O GPT-5.6 Terra é o nível intermediário equilibrado da família GPT-5.6 da OpenAI, descrito em sua página de modelo como o modelo GPT-5.6 que equilibra inteligência e custo; a OpenAI o posiciona para tarefas de negócio de alto volume como suporte ao cliente, ferramentas internas e análise de documentos, situando-o abaixo do carro-chefe em preço.
- Entrada
- texto imagem $2/M
- Saída
- texto $12/M
- Leitura de cache
- $0.2/M
- Contexto
- 1.1M
- vs GPT-4o
- ~60% mais barato
- Corte de conhecimento
- 2026-02
Prompts acima de 272K tokens: toda a requisição é cobrada a $4/M de entrada · $18/M de saída
Benchmarks
Publicado pelos provedores: Alibaba (Qwen) Anthropic ByteDance DeepSeek Google MiniMax Moonshot OpenAI Tencent Z.ai
O preço em contexto
Posição do preço entre 68 modelos comparáveis
A barra mostra onde fica o preço deste modelo entre todos os modelos do mesmo tipo na Synthorai. Nas extremidades aparecem o mais barato e o mais caro. São as tarifas base; os descontos de batch, região e escrita de cache estão na página de preços.
Especificações e limites
Tokens
| Janela de contexto (especificação do provedor) | 1.050.000 |
|---|---|
| Saída máxima (especificação do provedor) | 128.000 |
| Corte de conhecimento | 2026-02 |
Cache de prompts
| Modo | automático |
|---|---|
| Prefixo mín. | 1.024 |
| Duração | 5-10 min, até 1 hora |
Raciocínio
| Parâmetro do provedor | reasoning.effort |
|---|---|
| Valores aceitos | none · low · medium · high · xhigh · max |
| Valor padrão | medium usado quando a requisição não define nada |
| Pode ser desativado | Sim |
| Comportamento do raciocínio | A Responses API também aceita reasoning.mode, standard (o padrão) ou pro; mode e effort são controles independentes. |
| Parâmetro | reasoning_effort |
| Valores | minimal · low · medium · high parâmetros expostos pelo gateway; vale o mapeamento do provedor indicado acima |
Modelo
| Modalidades | texto + imagem → texto |
|---|
- Nível intermediário para cargas que equilibram inteligência e custo
- a OpenAI o posiciona para tarefas de negócio de alto volume a um preço menor que o do carro-chefe
- contexto de 1,05M / saída máxima de 128k
- prompts acima de 272k tokens de entrada cobrados a 2x na entrada / 1,5x na saída
conforme documentação oficial da OpenAI ↗
Um prompt, medido pelo gateway
GPT-5.6 Terra passou · 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.
saída 120 tok (+31 raciocínio) latência 2.4 s
Se a instrução é seguida (exatamente três frases, dá para contar), a adequação ao público (tom para um CFO) e a diferença de cobrança causada pelo raciocínio oculto, que os medidores de tokens abaixo deixam à mostra.
GPT-5.6 Terra passou · 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.
saída 196 tok latência 2.6 s
Se a correção está mesmo certa (dá para executar), a densidade da explicação e a eficiência em tokens em uma tarefa bem delimitada.
GPT-5.6 Terra passou · 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"}
saída 149 tok (+103 raciocínio) latência 2.3 s
Aderência ao schema (sem campos inventados), pressão para alucinar (o texto diz explicitamente que o guidance não foi divulgado) e diferenças no caminho de saída estruturada.
GPT-5.6 Terra passou · 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.
saída 631 tok (+475 raciocínio) latência 6.0 s
Respeito às restrições (limite de palavras, lista de palavras proibidas, uma única pergunta), a marca de estilo de cada modelo e o controle do tamanho.
Use o GPT-5.6 Terra em 30 segundos
Compatível com OpenAI: troque a base_url, mantenha seu 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(""));Sobre o GPT-5.6 Terra
- O próprio mapeamento de níveis da OpenAI diz que o Terra corresponde aproximadamente ao nível mini das famílias GPT-5 anteriores, e seu guia de seleção o recomenda quando você quer desempenho forte a um preço menor que o do carro-chefe.
- Ele compartilha a janela de contexto de 1.050.000 tokens da família (especificação do fornecedor), os 128K tokens de saída máxima, entrada de imagem, suporte a tokens de raciocínio e o conjunto de ferramentas hospedadas da busca na web ao uso de computador e MCP, com um corte de conhecimento de fevereiro de 2026.
- O esforço de raciocínio assume medium quando omitido e alcança o novo nível max da geração; o modo pro da Responses API e a orquestração de subagentes multiagente em beta estão disponíveis aqui como em toda a linha GPT-5.6.
- A entrada em cache custa um décimo da entrada de tabela, com gravações de cache a 1,25x, e prompts acima de 272K tokens de entrada são cobrados a 2x a entrada e 1,5x a saída para a requisição inteira.
- Para equipes que adotaram o GPT-5.5 como padrão, o Terra é a substituição direta de menor custo.
- Na Synthorai, o GPT-5.6 Terra fica atrás da mesma API compatível com OpenAI que o resto da frota.
Perguntas frequentes
A API do GPT-5.6 Terra é gratuita para testar?
Sim. Contas novas recebem 10 chamadas de teste e até $1 em créditos gratuitos, sem precisar de cartão. A $2/M de tokens de entrada, só esse crédito já cobre cerca de 62 requisições de ~8K tokens ao GPT-5.6 Terra.
Em que o GPT-5.6 Terra é melhor?
Desempenho competitivo com o GPT-5.5 a custo 2x menor; construído para cargas de trabalho de negócio de alto volume; contexto completo de 1.050.000 tokens e ferramentas hospedadas. Veja na seção Sobre o quadro completo, tirado das notas de lançamento do próprio provedor.
Quanto custa o GPT-5.6 Terra?
Na Synthorai, o GPT-5.6 Terra custa $2 por milhão de tokens de entrada e $12 por milhão de tokens de saída. É o preço de tabela do provedor, sem markup da plataforma. Tokens de entrada em cache são cobrados a $0.2/M.
Qual é a janela de contexto do GPT-5.6 Terra?
O GPT-5.6 Terra tem uma janela de contexto de 1.1M tokens na Synthorai. Uma única resposta pode ter até 128,000 tokens.
O GPT-5.6 Terra suporta cache de prompts?
Sim, automaticamente: prompts servidos pela OpenAI entram em cache sem nenhuma mudança no código. Tokens de entrada em cache são cobrados a $0.2/M, contra $2/M sem cache; os prompts precisam de um prefixo estável de 1,024 tokens para entrar em cache (TTL 5-10 min, até 1 hora). Guia de cache de prompts →
Como obtenho acesso ao GPT-5.6 Terra?
Aponte o SDK da OpenAI que você já usa para base_url="https://synthorai.io/v1", defina model="gpt-5.6-terra" e pronto. Uma única chave de API cobre todos os modelos do gateway.
Qual é o corte de conhecimento do GPT-5.6 Terra?
O corte de conhecimento do GPT-5.6 Terra é 2026-02, segundo a documentação oficial do provedor (verificado em 2026-07-10).
Modelos relacionados
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Cada valor desta página foi transcrito da documentação do provedor, com link acima, e traz a data em que foi verificado. Os preços são comparados em todo o catálogo; já as especificações que cada provedor define de um jeito aparecem com a diferença indicada, em vez de irem para um gráfico. Nada aqui foi medido por nós, e nada recebe nota.