OpenAI lanza GPT-6 Sol y Luna, sus nuevos modelos de IA más baratos

GPT-6 Sol y Luna: precios y rendimiento frente a la competencia

Los nuevos modelos reducen el costo de uso por token en la API. La tabla muestra los precios por millón de tokens:

Modelo	Entrada	Salida	Reducción
GPT-5.6 Sol → GPT-6 Sol	$4 → $2	$20 → $10	50%
GPT-5.6 Luna → GPT-6 Luna	$0.20 → $0.10	$1.20 → $0.50	50%

OpenAI señala que GPT-6 Astra continúa como su mejor modelo para proyectos que exigen la máxima calidad y una experiencia sin concesiones.

En pruebas comparativas, GPT-6 Sol supera a modelos de la competencia a un costo por tarea mucho menor. En AutomationBench, que evalúa flujos de trabajo empresariales con 47 herramientas, Sol con esfuerzo xhigh obtiene una puntuación de 33.2% frente a 26.9% de Claude Opus 5 con esfuerzo máximo, a un costo por tarea de $0.27, unas 11 veces menor que el de Opus 5. GPT-6 Luna, con esfuerzo alto, mejora 5.4 puntos porcentuales respecto a su predecesor con un costo por tarea 58% más bajo.

En Agents’ Last Exam, que mide tareas profesionales complejas en 55 subsectores, Sol con esfuerzo máximo logra 56.4%, por encima del mejor resultado de Claude Opus 5, con un costo por tarea 60% menor.

Resultados en programación, uso de computadoras y factualidad

En codificación, los nuevos modelos también muestran avances. En DeepSWE v1.1, una evaluación de tareas de ingeniería de software en repositorios reales, Sol con esfuerzo máximo alcanza 68.8%, a 1.1 puntos del mejor puntaje de Claude Fable 5 (69.9% con xhigh), pero con un costo por tarea aproximadamente 80% menor. Luna con esfuerzo máximo obtiene 66.6%, comparable a Claude Opus 5 y Fable 5 en esfuerzo medio, con costos 93% y 96% más bajos respectivamente.

En uso de computadora, la prueba OSWorld 2.0 offline coloca a Sol con esfuerzo xhigh en 60.5%, similar al 60.3% de Claude Opus 5 en esfuerzo medio, a un costo por tarea cerca de 80% menor. Luna en esfuerzo máximo supera a GPT-5.6 Sol en esfuerzo medio a una décima parte del costo.

OpenAI también reporta mejoras en fiabilidad factual: en su evaluación interna basada en conversaciones reales donde usuarios marcaron errores, Sol comete aproximadamente la mitad de errores que su predecesor. Luna, en niveles de esfuerzo altos, iguala a GPT-5.6 Sol a un costo mucho menor.

Mejoras en estilo y almacenamiento en caché

Los modelos heredan el estilo de comunicación de Astra, con respuestas más claras, menos jerga y menos detalles de bajo valor. La compañía destaca que esto se nota en conversaciones técnicas y de programación, con respuestas ligeramente más cortas pero sin perder sustancia.

En cuanto a infraestructura, OpenAI mejoró el almacenamiento en caché de prompts para GPT-6. Los desarrolladores obtienen tasas de acierto de caché más altas por defecto y descuentos del 90% en lecturas de tokens de entrada almacenados en caché. También hay un panel de diagnóstico y la posibilidad de ajustar el esfuerzo de razonamiento o habilitar herramientas sin romper la caché. GitHub reporta que estas mejoras redujeron en más de un 50% la proporción de tokens de prompt que requieren procesamiento fresco en miles de millones de solicitudes a modelos de OpenAI.

Disponibilidad de GPT-6 Sol y Luna

GPT-6 Sol y GPT-6 Luna están disponibles desde hoy en ChatGPT Work y Codex para usuarios Plus, Pro, Business, Enterprise y Edu. Los usuarios Free y Go pueden acceder a GPT-6 Luna en la aplicación de escritorio. Los modelos aún no están disponibles en Chat. En la API de OpenAI, se identifican como gpt-6-sol y gpt-6-luna. La implementación será gradual a lo largo del día para mantener la estabilidad del servicio.