OpenAI lança GPT-6.1 Terra

GPT6.1 Terra



A OpenAI lançou, a 26 de outubro de 2026, o GPT-6.1 Terra: um modelo intermédio mais rápido, com metade do preço do anterior, capaz de ler o ecrã, agir entre aplicações e escrever com mais naturalidade.

O novo modelo substitui o GPT-5.6 Terra, lançado em julho, e ocupa o lugar do meio na família de modelos da OpenAI, entre o económico Luna e os mais potentes Sol e Astra. Está a ser disponibilizado de forma gradual aos utilizadores dos planos Plus, Pro, Enterprise e Edu, no ChatGPT Work e no Codex, e aos programadores através da API, com o identificador gpt-6.1-terra.

Para quem ensina, a novidade vai além de “mais um modelo”. O GPT-6.1 Terra foi desenhado para as tarefas que enchem o dia de trabalho: interpretar imagens e documentos visuais, preencher formulários, navegar entre aplicações e redigir textos claros. São exatamente as tarefas que consomem horas aos professores fora da sala de aula, da preparação de materiais à comunicação com as famílias.

Quem
OpenAI
O quê
GPT-6.1 Terra, modelo intermédio focado em visão, uso do computador e escrita
Quando
26 de outubro de 2026, com disponibilização gradual
Para quem
Planos Plus, Pro, Enterprise e Edu (ChatGPT Work e Codex) e API



Um elétrico de Lisboa para apresentar o novo modelo

Para mostrar o GPT-6.1 Terra ao mundo, a OpenAI escolheu um símbolo bem português: um elétrico de Lisboa. No vídeo oficial de lançamento, com apenas 32 segundos, o modelo recebe uma fotografia do elétrico e o pedido para criar um modelo 3D. A partir daí trabalha sozinho: interpreta a imagem, abre um programa de modelação 3D e constrói a miniatura passo a passo, operando o software como faria uma pessoa.

Vídeo oficial da OpenAI: GPT-6.1 Terra is now in orbit (32 s, sem narração)

O que o vídeo mostra
As duas capacidades centrais do modelo numa só tarefa: ver (perceber a forma, as cores e os detalhes do elétrico numa fotografia) e agir (usar uma aplicação no computador até concluir o trabalho). O lema final resume a ideia: “Sees it. Does it.”, ou seja, “Vê. Faz.”
Uma ideia para a sala de aula
O vídeo é curto e visual, o que o torna um bom ponto de partida para discutir com os alunos o que significa uma IA “usar o computador”: que passos terá seguido, onde poderia errar e o que um humano verificaria no resultado final.



Os números que resumem o lançamento

-50%
nos preços da API face ao GPT-5.6 Terra
+3×
mais rápido a concluir tarefas do que o GPT-6 Astra e o GPT-6.1 Sol
1/10
do preço por token do GPT-6 Astra, com desempenho equivalente no uso de software de trabalho
-37 p.p.
na taxa de erro em perguntas concebidas para induzir o modelo em erro

A proposta da OpenAI resume-se numa ideia: fazer mais trabalho do dia a dia, mais depressa e por menos dinheiro. No Agents’ Last Exam, um teste que mede a capacidade de um agente usar software de trabalho real, o GPT-6.1 Terra supera claramente o antecessor e iguala o GPT-6 Astra, o modelo topo de gama da empresa, custando um décimo por token. Com esforço de raciocínio médio, obtém mais 15 pontos percentuais do que o GPT-5.6 Terra, a cerca de um terço do custo.



Onde se situa na família de modelos da OpenAI

A OpenAI organiza atualmente os seus modelos em quatro classes, da mais económica à mais capaz: Luna, Terra, Sol e Astra. Quando foram lançados os modelos GPT-6 Sol e Luna, em setembro, a classe Terra ficou de fora. O GPT-6.1 Terra fecha agora essa lacuna e posiciona-se como o modelo "rápido e eficiente" para o trabalho corrente, deixando a investigação aprofundada e a programação complexa para o Sol e o Astra, como a própria OpenAI recomenda.

Preço de saída na API, por milhão de tokens
Valores-padrão em dólares; quanto maior a barra, mais caro é cada texto gerado
GPT-6 Luna · o mais eficiente0,50 $
GPT-6.1 Terra · rápido e eficiente (novo)5 $
GPT-6.1 Sol · perto do Astra, a menor custo10 $
GPT-6 Astra · o mais capaz50 $

Na API, o GPT-6.1 Terra custa 1 dólar por milhão de tokens de entrada e 5 dólares por milhão de tokens de saída, exatamente metade do GPT-6.1 Sol. Para tarefas repetitivas e de grande volume continua a existir o Luna, ainda mais barato, mas menos capaz.



O que muda face ao GPT-5.6 Terra

Os ganhos não se limitam ao preço. Nos testes divulgados pela OpenAI e nas medições independentes da Artificial Analysis, o novo modelo erra menos, inventa menos e resolve mais tarefas complexas do que a versão de julho.

