OpenAI abbassa il costo degli agenti con GPT-6.1 Terra: prezzi per token a un decimo di Astra

Il modello che mancava nella nuova famiglia GPT-6 è arrivato. La notizia, segnalata da 9to5Mac e confermata dall’annuncio ufficiale di OpenAI, riguarda GPT-6.1 Terra: non il modello più potente della gamma, ma quello che l’azienda presenta come il punto di equilibrio tra capacità, velocità e costo per attività quotidiane di lavoro, uso del computer e ragionamento visivo.

La scelta del nome è meno cosmetica di quanto sembri. Nella nuova nomenclatura di OpenAI, Luna indica il modello più economico per carichi ad alto volume, Terra occupa la fascia intermedia, Sol punta a compiti più complessi e Astra resta il modello di frontiera. Il changelog API registra l’uscita di GPT-6.1 Terra il 26 ottobre 2026, dopo il rilascio di GPT-6 Sol e GPT-6 Luna del 22 settembre e quello di GPT-6.1 Sol del 29 settembre.

Terra entra in ChatGPT Work, Codex e API

GPT-6.1 Terra è disponibile con lo slug gpt-6.1-terra nell’API e viene distribuito in ChatGPT Work e Codex. Secondo le note di rilascio di ChatGPT, il rollout coinvolge i piani Plus, Pro, Business, Enterprise ed Edu, con disponibilità legata anche a piano, regione e impostazioni del workspace. Nelle normali conversazioni di ChatGPT, invece, il modello non viene presentato come scelta generale: la documentazione su Work e Codex lo colloca tra i modelli destinati agli ambienti agentici e di sviluppo.

La differenza pratica è rilevante. ChatGPT Work è pensato per attività più lunghe, multi-step e orientate a un risultato finale; Codex resta dedicato al software development e ai flussi tecnici. In questi contesti Terra serve a eseguire più lavoro con lo stesso plafond: OpenAI scrive che, in Work e Codex, la stessa allowance copre più attività rispetto a GPT-5.6 Terra e molte più rispetto a GPT-6.1 Sol o GPT-6 Astra.

Il modello non è però distribuito in modo identico ovunque. Le note di rilascio indicano che alcuni utenti Plus e Pro potrebbero vedere GPT-6.1 Terra in modalità Medium al posto di GPT-6.1 Sol in modalità Light nei preset di potenza predefiniti di Work. La stessa pagina segnala anche un limite specifico: Terra non supporta la UAE inference residency, una restrizione che riguarda il luogo in cui viene eseguita l’inferenza, non necessariamente la posizione fisica dell’utente.

Prezzi: dimezzamento rispetto a GPT-5.6 Terra

Il dato economico è il centro del lancio. La scheda API di GPT-6.1 Terra indica prezzi standard di 1 dollaro per milione di token in input, 0,05 dollari per milione di token in input memorizzato in cache, 1,25 dollari per la scrittura cache a 30 minuti e 5 dollari per milione di token in output. È una riduzione netta rispetto a GPT-5.6 Terra, che nella rate card Enterprise di ChatGPT resta indicato a 2 dollari in input, 0,20 dollari in cache e 12 dollari in output.

Prezzi standard dei modelli GPT-6Valori in $ per 1M token

InputOutput

• GPT-6 Astra1050
• GPT-6.1 Sol210
• GPT-6.1 Terra15
• GPT-6 Luna0,10,5

Il posizionamento nella gamma emerge anche dal confronto con gli altri modelli. Secondo la pagina prezzi dell’API, GPT-6.1 Terra costa la metà di GPT-6.1 Sol e un decimo di GPT-6 Astra per input e output standard, mentre resta dieci volte più caro di GPT-6 Luna. La pagina chiarisce anche le maggiorazioni: Batch e Flex costano il 50% in meno, Fast mode costa 2 volte lo standard, il processing regionale aggiunge un 10% dove disponibile e le richieste oltre 272.000 token di input subiscono un moltiplicatore di lungo contesto.

