GPT-5.6 Terra
gpt-5-6-terra
70% entrada, 30% salida
Mayor = mejor valor
Velocidad
86/100
Contexto
1.1M
Nivel
smart
Gemini 3.1 Pro
gemini-3-1-pro
70% entrada, 30% salida
Mayor = mejor valor
Velocidad
82/100
Contexto
2.0M
Nivel
smart
ANÁLISIS EN PROFUNDIDAD
GPT-5.6 Terra vs Gemini 3.1 Pro: Comparación detallada
GPT-5.6 Terra es un modelo de lenguaje de nivel gama media de OpenAI con una ventana de contexto de 1.1M tokens, destacando en razonamiento. Gemini 3.1 Pro de Google es un modelo gama media que soporta 2.0M tokens en contexto, con un rendimiento sobresaliente en vision/multimodal.
Aquí el precio no decide. GPT-5.6 Terra y Gemini 3.1 Pro quedan a un 0% el uno del otro en una mezcla típica, dentro del margen que tu propia proporción entrada/salida va a mover de todos modos. Elige por capacidad, contexto o latencia: la factura mensual se verá parecida en ambos casos. GPT-5.6 Terra tiene un precio de $2.00/M tokens de entrada y $12.00/M tokens de salida. Gemini 3.1 Pro cuesta $2.00/M en entrada y $12.00/M en salida.
En evaluaciones de benchmarks independientes, GPT-5.6 Terra lidera con puntuaciones de coding de 93/100 y razonamiento de 94/100, frente a 88/100 en coding y 89/100 en razonamiento de Gemini 3.1 Pro.
Desglose de capacidades
En las cinco categorías principales de benchmarks, así se enfrentan GPT-5.6 Terra y Gemini 3.1 Pro cara a cara:
Mejor modelo por tarea
- programacion: GPT-5.6 Terra gana con 93/100
- razonamiento: GPT-5.6 Terra gana con 94/100
- extraccion de datos: GPT-5.6 Terra gana con 93/100
- tareas creativas: GPT-5.6 Terra gana con 92/100
- vision/multimodal: Gemini 3.1 Pro gana con 95/100
Coste mensual estimado a escala
Con 10M + 2M al mes, GPT-5.6 Terra cuesta unos $44.00 y Gemini 3.1 Pro unos $44.00 — GPT-5.6 Terra ahorra aproximadamente $0.00 (0%) cada mes.
Qué decide realmente
GPT-5.6 Terra y Gemini 3.1 Pro vienen de laboratorios distintos, lo que implica tokenizadores distintos, formatos de API distintos y una segunda relación con proveedor. El mismo texto en inglés no produce el mismo recuento de tokens en ambos, así que comparar precio por millón subestima la diferencia: mide tus propios prompts en cada uno antes de tomar las tarifas de catálogo como la historia completa.
GPT-5.6 Terra y Gemini 3.1 Pro salieron con 3 meses de diferencia, así que compiten en las mismas evaluaciones bajo condiciones parecidas. Eso hace que aquí una comparación directa de benchmarks sea significativa como no suele serlo: ninguno tiene la ventaja de haber sido medido con un conjunto de pruebas más nuevo y más fácil.
Gemini 3.1 Pro tiene la ventana de contexto mayor, 2.0M tokens frente a 1.1M de GPT-5.6 Terra. La diferencia es real pero no decisiva: importa si tus prompts se alargan habitualmente y es irrelevante si se quedan donde se queda la mayoría en producción, bastante por debajo de 100K. Ten en cuenta además que llenar una ventana grande es justo lo que encarece una petición.
El rendimiento es lo bastante parecido como para ignorarlo: 86/100 frente a 82/100. Ninguno se sentirá apreciablemente más rápido en un producto interactivo, así que la latencia no es motivo para elegir entre ellos.
Una asimetría práctica: GPT-5.6 Terra ofrece una API por lotes con un 50% de descuento sobre tarifa estándar, y Gemini 3.1 Pro no. Para todo lo que no necesita respuesta inmediata —enriquecimiento nocturno, rellenos históricos, tandas de evaluación— ese descuento puede valer más que la diferencia de precio de catálogo, y es fácil pasarlo por alto al comparar tarifas.
Con precios tan próximos (0% de diferencia), elige por encaje y no por coste. GPT-5.6 Terra tiene la ventaja en benchmarks; pésala frente a donde cada uno es más débil —tareas creativas y programacion respectivamente— y usa la calculadora de arriba con tu propia mezcla de tokens.
Comparación de Benchmarks
Puntuaciones cara a cara en 5 categorías — de evaluaciones oficiales
Codificación
Razonamiento
Extracción
Creatividad
Visión
Puntuación de velocidad
Ventana de contexto
¿Qué es un token?
Los modelos no leen palabras — procesan tokens.
Un token equivale aproximadamente a 4 caracteres de texto en inglés (~¾ de una palabra). Tu factura de API se cobra por millón de tokens.
Frase corta
"Hello, world!"
