Al 4 novembre 2026 GPT-6.1 Terra costa via API 1 dollaro per milione di token in input, 0,05 dollari per l'input in cache e 5 dollari in output: la metà esatta di GPT-6.1 Sol. È uscito il 26 ottobre, OpenAI lo presenta come un modello veloce ed efficiente per ragionamento visivo, uso del computer e scrittura naturale, e in ChatGPT lo trovi solo in Work e Codex, non nella chat: su Plus il limite è di 35-285 messaggi ogni 5 ore.
Su GPT-6.1 Terra girano già molti riassunti, quasi tutti fermi al comunicato. Il punto che interessa a chi lo deve usare è un altro: quando Terra basta e quando serve ancora Sol, visto che costa la metà e, secondo OpenAI, è più di tre volte più veloce.
In questa pagina metto in fila i dati ufficiali verificati oggi: prezzi API con cache, Batch e contesto lungo, limiti in ChatGPT e Codex, benchmark dichiarati, differenze tecniche con Sol e Luna. Poi ti dico come sceglierei io, compito per compito.
Una premessa: i benchmark citati sono quelli pubblicati da OpenAI sui propri modelli. Servono per orientarsi, non sostituiscono un test sui tuoi dati.
Cos'è GPT-6.1 Terra in breve
GPT-6.1 Terra è il modello di fascia media della famiglia GPT-6, tra GPT-6.1 Sol (più capace e più caro) e GPT-6 Luna (il più economico). Riempie un buco: GPT-6 era partito a settembre con Sol e Luna, senza Terra. Ho raccontato quel passaggio nella guida su GPT-6 Sol, Terra e Luna e le loro differenze.
- Identificativo API:
gpt-6.1-terra, disponibile su Responses e Chat Completions. - Data di uscita: 26 ottobre 2026.
- Punti di forza dichiarati: ragionamento visivo, uso preciso del computer, scrittura più chiara e naturale.
- Contesto: 1.050.000 token in input, fino a 128.000 token in output.
- Cutoff delle conoscenze: 1 giugno 2026, più recente di GPT-6.1 Sol (30 aprile 2026).
- Input: testo e immagini. Niente audio né video in input, output solo testo.
OpenAI lo confronta soprattutto con GPT-5.6 Terra, il suo predecessore diretto: stessa fascia, prezzi API dimezzati.
Prezzi API di GPT-6.1 Terra: la tabella completa
Questi sono i prezzi del listino ufficiale per milione di token, in dollari, verificati il 4 novembre 2026.
| Modello | Input | Input in cache | Output | Scrittura cache 12 ore |
|---|---|---|---|---|
| GPT-6.1 Terra | 1 $ | 0,05 $ | 5 $ | 2,50 $ |
| GPT-6.1 Sol | 2 $ | 0,10 $ | 10 $ | 5 $ |
| GPT-6 Luna | 0,10 $ | 0,01 $ | 0,50 $ | 0,25 $ |
| GPT-6 Astra | 10 $ | 1 $ | 50 $ | 25 $ |
Ci sono quattro dettagli che cambiano il conto finale:
- Cache: l'input in cache costa il 5% dell'input normale (0,05 $ contro 1 $). La scrittura in cache costa 1,25 $ per la conservazione di 30 minuti e 2,50 $ per quella di 12 ore, introdotta il 20 ottobre. Come funziona e quando conviene lo spiego nella guida al prompt caching su GPT-6.1, Claude e Gemini.
- Batch e Flex: costano il 50% in meno, quindi 0,50 $ in input e 2,50 $ in output. Ideali per lavori che possono aspettare.
- Fast mode: costa il doppio dello Standard, cioè 2 $ e 10 $, lo stesso prezzo di Sol in modalità normale.
- Contesto lungo: sopra i 272.000 token di input l'intera richiesta paga input e cache al doppio e output a 1,5 volte. Con Terra significa 2 $ in input e 7,50 $ in output.
Se usi gli endpoint regionali (residenza dei dati), il listino aggiunge il 10%. Per un'azienda italiana che deve tenere i dati in Europa è una voce da mettere nel preventivo.
