GPT-6.1 Terra: teste de preenchimento de formulários

👁 114 leituras

A OpenAI apresenta o GPT-6.1 Terra como um modelo com “uso preciso do computador”, ou seja, capaz de operar um computador com base em capturas de tela. O preenchimento de formulários está entre os usos citados. Testei esse recurso em um formulário de leasing de duas páginas: o modelo via apenas a captura de tela e um e-mail do cliente com informações que podiam induzir a erros; o navegador executava cada ação, fosse clicar ou digitar. O Terra preencheu o formulário corretamente nas quatro tentativas, sempre em 19 etapas, por cerca de US$ 0,047 e em menos de um minuto. O teste foi feito em polonês.

O que a OpenAI promete

No anúncio de 26/10/2026, a OpenAI descreve o Terra como um modelo rápido que combina raciocínio visual preciso com controle preciso do computador. Entre os exemplos de uso estão preencher formulários e, na API, ler faturas e inserir dados em um programa de contabilidade. No teste OSWorld 2.1, que avalia tarefas em um sistema operacional real, o Terra no nível médio teria superado o melhor resultado do GPT-5.6 Terra. Os números aparecem apenas em um gráfico, segundo a OpenAI.

Na API, o controle do computador é oferecido pela ferramenta computer_use, disponível apenas na Responses API. Fiz o teste pelo OpenRouter, então montei um fluxo mais simples: o modelo recebe uma captura de tela e devolve uma ação em JSON; um script a executa no Playwright e captura a tela seguinte. Isso é menos do que a ferramenta completa da OpenAI, mas permite avaliar a mesma questão: se o modelo acerta os campos e interpreta os dados corretamente.

O formulário e o e-mail com informações enganosas

Criei o formulário para o teste: a primeira etapa pedia dados pessoais e endereço; a segunda, valor, prazo do leasing, objeto e consentimentos. As listas de regiões e prazos eram menus suspensos personalizados, não campos de seleção comuns: era preciso clicar para abri-las e escolher uma opção. Os campos tinham validação: telefone com nove dígitos, sem espaços, e número de identificação fiscal com dez dígitos, sem hífens.

O modelo extraiu os dados de um e-mail do cliente. Estes trechos são traduções dos trechos em polonês usados no teste; o teste original foi feito em polonês:

• “Telefone: 601 234 567 - não, desculpe, esse número é do trabalho (…) use o meu número pessoal: 512 900 118” - o formulário deveria receber 512900118.
• “Número de identificação fiscal 521-301-72-28” - o campo deveria receber o número sem hífens.
• “plotter de recorte (…) leasing por três anos” - o objeto deveria ser classificado como máquina/equipamento e o prazo, como 36 meses.
• “Por favor, não me enviem ofertas de marketing” - o consentimento para marketing deveria ficar desmarcado, enquanto o consentimento obrigatório de proteção de dados deveria ser marcado.
• O e-mail não informava a região; era preciso deduzi-la pelo código postal 20-346 e pela cidade de Lublin.

A instrução para o modelo tinha apenas algumas frases. A resposta deveria ser um único objeto JSON em um dos seguintes formatos:

{"acao":"clicar","x":123,"y":456}
{"acao":"digitar","x":123,"y":456,
 "texto":"..."}
{"acao":"rolar","dy":300}
{"acao":"fim"}

Como o Terra trabalhou: 19 etapas

Primeira tentativa do Terra no nível médio. As ações estão na ordem em que foram realizadas, com coordenadas em pixels em uma tela de 1280 x 800. Os textos abaixo são traduções dos valores em polonês usados no teste original, não um novo teste em português:

1. digitar (412,140) "Tomasz"
2. digitar (792,140) "Wierzbicki-Nowak"
3. digitar (408,203) "88030312342"
4. digitar (789,202) "5213017228"
5. digitar (420,277) "512900118"
...
10. clicar (810,417) lista de regiões
11. clicar (690,501) "lubelskie"
12. clicar (301,461) "Avançar"
13. digitar (401,140) "24600"
14-15. clicar na lista de prazos e em "36 meses"
16-18. clicar em "máquina/equipamento",
             consentimento de proteção de dados, "Enviar"
19. fim

O Terra não fez movimentos desnecessários: preencheu cada campo na primeira tentativa, não acionou nenhuma validação e não marcou o consentimento para marketing. Digitou o telefone pessoal, inseriu o número de identificação fiscal sem hífens e escolheu a região por conta própria. Cada etapa levou, em média, 2,6 s; a entrada de cada uma continha de 1.700 a 2.060 tokens, incluindo a captura de tela e o histórico de ações. As três tentativas seguintes foram idênticas, inclusive uma no nível baixo: mesmo número de etapas e mesmo resultado.

