GPT-6.1 Terra vs Claude Fable 5.1: benchmarks, preços e qual é melhor

Entre GPT-6.1 Terra e Claude Fable 5.1, o Fable 5.1 acerta mais e o Terra custa muito menos, e nenhum ajuste de prompt fecha essa distância. Em 26 de outubro de 2026, dia em que o Terra chegou à API da OpenAI, ele fica 5 pontos atrás no Intelligence Index do Artificial Analysis e custa um décimo por token.

Pague pelo Fable 5.1 em análise longa em que um erro sai caro. Use o Terra em carga de volume, em que o preço decide.

Este comparativo de GPT-6.1 Terra vs Claude Fable 5.1 reúne benchmarks independentes, preços de API e qual é melhor para cada tipo de carga, separando os números que mudam a decisão dos que só fazem barulho.

Os cinco números que sustentam esse veredito:

• O Fable 5.1 marcou 53 pontos no Intelligence Index v4.3 e o Terra, 48, os dois em esforço máximo, na medição do Artificial Analysis de 26 de outubro de 2026
• O Terra custa US$ 1 por milhão de tokens de entrada e US$ 5 de saída, contra US$ 10 e US$ 50 do Fable 5.1, nas tabelas da OpenAI e da Anthropic de outubro de 2026
• Por tarefa concluída, o Terra saiu por US$ 0,40 e o Fable 5.1 por US$ 7,63, cerca de 19 vezes de diferença, segundo o Artificial Analysis em 2026
• No Humanity’s Last Exam, o Fable 5.1 fez 59% e o Terra, 46%, a maior distância entre os dois na avaliação de 2026
• Cerca de 4% dos tokens de saída do Fable 5.1 vieram do Opus, por redirecionamento automático, na avaliação do Artificial Analysis de setembro de 2026

GPT-6.1 Terra vs Claude Fable 5.1: qual é melhor para cada tipo de uso

Entre GPT-6.1 Terra e Claude Fable 5.1, o Fable 5.1 é melhor quando você precisa da resposta mais correta possível, e o Terra é melhor quando o custo por resultado decide o projeto. Em 26 de outubro de 2026, dia em que a OpenAI lançou o Terra, o Artificial Analysis mediu 53 pontos no Intelligence Index para o Fable 5.1 e 48 para o Terra, os dois em esforço máximo. O preço corre na direção contrária: o Terra custa um décimo por token e cerca de 19 vezes menos por tarefa concluída.

Isso muda a pergunta. Em vez de “qual modelo é melhor”, você passa a decidir quanto vale cada ponto de qualidade no seu caso.

Tipo de uso	Melhor opção em 26/10/2026	O que decide
Conhecimento e raciocínio profundo	Claude Fable 5.1	59% contra 46% no Humanity’s Last Exam
Relatórios e análise profissional	Claude Fable 5.1	Elo de 1.764 contra 1.468 no GDPval-AA
Código científico	Claude Fable 5.1	63% contra 55% no SciCode
Terminal e automação	Empate, leve vantagem do Terra	56% contra 52% no Terminal-Bench 4.0
Leitura de PDF	GPT-6.1 Terra	29% contra 26% no GDP.pdf
Volume alto com orçamento apertado	GPT-6.1 Terra	US$ 0,40 contra US$ 7,63 por tarefa

Antes de descer aos números, quatro avisos que mudam a leitura:

• O Terra chegou hoje: lançado em 26/10/2026, tem uma única medição independente publicada, feita no dia do lançamento
• O Fable 5.1 está na API desde setembro de 2026 e já passou por três avaliadores diferentes, com resultados que nem sempre batem entre si
• A Anthropic compara o Fable 5.1 com o GPT-5.6 Sol nas tabelas oficiais, e o Vals.ai compara com o GPT-5.6 Terra, que é o modelo anterior. Nenhum desses números vale para o 6.1 Terra
• Cada fabricante publica benchmarks próprios, e eles não se somam. Este comparativo usa a medição do Artificial Analysis, a única que colocou os dois modelos no mesmo ambiente, com o mesmo nível de esforço

O momento desconfortável fica no terminal. Ali os dois empatam dentro da margem de ruído, e a variação entre ambientes de teste é maior que a distância entre os modelos. Se o seu uso principal é agente de linha de comando, o preço decide sozinho, e nesse caso o Terra ganha.

Para todo o resto, a escolha é entre pagar 19 vezes mais por tarefa para ganhar 5 pontos de índice ou aceitar o modelo que erra um pouco mais e custa quase nada. Em pesquisa e análise com erro caro, pague. Em classificação, extração e resumo em volume, não pague.

