GPT-5.6 vs GPT-5.6 Terra
Cuál usar y cuándo
Terra es GPT-5.6 a mitad de precio ($2.5/$15 vs $5/$30) con el mismo contexto de 1.05M. Si su tráfico no necesita el límite de capacidad del modelo completo, Terra pertenece a la misma familia con la misma ventana a la mitad del gasto - la definición de un ajuste óptimo de recursos.
Benchmarks
57 medidos en ambos, 2 empatados.
Publicado por los proveedores: Alibaba (Qwen) Anthropic ByteDance DeepSeek Google MiniMax Moonshot OpenAI Tencent Z.ai
Precios
| GPT-5.6 | GPT-5.6 Terra | Δ | |
|---|---|---|---|
| Entrada / 1M tokens | $5 | $2.5 | 2× |
| Salida / 1M tokens | $30 | $15 | 2× |
| Lectura de caché / 1M tokens | $0.5 | $0.25 | 2× |
| Escritura en caché | sin cargo aparte | sin cargo aparte | - |
Tarifas tomadas del catálogo en vivo al generar el sitio; la página de cada modelo tiene la ficha de precios actualizada.
Dónde queda cada uno: precio de entrada por 1M de tokens entre los 76 modelos de chat que se facturan en esta unidad (escala logarítmica)
Capacidades
| GPT-5.6 | GPT-5.6 Terra | |
|---|---|---|
| Uso de herramientas | sí | sí |
| Control del razonamiento | configurable | configurable |
| Salida estructurada | sí | sí |
| Caché de prompts | implícito (automático) | implícito (automático) |
| Duración de la caché | 5-10m, up to 1h | 5-10m, up to 1h |
| Prefijo mínimo en caché | 1024 tokens | 1024 tokens |
Especificaciones
| GPT-5.6 | GPT-5.6 Terra | |
|---|---|---|
| Modalidades de entrada | texto imagen | texto imagen |
| Modalidades de salida | texto | texto |
| Lanzamiento | 2026-07-09 | 2026-07-09 |
| Corte de conocimiento | 2026-02 | 2026-02 |
| Ventana de contexto | 1.1M | 1.1M |
| Salida máxima | 128K | 128K |
| Parámetro de razonamiento | reasoning.effort | reasoning.effort |
| Valores aceptados | reasoning.effort
| reasoning.effort
|
| Valor por defecto | medium | medium |
Las especificaciones se transcriben de la documentación de cada proveedor; si un proveedor no publica un dato, la fila se omite en vez de deducirlo. Fuentes completas: GPT-5.6 · GPT-5.6 Terra
Un mismo prompt en los dos modelos, medido a través de la pasarela
GPT-5.6 superado · 3 sentences
Enabling reasoning makes the model generate many additional internal tokens before producing an answer, so each request consumes substantially more compute. Those reasoning tokens are billed even though they are not visible to users, and longer processing can also increase tool calls, retries, and output length. The bill doubled because our cost per request rose, not necessarily because usage volume increased; we can control it by limiting reasoning effort and routing simpler tasks to cheaper models.
salida 126 tok (+30 razonamiento) latencia 3.0 s
GPT-5.6 Terra superado · 3 sentences
Enabling reasoning makes the model generate additional internal analysis tokens and perform more computation before producing the final answer, increasing usage per request. Those extra tokens are billed like other model output or are reflected in higher-priced reasoning-model rates, so even unchanged user traffic can cost substantially more. The bill doubled because average cost per request rose, likely from longer reasoning traces, more complex model routing, or both.
salida 120 tok (+31 razonamiento) latencia 2.4 s
Cumplimiento de la instrucción (exactamente tres frases, se pueden contar), adaptación al público (registro de CFO) y la diferencia de facturación por razonamiento oculto que dejan ver los contadores de tokens de abajo.
