa de entrada e cache e 1,5 vezes a taxa de sa\u00edda para toda a requisi\u00e7\u00e3o. A capacidade de uso do computador depende das ferramentas e permiss\u00f5es fornecidas pela plataforma host.<\/div>\n  <\/div>\n<\/section>\n\n<section class=\"arg\" id=\"table\">\n  <div class=\"num\">05 \u00b7 Lado a lado<\/div>\n  <h2>Os n\u00fameros publicados em um s\u00f3 lugar<\/h2>\n  <h3>Ponto-chave<\/h3>\n  <p>A tabela abaixo re\u00fane os pre\u00e7os de tabela de dois modelos e os valores que uma empresa independente de avalia\u00e7\u00e3o comparativa mediu para ambos, utilizando o mesmo m\u00e9todo.<\/p>\n  <div class=\"proof\">\n    <div class=\"tag\">Pre\u00e7os de tabela e medi\u00e7\u00f5es independentes<\/div>\n    <h4>N\u00fameros publicados para <span class=\"notranslate\" translate=\"no\" data-no-translation>GPT-6.1 Terra<\/span> e <span class=\"notranslate\" translate=\"no\" data-no-translation>Claude Opus 5.5<\/span><\/h4>\n    <table class=\"ref\">\n      <thead><tr><th>M\u00e9trica<\/th><th><span class=\"notranslate\" translate=\"no\" data-no-translation>GPT-6.1 Terra<\/span><br><small>Esfor\u00e7o m\u00e1ximo<\/small><\/th><th><span class=\"notranslate\" translate=\"no\" data-no-translation>Claude Opus 5.5<\/span><br><small>esfor\u00e7o xalto<\/small><\/th><\/tr><\/thead>\n      <tbody>\n        <tr><td>Pre\u00e7o por 1 milh\u00e3o de tokens de entrada<\/td><td>$1.00<\/td><td>$4.00<\/td><\/tr>\n        <tr><td>Pre\u00e7o por 1 milh\u00e3o de tokens de sa\u00edda<\/td><td>$5.00<\/td><td>$20.00<\/td><\/tr>\n        <tr><td>\u00cdndice de Intelig\u00eancia<\/td><td>51<\/td><td>57<\/td><\/tr>\n        <tr><td>Custo para executar o \u00edndice completo<\/td><td>$972<\/td><td>$4,766<\/td><\/tr>\n        <tr><td>Velocidade de sa\u00edda (tokens\/s)<\/td><td>78<\/td><td>107<\/td><\/tr>\n        <tr><td>Tempo at\u00e9 o(s) primeiro(s) token(s)<\/td><td>141.07<\/td><td>77.81<\/td><\/tr>\n        <tr><td>Janela de contexto<\/td><td>1,05 milh\u00e3o de tokens<\/td><td>1 milh\u00e3o de tokens<\/td><\/tr>\n      <\/tbody>\n    <\/table>\n    <div class=\"note\">Fontes: <a href=\"https:\/\/artificialanalysis.ai\/models\/comparisons\/gpt-6-1-terra-vs-claude-opus-5-5-xhigh\" rel=\"nofollow noopener\" target=\"_blank\"><span class=\"notranslate\" translate=\"no\" data-no-translation>Artificial Analysis<\/span> compara\u00e7\u00e3o<\/a> (\u00edndice, custo, velocidade, tempo at\u00e9 o primeiro token), e o <a href=\"https:\/\/developers.openai.com\/api\/docs\/models\/gpt-6.1-terra\" rel=\"nofollow noopener\" target=\"_blank\">P\u00e1gina do modelo da API OpenAI<\/a> e <a href=\"https:\/\/platform.claude.com\/docs\/en\/about-claude\/pricing\" rel=\"nofollow noopener\" target=\"_blank\">P\u00e1gina de pre\u00e7os antr\u00f3picos<\/a> (pre\u00e7os, janelas de contexto), consultado em 4 de novembro de 2026. Os dois modelos foram lan\u00e7ados pr\u00f3ximos um do outro e ambos foram testados em um cen\u00e1rio de racioc\u00ednio complexo. Outros agregadores relatam valores de \u00edndice diferentes porque usam vers\u00f5es de pontua\u00e7\u00e3o diferentes.<\/div>\n  <\/div>\n  <h3>Lendo a tabela<\/h3>\n  <ul style=\"margin:0 0 18px 20px\">\n    <li>Os pre\u00e7os s\u00e3o por token. O valor total tamb\u00e9m depende de quantos tokens um modelo usa para concluir a tarefa.<\/li>\n    <li>O \u00cdndice de Intelig\u00eancia resume diversos testes. Ele reflete o desempenho m\u00e9dio, n\u00e3o como um modelo lida com sua tarefa espec\u00edfica.<\/li>\n    <li>A velocidade e o tempo at\u00e9 o primeiro token variam de acordo com a configura\u00e7\u00e3o de racioc\u00ednio, a carga do provedor e a hora do dia.