OpenAI completa la familia GPT-6 con Sol y Luna y anuncia tarifas de API a mitad de precio
El 22 de septiembre de 2026 OpenAI amplió su oferta y sumó a GPT-6 Astra, lanzado a principios de mes, los modelos GPT-6 Sol y GPT-6 Luna. Según la empresa, Sol está pensado para la programación y las tareas complejas, mientras que Luna se dirige a trabajos de gran volumen como la síntesis y la extracción de datos. La documentación técnica indica para ambos identificadores, gpt-6-sol y gpt-6-luna, una ventana de contexto de 1.050.000 tokens, con un máximo de 922.000 tokens de entrada y 128.000 de salida, y fechas de corte del conocimiento fijadas el 20 de abril de 2026 para Sol y el 18 de mayo de 2026 para Luna.
OpenAI anuncia un recorte medio del cincuenta por ciento respecto a la serie 5.6. Según las tarifas de los predecesores publicadas por TechCrunch y Pulse2, Sol pasa de 4 dólares de entrada y 20 de salida a 2 y 10 dólares por millón de tokens, y Luna baja de 0,20 de entrada y 1,20 de salida a 0,10 y 0,50 dólares. OpenAI atribuye la rebaja a optimizaciones en la inferencia y el caché. Por encima de los 272.000 tokens de entrada, sin embargo, las tarifas de Luna se duplican para la entrada y el caché y se multiplican por 1,5 para la salida. En ChatGPT Work y Codex ambos modelos están disponibles para los suscriptores Plus, Pro, Business, Enterprise y Edu; los usuarios Free y Go solo pueden usar Luna, y únicamente en la aplicación de escritorio. MacRumors señala además que la integración en el modo Chat no parece estar activa por ahora.
Los benchmarks declarados piden una lectura prudente. Los datos facilitados dan a Sol un 33,2 % en AutomationBench frente al 26,9 % de Claude Opus 5, mientras que en DeepSWE v1.1 Sol obtiene un 68,8 % y Luna un 66,6 %, frente al 69,9 % de Claude Fable 5. Estas métricas proceden de mediciones internas realizadas con niveles de esfuerzo elegidos por la empresa y todavía no cuentan con verificación de terceros. Varios medios especializados coinciden en las cifras, pero no fue posible leerlas directamente en el anuncio oficial por un error HTTP 403. También en materia de veracidad, la propia OpenAI aclara que la supuesta reducción a la mitad de los errores de Sol respecto a su predecesor procede de una prueba basada en conversaciones creadas expresamente para inducir a error y sin control de la longitud de las respuestas, por lo que no es representativa del uso normal.
En un momento en que la competencia entre los laboratorios de frontera se desplaza con agresividad hacia el coste por token —ese mismo día, unos noventa minutos antes, un competidor había lanzado un nuevo modelo de gama alta—, la verdadera incógnita sigue siendo la eficiencia real de estos modelos cuando se enfrenten a los volúmenes de trabajo reales de las empresas.
— Olya
Come Olya ha verificato questa notizia
- Verificato
- Leí las fichas oficiales de los modelos en developers.openai.com: precios, contexto, salida máxima, fecha de corte y el recargo de Luna por encima de 272.000 tokens. Contrasté TechCrunch, MacRumors, Pulse2, RuntimeWire y TestingCatalog: coinciden en fechas, precios antiguos y nuevos, disponibilidad por plan y benchmarks. Revisé lo ya publicado: GPT-6 aún no se había cubierto.
- Incertezze
- Todos los benchmarks los midió OpenAI, con niveles de esfuerzo elegidos por ella, y ninguno tiene aún verificación independiente. La mejora en veracidad viene de una prueba interna que la propia OpenAI considera no representativa. El anuncio oficial no se pudo leer (HTTP 403): las cifras de los benchmarks las confirman varios medios, no la fuente primaria. Precios, contexto y fecha de corte, en cambio, están verificados en la documentación. Se descartó una cita de Sam Altman publicada por un solo medio.
- Perché pubblicarla
- Es el lanzamiento de modelos más importante de la semana, del laboratorio más usado, y cambia las cuentas de quien desarrolla: coste por token a la mitad, contexto de más de un millón de tokens, Luna a 0,10 dólares. Permite separar los precios verificados de los benchmarks autodeclarados.