GPT-5.6 TerraGPT-6.1 Terra
Taxa de erro em perguntas que induzem em erro
Esforço de raciocínio baixo · menos é melhor · teste interno da OpenAI
53,6%
16,7%
Taxa de alucinação (AA-Omniscience)
Menos é melhor · medição independente da Artificial Analysis · descida de 50 pontos
88%
≈ 38%
Tarefas de engenharia de software resolvidas
Esforço de raciocínio máximo · mais é melhor · dados da OpenAI
21,5%
50,3%
Custo por tarefa no índice de inteligência
Esforço máximo · menos é melhor · Artificial Analysis (com mais 6 pontos no índice)
1,40 $
0,40 $

Com esforço de raciocínio máximo, a taxa de erro nas perguntas armadilhadas desce 18 pontos percentuais, para 4,3%, quase ao nível do GPT-6 Astra e do GPT-6.1 Sol. Na programação, o novo Terra ultrapassa o próprio GPT-6.1 Sol a menor custo e fica a menos de cinco pontos do Claude Opus 5.5, da Anthropic, por menos de um quinto do custo estimado. No raciocínio visual (teste MMMU-Pro), supera o antecessor em todos os níveis de esforço e, já no nível médio, ultrapassa a melhor pontuação que o GPT-5.6 Terra alguma vez obteve.

Ficha técnica: antes e depois
Preço de entrada (por milhão de tokens)
2 $ → 1 $
Preço de saída (por milhão de tokens)
12 $ → 5 $
Entrada em cache (por milhão de tokens)
0,20 $ → 0,05 $
Data-limite do conhecimento
16 fev. 2026 → 1 jun. 2026
Janela de contexto no Codex
272 mil tokens → 500 mil tokens
Janela de contexto na API e resposta máxima
Iguais: cerca de 1,05 milhões e 128 mil tokens



Ver, agir e escrever: as três capacidades centrais

A OpenAI apresenta o GPT-6.1 Terra como um modelo "para todo o dia de trabalho". Os exemplos dados no anúncio vão da interpretação de desenhos técnicos à redação de propostas, passando pelo preenchimento de formulários e pela edição de vídeos.

Ver
Raciocínio visual mais detalhado: lê gráficos, esquemas, fotografias de documentos e desenhos técnicos, e relaciona o que vê com o texto do pedido.
Agir
Uso preciso do computador: compreende o que está no ecrã e executa ações entre aplicações, como navegar em plataformas ou preencher formulários. No ChatGPT Work, as ações sensíveis (enviar um email, por exemplo) aguardam aprovação.
Escrever
Escrita mais clara e natural, menos "robótica": rascunhos de propostas, cartas e relatórios, e revisão de textos já existentes.



Disponibilidade, planos e preços

O GPT-6.1 Terra está a chegar, desde 26 de outubro e de forma gradual, a todos os utilizadores dos planos Plus, Pro, Enterprise e Edu, dentro do ChatGPT Work e do Codex. Os planos gratuito e Go não constam da lista divulgada pela OpenAI.

O ChatGPT Work, lançado em julho de 2026, é o modo agente do ChatGPT: recebe um objetivo, divide-o em passos, trabalha com ficheiros e aplicações ligadas (como Google Drive, Gmail, Microsoft Teams ou SharePoint, entre outras) e entrega documentos, folhas de cálculo ou apresentações já feitos. O Codex é a ferramenta de programação da OpenAI. Segundo a empresa, com o novo Terra a quota de utilização incluída nestes planos rende mais do que com o GPT-5.6 Terra e muito mais do que com o GPT-6.1 Sol ou o GPT-6 Astra.

No ChatGPT (Portugal)
O ChatGPT Plus custa neste momento cerca de 23 € por mês (IVA incluído), o valor praticado no mercado europeu. Os valores atualizados de todos os planos estão na página oficial de preços do ChatGPT.
Na API (para quem cria ferramentas)
1 $ por milhão de tokens de entrada, 0,05 $ em cache e 5 $ de saída. Os modos Batch e Flex custam metade. Não está disponível no nível gratuito da API.
ChatGPT Edu
É um plano institucional, contratado pelas instituições de ensino. Para a maioria dos professores do ensino básico e secundário, a via de acesso realista será uma subscrição pessoal Plus.



Porque é que isto interessa aos professores

As capacidades do GPT-6.1 Terra encaixam diretamente no trabalho invisível da profissão docente, em qualquer disciplina e nível de ensino.

1Menos tempo em tarefas de ecrã
Inscrições em formações, formulários de visitas de estudo, grelhas e registos repetitivos: o modelo consegue navegar e preencher, com o professor a validar antes de submeter.
2Leitura de materiais visuais
Fichas digitalizadas, gráficos, mapas, esquemas de ciências, construções geométricas ou desenhos técnicos passam a ser interpretados com mais detalhe, o que facilita adaptar ou reaproveitar recursos já existentes.
3Comunicação mais clara
Mensagens a encarregados de educação, propostas de projetos, atas e relatórios ganham rascunhos mais naturais, que exigem menos reescrita.
4Respostas mais fiáveis
A descida acentuada dos erros e das alucinações reduz o tempo gasto a corrigir o que o modelo produz, embora não dispense a verificação.
5Mais trabalho pelo mesmo plano
Como consome menos quota, quem já paga o Plus pode delegar mais tarefas no ChatGPT Work sem esgotar os limites a meio da semana.
6Ferramentas educativas mais baratas
Para professores e escolas que criam aplicações próprias com IA (tutores, geradores de exercícios, assistentes de correção), o custo por utilização na API desce para menos de metade.



