GPT-5.6 Terra es el nivel intermedio equilibrado de la familia GPT-5.6 de OpenAI, descrito en su página de modelo como el modelo GPT-5.6 que equilibra inteligencia y coste; OpenAI lo posiciona para tareas de negocio de alto volumen como la atención al cliente, las herramientas internas y el análisis de documentos, situándolo por debajo del buque insignia en precio.
- Entrada
- texto imagen $2.5/M
- Salida
- texto $15/M
- Lectura de caché
- $0.25/M
- Contexto
- 1.1M
- vs GPT-4o
- ~50% más barato
- Corte de conocimiento
- 2026-02
Benchmarks
Publicado por los proveedores: Alibaba (Qwen) Anthropic ByteDance DeepSeek Google MiniMax Moonshot OpenAI Tencent Z.ai
El precio en contexto
Posición del precio entre 60 modelos comparables
La barra muestra dónde queda el precio de este modelo entre todos los modelos del mismo tipo en Synthorai. En cada extremo se nombra el más barato y el más caro. Son tarifas base; los descuentos por lote, región y escritura en caché están en la página de precios.
Especificaciones y límites
Tokens
| Ventana de contexto (especificación del proveedor) | 1.050.000 |
|---|---|
| Salida máxima (especificación del proveedor) | 128.000 |
| Corte de conocimiento | 2026-02 |
Caché de prompts
| Modo | automático |
|---|---|
| Prefijo mín. | 1024 |
| Duración | 5-10 min, hasta 1 hora |
Razonamiento
| Parámetro del proveedor | reasoning.effort |
|---|---|
| Valores admitidos | none · low · medium · high · xhigh · max |
| Valor por defecto | medium se aplica si la solicitud no indica nada |
| Se puede desactivar | Sí |
| Comportamiento del razonamiento | La Responses API acepta además reasoning.mode, con valor standard (el predeterminado) o pro; mode y effort son diales independientes. |
| Parámetro | reasoning_effort |
| Valores | minimal · low · medium · high la superficie de parámetros del gateway - aplica el mapeo del proveedor de arriba |
Modelo
| Modalidades | texto + imagen → texto |
|---|
- Nivel intermedio para cargas que equilibran inteligencia y coste
- OpenAI lo posiciona para tareas de negocio de alto volumen a un precio más bajo que el buque insignia
- contexto de 1.05M / salida máxima de 128k
- los prompts de más de 272k tokens de entrada se facturan a 2x la entrada / 1,5x la salida
Un prompt, medido a través del gateway
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 pensamiento) latencia 2.4 s
Seguimiento de la instrucción (exactamente tres frases - contables), adaptación a la audiencia (registro de CFO), y la brecha de facturación por pensamiento oculto que los medidores de tokens de abajo dejan ver.
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 el arreglo es realmente correcto (ejecutable), la densidad de la explicación, y la eficiencia en tokens sobre una tarea acotada.
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 pensamiento) latencia 2.3 s
Obediencia al esquema (sin campos inventados), presión de alucinación (guidance se retiene explícitamente), y diferencias en la ruta de salida estructurada.
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 pensamiento) latencia 6.0 s
Obediencia a las restricciones (presupuesto de palabras, lista de palabras prohibidas, la única pregunta), huella de estilo, y control de la longitud.
Use GPT-5.6 Terra en 30 segundos
Compatible con OpenAI: cambie el base_url y conserve su SDK. POST /v1/chat/completions
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-terra",
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-terra",
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-terra",
"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-terra",
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-terra")
.addUserMessage("Summarize this diff")
.reasoningEffort(ReasoningEffort.MEDIUM)
.build());
System.out.println(resp.choices().get(0).message().content().orElse(""));Acerca de GPT-5.6 Terra
- El propio mapeo de niveles de OpenAI dice que Terra corresponde a grandes rasgos al nivel de modelo mini de las familias GPT-5 anteriores, y su guía de selección lo recomienda cuando se busca un buen rendimiento a un precio menor que el del buque insignia.
- Comparte la ventana de contexto de 1.050.000 tokens de la familia (especificación del proveedor), 128K tokens de salida máxima, entrada de imagen, soporte de tokens de razonamiento y el conjunto de herramientas alojadas, desde la búsqueda web hasta el uso del ordenador y MCP, con una fecha de corte de conocimiento de febrero de 2026.
- El esfuerzo de razonamiento se resuelve en medium cuando se omite y alcanza el nuevo nivel max de la generación; el modo pro de la Responses API y la orquestación de subagentes multiagente en beta están disponibles aquí igual que en todo GPT-5.6.
- La entrada en caché cuesta una décima parte de la entrada de tarifa, con escrituras de caché a 1,25x, y los prompts por encima de 272K tokens de entrada se facturan a 2x la entrada y 1,5x la salida para toda la solicitud.
- Para los equipos que adoptaron GPT-5.5 como opción por defecto, Terra es el reemplazo directo de menor coste.
- En Synthorai, GPT-5.6 Terra se sitúa tras la misma API compatible con OpenAI que el resto de la flota.
Preguntas frecuentes
¿Se puede probar gratis la API de GPT-5.6 Terra?
Sí: las cuentas nuevas reciben 10 llamadas de prueba y hasta $1 de crédito gratuito, sin tarjeta. A $2.5/M por tokens de entrada, solo ese crédito cubre aproximadamente 49 solicitudes de ~8K tokens contra GPT-5.6 Terra.
¿En qué destaca GPT-5.6 Terra?
Rendimiento competitivo con GPT-5.5 a un coste 2x menor; construido para cargas de trabajo empresariales de alto volumen; contexto completo de 1.050.000 tokens y herramientas alojadas. Consulte la sección Acerca de para el panorama completo según las notas de lanzamiento del propio proveedor.
¿Cuánto cuesta GPT-5.6 Terra?
GPT-5.6 Terra cuesta $2.5 por millón de tokens de entrada y $15 por millón de tokens de salida en Synthorai: el precio de lista del proveedor, sin margen de plataforma. Los tokens de entrada en caché se facturan a $0.25/M.
¿GPT-5.6 Terra admite caché de prompts?
Sí, automáticamente: los prompts servidos por OpenAI se almacenan en caché sin cambios de código. Los tokens de entrada en caché se facturan a $0.25/M frente a $2.5/M sin caché; los prompts necesitan un prefijo estable de 1,024 tokens para entrar en caché (TTL 5-10 min, hasta 1 hora). Guía de caché de prompts →
¿Cómo obtengo acceso a GPT-5.6 Terra?
Apunte su SDK de OpenAI existente a base_url="https://synthorai.io/v1", configure model="gpt-5.6-terra" y listo. Una sola clave API cubre todos los modelos del gateway.
¿Cuál es la fecha de corte de conocimiento de GPT-5.6 Terra?
La fecha de corte de conocimiento de GPT-5.6 Terra es 2026-02, según la documentación oficial del proveedor (a fecha de 2026-07-10).
Modelos relacionados
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Cada valor de esta página está transcrito de la documentación del proveedor, enlazada arriba, y lleva la fecha en que se comprobó. Los precios se comparan en todo el catálogo; los valores de especificación que los proveedores definen de forma distinta se muestran indicando la diferencia en lugar de representarse en un gráfico. Nada aquí lo medimos nosotros, y nada se puntúa.