Benchmarks de GPT-6.1 Terra e Claude Fable 5.1 em código, raciocínio e agentes

Nos benchmarks independentes, o Claude Fable 5.1 vence o GPT-6.1 Terra em 7 das 10 avaliações que o Artificial Analysis publicou em 26 de outubro de 2026, com os dois modelos em esforço máximo, e o Terra leva as outras três: Terminal-Bench 4.0, AutomationBench-AA (por 1 ponto) e GDP.pdf.

As maiores distâncias aparecem onde o modelo precisa saber coisas em vez de só executar. No Humanity’s Last Exam, o Fable 5.1 fez 59% e o Terra, 46%. No AA-Omniscience, que mede conhecimento factual, foram 43 contra 30. Na parte profissional a diferença também é larga: Elo de 1.764 contra 1.468 no GDPval-AA e 1.669 contra 1.402 no AA-Briefcase.

Avaliação (esforço max, 26/10/2026)	GPT-6.1 Terra	Claude Fable 5.1	Quem vence
Intelligence Index v4.3	48	53	Fable 5.1
Humanity’s Last Exam	46%	59%	Fable 5.1
AA-Omniscience	30	43	Fable 5.1
GDPval-AA (Elo)	1.468	1.764	Fable 5.1
AA-Briefcase (Elo)	1.402	1.669	Fable 5.1
SciCode	55%	63%	Fable 5.1
CritPt	28%	30%	Fable 5.1
AA-LCR v1.1 (contexto longo)	83%	85%	Fable 5.1
Terminal-Bench 4.0	56%	52%	Terra
AutomationBench-AA	60%	59%	Terra
GDP.pdf	29%	26%	Terra

Repare que CritPt, AA-LCR e AutomationBench-AA se decidem por 1 ou 2 pontos. Isso é ruído. Os resultados que de fato separam os dois modelos são quatro: HLE, Omniscience, GDPval-AA e Briefcase, todos a favor do Fable 5.1.

Onde os números não fecham

O Terminal-Bench 4.0 não tem vencedor confiável. O mesmo Fable 5.1 aparece com 55,8% na tabela da Anthropic, 58,08% no Vals.ai, 52% no Artificial Analysis em esforço max e 55% em esforço xhigh. São 6 pontos de variação para um único modelo, mais que os 4 pontos que separam o Terra (56%) do Fable na medição do Artificial Analysis. Quem muda o ambiente muda o resultado.

O Intelligence Index também trocou de escala no meio do caminho. A primeira medição do Artificial Analysis, de 1º de setembro de 2026, deu 66 pontos ao Fable 5.1, o maior valor já registrado, com o GPT-5.6 Sol em 61. A página de 26 de outubro cita a versão v4.3 do índice e dá 53 ao mesmo modelo. A leitura mais provável é que o índice ficou mais difícil entre as duas datas. Compare só números da mesma versão.

Há um terceiro detalhe, e ele é só do Fable 5.1. A Anthropic redireciona pedidos marcados como sensíveis para o Opus 4.8 ou o Opus 5, e esse desvio respondeu por cerca de 4% dos tokens de saída na avaliação do Artificial Analysis. Uma fatia pequena do resultado medido pode ter vindo de outro modelo.

Por que os números da Anthropic e do Vals não servem para o Terra

A página de lançamento do Fable 5.1, de setembro de 2026, usa o GPT-5.6 Sol como único modelo da OpenAI: 55,8% contra 37,3% no Terminal-Bench 4.0, 1.853 contra 1.711 no GDPval-AA v2, 31,4% contra 19,6% no AutomationBench e 73,4% contra 67,2% no CursorBench 3.2.0. Esses números dizem muito sobre o Fable e nada sobre o 6.1 Terra, que nem existia.

O Vals.ai coloca o Fable 5.1 em 1º lugar no Vals Index com 67,87% na atualização de 1º/9/2026, e o compara com o GPT-5.6 Terra, modelo anterior com nome parecido. O GPT-6.1 Terra não aparece na página. Qualquer comparativo que traga “Terra” perdendo feio para o Fable no Vals está falando do modelo errado.

Um cuidado a mais: o AutomationBench da Anthropic (31,4%) e o AutomationBench-AA do Artificial Analysis (59%) são versões diferentes do teste. Colocar os dois na mesma frase vira comparação de laranja com tangerina.