GPT-5.6 superado · 8/8 cases
```python def longest_run(xs): if not xs: return 0 best = cur = 1 for i in range(1, len(xs)): if xs[i] == xs[i - 1]: cur += 1 else: best = max(best, cur) cur = 1 return max(best, cur) ``` The original code counted equal *transitions* rather than items, so a run of one had length `0`, a run of three had length `2`, and tracking from zero caused the off-by-one error. The corrected version starts each run at length `1`, resets to `1` when the value changes, and performs a final `max` after the loop so a run ending at the last element is included; an empty input still returns `0`.
salida 277 tok (+93 razonamiento) latencia 4.2 s
GPT-5.6 Terra superado · 8/8 cases
```python def longest_run(xs): if not xs: return 0 best = 1 cur = 1 for i in range(1, len(xs)): if xs[i] == xs[i - 1]: cur += 1 else: cur = 1 best = max(best, cur) return best ``` The bug is that `cur` and `best` were counting adjacent *matches* rather than the number of items in a run: a run of one item has zero matching adjacent pairs, and a run of length `n` has only `n - 1` such pairs. Initializing both counters to `1` for a nonempty list and resetting `cur` to `1` when the value changes makes them represent actual run lengths. Updating `best` on every iteration also ensures a run that continues through the final element is included.
salida 196 tok latencia 2.6 s
Si la corrección funciona de verdad (se puede ejecutar), lo densa que es la explicación y la eficiencia en tokens en una tarea acotada.
GPT-5.6 superado · 5/5 fields, guidance "withheld pending the Q4 close"
{ "company": "Meridian Robotics", "quarter": "September quarter", "revenue_usd_m": 412, "growth_pct": null, "guidance": "withheld pending the Q4 close" }
salida 179 tok (+118 razonamiento) latencia 3.7 s
GPT-5.6 Terra superado · 5/5 fields, guidance "withheld pending the Q4 close"
{"company":"Meridian Robotics","quarter":"September quarter","revenue_usd_m":412,"growth_pct":null,"guidance":"withheld pending the Q4 close"}
salida 149 tok (+103 razonamiento) latencia 2.3 s
Respeto del esquema (sin campos inventados), tentación de alucinar (la guidance se omite a propósito) y diferencias entre las vías de salida estructurada.
GPT-5.6 superado · 120 words, 0 banned, 1 question
Today we are introducing Prompt Cache, a new API gateway feature that stores reusable prompt prefixes and serves them across supported model providers. By recognizing identical system instructions, tools, examples, and context blocks, Prompt Cache reduces repeated input processing, lowers latency, and helps control token costs without changing application code. Teams can configure retention windows, cache keys, provider routing, encryption, and regional storage policies from one dashboard or API. What happens when a preferred provider is unavailable? The gateway can route requests to another provider while reusing eligible cached content, preserving performance and consistency. Built-in metrics report hit rates, savings, latency, and provider usage, while audit logs support governance. Prompt Cache is available today in public preview for all customers.
salida 628 tok (+473 razonamiento) latencia 7.3 s
GPT-5.6 Terra superado · 120 words, 0 banned, 1 question
Today, our API gateway introduces cross-provider prompt caching, reducing repeated token processing while preserving your existing model routing. Teams can store reusable system prompts, policy blocks, and long context prefixes once, then serve them to supported providers with consistent cache keys and observability. The feature tracks hit rates, latency savings, and estimated cost reductions in the dashboard you already use for requests. Why pay to recompute identical context on every call? Configure cache policies by route, tenant, model, or TTL, and fall back automatically when a provider lacks compatible caching. Built-in controls help protect sensitive data through encryption, regional settings, and explicit expiration. Start with a single endpoint, compare results across providers, and scale prompt reuse without rewriting application logic.
salida 631 tok (+475 razonamiento) latencia 6.0 s
Respeto de las restricciones (límite de palabras, lista de palabras prohibidas, una única pregunta), sello de estilo y control de la longitud.
