Qué hace GPT-6.1 Terra al usar un ordenador
GPT-6.1 Terra merece una prueba cuando necesitas que una IA opere programas con rapidez y un coste razonable. Interpreta pantallas, decide el siguiente paso y utiliza herramientas para hacer clic, escribir, desplazarse y cambiar de aplicación. OpenAI menciona introducir facturas, rellenar formularios, editar vídeo y trabajar con planos técnicos. El resultado debe ser una acción completada o un archivo guardado.
El dato principal es más de 3× de velocidad frente a GPT-6 Astra y GPT-6.1 Sol al completar tareas de Agents' Last Exam, según el anuncio de OpenAI. Las tarifas estándar de entrada y salida también son la mitad que las de Sol. Esto justifica evaluar Terra para trabajo repetitivo, sin afirmar que cualquier tarea sea tres veces más rápida ni que supere a todas las personas.
u/ExplanationSenior104 contó que algunas tareas de Codex terminaban aproximadamente en un minuto, con esperas mucho mayores en sus sesiones de Sol. Es una experiencia sin entradas controladas. Aquí también recogemos informes sobre peor calidad de planos y trabajos interrumpidos, y proponemos una evaluación con Tabbit Browser.
Conclusiones principales
Terra interpreta imágenes y elige acciones; un entorno conectado las ejecuta.
La comparación de velocidad corresponde a tareas profesionales, no a personas ni a tokens por segundo.
Las tarifas estándar de contexto corto verificadas el 27 de octubre de 2026 son $1 de entrada, $0.05 de lectura de caché y $5 de salida por millón de tokens.
Empieza con tareas cuyo resultado puedas comprobar, como una tabla revisada o un borrador guardado.
Incluye revisión, reintentos y correcciones humanas en el cálculo.
La reseña de Terra cubre la selección general y la guía de precios explica la facturación. La página del modelo (English) reúne otros recursos. Aquí nos centramos en operar software.
Por qué importa completar tareas más rápido
Si delegar un formulario tarda más que rellenarlo, hay poco incentivo para hacerlo. Reducir la espera puede volver útil tanto la asistencia interactiva como la automatización en segundo plano.
En la entrevista de a16z recogida por BestBlogs, Ari Weinstein y James Sun, de OpenAI, describen el uso del ordenador como una forma de acceder a interfaces existentes, incluso sin API. Hablan de un producto más rápido que el usuario medio y de acercarse a la velocidad de expertos. Sus ejemplos incluyen invitaciones de calendario, registros de Sentry, compras empresariales y conciliación financiera.
La conversación trata principalmente de GPT-6 Astra y los productos de OpenAI de ese momento. No aporta una comparación controlada entre Terra y personas. BestBlogs ofrece un resumen y una transcripción editada, y enlaza al vídeo original. El vídeo no fue accesible durante esta investigación; nuestra descripción se basa en el texto disponible.
Tiempo total del agente = instrucciones + ejecución + revisión + corrección
Tiempo ahorrado = tiempo manual - tiempo total del agenteMover el cursor deprisa sirve si el resultado es correcto. Encontrar un archivo que no se guardó o corregir el total de una factura también consume tiempo.
Evidencia de capacidad, velocidad y precio
Todos los resultados proceden del anuncio de OpenAI del 26 de octubre. Usan comparaciones distintas; sus multiplicadores no se pueden combinar en un ahorro universal.
| Evaluación o tarifa | Resultado comunicado | Para qué sirve |
|---|---|---|
| Agents' Last Exam, duración | Más de 3× de velocidad frente a Astra y Sol | Evaluar si la espera permite delegar |
| Mismo examen, esfuerzo medio | 15 puntos porcentuales sobre GPT-5.6 Terra, con aproximadamente un tercio del coste por tarea | Valorar la migración desde la generación anterior |
| Esfuerzo medio frente a Astra | Rendimiento comparable a una décima parte del precio por token | Decidir si necesitas otras capacidades de Astra |
| Esfuerzo máximo frente a Opus 5.5 | Coste por tarea aproximadamente 9× menor | Comparar costes en ese examen concreto |
| OSWorld 2.1 | Terra medio supera la mejor puntuación del Terra anterior | Indicio de mejora en tareas de escritorio con varios pasos |
| API estándar de contexto corto, por millón | $1 entrada / $0.05 lectura de caché / $5 salida | Calcular el coste base |
Son evaluaciones del fabricante, no pruebas propias de este artículo. Las tareas, herramientas y ajustes limitan su alcance. No demuestran una proporción universal frente a humanos ni verifican tus archivos guardados. La guía del Terra anterior es contexto histórico, no la especificación actual.
