GPT-6 Sol y Luna vs Opus 5.5: precio, benchmarks y cuál usar

OpenAI ha lanzado hoy, 22 de septiembre de 2026, GPT-6 Sol y GPT-6 Luna. Y lo ha hecho unos 90 minutos después de que Anthropic soltara Claude Opus 5.5. Dos lanzamientos gordos en la misma tarde no son casualidad: es una guerra de precios con fecha y hora.

El resumen honesto cabe en una línea: Sol y Luna no son mucho más listos que sus antecesores, pero cuestan la mitad. Y para quien tiene un agente trabajando horas contra un repositorio, eso puede importar más que tres puntos en un benchmark.

Lo que vas a encontrar aquí:

• Qué son Sol y Luna dentro de la familia GPT-6 y por qué no existe un modelo llamado “GPT-6” a secas.
• Los precios frente a GPT-6 Astra, GPT-5.6, Opus 5.5 y Sonnet 5, con la letra pequeña del “50 % más barato”.
• Los benchmarks oficiales contrastados con Artificial Analysis, que enfría bastante el entusiasmo.
• Por qué la nueva caché y el steering a mitad de turno cambian más tu factura que la inteligencia bruta.
• Qué modelo poner en cada capa de tu agente: planificador, implementador y subagentes baratos.

🔄 Actualizado el 23 de septiembre con las primeras pruebas independientes: el desglose completo de Artificial Analysis (incluido Luna, que sale peor parado de lo que prometía OpenAI), la review de Every enfrentando a Sol con Opus 5.5 y lo que se ha dicho en Hacker News y en blogs de developers. Siguen siendo horas de uso, no semanas.

GPT-6 es una familia, no un modelo ¶

Lo primero, para desfacer un entuerto que ya circula: en la API no hay un modelo que se llame gpt-6. GPT-6 es la familia, y queda formada por tres modelos. Durante el despliegue algunos usuarios de Codex han visto etiquetas sueltas como “GPT-6” en el selector, y de ahí viene la confusión.

Fuente: documentación de modelos de OpenAI y anuncio oficial.

Los tres aceptan texto e imagen como entrada, tienen 128.000 tokens de salida máxima y soportan computer use. Sol y Luna admiten seis niveles de razonamiento: none, low, medium, high, xhigh y max.

Fíjate en lo que falta: Terra. La generación GPT-5.6 tenía tres escalones (Sol, Terra y Luna, que ya repasamos en el post de GPT-5.6). En GPT-6 el mediano desaparece. La lectura que más se repite es lógica: Luna en max cubre casi todo lo que hacía Terra, y el nuevo Sol cuesta menos de lo que costaba Terra en julio.

Y ojo al cambio de papeles. En GPT-5.6, Sol era el buque insignia. En GPT-6, el buque insignia es Astra y Sol baja a modelo de trabajo diario. Mismo nombre, otra posición en la tabla. Si comparas “Sol contra Sol” sin tener esto en cuenta, vas a sacar conclusiones raras.

OpenAI lo posiciona sin rodeos: Sol para “complex coding and agentic workflows”, Astra para lo más difícil y Luna para clasificación, extracción, tareas repetitivas y subagentes baratos.

Los precios: la mitad, pero la mitad de qué ¶

OpenAI vende una rebaja del 50 % frente a GPT-5.6. Es verdad, con un asterisco que conviene tener delante:

Precios por millón de tokens (entrada / salida). Fuentes: post de GPT-5.6 en Web Reactiva, OpenAI Developer Community y cobertura de VentureBeat y The New Stack.

El 50 % se calcula contra los precios rebajados de GPT-5.6, no contra los de lanzamiento. GPT-5.6 Sol ya había bajado a $4/$20 en agosto, con una tarifa promocional anunciada hasta al menos el 21 de noviembre. Luna ya había caído un 80 % a finales de julio. Si comparas con lo que costaba GPT-5.6 Sol el día que salió, el nuevo Sol es un 60 % más barato en entrada y un 67 % en salida.

