GPT 5.6 Terra
https://api.foxwire.ai/v1/chat/completions#Pricing Summary
Input Tokens
$1.8 per 1M tokens. Corresponds to all context prompt tokens sent.
Output Tokens
$10.8 per 1M tokens. Corresponds to content generated by the model.
Cache Read
$0.18 per 1M tokens. Up to 90% savings when hitting the prompt cache.
Cache Write
$0 per 1M tokens. Cost to index input context for caching.
#Solicitud de ejemplo
Execute completions using standard OpenAI SDK formats by pointing base endpoints here.
curl https://api.foxwire.ai/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $CORRY_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "gpt-5.6-terra",
"messages": [{"role": "user", "content": "Hello"}]
}'#Ejemplo de respuesta
Un objeto de chat completion estándar compatible con OpenAI. El campo model se normaliza al nombre que solicitaste.
{
"id": "chatcmpl-abc123",
"object": "chat.completion",
"model": "gpt-5.6-terra",
"choices": [
{
"index": 0,
"message": { "role": "assistant", "content": "Hello! How can I help you today?" },
"finish_reason": "stop"
}
],
"usage": { "prompt_tokens": 12, "completion_tokens": 9, "total_tokens": 21, "cost": 0.000234, "currency": "USD" }
}Cost field
#Caché de prompts
Para modelos con soporte de caché, coloca primero el contenido estático largo (sistema, base de conocimiento) y añade un punto de ruptura de caché. Las partes en caché pueden costar tan solo 1/10. Los aciertos de caché se indican en el campo usage de la respuesta.
{
"model": "gpt-5.6-terra",
"messages": [
{
"role": "system",
"content": [
{ "type": "text", "text": "( long static context ... )", "cache_control": { "type": "ephemeral" } }
]
},
{ "role": "user", "content": "your question" }
]
}Prompt Caching Tip
#Razonamiento
Para los modelos compatibles, añade reasoning_effort (low / medium / high). El razonamiento se devuelve en el campo reasoning_content de la respuesta; los tokens de razonamiento se facturan a la tarifa de salida.
{
"model": "gpt-5.6-terra",
"max_tokens": 2048,
"reasoning_effort": "high",
"messages": [{ "role": "user", "content": "your question" }]
}
