GPT 5.6 Terra
Rede Neural
GPT 5.6 Terra para código e raciocínio: modelo equilibrado da OpenAI da série GPT-5.6 para tarefas diárias e de agentes.
Comprimento máximo de resposta
(em tokens)
Tamanho do contexto
(em tokens)
Custo do prompt
(por 1M tokens)
Custo da resposta
(por 1M tokens)
Como funciona GPT 5.6 Terra?
O GPT 5.6 Terra ocupa um nível intermediário na linha GPT-5.6 da OpenAI: entre o nível principal Sol e o econômico Luna, sendo ideal quando se busca um equilíbrio entre qualidade e consumo de tokens. O modelo é projetado para trabalho diário com código, raciocínio e cenários de agentes, enquanto a variante batch é destinada ao processamento em lote. Através do BotHub, o acesso é liberado sem VPN ou cartão internacional, com pagamento em rublos conforme o uso — por tokens consumidos que não expiram. Outros modelos funcionam na mesma janela: é fácil comparar respostas e alternar sem reescrever a integração, pois uma API única compatível com OpenAI entrega tudo pelo mesmo protocolo. Os diálogos são criptografados e, para empresas, oferecemos contrato, fatura, EDI e painel administrativo com limites. Geralmente, é escolhido para análise e refatoração de código, escrita de testes, explicação de módulos de terceiros, criação de agentes que operam com ferramentas externas, análise passo a passo de tarefas técnicas e analíticas, processamento em massa de dados (marcação, classificação, sumarização) e como modelo padrão para o dia a dia, deixando as solicitações pesadas para o nível superior da série.Perguntas frequentes sobre GPT 5.6 Terra
Você pode usar os resultados da geração para fins comerciais. Todos os direitos sobre o conteúdo criado pertencem a você. A única restrição: certifique-se de que a solicitação não inclua materiais de terceiros protegidos por direitos autorais. A responsabilidade pelo cumprimento dos direitos sobre os dados de entrada é do usuário.
É um modelo de texto com um contexto de 1.050.000 tokens. Você pode carregar documentos e imagens, analisar grandes conjuntos de arquivos, escrever e refatorar código, encontrar bugs, resolver problemas de matemática e STEM, preparar análises e conectar ferramentas externas via chamada de função.
O limite de saída é de até 128.000 tokens por resposta. Isso é suficiente para um módulo de código volumoso, documentação técnica detalhada, análise de um contrato longo ou uma série de seções de relatório relacionadas, sem a necessidade de montar manualmente a resposta a partir de várias partes pequenas.
Sim, o modo de raciocínio está confirmado em nossos dados. O modelo constrói uma cadeia de passos até a resposta final, o que ajuda em tarefas complexas: derivação de fórmulas, depuração de lógica, planejamento de arquitetura, verificação de condições em documentos longos e checagem de suas próprias conclusões intermediárias.
Sim, tanto a chamada de função (function calling) quanto a saída estruturada em JSON são suportadas. O modelo é fácil de integrar em agentes e pipelines: ele chama suas ferramentas, acessa bancos de dados e APIs, e entrega a resposta em um esquema predefinido, adequado para análise.
Texto, imagens e documentos são aceitos como entrada, incluindo processamento nativo de arquivos: diagramas, capturas de tela de interfaces, tabelas, digitalizações, PDF. Áudio e vídeo não estão marcados como formatos de entrada suportados em nossos dados. Na saída, o modelo gera texto.
O modelo pertence à linha GPT; esses modelos são treinados em corpora multilíngues e trabalham com confiança com textos em português e código. A qualidade é melhor verificada com seus próprios materiais: no BotHub, você pode comparar a resposta com outros modelos na mesma janela.