Los precios de GPT-6 Sol y Luna se presentan como tarifas estándar, no como promoción de estreno. Batch y Flex salen a mitad de precio.

Ahora ponlo al lado de la competencia:

Dos coincidencias muy calculadas. Sol cuesta lo mismo que Sonnet 5, cuyo precio de estreno de $2/$10 Anthropic hizo permanente el 11 de agosto. Y Sol lee de caché al mismo precio que Opus 5.5: 0,20 dólares el millón. OpenAI ha puesto su modelo de trabajo diario justo en el precio del Sonnet y con la caché del Opus. Anthropic respondió seis días después con Claude Sonnet 5.5, al mismo 2/10 y con la misma caché a 0,20 dólares.

💡 Precio por token y coste por tarea no son lo mismo. Un modelo barato que razona el doble, gasta más tokens o necesita reintentos puede acercarse al coste del modelo caro. Por eso las cifras de coste por tarea de más abajo pesan más que esta tabla.

La caché es la mejora que más notarás en la factura ¶

Si tu agente trabaja con un AGENTS.md, skills, reglas del proyecto y un historial largo, casi todo lo que envía en cada vuelta se repite. Ahí la caché decide la factura mucho más que el precio base, y es donde GPT-6 trae más novedades:

• 90 % de descuento en las lecturas cacheadas. En Sol, 0,20 dólares el millón frente a 2 sin caché. En Luna, un céntimo.
• Cambiar el nivel de razonamiento ya no invalida el prefijo cacheado. Puedes subir de medium a high a mitad de conversación sin pagar otra vez todo el contexto.
• Activar o desactivar herramientas tampoco rompe la caché.
• Breakpoints de caché explícitos, para marcar tú dónde termina la parte estable del prompt.
• Un dashboard de caché y una herramienta de diagnóstico que explica por qué un prompt no ha acertado.

La escritura en caché de Sol cuesta 2,50 dólares el millón, algo más que la entrada normal. Solo compensa si ese prefijo se va a leer varias veces, que es justo lo que pasa en un agente.

Para ver el orden de magnitud, imagina una tarea de agente con 2 millones de tokens de entrada, el 90 % servidos desde caché, y 50.000 tokens de salida (sin contar escrituras en caché):

Cálculo propio con precios oficiales. Es un ejemplo, no una medición: en la realidad cada modelo gasta un número distinto de tokens de salida para la misma tarea, y ahí Opus 5.5 en max es de los más derrochadores.

Lo que enseña el ejemplo es que, con buena caché, la salida pasa a ser el grueso del coste. Y la salida es donde Sol cobra la mitad que Opus 5.5.

Sol frente a GPT-5.6 Sol: más barato, no más listo ¶

Aquí conviene separar lo que dice OpenAI de lo que dicen los demás, porque no cuentan exactamente lo mismo.

La versión de OpenAI. En FrontierCode, el benchmark de Cognition que intenta medir cambios que se podrían mergear (corrección, tests, disciplina de alcance, estilo), Sol mejora de forma clara frente a GPT-5.6 Sol. En xhigh saca un 48,4 % con un coste de 1,37 dólares por tarea, prácticamente lo mismo que el 48,7 % de Fable 5.1 en xhigh, que cuesta 9,27 dólares. En DeepSWE 1.1, Sol en max llega al 68,8 %, a 1,1 puntos del 69,9 % de Fable 5 en xhigh, con un coste por tarea en torno a un 80 % menor.

La versión independiente. Artificial Analysis pone a Sol en max en 47,5 puntos de su Intelligence Index (lo verás redondeado a 48), una mejora modesta sobre GPT-5.6 Sol. En su Coding Agent Index sube de 55 a 57. Dos puntos, que salen de Terminal-Bench 4.0 (43 % frente a 37 %) y SWE-Atlas-QnA (58 % frente a 54 %). Lo que sí se desploma es el coste: 1,06 dólares por tarea típica del índice, frente a 1,99 de GPT-5.6 Sol. La mitad.