- GPT-5.6 Terra
- $0.80
- Gemini 3.1 Pro
- $0.78
Correo profesional
Un email típico (~200 palabras)
- GPT-5.6 Terra
- $54.00
- Gemini 3.1 Pro
- $52.38
Archivo de código
Script de Python de 50 líneas
- GPT-5.6 Terra
- $80.00
- Gemini 3.1 Pro
- $77.60
Los precios mostrados corresponden a 100,000 ejecuciones de cada carga: una sola cuesta una fracción de céntimo tanto en GPT-5.6 Terra como en Gemini 3.1 Pro, así que la cifra solo cobra sentido a volumen de producción. Solo tokens de entrada; añade tu volumen de salida en la calculadora de abajo.
Cómo verificar tu uso de tokens
response.usage.total_tokensCada respuesta de la API incluye un objeto usage. Suma total_tokens en todas las llamadas para obtener tu total mensual.
Tu calculadora de costos
Ingresa tu uso mensual real para ver el ahorro real
Plantillas rápidas
GPT-5.6 Terra
$150.00/mes
$1,800.00/año
Gemini 3.1 Pro
$150.00/mes
$1,800.00/año
Auditoria Profunda — GPT-5.6 Terra & Gemini 3.1 Pro
Auditando de Forma Quirúrgica: Lógica Profunda
PROYECCIÓN DE PÉRDIDA ESTRATÉGICA A 3 AÑOS
$415.404
Sin protocolos de optimización, las elecciones actuales resultarán en una pérdida de $138.468 al año.
SCORE DE EFICIENCIA
94%
Este modelo logra un score de 94 en esta categoría.
BRECHA DE CATEGORÍA
6 pts
Distancia al Líder
Análisis del Escenario Competitivo
Fuente: MMLU-Pro + GPQA Diamond (Apr 2026)
Campeón de Categoría: Claude Fable 5
Según datos de MMLU-Pro + GPQA Diamond (Apr 2026), Claude Fable 5 ofrece el equilibrio óptimo.
Score de Mercado
%100
Tasa de Ahorro
%82
Prescripción Operativa
- Implemente la cascada de modelos.
- Analice datos de complex_reasoning para caché local.
PROTOCOLO AUDITORÍA COSTE
Sobredimensionamiento detectado
"GPT-5.6 Terra es demasiado costoso para este tipo de tarea. Claude Fable 5 obtiene 100 puntos en esta categoría a una fracción del coste."
Oportunidad de alternativa categorial
"Claude Fable 5 lidera esta categoría con 100 puntos según datos de MMLU-Pro + GPQA Diamond (Apr 2026)."
Impuesto de inercia detectado
"85% del tráfico puede redirigirse a modelos más económicos. El tier Fast (GPT-5 Nano) y Smart (o3-mini) pueden ahorrar $11.54/mes."
Arquitectura de Enrutamiento Inteligente de 3 Niveles
82% DE AHORRO VÍA ENRUTAMIENTOGPT-5 Nano
Puntuación IQ: 72/100
$18.00/año
o3-mini
Puntuación IQ: 97/100
$277.20/año
DeepSeek R1
Puntuación IQ: 97/100
$59.184/año
Sin enrutamiento por niveles, todo el tráfico va al modelo más caro — el 'Impuesto de Inercia' genera $1,661.616/año en costes evitables. El enrutamiento en cascada elimina ese desperdicio.
Lógica Profunda — Matriz Coste / Calidad de Modelos
Fuente: MMLU-Pro + GPQA Diamond (Apr 2026)| Modelo | Benchmark | Entrada (por M) | Salida (por M) | Coste Anual* | Índice de Valor |
|---|---|---|---|---|---|
o3-miniMEJOR VALOR | 97/100 | $1.10 | $4.40 | $66.00 | 100/100 |
GPT-5.2 Chat | 96/100 | $1.75 | $14.00 | $189.00 | 35/100 |
Claude 3.7 Sonnet | 95/100 | $3.00 | $15.00 | $216.00 | 30/100 |
GPT-5.6 TerraSELECCIONADO | 94/100 | $2.00 | $12.00 | $168.00 | 38/100 |
Claude 3.5 Sonnet | 93/100 | $3.00 | $15.00 | $216.00 | 29/100 |
GPT-4.1 | 93/100 | $2.00 | $8.00 | $120.00 | 53/100 |
Claude Sonnet 5 | 92/100 | $3.00 | $15.00 | $216.00 | 29/100 |
Grok 4.5 | 90/100 | $2.00 | $6.00 | $96.00 | 64/100 |
GPT-4o | 90/100 | $2.50 | $10.00 | $150.00 | 41/100 |
Gemini 3.1 Pro | 89/100 | $2.00 | $12.00 | $168.00 | 36/100 |
Gemini 2.0 Pro | 88/100 | $1.25 | $5.00 | $75.00 | 80/100 |
Gemini 1.5 Pro | 87/100 | $1.25 | $5.00 | $75.00 | 79/100 |
Mistral Large 2 | 86/100 | $2.00 | $6.00 | $96.00 | 61/100 |
* Coste anual. Índice de Valor = Score / Coste (Más Alto = Mejor Valor).
// iOPTERA Surgical Routing Wrapper
const auditModel = async (prompt: string) => {
const complexity = measureComplexity(prompt);
// Tactical Cascade Logic
if (complexity < 0.45) {
// Redirect simple tasks to efficient model
return await llm.call("iOPTERA Optimization", prompt);
}
// High-latency routing for complex reasoning
return await llm.call("Claude Fable 5", prompt);
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