Dónde puede ser útil
Leer la pantalla y registrar información
En una factura, el agente lee los datos, localiza los campos del programa contable, los introduce y revisa el resultado. Formularios y paneles administrativos siguen un patrón parecido. OpenAI presenta este uso como objetivo, sin garantizar todos los programas contables.
Un agente de IA necesita herramientas, observaciones y comprobaciones del progreso. Terra aporta el modelo; la aplicación proporciona permisos y ejecución.
Trabajar con aplicaciones visuales
Las pruebas incluyen convertir planos arquitectónicos en modelos 3D y revisar una animación plano por plano para crear notas con códigos de tiempo. Exigen interpretar imágenes y operar programas, más allá de navegar o escribir código.
La ficha del modelo enumera texto e imágenes como entrada y texto como salida. Editar vídeo mediante una aplicación no significa que la API acepte vídeo de forma nativa o entregue por sí sola el archivo editado.
Repetir tareas a un coste viable
Cada ronda de observación y acción añade tokens. Un precio menor puede hacer viable procesar más elementos. Define el resultado y empieza con medium, el esfuerzo predeterminado documentado. Auméntalo si las comprobaciones muestran una mejora que compense.
Para la programación más compleja, OpenAI sigue recomendando comparar Sol o Astra. Consulta las reseñas de Sol y Astra.
Cuánto cuesta realmente
Para solicitudes estándar dentro del límite de contexto corto:
Coste de tokens en USD = entrada sin caché × 1 / 1,000,000
+ lectura de caché × 0.05 / 1,000,000
+ salida × 5 / 1,000,000Con 20,000 tokens de entrada sin caché y 4,000 de salida, el subtotal es $0.04. Es un ejemplo matemático, no una tarea medida. Excluye escrituras de caché, herramientas, infraestructura y revisión humana. Si la mitad de esa entrada se factura como lectura de caché, el subtotal es $0.0305.
La ficha incluye recargos para solicitudes con más de 272K tokens de entrada y distintos niveles de servicio. Muchas capturas aumentan el consumo de entrada. ChatGPT Work, Codex y la membresía de Tabbit tienen reglas independientes; las tarifas de API no determinan su cuota.
Coste por resultado aceptado = coste total de ejecución y revisión / resultados aceptadosIncluye los intentos fallidos. Una ejecución barata que obliga a rehacerlo todo a mano aporta poco ahorro.
Qué gustó a los usuarios y qué falló
La velocidad se puede observar en ejemplos concretos
Somi en X compartió una demostración de rohit dibujando un retrato en una aplicación del navegador. Describe menos de dos minutos y una grabación sin acelerar. El tiempo y la atribución del modelo son afirmaciones del autor, no una medición independiente. Verificamos el mensaje y la vista previa, no cada fotograma.
El usuario de Codex también percibió menos espera. Sin entradas, esfuerzo ni criterios de aceptación iguales, sus tareas de un minuto no establecen una velocidad general.
Publicación original en Reddit.
Hay que comprobar calidad y continuidad
u/Used_Growth_4068 describió una reconstrucción de planos más rápida pero peor que con Sol. Comprueba dimensiones, etiquetas y archivos guardados, además del tiempo.
Comentario original sobre planos.
u/NewConfusion9480 contó que un índice de evidencias de PDF se detenía repetidamente y terminó al cambiar a Sol. No permite aislar modelo, orquestación de Work o estado de sesión. Sí justifica probar la continuidad de trabajos largos.
Comentario original sobre interrupciones.
También necesitas acceso y controles. La guía de integración exige un entorno, ejecución de acciones, observaciones y verificación del resultado. Llamar al modelo no concede acceso al escritorio. Las páginas pueden contener instrucciones maliciosas, por lo que el entorno debe aplicar permisos y aprobaciones.