Un conto di esempio: 1.000 fatture fornitori
OpenAI cita proprio la lettura di fatture in arrivo e il loro inserimento nel software di contabilità come caso d'uso. Faccio un calcolo indicativo con numeri ipotetici: 1.000 fatture in PDF o scansione, circa 2.500 token in input ciascuna (immagine più istruzioni) e 400 token in output con i dati estratti.
| Modello | Input (2,5 milioni) | Output (400.000) | Totale |
|---|---|---|---|
| GPT-6.1 Terra | 2,50 $ | 2,00 $ | 4,50 $ |
| GPT-6.1 Terra in Batch | 1,25 $ | 1,00 $ | 2,25 $ |
| GPT-6.1 Sol | 5,00 $ | 4,00 $ | 9,00 $ |
| GPT-6 Luna | 0,25 $ | 0,20 $ | 0,45 $ |
Il calcolo non include i token di ragionamento, che si pagano come output e crescono con lo sforzo scelto. A sforzo basso il divario resta lo stesso: Terra costa la metà di Sol, Luna un decimo di Terra. La domanda vera è se Luna legge bene le tue fatture o se sbaglia abbastanza da costarti di più in correzioni.
Novità di GPT-6.1 Terra: cosa dicono i benchmark
Riporto solo i numeri presenti nell'annuncio ufficiale.
Uso del computer
Su Agents' Last Exam, un benchmark di compiti professionali svolti operando sul computer, a sforzo medio Terra ottiene 15 punti percentuali più di GPT-5.6 Terra a circa un terzo del costo. Secondo OpenAI è alla pari con GPT-6 Astra, a un decimo del prezzo per token. Sullo stesso test completa i compiti oltre tre volte più velocemente sia di GPT-6 Astra sia di GPT-6.1 Sol.
Su OSWorld 2.1, che misura l'uso di app desktop in compiti a più passaggi, a sforzo medio supera il miglior punteggio di GPT-5.6 Terra con un costo per compito molto più basso.
Visione
Su MMMU-Pro, benchmark di ragionamento visivo, Terra batte GPT-5.6 Terra a ogni livello di ragionamento e si avvicina molto ad Astra e a GPT-6.1 Sol. OpenAI cita come esempi l'abbinamento di foto prodotto alle voci di un catalogo e la lettura di disegni tecnici.
Errori e allucinazioni
Sul test interno di prompt studiati per indurre errori, a sforzo basso il tasso di errore scende dal 53,6% di GPT-5.6 Terra al 16,7%. A sforzo massimo arriva al 4,3%, vicino ad Astra e a Sol.
Programmazione
Su Terminal-Bench 4.0, a sforzo massimo Terra risolve il 50,3% dei compiti contro il 21,5% di GPT-5.6 Terra. È un salto grande, ma OpenAI stessa scrive che per i compiti di coding più complessi GPT-6.1 Sol e GPT-6 Astra restano la scelta migliore. Su Terminal-Bench-Science 0.1, invece, a sforzo massimo Terra supera Sol a costo più basso.
Sicurezza
Terra raggiunge la soglia "Critical" per la cybersicurezza nel Preparedness Framework di OpenAI e mantiene le protezioni sviluppate per Astra. Nei test di prompt injection, secondo OpenAI, resiste bene alle istruzioni malevole: conta molto se lo fai lavorare su pagine web o email che non controlli.
GPT-6.1 Terra in ChatGPT e Codex: dove lo trovi e i limiti
Qui c'è la confusione più frequente. Chi apre ChatGPT e non trova Terra nel selettore della chat non ha sbagliato nulla: Terra è disponibile solo in ChatGPT Work e in Codex, non nella chat normale.
- Piani inclusi: Plus, Pro, Business, Enterprise ed Edu.
- Free e Go: niente Terra. Questi piani hanno GPT-6 Luna.
- Limiti su Plus e Business Standard: 35-285 messaggi ogni 5 ore, contro 15-160 di GPT-6.1 Sol e 5-45 di GPT-6 Astra. Work e Codex condividono gli stessi limiti.
- Pro da 100, 200 e 500 $: al momento nessun limite di 5 ore.
Quando finisci i limiti, su Plus e Pro puoi comprare crediti. Terra consuma 25 crediti per milione di token in input, 1,25 in cache e 125 in output: la metà di GPT-6.1 Sol (50, 2,5 e 250) e un decimo di Astra. Ho messo a confronto tutti i piani nell'articolo sui prezzi dei piani ChatGPT da Free a Pro 500, e i limiti di Codex nella guida al limite di 5 ore di Codex.
