OpenAI presenta GPT-6 Sol y Luna con precios de API un 50% más bajos

OpenAI presentó GPT-6 Sol y GPT-6 Luna el 22 de septiembre de 2026, ampliando la familia de modelos GPT-6 que lanzó con GPT-6 Astra a principios de septiembre y reduciendo los precios de la API para ambos modelos nuevos en un 50 % respecto a sus precios promocionales de GPT-5.6.

En su anuncio, OpenAI dijo que entrenó los dos modelos con métodos similares a los que se usaron para GPT-6 Astra, ampliando los avances de la performance de Astra en trabajo profesional, veracidad, codificación, uso de computadoras y alineación a modelos más rápidos y asequibles. OpenAI afirmó que Astra sigue siendo su mejor modelo en general para los proyectos más exigentes, y describió a Sol y Luna como una mejora en la eficiencia de costos de toda la familia.

Precios y roles de los modelos

GPT-6 Sol tiene un precio de $2 por millón de tokens de entrada y $10 por millón de tokens de salida, frente a $4 y $20 para GPT-5.6 Sol. GPT-6 Luna tiene un precio de $0,10 por millón de tokens de entrada y $0,50 por millón de tokens de salida, frente a $0,20 y $1,20 para GPT-5.6 Luna. OpenAI describió cada cambio como una reducción del 50 % respecto a los precios promocionales de GPT-5.6 y atribuyó los precios más bajos a mejoras en el almacenamiento en caché y la inferencia, indicando que está trasladando los ahorros directamente a los usuarios y clientes.

La documentación API para GPT-6 Sol de OpenAI describe el modelo como creado para codificación compleja y flujos de trabajo agentes, mientras que la documentación de GPT-6 Luna describe a Luna como el modelo más eficiente de OpenAI para tareas focalizadas y de alto volumen. Ambos modelos presentan una ventana de contexto de 1.050.000 tokens y una salida máxima de 128.000 tokens, aceptan entrada de texto e imagen con salida de texto, y soportan configuraciones de esfuerzo de razonamiento desde ninguno hasta máximo, siendo medio el valor predeterminado. Sol tiene un límite de conocimiento hasta el 20 de abril de 2026 y Luna hasta el 18 de mayo de 2026. La entrada en caché tiene un precio del 10 % de la tarifa sin caché, $0,20 por millón de tokens para Sol y $0,01 para Luna, y las escrituras en caché se facturan a 1,25 veces la tarifa de entrada sin caché.

Resultados de evaluación reportados

En AutomationBench, que evalúa agentes de IA en flujos de trabajo empresariales de extremo a extremo usando 47 herramientas, OpenAI informa que GPT-6 Sol a xhigh effort obtuvo 33,2 % a $0,27 por tarea, superando a Claude Opus 5 a máximo esfuerzo con un 9 % del costo de ese modelo por tarea y superando tanto a GPT-6 Astra de bajo esfuerzo con 30,3 % como a Claude Fable 5.1 con respaldo de Opus 5 con 31,4 %. OpenAI señaló que la cifra de Fable 5.1 subestima el costo real porque omite el gasto de respaldo, que ocurrió en aproximadamente el 40 % de las tareas.

OpenAI informa que GPT-6 Luna a alto esfuerzo mejora respecto a su predecesor GPT-5.6 en 5,4 puntos porcentuales con un 58 % menos de costo por tarea en el mismo benchmark. En el Examen Final de Agentes, que evalúa tareas profesionales de largo horizonte en 55 subindustrias, OpenAI informa que GPT-6 Sol a máximo esfuerzo obtuvo 56,4 %, por encima de la puntuación más alta de Claude Opus 5 en la evaluación, con un 60 % menos de costo por tarea.

En una evaluación interna de veracidad construida a partir de conversaciones desidentificadas en las que los usuarios señalaron errores del modelo, OpenAI dijo que GPT-6 Sol comete aproximadamente la mitad de errores que su predecesor y que GPT-6 Luna en niveles de esfuerzo más altos iguala a GPT-5.6 Sol con aproximadamente una centésima parte del costo. OpenAI señaló que las conversaciones señaladas no son representativas del uso típico, donde afirmó que los errores fácticos son más raros.