Quanto custa usar GPT-6.1 Terra e Claude Fable 5.1 por milhão de tokens

Usar o GPT-6.1 Terra custa US$ 1 por milhão de tokens de entrada e US$ 5 por milhão de saída, enquanto o Claude Fable 5.1 custa US$ 10 e US$ 50, nas tabelas de 26 de outubro de 2026: dez vezes de diferença nas duas pontas. A cobrança dos dois é em dólar, então câmbio e IOF entram por cima conforme o seu meio de pagamento.

Item (por milhão de tokens, 26/10/2026)	GPT-6.1 Terra	Claude Fable 5.1
Entrada	US$ 1,00	US$ 10,00
Saída	US$ 5,00	US$ 50,00
Leitura de cache	US$ 0,05	US$ 0,25
Escrita de cache	US$ 1,25	US$ 12,50 (5 min) ou US$ 20,00 (1 h)
Desconto na Batch API	50%	50%
Modo Flex	50% de desconto	não informado
Prompt acima de 272 mil tokens	entrada 2x, saída 1,5x	não informado
Modo rápido	2x	não informado
Processamento regional	+10%	não informado

Os valores do Terra vêm da página do modelo na documentação da OpenAI, e os do Fable 5.1, da tabela de preços da Anthropic. Preste atenção nas sobretaxas do Terra: um prompt que passa de 272 mil tokens paga o dobro na entrada, e o modo rápido dobra tudo. O preço de US$ 1 é o de cruzeiro, com prompt curto e sem pressa.

A Anthropic manteve o preço-base do Fable 5 no Fable 5.1 e cortou a leitura de cache em 75%. A estimativa da própria empresa é de economia de cerca de 25% em cargas típicas e de até cerca de 45% em cargas muito agênticas, que releem o mesmo contexto dezenas de vezes.

Preço por token é só metade da conta

O que você paga de verdade é por tarefa, e aí a distância cresce. Na medição do Artificial Analysis de 26 de outubro de 2026, o Terra custou US$ 0,40 por tarefa e o Fable 5.1, US$ 7,63. Rodar o Intelligence Index inteiro saiu por US$ 909 no Terra e US$ 13.129 no Fable 5.1, cerca de 14 vezes mais.

Por que 19 vezes por tarefa se o token custa “só” 10 vezes menos? Porque o Terra fala menos. Ele gastou 35 mil tokens de saída por tarefa, contra 78 mil do Fable 5.1, que raciocina mais longo antes de responder. Você paga o preço unitário maior e, por cima, o dobro do volume. Em um agente que roda milhares de vezes por dia, esse consumo pesa tanto quanto a tabela, e é a primeira conta que fazemos ao escolher o modelo de um agente de IA que vai para produção.

O custo por tarefa do Fable 5.1 não é um número fixo. Ele varia com o nível de esforço (US$ 5,98 em xhigh, contra os US$ 7,63 em max) e com a versão do índice em que foi medido.

Se US$ 50 por milhão de saída assusta e US$ 5 parece pouco, a própria Anthropic tem degraus no meio. O Opus 5.5 custa US$ 4 de entrada e US$ 20 de saída, e o Sonnet 5.5, US$ 2 e US$ 10, nas tabelas de outubro de 2026. A Anthropic recomenda começar pelo Opus 5.5 na maioria das cargas, e só subir para o Fable 5.1 quando a tarefa pedir. Não existe medição independente do Opus 5.5 contra o Terra no mesmo ambiente, então esse degrau segue sem comparativo direto.

Como os dois modelos se comportam em tarefas de agente e uso de ferramentas

Em tarefas de agente, o GPT-6.1 Terra empata com o Claude Fable 5.1 quando o trabalho é executar comandos num terminal, e o Fable 5.1 vence com folga quando o agente precisa entregar um resultado profissional de várias etapas, segundo a medição do Artificial Analysis de 26 de outubro de 2026. São dois tipos de agente diferentes, e a resposta muda conforme o seu.

O primeiro tipo roda comandos. No Terminal-Bench 4.0, que coloca o modelo dentro de um shell para resolver tarefas reais, o Terra fez 56% e o Fable 5.1, 52%. No AutomationBench-AA, foram 60% contra 59%. Diferença desse tamanho some quando você troca o harness ou repete a rodada, então trate como empate e deixe o preço decidir.

O segundo tipo entrega um relatório, uma planilha ou uma análise que um profissional revisaria. Aí a distância abre: Elo de 1.764 contra 1.468 no GDPval-AA e 1.669 contra 1.402 no AA-Briefcase, sempre a favor do Fable 5.1. São entre 267 e 296 pontos de Elo de vantagem, e isso já é diferença de categoria, e não de ruído.