Hay otra mejora que no sale en los titulares y que en un agente importa: la tasa de alucinación de Sol en max baja del 92 % al 60 % en AA-Omniscience. Esa prueba mide cuántas veces se inventa una respuesta en lugar de reconocer que no sabe. Sigue siendo alta, pero el modelo ha aprendido a abstenerse más, y eso encaja con la promesa de OpenAI de que Sol dice mejor qué ha comprobado y qué no.

Y hay un detalle que el anuncio no subraya. Según el análisis de The Decoder, en dos de las seis evaluaciones principales el nuevo Sol puntúa por debajo del mejor ajuste de GPT-5.6 Sol: cede unos 4 puntos en el techo de DeepSWE a cambio de un coste por tarea un 58 % menor. En OSWorld 2.0 offline, Sol en xhigh saca un 60,5 %, cuando GPT-5.6 Sol había llegado al 65,7 % en ese mismo subconjunto.

¿Contradicción? No del todo. Es un modelo optimizado para rendimiento por dólar, no para el techo. OpenAI ha elegido dónde recortar y lo ha hecho en el extremo alto.

🔑 Si ya usabas GPT-5.6 Sol en max para tareas muy difíciles, el nuevo Sol no es una mejora automática. Si lo usabas en medium o high para el día a día, casi seguro que sí: mismo nivel o algo mejor por la mitad.

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Los benchmarks, puestos lado a lado ¶

Esta es la foto que se puede montar tras el primer día. Ojo a la columna de fuente: mezclar cifras de OpenAI, de Anthropic y de terceros es la forma más rápida de engañarse.

Fuentes: anuncio de OpenAI, Artificial Analysis y cobertura de The Decoder, VentureBeat y Office Chai.

Tres cosas que saltan a la vista.

La primera: OpenAI casi nunca se compara con Opus 5.5, que salió hora y media antes. Sus tablas enfrentan a Sol con Opus 5 y Fable 5, modelos que Anthropic acaba de relevar. Es normal, no les dio tiempo, pero significa que las comparaciones oficiales ya nacen algo viejas.

La segunda: los números de coste son espectaculares. AutomationBench a 0,27 dólares por tarea, un 9 % de lo que cuesta Opus 5 en max para un resultado mejor. Luna a 7 centavos por tarea del índice, un 60 % menos que GPT-5.6 Luna, y eso que gasta más tokens.

La tercera: Sol en max queda cerca de lo que hace Astra en medium en varias evaluaciones, según varios usuarios que han cruzado las tablas. Eso reabre la pregunta de siempre: si para llegar al nivel necesitas max, ¿cuánto del ahorro por token se queda por el camino en razonamiento?

GPT-6 Sol vs Claude Opus 5.5: el duelo de la misma tarde ¶

La lectura que se está consolidando en r/singularity y r/OpenAI es bastante clara: Opus 5.5 tiene más techo; Sol es mucho más agresivo en coste.

En inteligencia no hay discusión: Opus 5.5 lidera el índice de Artificial Analysis con 58 frente a 47,5. Diez puntos es mucha distancia entre modelos de la misma tarde. En FrontierCode, Opus 5.5 va unos 5 puntos por delante, aunque aquí cada cifra viene de un laboratorio distinto y con configuraciones diferentes, así que tómalo como orientación.

En coste por tarea, la cosa se da la vuelta: Opus 5.5 en max cuesta 5,98 dólares por tarea del índice; Sol en max, 1,06. Casi seis veces menos. Opus 5.5 gasta muchos más tokens de salida, y ya vimos en su análisis que en max ronda los 119.000 tokens por tarea.