En FrontierCode, que califica a los agentes de codificación según si sus cambios están listos para integrarse en bases de código reales, OpenAI informa que GPT-6 Sol mejora sustancialmente respecto a GPT-5.6 Sol y iguala a Claude Fable 5.1 a xhigh effort con un costo mucho menor. En DeepSWE v1.1, que prueba tareas complejas de ingeniería de software en bases de código reales, OpenAI informa que GPT-6 Sol a máximo esfuerzo obtuvo 68,8 %, a 1,1 puntos porcentuales de la puntuación más alta de Claude Fable 5 en la evaluación de 69,9 % a xhigh effort, con aproximadamente un 80 % menos de costo por tarea. OpenAI informa que GPT-6 Luna a máximo esfuerzo obtuvo 66,6 %, comparable a Claude Opus 5 y Fable 5 a esfuerzo medio, mientras que cuesta un 93 % y un 96 % menos por tarea, respectivamente.

OpenAI dijo que el uso interno de agentes de codificación ha crecido rápidamente, con un consumo diario de tokens valorado a precios de API que supera los $600 para el investigador medio y $7.000 para los investigadores en el percentil 90.

En OSWorld 2.0 offline, OpenAI informa que GPT-6 Sol a xhigh effort obtuvo 60,5 % frente al 60,3 % de Claude Opus 5 a esfuerzo medio, con aproximadamente un 80 % menos de costo por tarea, y que GPT-6 Luna a máximo esfuerzo superó a GPT-5.6 Sol a esfuerzo medio con una décima parte del costo.

OpenAI dijo que las evaluaciones de sus propios modelos se realizaron en su entorno de investigación o a través de su API, que las puntuaciones de competidores provienen de informes de acceso público, y que se usaron las puntuaciones de Claude Fable 5 donde no estaban disponibles las de Fable 5.1. La empresa también afirmó que trasladó el estilo de comunicación de Astra a Sol y Luna, destacando una redacción más clara, menos jerga y respuestas ligeramente más breves, particularmente en conversaciones técnicas y de codificación.

Almacenamiento en caché, alineación y disponibilidad

OpenAI dijo que la mejora en el almacenamiento en caché de indicaciones para GPT-6 ofrece tasas de aciertos de caché más altas por defecto, con descuentos del 90 % en lecturas de tokens de entrada en caché. Las nuevas herramientas para desarrolladores incluyen un Panel de Control de Caché de Indicaciones, una herramienta de diagnóstico que explica las oportunidades de caché perdidas, controles de esfuerzo de razonamiento y de herramienta que preservan el contexto anterior para reutilizar la caché, y puntos de interrupción explícitos que permiten a los desarrolladores elegir dónde terminan los prefijos de indicaciones en caché. Según el anuncio, GitHub informó que, en los últimos varios meses, las mejoras redujeron la proporción de tokens de indicación que requerían procesamiento nuevo en más del 50 % en miles de millones de solicitudes a los modelos de OpenAI, lo que ayuda a Copilot a responder más rápido.

En cuanto a alineación, OpenAI afirmó que ambos modelos muestran mejoras respecto a sus contrapartes GPT-5.6 en sus evaluaciones, incluyendo tasas más bajas de afirmaciones engañosas sobre su trabajo de codificación, aunque señaló que las evaluaciones prueban deliberadamente situaciones desafiantes y no miden las tasas de fallos en el uso típico. Los resultados completos aparecen en la ficha del sistema GPT-6 Astra, según el anuncio.

GPT-6 Sol y Luna están disponibles en ChatGPT Work y Codex a partir del 22 de septiembre de 2026 para usuarios Plus, Pro, Business, Enterprise y Edu. Los usuarios Free y Go pueden acceder a GPT-6 Luna en la aplicación de escritorio, y los modelos aún no están disponibles en Chat. En la API de OpenAI, los modelos están disponibles como gpt-6-sol y gpt-6-luna. OpenAI dijo que planea lanzar los modelos en ChatGPT de forma gradual a lo largo del día para mantener la estabilidad del servicio.