A Anthropic publica, na página de lançamento de setembro de 2026, três testes agênticos que nenhum avaliador independente repetiu com o Terra:

• OSWorld 2.0 (uso de computador pela tela): 77,9% na métrica parcial e 41,7% na estrita, sem pontuação de nenhum modelo da OpenAI na tabela
• CursorBench 3.2.0 (código dentro do editor): 73,4%, contra 67,2% do GPT-5.6 Sol, que é o modelo anterior
• Terminal-Bench-Science 0.1: 52,6%, contra 22,4% do mesmo GPT-5.6 Sol

Esses números descrevem o Fable 5.1 com precisão. Sobre o Terra, não dizem nada.

O dado que mais pesa num agente longo é outro: o volume de texto que cada modelo produz por passo. Na medição do Artificial Analysis, o Terra gerou 35 mil tokens de saída por tarefa e o Fable 5.1, 78 mil. Num loop de agente, a saída de um passo vira entrada do passo seguinte, então um modelo que escreve o dobro também faz o histórico crescer no dobro da velocidade. O custo da vigésima chamada depende das dezenove anteriores. Pela nossa experiência com agentes em produção, o passo caro raramente é o primeiro. É o décimo, quando o contexto já carrega tudo o que o modelo disse antes.

A leitura de cache mais barata do Fable 5.1 existe para amortecer isso, e a estimativa da Anthropic de até cerca de 45% de economia vale justamente para cargas que releem o mesmo contexto muitas vezes. Mesmo assim, o desconto parte de uma base dez vezes maior.

A Anthropic posiciona o modelo exatamente nesse terreno. A página de modelos da plataforma Claude indica o Fable 5.1 para “demanding reasoning and long-horizon agentic work” (raciocínio exigente e trabalho agêntico de longo horizonte). O recado implícito é que, para agente curto e barato, a própria Anthropic aponta para outro modelo da casa.

Janela de contexto, velocidade e latência: o que muda na prática

Na janela de contexto, GPT-6.1 Terra e Claude Fable 5.1 empatam na prática, com 1.050.000 tokens contra 1 milhão e saída máxima de 128 mil tokens nos dois, e até 26 de outubro de 2026 não existe medição independente de velocidade que atribua com segurança um tempo de resposta a cada modelo.

Especificação (26/10/2026)	GPT-6.1 Terra	Claude Fable 5.1
Janela de contexto	1.050.000 tokens	1.000.000 tokens
Saída máxima	128 mil tokens	128 mil tokens
Corte de conhecimento	1º de junho de 2026	não informado
Sobretaxa acima de 272 mil tokens de entrada	entrada 2x, saída 1,5x	não informado
AA-LCR v1.1 (raciocínio em contexto longo)	83%	85%

Os 50 mil tokens a mais do Terra não mudam nenhum projeto. O limite que muda é o de 272 mil tokens: a partir dali, a entrada do Terra passa a custar o dobro e a saída, 1,5 vez. Um prompt de 900 mil tokens cabe na janela, mas sai de outra tabela de preço. Em raciocínio sobre contexto longo os dois ficam próximos, 85% contra 83% no AA-LCR v1.1.

Isso nos leva a uma opinião. Encher a janela com o documento inteiro é o jeito mais caro de resolver quase qualquer problema, nos dois modelos. Para base de conhecimento que muda toda semana, colocar uma etapa de retrieval na frente do modelo reduz o prompt a algumas dezenas de milhares de tokens e mantém o Terra abaixo da faixa de sobretaxa.

Sobre velocidade, o que existe é um proxy. O Terra escreve 35 mil tokens por tarefa e o Fable 5.1, 78 mil, em esforço max. Com throughput parecido, quem escreve menos termina antes, mas isso é inferência a partir do volume de saída, e o tempo real depende da infraestrutura de cada fornecedor no dia.

O botão de latência que você controla é o nível de esforço. Em xhigh, o Fable 5.1 cai de 78 mil para 61 mil tokens por tarefa na medição do Artificial Analysis. Menos texto, resposta mais rápida, custo menor, e uma perda de qualidade que só o seu conjunto de testes vai dizer se importa.

O corte de conhecimento do Terra é 1º de junho de 2026. Tudo que aconteceu depois, inclusive o lançamento do Fable 5.1 em setembro, o modelo só sabe se você colocar no prompt.

