OpenAI anunció GPT-6 Sol y GPT-6 Luna el 22 de septiembre de 2026. La empresa los presentó como modelos más rápidos y asequibles que GPT-6 Astra, con tarifas de API reducidas y resultados propios en evaluaciones de factualidad y programación.
OpenAI anunció GPT-6 Sol y Luna el 22 de septiembre
OpenAI orientó GPT-6 Sol a tareas profesionales exigentes, como la programación y los flujos de trabajo con agentes. Presentó GPT-6 Luna como una opción de menor coste para trabajar a gran escala. Según la empresa, ambos se entrenaron con métodos similares a los de GPT-6 Astra.
En el lanzamiento, OpenAI indicó que GPT-6 Sol y GPT-6 Luna estaban disponibles en ChatGPT Work y Codex para las cuentas Plus, Pro, Business, Enterprise y Edu, además de a través de la API. Las cuentas Free y Go podían acceder a GPT-6 Luna en la aplicación de escritorio. La empresa señaló que, en ese momento, los dos modelos aún no estaban disponibles en el Chat habitual.
Las tarifas de API distinguen entrada y salida
OpenAI publicó tarifas en dólares estadounidenses por cada millón de tokens. Los tokens de entrada son el texto que recibe el modelo; los de salida, el que genera.
| Modelo | Entrada (USD por 1 millón de tokens) | Salida (USD por 1 millón de tokens) |
| GPT-6 Sol | 2 | 10 |
| GPT-6 Luna | 0,10 | 0,50 |
Al compararlas con las tarifas promocionales de GPT-5.6 Luna que OpenAI publicó, la entrada baja de 0,20 a 0,10 USD por millón de tokens: un 50 %. La salida pasa de 1,20 a 0,50 USD, una reducción aproximada del 58,3 %. Por tanto, ese porcentaje no es el mismo para ambos tipos de tokens.
OpenAI también indicó que las lecturas de tokens de entrada almacenados en caché tienen un descuento del 90 %. La caché permite reutilizar contexto procesado previamente; según la empresa, cambiar el esfuerzo de razonamiento o la disponibilidad de herramientas puede conservar ese contexto para reutilizarlo.
Qué miden las evaluaciones y las pruebas de programación
En DeepSWE v1.1, OpenAI comunicó un 68,8 % para GPT-6 Sol y un 66,6 % para GPT-6 Luna, ambos con el nivel máximo de esfuerzo. Son resultados de la evaluación que presentó la empresa.
OpenAI también afirmó que GPT-6 Sol cometió aproximadamente la mitad de errores que GPT-5.6 Sol en su evaluación interna de factualidad. La prueba utilizó conversaciones desidentificadas en las que los usuarios habían señalado errores factuales; OpenAI advirtió que esa muestra no representa el uso habitual.
Las pruebas prácticas de programación ofrecieron observaciones distintas y ligadas a sus tareas. En una demostración de tres ejercicios —una página web, un panel interactivo de seguimiento de tormentas y un juego 3D para navegador—, GPT-6 Luna fue la opción más rápida y económica de las probadas. GPT-6 Sol quedó en un punto intermedio, mientras que Claude Opus 5.5 produjo una simulación de agua y olas más avanzada en el juego 3D.
En otra prueba, con 24 indicaciones y 12 configuraciones para proyectos en PHP, Dart, Flutter y Go, GPT-6 Sol obtuvo menor calidad de código que GPT-5.6 Sol, pero fue más rápido y barato en las configuraciones evaluadas. Es una observación limitada a esas tareas y ajustes; no determina cuál de los dos modelos rinde mejor en todos los usos.