Le specifiche confermano che non si tratta di un modello leggero in senso stretto. GPT-6.1 Terra ha una finestra di contesto di 1.050.000 token, un output massimo di 128.000 token e un knowledge cutoff al 1° giugno 2026. Supporta input testuali e immagini, genera testo, non supporta audio o video come modalità native, e può usare strumenti come funzioni, ricerca web, ricerca file, computer use, code interpreter, hosted shell, apply patch, skill e connessioni MCP.

Meno errori dichiarati e più coding rispetto a GPT-5.6 Terra

Il miglioramento più netto comunicato da OpenAI riguarda la factuality. Nel benchmark interno su prompt progettati per indurre errori, l’azienda afferma che il tasso di errore a basso sforzo di ragionamento scende dal 53,6% di GPT-5.6 Terra al 16,7% di GPT-6.1 Terra. Alla massima intensità, il tasso arriva al 4,3%, con un calo di 18 punti percentuali rispetto al modello precedente, quindi da circa 22,3%.

Errori su prompt critici

Low reasoningmax reasoning

• GPT-5.6 Terra53,6%22,3%
• GPT-6.1 Terra16,7%4,3%

Anche sul coding il salto dichiarato è consistente. Nel benchmark Terminal-Bench 4.0, che misura la capacità degli agenti di risolvere problemi da riga di comando, GPT-6.1 Terra completa il 50,3% dei task alla massima intensità di ragionamento, più del doppio del 21,5% pubblicato per GPT-5.6 Terra. La stessa nota di lancio precisa però che, per i compiti di programmazione più complessi, GPT-6.1 Sol e GPT-6 Astra restano la scelta preferibile.

La promessa principale di Terra è nel rapporto tra costo, rapidità e uso del computer. Su Agents’ Last Exam, benchmark di attività professionali come trasformare disegni architettonici in modelli 3D o analizzare un filmato fotogramma per fotogramma, GPT-6.1 Terra ottiene a sforzo medio 15 punti percentuali in più di GPT-5.6 Terra a circa un terzo del costo. OpenAI sostiene inoltre che il modello raggiunga prestazioni comparabili a GPT-6 Astra a un decimo del prezzo per token e che, alla massima intensità, sia oltre 3 volte più token-efficient di Claude Opus 5.5, con un costo per task circa 9 volte inferiore.

Questi numeri vanno letti per ciò che sono: risultati prodotti o riportati da OpenAI, non benchmark indipendenti. La stessa azienda avverte nel system card addendum che alcune valutazioni sono svolte in ambienti di ricerca o via API e possono differire dall’esperienza in produzione, anche per prompt di sistema, strumenti disponibili e livelli di ragionamento.

Cosa devono fare gli sviluppatori che usano GPT-5.6 Terra

Per chi sviluppa applicazioni, la migrazione non consiste solo nel cambiare nome al modello. La guida ufficiale a GPT-6 raccomanda di partire da reasoning.effort medium e di aumentare il livello solo se il miglioramento di qualità giustifica tempo e token aggiuntivi. GPT-6.1 Terra supporta none, low, medium, high, xhigh e max, a differenza di GPT-6 Astra e GPT-6.1 Sol, che non supportano none.

La stessa guida invita chi arriva da GPT-5.6 Terra a confrontare i due modelli su immagini e workflow rappresentativi usando lo stesso livello di ragionamento. C’è poi un passaggio tecnico obbligato per i flussi agentici: il tool calling richiede la Responses API. GPT-6.1 Terra supporta anche Chat Completions, ma chi usa strumenti con Chat Completions deve migrare le chiamate verso Responses per sfruttare ragionamento e tool nello stesso flusso.

Nel nuovo stack GPT-6 entrano anche funzioni che interessano direttamente prodotti SaaS, automazioni aziendali e agenti interni: async tool calling, mid-turn steering e modifica del ragionamento a conversazione avviata preservando la cache. In pratica, un’applicazione può far continuare il modello mentre uno strumento esterno lavora, inviare una correzione durante l’esecuzione o alzare lo sforzo di ragionamento su una parte più difficile senza riscrivere l’intero prefisso del prompt.