Opus 5.5 en medium, su nivel por defecto, saca 51,2 puntos a 1,34 dólares por tarea. Es decir: por un 26 % más que Sol en max, tienes un modelo que puntúa casi cuatro puntos por encima. Si tu criterio es “calidad por dólar” y no “dólar a secas”, el cara a cara está mucho más apretado de lo que sugiere la tabla de precios.

Y ojo si piensas usar Sol en medium para ahorrar todavía más: ahí Artificial Analysis lo deja en 40 puntos, once por debajo de Opus 5.5 en su ajuste por defecto. Es rápido y muy conciso, pero para tareas difíciles le tocará subir de nivel.

La primera comparativa en trabajo real la ha publicado Every, que ha enfrentado a los dos modelos en las tareas que hacen a diario:

• Programando, Sol mejora a GPT-5.6 (Kieran Klaassen vio mejor código Ruby), pero Opus 5.5 tiene más techo en construcciones largas y autónomas.
• Escribiendo, Sol se acerca a Astra: prosa limpia, mínima y con la idea importante al principio. Los borradores de Opus 5.5 son agradables, pero todavía tienden a enterrar lo importante.
• Dan Shipper ha hecho de Sol su modelo diario en Codex: “no llega a Astra, pero se acerca lo suficiente para buena parte de mi trabajo, es más rápido y cuesta la mitad”.

Simon Willison ha llegado a la misma conclusión práctica por su lado: Sol por defecto en Codex y Opus 5.5 por defecto en Claude Code. Nadie serio está declarando un ganador; cada uno se queda con el mejor modelo de su herramienta.

🔑 Sol no gana a Opus 5.5 en calidad. Gana en volumen: cuando la tarea se repite cientos de veces al día, la diferencia de precio de salida acaba pesando más que los puntos del índice.

GPT-6 Sol vs Claude Sonnet 5: mismo precio, otra generación ¶

Esta comparación la va a buscar mucha gente, porque cuestan lo mismo: $2/$10. Y aquí toca ser honesto: no hay datos comparables directos todavía.

Sonnet 5 salió el 30 de junio y sus benchmarks se publicaron contra Opus 4.8, con versiones de evaluaciones que ya no son las actuales (Terminal-Bench 2.1 frente al 4.0 de hoy, por ejemplo). En aquel análisis de Sonnet 5 lo vimos brillar como ejecutor barato dentro del patrón “planifica con Opus, ejecuta con Sonnet”. Ahora Sol llega al mismo precio con tres meses más de entrenamiento encima.

Lo que sí se puede decir con datos:

1. A igualdad de precio, Sol es el modelo más reciente, con caché al 90 % y un nivel none de razonamiento para tareas triviales.
2. Sonnet 5 sigue siendo la pieza natural si ya vives en Claude Code y usas Opus 5.5 como planificador: mismo ecosistema, mismo formato de herramientas, sin traducir entre proveedores.
3. En reviews de la generación anterior, varios testers destacaban que Sonnet 5 escribía comentarios de revisión más limpios que GPT-5.6 Sol. Habrá que ver si eso se mantiene frente al nuevo Sol.

Mi recomendación hasta que haya un cara a cara independiente: no cambies de ecosistema por esta comparación. Si ya estás en Claude, Sonnet 5 sigue teniendo sentido como ejecutor. Si estás en Codex, Sol es un paso adelante clarísimo sobre lo que tenías.

GPT-6 Sol vs GPT-6 Astra: el hermano mayor ¶

Astra salió el 3 de septiembre y sigue siendo el modelo más capaz de OpenAI. La distancia con Sol se nota justo donde Astra fue diseñado para brillar:

En computer use y automatización de principio a fin, Astra saca 8 a 12 puntos. Cuesta cinco veces más por token, aunque gasta muchos menos tokens por tarea (unos 27.000 de salida en max, según Artificial Analysis).