Qual a diferença entre GPT-6.1 Terra e Claude Fable 5.1 em segurança e recusas?

A diferença é que o Claude Fable 5.1 pode responder a um pedido sinalizado como sensível com outro modelo, o Opus 4.8 ou o Opus 5, por um redirecionamento automático da Anthropic, enquanto o GPT-6.1 Terra não tem mecanismo equivalente documentado.

Esse desvio não é raro a ponto de ser ignorado. Na avaliação do Artificial Analysis de 1º de setembro de 2026, o fallback respondeu por cerca de 4% dos tokens de saída do Fable 5.1. O Vals.ai faz a conta pelo outro lado: contando as tarefas resolvidas por fallback como falhas, o Vals Index do modelo cai de 67,87% para 66,85%.

Na prática, o redirecionamento tem três efeitos:

• Em benchmark: uma fatia do resultado medido pode ter vindo do Opus, e nenhum avaliador separa a parte de cada modelo
• Em produção: um subconjunto dos seus pedidos vai receber resposta de um modelo com comportamento e perfil de latência próprios
• Em auditoria: em saúde e serviços financeiros, saber qual modelo gerou cada resposta deixa de ser detalhe e vira item de registro

Se o seu conjunto de testes de regressão não inclui prompts de borda, você nunca vai ver o fallback acontecer até um cliente ver primeiro.

Do lado da OpenAI, o contexto é outro. A TechCrunch relatou em 29 de setembro de 2026 que a empresa não vai lançar o GPT-6.1 Astra, o modelo maior da linha, e atribuiu a decisão, citando o Wall Street Journal, a preocupações de segurança. O Sol e o Terra são o que chegou ao mercado.

Sobre recusas do Terra em si, não há número publicado por avaliador independente até 26 de outubro de 2026. A comparação do Artificial Analysis mede capacidade e custo, sem taxa de recusa, e a página do modelo na OpenAI descreve preço e limites.

Dito isso, nenhum dos dois resolve bem o problema de quem precisa prever o comportamento do modelo num pedido ambíguo. O Fable pode trocar de modelo no meio do caminho. O Terra tem três semanas de vida e zero histórico público nesse quesito. Nos dois casos, a taxa de recusa que importa é a dos seus prompts, e ela só aparece quando você mede.

Onde GPT-6.1 Terra falha e onde Claude Fable 5.1 falha

O GPT-6.1 Terra falha onde a tarefa exige saber, e o Claude Fable 5.1 falha onde a tarefa exige caber no orçamento. Os dois defeitos são de natureza diferente, e nenhum dos dois some com ajuste de prompt.

O Terra erra mais quando precisa de conhecimento próprio. Na medição do Artificial Analysis de 26 de outubro de 2026, ele ficou 13 pontos atrás no Humanity’s Last Exam (46% contra 59%), 13 pontos atrás no AA-Omniscience (30 contra 43) e 8 pontos atrás no SciCode (55% contra 63%). Em pergunta que depende de fato memorizado ou de raciocínio científico encadeado, a resposta do Terra sai com mais buracos. Um pipeline de retrieval bem montado tapa parte disso, porque entrega o fato no prompt, mas a parte de raciocínio continua sendo do modelo.

Há três fraquezas menores do Terra que a ficha de preço disfarça:

• Os benchmarks que a própria OpenAI divulgou no lançamento ainda não passaram por nenhum avaliador externo
• O preço de US$ 1 por milhão de tokens de entrada dobra acima de 272 mil tokens, e o modo rápido dobra tudo
• Com um dia de vida pública, o modelo não tem histórico de estabilidade, de mudança de comportamento entre versões nem de disponibilidade em pico

O Fable 5.1 é caro de dois jeitos ao mesmo tempo. O token custa dez vezes mais e o modelo gasta o dobro deles por tarefa, 78 mil contra 35 mil tokens de saída. Isso explica a conta de US$ 7,63 por tarefa contra US$ 0,40, e explica por que a economia de até 45% da leitura de cache, por mais real que seja, não fecha a distância.

O segundo problema do Fable 5.1 é que o custo por tarefa dele mudou de nome em sete semanas. O artigo do Artificial Analysis de 1º de setembro de 2026 registrou US$ 3,76 por tarefa em esforço max. A página de 26 de outubro registra US$ 7,63 para o mesmo modelo no mesmo esforço. A versão do índice mudou no meio, então os dois números medem coisas diferentes, mas quem fez orçamento em setembro com o primeiro valor hoje está com uma planilha que diz a metade.

