OpenAI presenta GPT-6 Sol y Luna con menor coste

OpenAI ha presentado GPT-6 Sol y GPT-6 Luna, dos modelos diseñados para acercar las capacidades de GPT-6 Astra a tareas cotidianas, con precios de API un 50% más bajos que los promocionales de GPT-5.6.

La compañía mantiene a GPT-6 Astra como su modelo más capaz para trabajos que exigen el máximo nivel de razonamiento. Sol y Luna ocupan un escalón más práctico: buscan ofrecer buenos resultados en programación, automatización y uso de ordenadores sin que cada tarea resulte tan cara.

Más capacidad por el mismo presupuesto

OpenAI afirma que ha aplicado a Sol y Luna métodos de entrenamiento similares a los de Astra, incluidos avances en trabajo profesional, precisión factual, programación, uso de herramientas y alineación. La diferencia está en el coste y la velocidad.

En las pruebas compartidas por la empresa, GPT-6 Sol obtiene resultados competitivos frente a modelos de Claude con un coste mucho menor:

• En AutomationBench, que mide flujos de trabajo empresariales entre distintas aplicaciones, Sol con el nivel de esfuerzo xhigh supera a Claude Opus 5 con el máximo esfuerzo por aproximadamente el 9% de su coste por tarea.
• En Agents’ Last Exam, una prueba de flujos de trabajo profesionales complejos, Sol alcanza un 56,4%, por encima de la mejor puntuación publicada de Claude Opus 5 en esa evaluación, con un coste por tarea un 60% menor.
• En OSWorld 2.0, que evalúa el uso de ordenadores, Sol logra un resultado similar al de Claude Opus 5 con esfuerzo medio: 60,5% frente a 60,3%, pero con un coste aproximadamente 80% inferior.

Luna está pensado para tareas todavía más sensibles al precio. En AutomationBench, mejora en 5,4 puntos porcentuales a su predecesor con un coste por tarea 58% menor. En DeepSWE v1.1, una prueba de ingeniería de software sobre repositorios reales, alcanza un 66,6% con el máximo esfuerzo, a un coste un 93% inferior al de Claude Opus 5 y un 96% inferior al de Claude Fable 5.

Estas cifras proceden de evaluaciones de OpenAI o de informes públicos de otras compañías. La empresa advierte que las pruebas no representan necesariamente el uso normal y que los resultados pueden variar entre su entorno de investigación y ChatGPT.

Menos errores y respuestas más claras

OpenAI asegura que Sol comete aproximadamente la mitad de errores que su predecesor en una evaluación interna de precisión factual basada en conversaciones reales desidentificadas. Luna también mejora frente a GPT-5.6 Luna y, con niveles altos de esfuerzo, iguala a GPT-5.6 Sol por aproximadamente una centésima parte de su coste.

Los dos modelos heredan además el estilo de comunicación introducido con Astra: respuestas más claras, menos jerga, menos detalles poco útiles y una redacción algo más breve, especialmente en conversaciones técnicas y de programación.

Qué cambia para desarrolladores

La reducción de precios no es la única medida para abaratar el uso. OpenAI también ha mejorado la caché de prompts, un sistema que permite reutilizar partes de una instrucción ya procesada en lugar de volver a calcularlas desde cero.

Las lecturas de entradas almacenadas en caché tienen un descuento del 90%. Según OpenAI, GitHub ha reducido en más de un 50% la proporción de tokens que necesitan procesarse de nuevo, después de analizar miles de millones de solicitudes.

Los desarrolladores también pueden:

• Consultar qué parte de sus instrucciones se reutiliza mediante un panel de caché.
• Cambiar el nivel de razonamiento o las herramientas disponibles sin romper el contexto almacenado.
• Elegir de forma más precisa qué partes de un prompt deben quedar guardadas.

Para quienes utilizan agentes de programación durante horas, el ahorro puede ser importante. OpenAI afirma que el uso diario de tokens ya equivale a más de 600 dólares para el investigador mediano de la compañía y a más de 7.000 dólares para el percentil 90. Cuando un agente trabaja durante mucho tiempo, el precio por tarea deja de ser un detalle.

Disponibilidad

GPT-6 Sol y GPT-6 Luna llegan desde hoy a ChatGPT Work y Codex para usuarios Plus, Pro, Business, Enterprise y Edu. Los usuarios Free y Go pueden acceder a Luna en la aplicación de escritorio.

Todavía no están disponibles en Chat y el despliegue en ChatGPT Work y Codex será gradual. En la API, los nombres son gpt-6-sol y gpt-6-luna.

La idea central es sencilla: GPT-6 Astra queda reservado para los trabajos más exigentes, mientras Sol y Luna intentan que la inteligencia avanzada sea viable para más tareas y durante más tiempo. Lo importante ahora será comprobar si ese ahorro se mantiene en el uso real, especialmente en agentes que programan, navegan entre aplicaciones y necesitan contexto durante muchas horas.