OpenAI dice haber trasladado a Sol y Luna parte del estilo de colaboración de Astra: menos jerga, menos detalles de relleno, respuestas algo más cortas, menos conclusiones precipitadas y, sobre todo, indicar mejor qué ha comprobado y qué no. Ese último punto vale mucho en un agente de programación. Un modelo que dice “he ejecutado los tests” sin haberlo hecho es peor que uno que se equivoca.

Pero ojo con la otra cara. La propia guía de OpenAI para GPT-6 reconoce que la familia puede ser muy insistente con la verificación y los tests. Con Astra ya hubo quejas de tareas pequeñas que acababan en baterías de tests enormes y en cuota quemada. OpenAI incluso sugiere prompts para evitar que una tarea mínima dispare una verificación desproporcionada.

La pregunta que queda abierta es si Sol mantiene el rigor de Astra sin su tendencia a sobredimensionar.

Luna: el tapado, con matices ¶

Sol se va a llevar los titulares, pero Luna es el que más me interesa para arquitecturas de agentes.

10 céntimos por millón de entrada. 50 por millón de salida. Un céntimo la lectura de caché.

Y con esos precios, OpenAI afirma que Luna en max llega al 66,6 % en DeepSWE 1.1, con un coste por tarea un 93 % menor que la configuración de Opus 5 con la que se compara y un 96 % menor que Fable 5. También dice que Luna en max supera a GPT-5.6 Sol en medium en OSWorld 2.0 a una décima parte del coste. Recuerda que GPT-5.6 Sol era el buque insignia de OpenAI hace dos meses y medio.

Esas cifras son de OpenAI, y Artificial Analysis ya las ha enfriado. En su medición, Luna en max saca 37 puntos en el Intelligence Index, exactamente lo mismo que GPT-5.6 Luna, y en el Coding Agent Index baja de 43 a 41. Las caídas vienen de SWE-Atlas-QnA (44 % frente a 49 %) y del propio DeepSWE 1.1, donde AA le mide un 64 % frente al 66 % de su antecesor. También lo describen como un modelo bastante verboso.

Lo que sí mejora es el precio y la honestidad: 7 centavos por tarea frente a 18, y la tasa de alucinación baja del 93 % al 77 %. La lectura que más se repite en blogs de enrutado de modelos es sensata: usa GPT-6 Luna cuando lo que produce lo va a consumir código (clasificar, extraer, enrutar, resumir), y no lo cambies a ciegas donde el propio texto o el código generado es el entregable.

Con esa matización, el caso de uso sigue siendo evidente:

• Explorar el repositorio y buscar archivos relevantes.
• Clasificar issues, logs o tickets.
• Preparar contexto para el modelo que va a implementar.
• Ejecutar subtareas muy acotadas: renombrar, extraer, resumir un diff.
• Hacer de “router” que decide qué modelo atiende cada petición.

Para cualquiera de esas tareas, pagar Sol u Opus es tirar dinero. Si ya trabajas con subagentes, Luna es el candidato obvio para los que hacen el trabajo de exploración.

Un apunte práctico de la documentación: en Chat Completions, Sol y Luna solo admiten llamadas a funciones con reasoning_effort en none. Si tu agente necesita herramientas y razonamiento a la vez, tienes que pasar por la Responses API. Si montas subagentes sobre Chat Completions, te vas a encontrar este muro.

La arquitectura por capas que se está dibujando ¶

Si juntas todo lo anterior, el patrón que proponen tanto AWS en su guía para Bedrock como buena parte de la comunidad es el mismo:

1. Luna para el enrutado y las tareas focalizadas: explorar, clasificar, preparar contexto.
2. Sol para la investigación compleja y la implementación.
3. Astra u Opus 5.5 solo cuando hace falta el razonamiento más profundo: planificar, decidir arquitectura, desatascar.

En r/singularity ya hay quien propone la versión mixta: Opus 5.5 o Astra como planificador y orquestador, Sol como implementador y subagentes. Tiene todo el sentido económico. El modelo caro piensa una vez, el barato ejecuta muchas.