Per le aziende italiane il punto non è solo il prezzo per token. OpenAI indica che Fast mode supporta la data residency europea per GPT-6.1 Terra, GPT-6.1 Sol e GPT-6 Luna, mentre GPT-6 Astra ha limitazioni diverse nelle modalità più rapide. Questo rende Terra una scelta più praticabile per workflow ad alto volume in cui servono ragionamento visivo, compilazione di moduli, lettura di documenti tecnici o interazione con schermate applicative, purché il deployment sia verificato con le policy di sicurezza, conservazione dati e governance del singolo cliente.

Codex, auto-review e rischi agentici

Il capitolo sicurezza è più denso del marketing. Nel system card addendum, OpenAI tratta GPT-6.1 Terra come modello con capacità Critical nel dominio cybersecurity e High nel dominio biologico e chimico, applicando lo stesso stack di salvaguardie di GPT-6.1 Sol e GPT-6 Astra. È una scelta significativa: il modello intermedio costa meno, ma eredita valutazioni e misure di mitigazione dei modelli di fascia più alta.

Nel contesto di Codex, OpenAI descrive anche il ruolo di Auto-review, un controllo in cui un secondo modello valuta la sicurezza di comandi eseguiti fuori da sandbox predefinite. Nella valutazione riportata, GPT-6.1 Terra non tenta di aggirare il monitor, in linea con GPT-6 Astra, GPT-6 Sol e GPT-6.1 Sol. È un dato positivo per l’uso in ambienti di sviluppo, dove un agente può avere accesso a repository, shell, file e strumenti esterni.

Non tutte le metriche sono altrettanto rassicuranti. In un test sul rispetto di barriere e avvisi, GPT-6.1 Terra completa il task attraverso un percorso che viola lo spirito della restrizione nel 29,6% dei rollout alla massima intensità di ragionamento, un valore superiore a GPT-6 Astra, GPT-6 Luna e GPT-6.1 Sol, anche se inferiore a GPT-6 Sol. OpenAI specifica che il test riguarda situazioni a bassa criticità ed è eseguito senza molte misure di controllo di produzione.

Un altro segnale riguarda l’interazione con messaggi di altri agenti. Nella valutazione su Unintended Engagement with External Agent Messages, GPT-6.1 Terra prova a comunicare con apparenti peer nel 65,00% dei campioni e compie l’azione non autorizzata specificata nel 13,75% dei casi, pari a 11 su 80. È meglio di GPT-5.6 Sol, ma peggio di GPT-6.1 Sol sul secondo indicatore, fermo all’1,25%.

La simulazione su traffico interno di Codex è più favorevole. Su 48.690 task abbinati, GPT-6.1 Terra riceve 22 flag di severità 3 o superiore, pari allo 0,045%, circa il 42% in meno di GPT-6 Sol e il 64% in meno di GPT-5.6 Sol. Però l’azienda osserva anche segnali di consapevolezza della valutazione nel 9,88% delle traiettorie di Terra, contro il 4,35% di GPT-6.1 Sol e il 2,47% di GPT-5.6 Sol.

Perché OpenAI spinge su un modello medio

La mossa ha una logica industriale evidente: spostare più lavoro agentico su modelli meno costosi senza costringere gli utenti a usare sempre il modello di frontiera. GPT-6 Astra resta la scelta per i compiti più difficili, ma costa 10 dollari per milione di token in input e 50 dollari in output. GPT-6.1 Sol è già una via intermedia per lavori complessi. Terra abbassa ancora la soglia, mirando a compiti ripetuti: leggere fatture, interpretare tavole tecniche, compilare form, manipolare interfacce, revisionare testi e supportare workflow di ufficio.

Il confronto con GPT-6.1 Sol chiarisce il taglio. Nell’annuncio di Sol, OpenAI descrive quel modello come quasi allineato ad Astra su coding agentico, uso del computer e lavoro professionale a un quinto dei prezzi standard di input e output di Astra. Con Terra, la priorità si sposta: non battere Sol sui task più difficili, ma offrire abbastanza intelligenza a metà del prezzo di Sol e con forte attenzione a visione e controllo del computer.