<\/li>\n  <\/ul>\n  <p>Para saber como interpretamos o lan\u00e7amento de outro modelo recente, consulte nosso artigo. <a href=\"https:\/\/imastudio.com\/pt\/blog\/deepseek-v4-review\" style=\"color:var(--pu)\">An\u00e1lise do DeepSeek V4<\/a>. Para ver os modelos de imagem e v\u00eddeo que abordamos, consulte nossa <a href=\"https:\/\/imastudio.com\/pt\/blog\/ai-model-guides-hub\" style=\"color:var(--pu)\">Guias de modelos de IA<\/a>.<\/p>\n<\/section>\n\n<div class=\"dark\" id=\"pick\"><div class=\"in\">\n  <div class=\"num\">Quatro perguntas<\/div>\n  <h2>Quatro aspectos a considerar ao avaliar um modelo<\/h2>\n  <div class=\"pick\">\n    <div><h4>1. Com que frequ\u00eancia a tarefa \u00e9 executada?<\/h4><ul><li>Quanto maior o n\u00famero de produ\u00e7\u00f5es, maior ser\u00e1 a diferen\u00e7a no pre\u00e7o unit\u00e1rio.<\/li><li>Para tarefas ocasionais, o pre\u00e7o pode n\u00e3o ser o fator principal.<\/li><\/ul><\/div>\n    <div><h4>2. Qual o custo de um erro?<\/h4><ul><li>Existe uma pessoa ou um script verificando a sa\u00edda?<\/li><li>Os erros s\u00e3o f\u00e1ceis de detectar ou passam despercebidos ao longo do processo?<\/li><\/ul><\/div>\n    <div><h4>3 \u00b7 Quanta l\u00f3gica \u00e9 necess\u00e1ria?<\/h4><ul><li>O esfor\u00e7o de racioc\u00ednio \u00e9 ajust\u00e1vel; configura\u00e7\u00f5es mais altas significam esperas mais longas.<\/li><li>As tarefas di\u00e1rias de classifica\u00e7\u00e3o e reescrita exigem menos problemas complexos de v\u00e1rias etapas.<\/li><\/ul><\/div>\n    <div><h4>4 \u00b7 Qual \u00e9 a forma das entradas e sa\u00eddas?<\/h4><ul><li>Terra pega texto e imagens e escreve texto.<\/li><li>O trabalho com \u00e1udio ou v\u00eddeo exige ferramentas adicionais.<\/li><\/ul><\/div>\n  <\/div>\n  <p style=\"margin-top:26px;color:#bdb9cf;font-size:15px\">A maneira mais direta de saber se um modelo se adequa ao seu trabalho \u00e9 experiment\u00e1-lo em uma tarefa real cuja resposta voc\u00ea j\u00e1 conhece.<\/p>\n  <div class=\"cta\"><a class=\"btn\" href=\"https:\/\/imastudio.com\/pt\">Veja o que voc\u00ea pode criar em <span class=\"notranslate\" translate=\"no\" data-no-translation>IMA Studio<\/span><\/a><\/div>\n<\/div><\/div>\n\n<section class=\"faq\" id=\"faq\" style=\"padding:20px 0 40px\">\n  <div class=\"num\">Perguntas frequentes<\/div><h2>Respostas r\u00e1pidas<\/h2>\n  <details><summary>Quando foi <span class=\"notranslate\" translate=\"no\" data-no-translation>GPT-6.1 Terra<\/span> lan\u00e7ado?<\/summary><p>26 de outubro de 2026. Est\u00e1 dispon\u00edvel em <span class=\"notranslate\" translate=\"no\" data-no-translation>ChatGPT Work<\/span> e <span class=\"notranslate\" translate=\"no\" data-no-translation>Codex<\/span> nos planos Plus, Pro, Enterprise e Edu. O nome do modelo da API \u00e9 gpt-6.1-terra.<\/p><\/details>\n  <details><summary>Como devo interpretar o pre\u00e7o da API?<\/summary><p>Voc\u00ea paga por token, com pre\u00e7os separados para entrada e sa\u00edda. O custo total de um projeto depende de quanto voc\u00ea fornece ao modelo, quanto voc\u00ea pede para ele escrever e quantos tokens ele realmente usa para concluir a tarefa.<\/p><\/details>\n  <details><summary>Pre\u00e7o e qualidade da resposta s\u00e3o a mesma coisa?<\/summary><p>N\u00e3o. Pre\u00e7o e qualidade s\u00e3o dimens\u00f5es distintas, e cada uma requer seus pr\u00f3prios resultados de testes.<\/p><\/details>\n  <details><summary>O Terra funciona com v\u00eddeo ou \u00e1udio?<\/summary><p>N\u00e3o. A entrada consiste apenas em texto e imagens, e a sa\u00edda tamb\u00e9m \u00e9 apenas texto. Para trabalhos com v\u00eddeo, extraia os quadros-chave primeiro ou utilize as ferramentas fornecidas pela plataforma.