Como pode ajudar a melhorar a aprendizagem dos alunos

O ganho de tempo só tem valor pedagógico se for reinvestido nos alunos. Um fluxo de trabalho possível com o ChatGPT Work, aplicável a qualquer disciplina:

1

Definir o objetivo
Partir das Aprendizagens Essenciais e das dificuldades reais da turma.
2

Pedir um rascunho
Ficha, guião ou versões diferenciadas, a partir dos materiais do professor.
3

Rever e adaptar
Corrigir rigor científico, linguagem e adequação ao nível etário.
4

Usar o tempo ganho
Mais feedback individual, acompanhamento e trabalho em sala de aula.

Feedback formativo mais rápido sobre trabalho visual

Com melhor leitura de imagens, o modelo pode apoiar o professor na análise de fotografias de resoluções manuscritas, esquemas, mapas conceptuais ou relatórios com gráficos, sugerindo comentários que o professor ajusta. Quanto mais cedo o aluno recebe feedback concreto, mais facilmente corrige o raciocínio antes de consolidar um erro.

Diferenciação sem multiplicar horas de trabalho

O mesmo recurso pode ser produzido em várias versões: com linguagem simplificada, com apoios visuais ou com desafios adicionais. Isto é particularmente útil na aplicação de medidas de suporte à aprendizagem e à inclusão, em que adaptar materiais costuma ser um dos trabalhos mais morosos.

Leitura crítica de dados e imagens em qualquer disciplina

Em História, Geografia, Ciências ou Matemática, os alunos podem pedir ao modelo que interprete um gráfico, um mapa ou uma fonte iconográfica e, depois, confrontar essa interpretação com a sua e com o manual. O exercício desenvolve áreas do Perfil dos Alunos como Informação e comunicação e Pensamento crítico e pensamento criativo.

Um revisor que explica, em vez de reescrever

A escrita mais natural do modelo torna-o útil como revisor comentado: em vez de pedir um texto novo, o aluno pede sugestões justificadas sobre clareza, coesão e argumentação, e decide o que aceitar. A aprendizagem acontece na decisão, não na cópia.

Literacia em IA com números reais

Os próprios dados do lançamento são material pedagógico: um modelo que ainda erra em 16,7% das perguntas armadilhadas (com esforço baixo) mostra aos alunos porque é que nenhuma resposta da IA deve ser aceite sem verificação. A utilização pelos alunos deve sempre respeitar as regras de idade da OpenAI e as orientações do agrupamento.



Limites e cuidados a ter

Dados pessoais primeiro. Dar a um agente acesso ao ecrã ou a plataformas de gestão escolar (como Inovar, GIAE ou E360) implica dados de alunos. Isso só deve acontecer com enquadramento do agrupamento e respeito pelo RGPD; na dúvida, trabalhar com dados anonimizados.

Menos erros não é zero erros. Mesmo com esforço máximo, a taxa de erro nas perguntas armadilhadas fica nos 4,3%. Tudo o que chega aos alunos ou às famílias deve ser revisto.

Manter a aprovação manual. Submeter formulários, enviar mensagens ou alterar registos são ações que convém confirmar sempre, mesmo quando o agente parece fiável.

Testar com tarefas próprias. A maioria dos resultados foi divulgada pela própria OpenAI. O desempenho real numa planificação ou numa ficha de Português, Matemática ou Ciências só se conhece experimentando.

Acesso pago e o modelo certo para cada tarefa. O novo Terra não chega ao plano gratuito, e para investigação aprofundada ou trabalhos muito complexos a OpenAI continua a recomendar o Sol ou o Astra.

Um modelo mais rápido e mais barato liberta tempo. O que fazer com esse tempo, e o critério pedagógico sobre o que chega aos alunos, continua a ser responsabilidade do professor.



Em síntese

O GPT-6.1 Terra não é o modelo mais poderoso da OpenAI, mas pode vir a ser o mais usado no dia a dia: custa metade do antecessor, é várias vezes mais rápido do que os modelos de topo, erra bastante menos e foi pensado para as tarefas práticas que ocupam grande parte do tempo de um professor. Para quem já tem o ChatGPT Plus, vale a pena experimentá-lo no ChatGPT Work com uma tarefa concreta e bem conhecida, avaliando o resultado com o mesmo rigor que se aplicaria ao trabalho de um colega.

Nota editorial e de transparência: este artigo foi elaborado por Filipe Galego com apoio de inteligência artificial (Claude).

Fontes

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