O terceiro é o fallback. Uma fatia de cerca de 4% dos tokens de saída na avaliação do Artificial Analysis veio do Opus 4.8 ou do Opus 5, e você só descobre qual pedido foi desviado se registrar isso por conta própria.

E um ponto fraco que os dois dividem: no Terminal-Bench 4.0, a variação entre ambientes de teste (de 52% a 58,08% para o Fable 5.1 sozinho) é maior que a diferença entre os modelos. Qualquer promessa de “melhor no terminal” vinda de um ou de outro vale menos que a sua rodada interna.

Para quem GPT-6.1 Terra faz mais sentido e para quem Claude Fable 5.1 faz

O GPT-6.1 Terra faz mais sentido para quem roda a mesma tarefa milhares de vezes por dia e tolera algum erro por unidade, e o Claude Fable 5.1 faz mais sentido para quem roda poucas tarefas longas em que uma resposta errada custa mais do que US$ 7,63.

A pergunta que organiza a escolha é simples de formular e chata de responder: quanto custa um erro no seu fluxo? Se a resposta é “um cliente refaz a busca”, o Terra paga a conta. Se a resposta é “um analista assina um laudo errado”, o Fable 5.1 é barato.

Escolha o GPT-6.1 Terra se:

• Você opera produto de alto volume (classificação de tickets, extração de campos, resumo de documento, triagem) e o custo por chamada entra direto na margem
• Seu agente vive no terminal ou em pipeline de automação, onde os dois modelos empatam dentro do ruído e o preço decide
• Você ainda está validando se a tarefa funciona com IA e quer errar com US$ 0,40 por tentativa em vez de US$ 7,63
• Sua carga passa de 272 mil tokens por prompt só de vez em quando, então a sobretaxa não domina a fatura

Escolha o Claude Fable 5.1 se:

• Seu trabalho se parece com o GDPval-AA e o AA-Briefcase: relatório, análise, parecer, entrega profissional de várias etapas
• Você precisa de conhecimento factual e raciocínio científico sem retrieval na frente, e os 13 pontos de HLE e Omniscience viram erro concreto
• Seu agente tem horizonte longo e o passo vinte depende de o passo cinco ter sido feito direito
• Você já roda a Anthropic em produção e o fallback para Opus está mapeado no seu registro de auditoria

O cenário mais comum é o terceiro. Um roteador na frente dos dois modelos manda a tarefa simples para o Terra e escala para o Fable 5.1 quando a confiança cai ou quando a tarefa vem de um tipo marcado como caro. Esse desenho dá a maior parte do custo do Terra com a qualidade do Fable onde ela importa, e é o arranjo que mais vemos funcionar quando a fatura de API passa a ser linha visível no orçamento.

Procure outra coisa se: você precisa de um meio-termo e não quer manter dois fornecedores. O Opus 5.5, a US$ 4 de entrada e US$ 20 de saída na tabela de outubro de 2026, é o modelo pelo qual a própria Anthropic recomenda começar na maioria das cargas, e o Sonnet 5.5 fica a US$ 2 e US$ 10. Nenhum dos dois tem medição independente contra o Terra no mesmo ambiente, então o teste é seu.

O que mudou em relação a GPT-6 e Claude Fable 5 em 2026

Em 2026, o Claude Fable 5.1 substituiu o Fable 5 em setembro mantendo o mesmo preço-base, e o GPT-6.1 Terra chegou em 26 de outubro custando metade ou menos do GPT-5.6 Terra, o modelo anterior com o mesmo nome. A linha da Anthropic evoluiu em qualidade com preço parado. A linha da OpenAI evoluiu em preço com nome repetido.

Do lado da Anthropic, o salto de versão foi de desempenho. A página de lançamento do Fable 5.1, de setembro de 2026, mostra o Terminal-Bench 4.0 subindo de 42,0% no Fable 5 para 55,8% no Fable 5.1, o que passa o Opus 5 (52,3%) e deixa o GPT-5.6 Sol (37,3%) bem atrás. O preço de US$ 10 e US$ 50 por milhão de tokens ficou igual ao do Fable 5. A mudança de conta veio pela leitura de cache, que caiu 75%, para US$ 0,25.