Es el mismo patrón que ya contamos con Sonnet 5 y Opus, y el que lleva tiempo funcionando en harness bien diseñados. Lo que cambia hoy es que el escalón barato ha bajado tanto de precio que ya no tiene sentido dejar tareas triviales en manos del modelo grande.

AWS describe el bucle de Sol de una forma que encaja con este reparto: investigar, implementar, probar y validar, manteniendo el contexto y explicando qué verificó y qué no pudo verificar. Si esa última parte se cumple en uso real, es lo que te permite dejar al implementador trabajar sin mirar cada paso.

Steering a mitad de turno y herramientas asíncronas ¶

Hay dos capacidades de la familia GPT-6 que me parecen más relevantes para quien construye agentes que cualquier punto extra en un benchmark.

Mid-turn steering. Puedes cambiar los requisitos mientras el modelo está trabajando. No tienes que esperar a que termine para decirle “no, eso no, mejor así”. En sesiones largas de Codex, donde un agente puede pasar muchos minutos en una tarea, esto ahorra vueltas completas.

Llamadas a herramientas asíncronas. El modelo puede seguir razonando o avanzar trabajo independiente mientras espera la respuesta de una herramienta. Un agente que lanza una batería de tests y, mientras tanto, revisa otro archivo, en vez de quedarse mirando la pantalla.

Si las juntas con que cambiar el nivel de razonamiento ya no rompe la caché, tienes un agente al que puedes subir o bajar de marcha a mitad de tarea sin pagar el contexto otra vez. Eso cambia cómo diseñas el bucle del agente, no solo lo que pagas.

Lo que dice la comunidad tras el primer día ¶

Tómalo con pinzas: la gente lleva horas usándolo, y en los primeros días de un lanzamiento hay tanto entusiasmo como fallos de despliegue. En Hacker News, el hilo de Sol y Luna pasó de 1.200 puntos y 600 comentarios, y los dos lanzamientos juntos coparon la portada. El tono general allí: mucho debate sobre precios, desconfianza con las tablas de cada laboratorio y bastante “esperemos a las evaluaciones independientes”.

La reacción dominante en r/codex no es “esto es muchísimo más inteligente”. Es “el salto está en el precio”. Uno de los comentarios más votados en el hilo principal lo resume así: la mejora de rendimiento parece marginal y el peso está en el mejor precio.

Hay tres corrientes claras:

• Los pragmáticos. Algunos desarrolladores ven a Sol en medium suficiente para sustituir configuraciones mucho más caras de GPT-5.6 Sol. Si se confirma, eso importa más en el día a día que subir el techo.
• Los escépticos. Un hilo titulado sin rodeos “GPT-6 Sol seems underwhelming” apunta a que Sol en max queda a la altura de Astra en medium en varias pruebas, y se pregunta si el ahorro por tarea será tan grande cuando se cuenta todo el razonamiento que consume.
• Los del volumen. Varios usuarios señalan a Luna como la verdadera noticia para automatización, aunque tras los datos de Artificial Analysis el entusiasmo se ha templado: es la misma inteligencia a menos de la mitad de precio, no un salto.

Y un aviso práctico: durante las primeras horas ha habido modelos que aparecían y desaparecían del selector y errores de “model is not supported”. Si algo falla en Codex, antes de culpar al modelo comprueba que el despliegue te ha llegado.

Dónde puedes usar Sol y Luna hoy ¶

El despliegue es gradual a lo largo del día, así que es posible que no los veas todavía. Según el anuncio oficial:

Un detalle que ha pillado a más de uno: no están disponibles como modelos seleccionables en el chat normal de ChatGPT, solo en ChatGPT Work y Codex. GitHub los describe en su changelog como Sol, el modelo equilibrado para coding interactivo y agéntico, y Luna, la opción ligera y económica.