Una evaluación práctica con Tabbit
Si trabajas entre pestañas, los flujos de tareas y el contexto de páginas de Tabbit Browser evitan parte del trabajo de construir una integración. Un navegador con agentes ofrece una experiencia distinta de una API. La guía de Tabbit y los ejemplos de uso explican esta opción.
Comprueba primero que tu cuenta ofrece GPT-6.1 Terra en el modo de tareas necesario. No hemos verificado una ejecución de Tabbit con Terra seleccionado. Lo siguiente es una propuesta, sin afirmar latencia, tasa de éxito ni precio de Tabbit.
Usa dos páginas públicas fijas y cuatro campos iguales para una tabla local vacía. Registra el modelo mostrado, las herramientas, las entradas, los valores esperados y el resultado. Si es posible, repite cada caso tres veces. Revisa cada campo y enlace e incluye las correcciones en el tiempo.
Lee las dos páginas proporcionadas y crea una tabla con cuatro columnas:
producto, precio indicado, disponibilidad y URL de origen.
Usa solo hechos visibles. Escribe "no indicado" si falta información.
No te registres, compres, envíes mensajes ni envíes formularios.
Verifica cada fila con su fuente, enumera los pasos pendientes
y guarda el resultado como borrador local.Este flujo facilita revisar fuentes; no demuestra compatibilidad con aplicaciones nativas ni disponibilidad de Terra en todas las regiones. Confirma las reglas de cuenta y membresía.
Qué elegir según el trabajo
| Tu trabajo | Punto de partida | Qué comprobar |
|---|---|---|
| Introducción repetida de campos explícitos | Evaluar Terra | Exactitud, guardado y prevención de duplicados |
| Borradores visuales y notas con códigos de tiempo | Evaluar Terra | Calidad y tiempo de reparación |
| Flujos largos que no pueden detenerse en silencio | Ensayo fijo antes de cambiar | Continuidad, recuperación y pasos pendientes |
| Programación o investigación de máxima complejidad | Comparar Sol o Astra | Calidad según tus criterios reales |
| Trabajo entre pestañas sin crear un entorno propio | Evaluar Tabbit | Modelo disponible, permisos y fuentes |
Terra ofrece motivos sólidos para probar trabajo informático más rápido y barato. Empieza por tareas visuales acotadas. Afirmar que siempre supera a los humanos excede la evidencia. Cronometra un flujo real, revisa el archivo guardado y elige lo que ahorre tiempo después de la revisión.
Tabbit Browser
Preguntas frecuentes
¿Qué puede hacer GPT-6.1 Terra con un ordenador?
Interpreta pantallas y elige acciones como hacer clic, escribir, desplazarse o arrastrar mediante un entorno conectado. OpenAI cita facturas, formularios, edición de vídeo y planos técnicos. Necesita herramientas y un entorno para ejecutar las acciones.
¿Terra es más rápido que una persona?
OpenAI informa de más de tres veces la velocidad de Astra y Sol en Agents' Last Exam. Otra entrevista describe los productos de OpenAI como más rápidos que usuarios medios y cercanos a expertos. No establece una comparación controlada de Terra frente a humanos.
¿Cuánto cuesta usar el ordenador con Terra?
Al 27 de octubre de 2026, las tarifas estándar de contexto corto son $1 de entrada sin caché, $0.05 de lectura de caché y $5 de salida por millón de tokens. Herramientas, entorno, escrituras de caché, nivel de servicio y contexto largo pueden añadir costes. Las suscripciones y Tabbit tienen reglas independientes.
¿La API da acceso a mi ordenador?
No. Tu aplicación debe aportar un entorno de navegador o escritorio y ejecutar las acciones permitidas. La documentación exige Responses API para llamar herramientas.
¿Conviene Terra o Sol para automatizar?
Terra merece evaluarse en flujos visuales acotados con comprobaciones claras. OpenAI sigue recomendando Sol o Astra para programación muy compleja. Compara resultados guardados, intervención humana y coste en las mismas tareas.
¿Puedo usar Terra en Tabbit Browser?
Comprueba los modelos y modos de tarea de tu cuenta y región. Este artículo no verificó una ejecución con Terra seleccionado en Tabbit. El protocolo es una propuesta y la captura ilustra Tabbit, no su rendimiento con Terra.