Do lado da OpenAI, o ano embaralhou os nomes. A sequência pública tem quatro modelos parecidos:

1. GPT-5.6 Terra: o modelo anterior de custo-benefício, com preço indicativo de US$ 2 de entrada e US$ 12 de saída
2. GPT-6 Astra: o modelo maior da geração 6
3. GPT-6.1 Sol: lançado em 29 de setembro de 2026, anunciado como quase igual ao GPT-6 Astra por menos dinheiro
4. GPT-6.1 Terra: lançado em 26 de outubro de 2026, a US$ 1 e US$ 5

O GPT-6.1 Astra, que fecharia a geração, não vai existir. A decisão foi atribuída pela imprensa a preocupações de segurança. O que a OpenAI colocou no mercado em 2026 foram os dois modelos pequenos da linha 6.1.

O Sol virou o terceiro ponto de referência que mais ajuda a entender o Terra. Na comparação do Artificial Analysis entre GPT-6.1 Sol e Claude Fable 5.1 em esforço xhigh, o Sol marca 51 pontos no Intelligence Index contra 53 do Fable, a US$ 0,39 por tarefa contra US$ 5,98, com 18 mil tokens de saída por tarefa contra 61 mil. O Terra, medido em esforço max, fez 48. Os níveis de esforço são diferentes, então não trate os 3 pontos entre Sol e Terra como medição exata. A ordem, porém, é consistente: Fable 5.1 no topo, Sol logo abaixo, Terra a alguns pontos de distância e muito mais barato que o primeiro.

O detalhe que me chamou atenção é que o Sol e o Terra custam quase a mesma coisa por tarefa (US$ 0,39 e US$ 0,40) em esforços diferentes. Se a OpenAI publicar os dois no mesmo esforço, a escolha dentro da própria linha pode ficar mais apertada que a escolha contra a Anthropic.

Uma última mudança é de régua. O Artificial Analysis trocou a versão do Intelligence Index entre setembro e outubro de 2026, e o Fable 5.1 passou de 66 para 53 sem mudar de modelo. Qualquer comparativo de 2026 que misture números das duas versões está somando escalas diferentes.

Como migrar de um modelo para o outro sem reescrever o pipeline

Migrar entre GPT-6.1 Terra e Claude Fable 5.1 sem reescrever o pipeline exige trocar o identificador do modelo, refazer a estratégia de cache, mapear o nível de esforço e rodar de novo o conjunto de regressão, porque preço, cache e volume de saída mudam de ordem de grandeza mesmo quando o prompt continua igual. A lógica do agente sobrevive à troca. O orçamento, não.

A sequência que usamos, na ordem em que os problemas aparecem:

1. Troque o identificador. O Fable 5.1 responde por claude-fable-5-1 na API da Anthropic, e o Terra é o gpt-6.1-terra da documentação da OpenAI. Deixe o nome do modelo em configuração, nunca no código, porque você vai alternar os dois mais vezes do que imagina.
2. Refaça o cache. Na tabela de preços da Anthropic, a escrita de cache do Fable 5.1 custa US$ 12,50 por milhão de tokens com validade de 5 minutos ou US$ 20 com validade de 1 hora, e a leitura, US$ 0,25. No Terra, a escrita custa US$ 1,25 e a leitura, US$ 0,05. Nos dois, o que paga a conta é manter o prefixo estável (instruções, exemplos, esquema) no começo do prompt e deixar o que muda no fim.
3. Mapeie o esforço. O “max” de um fornecedor não equivale ao “max” do outro. Em esforço máximo, o Terra escreveu 35 mil tokens por tarefa e o Fable 5.1, 78 mil, na medição do Artificial Analysis de 26 de outubro de 2026. Em xhigh, o Fable cai para 61 mil. Escolha o nível pelo seu teste, e não pelo nome.
4. Revise o limite de saída. Os dois aceitam até 128 mil tokens de resposta. Se o seu código corta a resposta num limite calibrado para o modelo que fala menos, o outro vai bater nele e devolver texto truncado.
5. Olhe o tamanho do prompt. No Terra, a entrada acima de 272 mil tokens custa o dobro e a saída, 1,5 vez. Na Anthropic, confira as regras de contexto longo antes de assumir preço único.
6. Use Batch onde a latência não importa. Os dois dão 50% de desconto na Batch API, e o Terra tem ainda o modo Flex com o mesmo desconto. Reprocessamento noturno, classificação em lote e geração de embeddings de catálogo entram aqui.
7. Rode a regressão inteira. Prompt ajustado para um modelo erra no outro, e a taxa de recusa muda. No Fable 5.1, registre também qual pedido foi atendido pelo fallback para Opus, porque a API decide isso sem perguntar.

Perguntas frequentes sobre GPT-6.1 Terra vs Claude Fable 5.1

Qual é mais barato, GPT-6.1 Terra ou Claude Fable 5.1?