Qué modelo usar para cada tarea ¶

Con lo que hay hoy, esta es mi lectura provisional:

La fila que más me importa es la tercera. Para un agente que trabaja durante horas, la combinación de precio de salida bajo, caché al 90 % y cambio de razonamiento sin perder caché hace de Sol el candidato natural. Si quieres la foto completa de todos los modelos, la tienes en la comparativa de modelos para programar.

🛡️ Más barato también significa que vas a dejar trabajar más al agente. Antes de soltarlo con Sol durante horas, asegúrate de tener permisos por capas, entornos aislados y evidencia de que los tests se ejecutaron de verdad. Que el modelo diga mejor lo que verificó no sustituye a que lo compruebes tú.

Lo que todavía no sabemos ¶

Hay una pregunta que todavía no se puede responder: ¿necesita GPT-6 Sol menos iteraciones que GPT-5.6 Sol en repos reales?

Si la respuesta es sí, el ahorro real será brutal: mitad de precio por token y menos vueltas por tarea. Si consume más razonamiento y más reintentos, parte del 50 % se evapora por el camino.

En el primer día han llegado Artificial Analysis con el desglose completo, la review de Every y las primeras impresiones de Simon Willison. Lo que falta es lo que más pesa: gente que haya tenido a Sol días contra un repositorio de verdad, y saber si hereda de Astra la manía de montar baterías de tests desproporcionadas para tareas pequeñas. Y el modelo apenas ha durado: siete días después, OpenAI lo sustituyó por GPT-6.1 Sol, con la caché a la mitad y cifras cerca de Astra.

Mientras tanto, lo que yo haría es lo de siempre: coger cinco tareas reales de tu repositorio, ejecutarlas con Sol en medium y con tu modelo actual, y comparar resultado, tokens y dinero. En una tarde sabes más que con todos los benchmarks de hoy juntos.

GPT-6 Sol y Luna en una frase ¶

No es otro “momento Astra”: Sol y Luna son la generación GPT-6 a mitad de precio, con mejoras modestas en inteligencia, una caché mucho más útil para agentes y un reparto claro de papeles (Astra piensa, Sol trabaja, Luna hace el volumen) que por fin hace barato montar agentes por capas.

TL;DR ¶

• 🌞 GPT-6 Sol ($2/$10) es el modelo de trabajo diario de OpenAI para coding y agentes. GPT-6 Luna ($0,10/$0,50) es el de volumen. No existe un “GPT-6” a secas y Terra desaparece.
• 💸 La rebaja del 50 % es frente a los precios ya recortados de GPT-5.6. Sol cuesta lo mismo que Sonnet 5 y lee caché al mismo precio que Opus 5.5.
• 📊 Artificial Analysis enfría el entusiasmo: Sol en max saca 47,5 frente a 58 de Opus 5.5, pero cuesta 1,06 dólares por tarea frente a 5,98. Opus 5.5 en medium (51,2 a 1,34 dólares) es la comparación más justa.
• 🧠 Frente a GPT-5.6 Sol, más barato pero no más listo: +2 puntos en el Coding Agent Index y algo por debajo en el techo de DeepSWE y OSWorld.
• 🌙 Luna es barato, no más listo: OpenAI le da un 66,6 % en DeepSWE, pero Artificial Analysis lo deja igual que GPT-5.6 Luna en inteligencia (37) y 2 puntos por debajo en coding agéntico. A 7 centavos por tarea sigue siendo el candidato natural para subagentes cuyo resultado consume código.
• 👥 Primeras reviews: Every ve a Sol más limpio escribiendo y a Opus 5.5 con más techo en construcciones largas. Simon Willison usa Sol por defecto en Codex y Opus 5.5 en Claude Code.

Preguntas frecuentes ¶

¿Qué es GPT-6 Sol? ¶

GPT-6 Sol es el modelo de OpenAI para programación compleja y flujos agénticos dentro de la familia GPT-6, lanzado el 22 de septiembre de 2026. Cuesta 2 dólares por millón de tokens de entrada y 10 de salida, tiene 1,05 millones de tokens de contexto y 128.000 de salida máxima, y se usa en la API como gpt-6-sol.

