GPT-6.1 Terra: qual nível de raciocínio escolher?

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O GPT-6.1 Terra tem seis níveis de raciocínio: none, low, medium, high, xhigh e max. Testei o que cada um entrega e quanto custa: as mesmas seis tarefas difíceis, cada uma com uma única resposta correta - sudoku, enigma, contagem de códigos PIN, parcela de empréstimo, dias úteis e contagem de letras. Também testei um desenho técnico e uma carta a uma autoridade fiscal. Sem raciocínio, Terra resolveu uma das seis tarefas. Já no nível low, acertou todas; o max custou 7,7 vezes mais que o low e não acrescentou nenhum acerto.

O que dizem a OpenAI e os benchmarks

Segundo a página do modelo na API, Terra aceita os níveis none, low, medium, high, xhigh e max, e o padrão é medium. No guia de modelos GPT-6, a OpenAI recomenda começar pelo medium e mudar de nível somente se os resultados exigirem. Quanto mais alto o nível, mais tokens de raciocínio são usados - cobrados como tokens de saída, a US$ 5 por milhão, antes de impostos.

O índice independente Artificial Analysis avaliou Terra em cada nível (consulta em 26/10/2026):

O Artificial Analysis também informa o custo de uma tarefa do índice: US$ 0,095 no medium e US$ 0,40 no max. O índice aumenta a cada nível porque inclui muitas tarefas muito difíceis. Nas minhas tarefas práticas, o limite de acertos já tinha sido alcançado no low.

Como foi o teste

Cada tarefa tinha uma única resposta correta, calculada antes com um programa, então a avaliação foi automática - sem juízes de IA. Dei as tarefas a Terra sem dicas, com limite de 64 mil tokens, pelo OpenRouter (endpoint da OpenAI, US$ 1/US$ 5 por milhão). Fiz uma tentativa por nível. O teste foi realizado em polonês; os enunciados abaixo são traduções do material original em polonês, não novos testes em português.

• Enigma: cinco pessoas, cinco cidades, cinco bebidas e 13 pistas. Perguntas: quem toma suco e de onde Eva é? Verifiquei se havia uma única solução analisando todas as combinações.
• PIN: quantos códigos de seis dígitos existem sem três dígitos iguais seguidos e com a soma dos dígitos divisível por 7? Resposta: 137.610. O enunciado proibia escrever um programa.
• Parcela: empréstimo de US$ 76.336 por 25 anos, a 7,2% ao ano, com parcelas fixas. Resposta: US$ 549,30. Valores convertidos de uma tarefa original em moeda polonesa pela taxa implícita no artigo: US$ 5 = 19,65 unidades da moeda polonesa original.
• Dias úteis: de 1º de novembro a 31 de dezembro de 2026, sem feriados. Resposta: 41 (11 de novembro, a véspera de Natal e 25 de dezembro caem em dias úteis).
• Sudoku: quebra-cabeça com 21 números iniciais. Resposta: nove linhas de nove dígitos.
• Letras: quantas vezes aparece a letra nasal polonesa em um parágrafo original sobre Agnieszka com uma cesta de maçãs? Resposta: 11.

Sem raciocínio (none): 1 acerto em 6

No nível none, Terra responde de imediato, sem raciocínio oculto. Acertou apenas a contagem dos dias úteis. Os demais resultados foram estes:

• Parcela: usou a fórmula certa, mas chegou ao resultado errado: “US$ 549,40” em vez de US$ 549,30. Uma diferença de 10 centavos por parcela equivale a US$ 31 no empréstimo inteiro.
• PIN: o método de inclusão e exclusão estava correto, mas começou com uma contagem errada dos códigos cuja soma é divisível por 7 e chegou a “RESULTADO: 872055”. No low, o mesmo método deu 137.610.
• Sudoku: acertou 79 das 81 casas, mas trocou os dois últimos dígitos em duas linhas: “369845712” em vez de “369845721”.
• Enigma: concluiu que as pistas eram contraditórias e respondeu “SUCO: indeterminado; EVA: indeterminado”. O enigma tem uma solução: Celina toma suco e Eva é de Lublin.
• Letras: respondeu “RESULTADO: 12” em vez de 11, usando 10 tokens na resposta.

A conclusão: none pode servir para reescrever, resumir e classificar textos, mas não para fazer cálculos. A mesma conta da parcela custou US$ 0,0005 no none e US$ 0,0015 no low - alguns centavos por um resultado correto.