Cambia de uno a otro con una sola línea
Los dos ids aparecen en todas las pestañas de abajo; lo único que cambia es el par de líneas resaltadas. El endpoint, la clave y la estructura de la solicitud son los mismos.
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://synthorai.io/v1",
api_key="sk-syn-...",
)
resp = client.chat.completions.create(
model="gpt-5.6",
# model="gpt-5.6-terra", # descomenta esta línea, comenta la de arriba
messages=[{"role": "user", "content": "Summarize this diff"}],
reasoning_effort="medium",
)
print(resp.choices[0].message.content)import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({
baseURL: "https://synthorai.io/v1",
apiKey: "sk-syn-...",
});
const resp = await client.chat.completions.create({
model: "gpt-5.6",
// model: "gpt-5.6-terra", // descomenta esta línea, comenta la de arriba
messages: [{ role: "user", content: "Summarize this diff" }],
reasoning_effort: "medium",
});
console.log(resp.choices[0].message.content);curl https://synthorai.io/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer sk-syn-..." \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "gpt-5.6",
# "model": "gpt-5.6-terra", # descomenta esta línea, comenta la de arriba
"messages": [{"role": "user", "content": "Hello"}],
"reasoning_effort": "medium"
}'package main
import (
"context"
"fmt"
"github.com/openai/openai-go/v3"
"github.com/openai/openai-go/v3/option"
)
func main() {
client := openai.NewClient(
option.WithBaseURL("https://synthorai.io/v1"),
option.WithAPIKey("sk-syn-..."),
)
resp, _ := client.Chat.Completions.New(context.TODO(), openai.ChatCompletionNewParams{
Model: "gpt-5.6",
// Model: "gpt-5.6-terra", // descomenta esta línea, comenta la de arriba
Messages: []openai.ChatCompletionMessageParamUnion{
openai.UserMessage("Summarize this diff"),
},
ReasoningEffort: openai.ReasoningEffortMedium,
})
fmt.Println(resp.Choices[0].Message.Content)
}import com.openai.client.OpenAIClient;
import com.openai.client.okhttp.OpenAIOkHttpClient;
import com.openai.models.chat.completions.*;
import com.openai.models.ReasoningEffort;
OpenAIClient client = OpenAIOkHttpClient.builder()
.baseUrl("https://synthorai.io/v1")
.apiKey("sk-syn-...")
.build();
ChatCompletion resp = client.chat().completions().create(
ChatCompletionCreateParams.builder()
.model("gpt-5.6")
// .model("gpt-5.6-terra") // descomenta esta línea, comenta la de arriba
.addUserMessage("Summarize this diff")
.reasoningEffort(ReasoningEffort.MEDIUM)
.build());
System.out.println(resp.choices().get(0).message().content().orElse(""));Preguntas frecuentes
¿Cuál es más barato, GPT-5.6 o GPT-5.6 Terra?
GPT-5.6 Terra es más barato en Entrada / 1M tokens ($2.5 frente a $5, una diferencia de 2.0×). En otras filas puede ser al revés: la tabla de arriba recoge todas las tarifas, y el coste real depende de tu combinación de uso.
¿Puedo hacer pruebas A/B de GPT-5.6 frente a GPT-5.6 Terra sin dos integraciones?
Sí. Los dos se sirven desde el mismo endpoint compatible con OpenAI y con una sola clave API. Para cambiar de uno a otro basta con tocar una línea, el nombre del modelo, así que puedes mandar una parte del tráfico a cada uno y comparar directamente las facturas.
¿Admiten GPT-5.6 y GPT-5.6 Terra caché de prompts?
Sí. Los dos cobran las lecturas de caché por debajo de su tarifa de entrada, así que las cargas de trabajo que reutilizan un prefijo ya cacheado cuestan menos de lo que sugieren los precios de lista. Las tarifas exactas de lectura de caché están en la tabla de precios de arriba.