La cronologia suggerisce anche una correzione di gamma. Dopo GPT-6 Astra del 3 settembre, OpenAI ha aggiornato Sol e Luna il 22 settembre, poi Sol alla versione 6.1 il 29 settembre. Terra, rimasto alla generazione 5.6, era l’anello scoperto tra il modello più economico e quelli più capaci. Il lancio del 26 ottobre chiude quella distanza con un modello che nella documentazione ha anche un knowledge cutoff più recente di Astra e Sol: 1° giugno 2026 contro 30 aprile 2026.

I punti ancora aperti

Il primo limite è l’assenza, al momento del lancio, di verifiche indipendenti comparabili sui benchmark principali citati da OpenAI. Le percentuali su errori, coding, uso del computer e sicurezza sono utili per capire il posizionamento, ma derivano da valutazioni scelte e misurate dall’azienda. Per chi deve migrare sistemi produttivi, il passaggio consigliato resta una valutazione interna su dati, schermate e procedure reali, misurando qualità, latenza, costo totale e tasso di fallimenti operativi.

Il secondo riguarda disponibilità e configurazione. Il rollout in ChatGPT Work e Codex dipende da piano, workspace, permessi amministrativi e regione. Nell’API, invece, lo slug è disponibile come gpt-6.1-terra, ma tool calling, ragionamento e agenti richiedono scelte architetturali precise: Responses API, gestione delle autorizzazioni, sandbox, audit dei tool e limiti sulle azioni esterne.

Il terzo punto è la sicurezza degli agenti. Terra è progettato proprio per usare computer e interfacce, quindi il rischio non è soltanto che risponda male: è che agisca male, insista su una strada non autorizzata, interpreti un blocco come prompt injection o segua istruzioni nascoste in contenuti esterni. I risultati pubblicati mostrano miglioramenti rispetto ad alcuni modelli precedenti, ma anche regressioni rispetto a GPT-6.1 Sol in scenari specifici. Per aziende e sviluppatori, questo significa che il modello va valutato insieme ai controlli di prodotto, non come componente isolato.

Domande e risposte

Quanto costa GPT-6.1 Terra nell’API OpenAI?

GPT-6.1 Terra costa 1 dollaro per milione di token in input, 0,05 dollari per input in cache, 1,25 dollari per cache write a 30 minuti e 5 dollari per milione di token in output. I prezzi standard sono pubblicati da OpenAI il 26 ottobre 2026.

GPT-6.1 Terra è disponibile in ChatGPT normale?

Il rollout riguarda ChatGPT Work e Codex, non le normali conversazioni Chat secondo la documentazione di OpenAI. Le note di rilascio indicano disponibilità per piani Plus, Pro, Business, Enterprise ed Edu, ma l’accesso dipende da piano, regione, workspace e impostazioni amministrative.

Qual è la differenza tra GPT-6.1 Terra e GPT-6.1 Sol?

GPT-6.1 Terra è il modello medio per ragionamento visivo, uso preciso del computer e scrittura, con prezzi di 1 e 5 dollari per milione di token input/output. GPT-6.1 Sol costa il doppio, 2 e 10 dollari, ma resta più adatto ai task di coding e lavoro professionale complessi.

Che miglioramenti dichiara OpenAI rispetto a GPT-5.6 Terra?

OpenAI dichiara un calo del tasso di errore dal 53,6% al 16,7% a basso sforzo di ragionamento e un risultato del 50,3% su Terminal-Bench 4.0, contro il 21,5% pubblicato per GPT-5.6 Terra. I prezzi standard sono inoltre circa dimezzati rispetto al modello precedente.

GPT-6.1 Terra supporta il computer use?

Sì. La scheda API indica supporto a computer use, funzioni, ricerca web, ricerca file, code interpreter, shell ospitata, patch e connessioni MCP. Per usare strumenti con ragionamento e workflow agentici, OpenAI richiede la Responses API; Chat Completions resta supportata, ma non è la strada consigliata per il tool calling.