Do low ao max: o mesmo resultado, cada vez mais caro

A diferença fica mais clara na tarefa dos PINs. No low, Terra usou 1.232 tokens e levou 15 segundos; no max, foram 14.159 tokens e 157 segundos. O resultado foi o mesmo nos dois casos: 137.610. Max não é um “medium mais preciso”, mas uma verificação mais longa da mesma resposta.

Desenho técnico e carta: o nível não ajudou

Também testei os mesmos níveis em duas tarefas do meu primeiro teste de Terra.

Desenho de um colar (13 pontos): cotas em cadeia, seis furos igualmente espaçados, espessura contraditória (8 mm na vista e 10 mm no quadro de informações) e cálculo de massa. Terra fez 13/13 em todos os níveis, inclusive no none. O custo subiu de US$ 0,0036 (none) para US$ 0,0113 (max). Interpretar o desenho não exige uma longa reflexão - basta o modelo enxergar bem.

Carta a uma autoridade fiscal: a tarefa usava uma solicitação de parcelamento de dívida fiscal com base na legislação polonesa. Como a referência legal é específica da Polônia, esse resultado não serve como orientação jurídica para o Brasil ou Portugal. No teste original em polonês, Terra indicou a opção correta no none, low, high (três tentativas) e max. No xhigh, citou a opção referente ao cancelamento da dívida; no medium, errou uma vez em cinco tentativas. Um nível mais alto não impede esse tipo de erro - trata-se de aleatoriedade, não de reflexão. Verifiquei separadamente, em 20 tentativas, quantas vezes Terra confunde referências legais e como evitar isso.

Como configurar o nível de raciocínio

API (OpenRouter ou OpenAI Chat Completions):

{
  "model": "openai/gpt-6.1-terra",
  "reasoning": {"effort": "low"},
  "messages": [...]
}

Na Responses API da OpenAI, o parâmetro é o mesmo: reasoning={"effort": "low"}. Codex: no arquivo ~/.codex/config.toml, use model_reasoning_effort = "low". ChatGPT Work: escolha o nível junto com o modelo. Comparei Terra, Sol e Luna em diferentes níveis no artigo Terra vs. Sol vs. Luna. Os custos estão no artigo Preço do GPT-6.1 Terra.

Qual nível de raciocínio escolher

• none - edição de textos, traduções, extração de campos de documentos e leitura de desenhos. Não é indicado para cálculos ou quebra-cabeças.
• low - tarefas repetitivas com resposta clara: faturas, formulários e cálculos simples. No meu teste, teve tantos acertos quanto o max por 13% do custo.
• medium - um ponto de partida razoável quando você não sabe o nível de dificuldade da tarefa. Foi o nível que usei no guia do GPT-6.1 Terra.
• high, xhigh, max - use somente se o medium errar. Nas minhas tarefas, não havia nada a corrigir, e o max estendeu uma resposta para até 2,5 minutos.

Perguntas frequentes

Qual é o nível de raciocínio padrão do GPT-6.1 Terra?

Medium. É o nível indicado na página do modelo na documentação da API da OpenAI, que também recomenda começar por ele.

O max responde melhor que o medium?

No índice Artificial Analysis, sim: 48,1 contra 41,3 pontos. Nas minhas seis tarefas práticas, não: low, medium e max acertaram todas, e o max custou cinco vezes mais que o medium.

Quanto custa o raciocínio?

Os tokens de raciocínio são cobrados como tokens de saída: US$ 5 por milhão, antes de impostos. Minhas seis tarefas custaram de US$ 0,0076 no none a US$ 0,1227 no max.

Fontes e data da consulta

• OpenAI API: modelo GPT-6.1 Terra - níveis de raciocínio, padrão medium e preço (consulta em 26/10/2026)
• OpenAI: Using GPT-6, seção GPT-6.1 Terra - recomendação de começar pelo medium (consulta em 26/10/2026)
• Artificial Analysis: GPT-6.1 Terra - índice por nível e custo da tarefa (consulta em 26/10/2026)
• Meu teste: seis tarefas em seis níveis, mais um desenho e uma carta; OpenRouter, endpoint da OpenAI, 26/10/2026, por volta de 21h-21h20; custo total de US$ 0,39

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