<\/p><\/details>\n  <details><summary>Posso usar o Terra em <span class=\"notranslate\" translate=\"no\" data-no-translation>IMA Studio<\/span>?<\/summary><p>Na data de publica\u00e7\u00e3o, <span class=\"notranslate\" translate=\"no\" data-no-translation>IMA Studio<\/span> N\u00e3o oferece GPT-6.1 Terra.<\/p><\/details>\n<\/section>\n<p class=\"src\" style=\"padding-bottom:30px\">Fontes, todas consultadas em 4 de novembro de 2026: <a href=\"https:\/\/openai.com\/index\/introducing-gpt-6-1-terra\/\" rel=\"nofollow noopener\" target=\"_blank\">OpenAI: Apresentando <span class=\"notranslate\" translate=\"no\" data-no-translation>GPT-6.1 Terra<\/span><\/a> \u00b7 <a href=\"https:\/\/developers.openai.com\/api\/docs\/models\/gpt-6.1-terra\" rel=\"nofollow noopener\" target=\"_blank\">P\u00e1gina do modelo da API OpenAI<\/a> \u00b7 <a href=\"https:\/\/platform.claude.com\/docs\/en\/about-claude\/pricing\" rel=\"nofollow noopener\" target=\"_blank\">P\u00e1gina de pre\u00e7os antr\u00f3picos<\/a> \u00b7 <a href=\"https:\/\/artificialanalysis.ai\/models\/comparisons\/gpt-6-1-terra-vs-claude-opus-5-5-xhigh\" rel=\"nofollow noopener\" target=\"_blank\"><span class=\"notranslate\" translate=\"no\" data-no-translation>Artificial Analysis<\/span> compara\u00e7\u00e3o<\/a>. Os dados com a etiqueta \u201cteste interno da OpenAI\u201d representam os resultados do fornecedor em seu pr\u00f3prio conjunto de perguntas.<\/p>\n<\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>O que a OpenAI e testadores independentes publicaram sobre o GPT-6.1 Terra: pre\u00e7o da API, velocidade, taxa de erro factual e especifica\u00e7\u00f5es, com a fonte e a ressalva por tr\u00e1s de cada n\u00famero.<\/p>","protected":false},"author":26,"featured_media":15549,"comment_status":"closed","ping_status":"","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"rank_math_title":"GPT-6.1 Terra: Price, Speed and Accuracy Numbers Explained","rank_math_description":"GPT-6.1 Terra costs $1\/$5 per million tokens. See OpenAI's published speed and factual-error figures, independent benchmarks and specs, with sources.","footnotes":""},"categories":[49],"tags":[51],"class_list":["post-15546","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-tools-models","tag-type-guides"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/imastudio.com\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/15546","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/imastudio.com\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/imastudio.com\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/imastudio.com\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/users\/26"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/imastudio.com\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=15546"}],"version-history":[{"count":2,"href":"https:\/\/imastudio.com\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/15546\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":15548,"href":"https:\/\/imastudio.com\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/15546\/revisions\/15548"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/imastudio.com\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/media\/15549"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/imastudio.com\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=15546"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/imastudio.com\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=15546"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/imastudio.com\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=15546"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}