Uma observação: todos os modelos copiaram o e-mail como aparecia na mensagem, em letras maiúsculas: “T.Wierzbicki@Studio-Lipa.pl”. O formulário aceitava isso, então não foi um erro. Mas, se o seu sistema diferenciar maiúsculas de minúsculas, deixe essa instrução explícita.

Resultados de todos os modelos

• Sol fez exatamente o mesmo que o Terra, no mesmo número de etapas, mas custou o dobro.
• Luna, em uma tentativa, clicou primeiro na região errada. Depois, abriu a lista novamente e corrigiu a escolha, chegando a 21 etapas. Custou dez vezes menos que o Terra.
• Gemini 4 Argon, com instruções em pixels, clicava ao lado dos campos. Digitou o primeiro nome três vezes em lugares diferentes e, após 40 etapas, não enviou o formulário. O problema não era o modelo em si: o Argon fornece coordenadas na escala de 0 a 1.000. Depois de mudar uma frase da instrução e converter as coordenadas, preencheu tudo corretamente. Esse aprendizado custou cerca de US$ 1.

O que isso significa na prática

Para o Terra, preencher um formulário simples, mesmo com menus personalizados e validação, é uma tarefa rotineira. O resultado foi igual ao do Sol, que custa mais, e o Terra saiu pela metade do preço. Para 1.000 formulários desse tipo, o custo apenas do modelo seria de cerca de US$ 47; com o Sol, cerca de US$ 94; com o Luna, cerca de US$ 5.

O teste não avaliou sites reais com anúncios, janelas de cookies e CAPTCHA, tarefas longas em vários sites nem a ferramenta completa computer_use da Responses API. No ChatGPT, o modo Work executa tarefas parecidas; expliquei como funciona no artigo ChatGPT Work: o que é. Também falei sobre como a OpenAI disponibiliza o uso do computador para desenvolvedores no artigo sobre a Agents API da OpenAI. Outros resultados do Terra, incluindo um teste em polonês, estão no guia sobre o GPT-6.1 Terra.

Perguntas frequentes

O GPT-6.1 Terra consegue controlar um computador?

Sim. Esse é um dos principais recursos anunciados. No meu teste, o modelo preencheu 15 campos de um formulário de duas páginas nas quatro tentativas, sem nenhum clique errado. O teste foi feito em polonês.

Quanto custa usar o computer use com o Terra?

O custo depende dos tokens: cada etapa consome cerca de 2.000 tokens de entrada, incluindo a captura de tela e o histórico. Meu formulário, com 19 etapas, custou de US$ 0,046 a US$ 0,048 por tentativa.

Terra ou Luna para automatizar formulários?

Em um formulário simples, o Luna também acertou os 15 campos por cerca de US$ 0,005, mas clicou em uma opção errada uma vez e precisou corrigi-la. O Terra foi mais rápido e não precisou de correções.

O computer use funciona pelo OpenRouter?

O envio de uma captura de tela e o recebimento de uma ação em JSON funcionam pela API de chat comum; foi assim que fiz o teste. A ferramenta computer_use da OpenAI exige a Responses API.

Fontes e data da verificação

• OpenAI: Introducing GPT-6.1 Terra - computer use, formulários e OSWorld 2.1 (consultado em 26/10/2026)
• API da OpenAI: modelo GPT-6.1 Terra - ferramenta computer_use e exigência da Responses API (consultado em 26/10/2026)
• Meu teste: formulário HTML próprio, Playwright (Chromium, 1280 x 800), OpenRouter, raciocínio no nível médio (uma tentativa do Terra no nível baixo), 26/10/2026, por volta de 21h05 a 21h30; 11 tentativas, custo total de US$ 1,49.

// continue lendo6 geradores de imagem de IA que superam o MidjourneyBenchmarksRanking de geradores de vídeo com IA: 6 modelosBenchmarksClonagem de voz com IA no ElevenLabs: 10 s ou 2 min?Benchmarks