GPT-6.1 Terra: 10 veces más barato, balance IA de octubre
Octubre de 2026 recordó una cosa: el precio de un modelo de vanguardia ya no es el de su potencia. El 26 de octubre, OpenAI lanzó GPT-6.1 Terra a 1 dólar por millón de tokens de entrada y 5 de salida, mientras que GPT-6 Astra pide 10 y 50. Este es el balance del mes: qué salió, qué dicen las cifras y qué le queda por comprobar a usted.
Todos los precios siguientes son tarifas de API leídas en el catálogo de OpenRouter el 2 de noviembre de 2026; las puntuaciones proceden del Epoch Capabilities Index (ECI) de Epoch AI, el mismo registro que usan las fichas del sitio.
La noticia del mes: GPT-6.1 Terra, calidad de gama alta a precio de entrada
OpenRouter describe GPT-6.1 Terra como el modelo intermedio de la serie GPT-6.1, situado por debajo de GPT-6.1 Sol. Admite un contexto de unos 1,05 millones de tokens.
Lo llamativo no es solo su precio, sino su posición en el índice de Epoch AI:
| Modelo | Fecha de lanzamiento | Precio entrada / salida (por millón de tokens) | ECI (intervalo) |
|---|---|---|---|
| GPT-6 Astra | 4 de septiembre | 10 $ / 50 $ | 169,06 (165,88 – 174,29) |
| GPT-6.1 Terra | 26 de octubre | 1 $ / 5 $ | 168,11 (164,94 – 172,94) |
| GPT-6.1 Sol | 29 de septiembre | 2 $ / 10 $ | 167,82 (164,29 – 172,51) |
Un punto de diferencia en el índice, intervalos que casi se solapan por completo y un precio dividido por diez. No se puede afirmar, por tanto, que Astra sea mejor que Terra en esta medida. Tampoco lo contrario: el ECI agrega pruebas, y un agente que maneja herramientas durante veinte pasos no se comporta como un examen de matemáticas.
El razonamiento útil para una pyme es sencillo. Si hoy paga un modelo de gama alta para clasificar correos o redactar actas, repita diez de sus tareas reales con Terra. Si el resultado es equivalente, la factura se divide por diez en esas tareas. La guía de precios de las API de LLM explica cómo pasar del precio por millón de tokens a un presupuesto mensual, y el artículo sobre el coste mensual de un agente de IA detalla las demás partidas.
Los modelos pequeños suben de nivel
Terra no es un caso aislado. El 7 de octubre, Anthropic publicó Claude Haiku 5.5 a 0,10 dólares de entrada y 0,50 de salida por millón de tokens, con un millón de tokens de contexto. Epoch AI le atribuye un ECI de 160,37 (157,33 – 163,84), unos 9 puntos por debajo de GPT-6 Astra, por una centésima parte de su precio de entrada.
Google abrió por su parte el acceso a Gemini 4 Argon el 13 de octubre, a 2 $ / 10 $, con un ECI de 166,07 (163,14 – 170,27). Queda en el mismo orden que Sol y Terra, al precio de Sol.
Lo que muestra esta secuencia: la brecha de calidad entre el modelo de cabeza y el asequible se reduce, mientras que la brecha de precio sigue siendo muy grande. Para ver dónde le cuesta realmente esa brecha, El LLM más barato para cada uso clasifica los modelos por tipo de tarea.
Los modelos de pesos abiertos, cada vez más cerca de los cerrados
Octubre también trajo varios modelos cuyos pesos se publican en Hugging Face:
- Mistral Large 4, 6 de octubre: 0,70 $ / 2,10 $, ECI 150,59 (147,40 – 153,49);
- Muse Spark Open, de Meta, 15 de octubre: 1,25 $ / 4,25 $, ECI 155,05 (153,13 – 157,31), descrito como optimizado para código de agentes;
- DeepSeek V4.1 Flash, 17 de octubre: 0,30 $ / 1,20 $, ECI 158,83 (156,71 – 162,20);
- MiniMax M3.1 Flash, 19 de octubre: 0,15 $ / 0,60 $, aún sin puntuación de Epoch AI.