GPT-6.1 Terra vs Sol vs Luna: le differenze
| GPT-6.1 Terra | GPT-6.1 Sol | GPT-6 Luna | |
|---|---|---|---|
| Prezzo API (input / output) | 1 $ / 5 $ | 2 $ / 10 $ | 0,10 $ / 0,50 $ |
| Posizionamento ufficiale | visione, uso del computer, scrittura | lavoro complesso vicino ad Astra | compiti mirati ad alto volume |
| Livelli di ragionamento | da none a max | da low a max | da none a max |
| Cutoff conoscenze | 1 giugno 2026 | 30 aprile 2026 | 18 maggio 2026 |
| Contesto | 1,05 milioni | 1,05 milioni | 1,05 milioni |
| Limite Plus ogni 5 ore | 35-285 | 15-160 | 350-3.000 |
| Ultrafast | no | sì | no |
Due dettagli tecnici che molti confronti saltano. Il primo: Terra accetta lo sforzo none, Sol no. Per classificazioni ed estrazioni semplici puoi spegnere il ragionamento e pagare solo i token di risposta. Il secondo: Sol ha la modalità Ultrafast, Terra no. Se ti serve la massima velocità su Sol paghi sei volte lo Standard; con Terra la velocità arriva già dal modello.
Per il lato Sol, con Ultrafast e il motivo per cui GPT-6.1 Astra non è arrivato, rimando alla mia analisi di GPT-6.1 Sol e dei suoi prezzi.
Quando scegliere GPT-6.1 Terra rispetto a Sol
La regola che seguo è semplice: parto dal modello più economico che regge il compito e salgo solo quando i test lo dimostrano.
Scelgo Terra per
- Estrarre dati da documenti visivi: fatture, bolle, ricevute, schede prodotto in foto, disegni tecnici.
- Agenti che usano il computer: compilare moduli, operare su un gestionale senza API, passare dati da un'app all'altra. È il cuore del modello.
- Scrittura di lavoro: proposte, email, revisione di testi, dove conta lo stile naturale più del ragionamento profondo.
- Sotto-agenti: nei flussi con un modello che coordina e altri che eseguono, Terra è un buon esecutore veloce. Nelle prime discussioni tra sviluppatori su Codex diversi lo descrivono proprio così.
- Coding di media difficoltà quando la velocità conta: correzioni mirate, test, piccole funzioni.
Resto su Sol (o Astra) per
- Refactoring grandi e bug che attraversano molti file.
- Architettura e decisioni tecniche dove un errore costa ore.
- Ragionamenti lunghi su contesti enormi, dove la qualità della risposta pesa più del tempo.
Scendo a Luna per
- Classificazioni, smistamento, riassunti brevi e tutto quello che gira in migliaia di chiamate al giorno.
- Le decisioni strutturate della Decisions API, che lavora proprio con Luna.
Nella pratica, in un'automazione AI per un'azienda la combinazione che proverei è Luna per smistare, Terra per leggere ed eseguire, Sol solo per i casi che Terra segnala come dubbi.
Come passare a GPT-6.1 Terra senza sorprese
- Cambia solo il modello:
gpt-6.1-terraal posto di quello attuale, stesso prompt, stesso endpoint. Per i tool come computer use, ricerca web o MCP serve la Responses API. - Prepara 30-50 casi reali con la risposta giusta già nota, e confronta Terra con il modello attuale.
- Prova due livelli di sforzo: low o none per i compiti semplici, medium per il resto. Gli errori di Terra scendono molto alzando lo sforzo, ma salgono i token di ragionamento.
- Attiva la cache sulle istruzioni fisse: a 0,05 $ per milione, un prompt di sistema lungo diventa quasi gratis dalla seconda chiamata.
- Sposta in Batch tutto quello che non serve in tempo reale: dimezzi la spesa.
- Controlla i 272.000 token: se superi la soglia, la richiesta intera costa di più.
Se usi la OpenAI Agents API, Terra è una delle opzioni da valutare per gli agenti che lavorano molto ma ragionano poco: ne parlo nella guida all'Agents API di OpenAI.
La mia scelta
GPT-6.1 Terra non sostituisce Sol: lo affianca. Per me diventa il modello di default per tutto ciò che è leggere, compilare, operare su schermo e scrivere, mentre Sol resta per il codice difficile. A metà prezzo e con limiti più larghi su Plus, è il primo modello che proverei per un nuovo flusso in Codex o via API, salendo a Sol solo quando i test lo chiedono.
Il limite da tenere a mente è uno: chi usa ChatGPT solo nella chat normale non lo vede. Serve Work, Codex o l'API.
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- Prompt caching: costi API di GPT-6.1, Claude e Gemini 4
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Conclusione
GPT-6.1 Terra costa 1 $ e 5 $ per milione di token, la metà di GPT-6.1 Sol, ed è pensato per visione, uso del computer e scrittura. In ChatGPT lo trovi solo in Work e Codex, da Plus in su. Per il coding complesso Sol resta avanti; per tutto il lavoro operativo Terra è il punto di partenza più sensato. Se vuoi capire quale modello conviene ai processi della tua azienda, scrivimi: lo verifico sui tuoi dati.