O GPT-6.1 Terra é mais barato: US$ 1 por milhão de tokens de entrada e US$ 5 de saída, contra US$ 10 e US$ 50 do Claude Fable 5.1, nas tabelas de 26 de outubro de 2026. Por tarefa concluída, a distância cresce para cerca de 19 vezes, porque o Terra também escreve metade dos tokens.

Qual é melhor para programar?

Depende do tipo de código. Em tarefas de terminal, os dois empatam dentro do ruído (56% contra 52% no Terminal-Bench 4.0, a favor do Terra). Em código científico, o Fable 5.1 vence com 63% contra 55% no SciCode. Para código dentro do editor, só existe número da Anthropic para o Fable 5.1, 73,4% no CursorBench 3.2.0 contra 67,2% do GPT-5.6 Sol, e nenhum para o Terra.

O GPT-6.1 Terra substitui o Claude Fable 5.1?

Não como substituto geral. O Terra fica 5 pontos abaixo no Intelligence Index v4.3 e 13 pontos abaixo no Humanity’s Last Exam. Ele substitui o Fable 5.1 em carga de volume, onde o erro ocasional custa menos que a diferença de preço, e não substitui em análise profissional longa, onde os 296 pontos de Elo do GDPval-AA viram entrega refeita.

Qual tem maior janela de contexto?

O GPT-6.1 Terra, por 50 mil tokens: 1.050.000 contra 1.000.000 do Claude Fable 5.1. Na prática é empate. O número que muda a conta é o limite de 272 mil tokens de entrada do Terra, a partir do qual o preço de entrada dobra.

Quanto custa cada um em reais?

Nenhuma das duas empresas publica preço em real. A cobrança é em dólar, e câmbio e IOF entram por cima conforme o cartão ou a conta que você usa. Qualquer valor em reais que apareça num comparativo foi convertido por quem escreveu, com a cotação do dia dele.

O que é o fallback do Claude Fable 5.1?

É um redirecionamento automático: a Anthropic envia pedidos sinalizados como sensíveis para o Opus 4.8 ou o Opus 5, e o Fable 5.1 não responde a eles. Na avaliação do Artificial Analysis de setembro de 2026, isso respondeu por cerca de 4% dos tokens de saída. O Vals.ai recalcula o índice do Fable 5.1 tratando tarefas resolvidas por fallback como falhas, e a nota cai de 67,87% para 66,85%.

O GPT-6.1 Terra já está disponível na API?

Sim. A página do modelo na documentação da OpenAI está no ar desde 26 de outubro de 2026, com preço, janela de contexto, corte de conhecimento em 1º de junho de 2026 e as opções de Batch, Flex, processamento regional e modo rápido. O que ainda não existe é histórico: um dia de operação pública e uma única medição independente.

Vale a pena o Opus 5.5 como meio-termo?

Vale a pena testar se o Terra erra demais no seu caso e o Fable 5.1 estoura o orçamento. O Opus 5.5 custa US$ 4 de entrada e US$ 20 de saída na tabela de outubro de 2026, e a própria Anthropic recomenda começar por ele na maioria das cargas. Só não existe medição independente do Opus 5.5 contra o Terra no mesmo ambiente, então a comparação é a sua.

Por onde começar: como testar os dois modelos no seu caso de uso

Comece montando um conjunto de 20 a 50 tarefas reais do seu fluxo, rode GPT-6.1 Terra e Claude Fable 5.1 no mesmo nível de esforço e meça custo por tarefa e taxa de acerto, porque o Terminal-Bench 4.0 variou 6 pontos para um único modelo conforme o ambiente, e nenhum benchmark público conhece o seu prompt.

Pegue tarefas que já deram errado em produção, não só as que funcionam na demo. Anote três coisas por tarefa: acertou ou não, quantos tokens de saída gastou e quanto custou com a tabela de 26 de outubro de 2026. Com 50 linhas numa planilha, a decisão costuma se resolver sozinha, e às vezes aponta para o roteador híbrido em vez de um modelo só.

Repita a rodada em um mês. O Terra tem um dia de vida pública, e o custo por tarefa do Fable 5.1 dobrou de nome entre setembro e outubro só porque o avaliador trocou de régua. Número de hoje é retrato, e retrato envelhece.

Se você quiser montar esse conjunto de testes com quem já mediu Terra e Fable em agente de produção, fale com o time da AlphaCorp AI e traga as tarefas que mais doem no seu fluxo.