El mejor de este grupo, DeepSeek V4.1 Flash, queda unos 10 puntos por debajo de GPT-6 Astra en el ECI, pero a una treintava parte de su precio de entrada, y su archivo puede ejecutarse en su propio equipo si puede permitírselo. Dos reservas. Primero, «pesos publicados» no significa «de uso libre»: la licencia figura en la página del modelo y varía según el editor. Segundo, ejecutar un modelo de cientos de miles de millones de parámetros exige servidores que pocas empresas poseen; la mayoría lo usará a través de un proveedor de alojamiento. La elección entre ambas familias se trata en ¿Modelos de código abierto o cerrados para sus agentes?, y los artículos sobre Mistral AI y DeepSeek detallan esos dos editores.
En la semana del 19 al 24 de octubre ya cubrimos MiniMax y Kimi en el repaso de IA del 24 de octubre; la tabla anterior retoma sus cifras actualizadas.
Un catálogo que crece más rápido de lo que se puede leer
El registro del 2 de noviembre cuenta 27 entradas creadas en octubre en OpenRouter. Esa cifra sobrestima el número de modelos realmente nuevos: incluye variantes, modelos de prueba y servicios de resumen o extracción. Pero da el ritmo: más de un lanzamiento por día laborable. Nadie puede probarlo todo.
La buena estrategia no es seguir cada novedad, sino conservar un pequeño conjunto de tareas reales (diez a veinte ejemplos de sus documentos, con la respuesta correcta conocida) y repetirlo cuando salga un modelo interesante. Las clasificaciones públicas sirven para preseleccionar; no sustituyen esa prueba. Para aprender a leer una puntuación sin equivocarse, vea Benchmark de LLM: cómo leer las clasificaciones de modelos.
Qué retener de octubre
- Un modelo más caro no siempre es el más adecuado: pruebe primero la opción económica con sus tareas.
- Una diferencia de un punto de ECI con intervalos que se solapan no es una diferencia medible.
- Los modelos de pesos abiertos se acercan, pero lea la licencia y calcule el alojamiento antes de comprometerse.
- Los precios citados son los del 2 de noviembre de 2026 y pueden cambiar: las fichas del sitio se actualizan cada semana, y la página Esta semana enumera las novedades seguidas.
Para el estado de los propios agentes este mes, lea también Los agentes de IA en octubre de 2026: el estado de la cuestión.
Preguntas frecuentes
¿GPT-6.1 Terra sustituye a GPT-6 Astra?
No. Son dos ofertas de la misma empresa a precios muy distintos. Terra es el modelo intermedio de la serie 6.1; Astra sigue siendo el modelo de gama alta de la serie anterior. Epoch AI los sitúa muy cerca en su índice, pero ese índice resume varias pruebas: en su tarea concreta la diferencia puede ser mayor o nula. Compare con sus propios casos.
¿Un modelo más barato es necesariamente peor?
No siempre. Octubre muestra modelos a menos de 1 dólar por millón de tokens de entrada que se acercan a los modelos de gama alta en pruebas publicadas. El precio también refleja el posicionamiento comercial y la competencia, no solo la calidad. Solo una prueba con sus propios documentos lo decide.
¿Puedo usar un modelo de pesos abiertos como quiera?
No automáticamente. «Pesos abiertos» significa que el archivo del modelo se puede descargar; la licencia indica qué puede hacer con él (uso comercial, umbrales de usuarios, redistribución). Lea la licencia en la página del modelo antes de cualquier uso empresarial.
¿Qué significa el ECI de Epoch AI?
El Epoch Capabilities Index combina los resultados de un modelo en varios benchmarks en una sola escala. Epoch publica un valor y un intervalo: cuando los intervalos de dos modelos se solapan, no se puede decir cuál es mejor. El índice mide pruebas, no su caso de uso.
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