¿Qué diferencia hay entre GPT-6 Sol y GPT-6 Luna? ¶

Sol es el modelo de trabajo diario para coding y agentes; Luna es la opción ligera para clasificación, extracción, tareas repetitivas y subagentes. Luna cuesta 20 veces menos (0,10 dólares de entrada y 0,50 de salida por millón) y comparte contexto, salida máxima y niveles de razonamiento con Sol.

¿Existe un modelo llamado GPT-6? ¶

No en la API. GPT-6 es la familia formada por Astra, Sol y Luna. Algunos usuarios han visto la etiqueta “GPT-6” en Codex durante el despliegue, pero los identificadores oficiales son gpt-6-sol y gpt-6-luna.

¿Es verdad que GPT-6 Sol cuesta la mitad que GPT-5.6 Sol? ¶

Sí frente al precio que tenía GPT-5.6 Sol justo antes del lanzamiento ($4/$20, una tarifa ya rebajada). Frente al precio de lanzamiento de GPT-5.6 Sol ($5/$30), GPT-6 Sol es un 60 % más barato en entrada y un 67 % en salida. Artificial Analysis mide un coste por tarea de 1,06 dólares frente a 1,99.

¿GPT-6 Sol es mejor que GPT-5.6 Sol? ¶

Es algo mejor en la media y mucho más barato, pero no en todo. Artificial Analysis le da 2 puntos más en su Coding Agent Index (57 frente a 55), mientras que en el techo de DeepSWE y en OSWorld 2.0 queda por debajo del mejor ajuste de GPT-5.6 Sol.

¿Qué es mejor, GPT-6 Sol o Claude Opus 5.5? ¶

Opus 5.5 tiene más techo: lidera el Intelligence Index de Artificial Analysis con 58 frente a 47,5 de Sol y va unos 5 puntos por delante en FrontierCode. Sol es mucho más barato: cuesta la mitad por token y, en max, casi seis veces menos por tarea (1,06 frente a 5,98 dólares). Para planificar, Opus 5.5; para ejecutar en volumen, Sol.

¿GPT-6 Sol o Claude Sonnet 5? ¶

Cuestan lo mismo, 2 dólares de entrada y 10 de salida por millón, pero todavía no hay benchmarks independientes que los enfrenten directamente. Sol es más reciente y trae la caché mejorada de GPT-6; Sonnet 5 sigue siendo la opción natural si ya trabajas en Claude Code con Opus 5.5 como planificador.

¿Para qué sirve GPT-6 Luna? ¶

Para tareas de mucho volumen y poca complejidad: explorar repositorios, clasificar, extraer datos, preparar contexto o actuar como subagente barato. OpenAI afirma que llega al 66,6 % en DeepSWE 1.1 en max, pero Artificial Analysis le da la misma puntuación de inteligencia que GPT-5.6 Luna (37) y un Coding Agent Index algo menor (41 frente a 43), a menos de la mitad de coste por tarea. Rinde mejor cuando su salida la procesa código que cuando el texto generado es el entregable.

¿Qué cambia en la caché de GPT-6? ¶

Las lecturas cacheadas tienen un 90 % de descuento (0,20 dólares por millón en Sol, 0,01 en Luna), cambiar el nivel de razonamiento o activar herramientas ya no invalida la caché, se pueden marcar breakpoints explícitos y hay un dashboard con diagnóstico de aciertos. Para agentes con mucho contexto repetido es la mejora que más baja la factura.

¿Dónde puedo usar GPT-6 Sol y Luna? ¶

En ChatGPT Work y Codex para planes Plus, Pro, Business, Enterprise y Edu; Luna en la app de escritorio para Free y Go; en la API como gpt-6-sol y gpt-6-luna; y en GitHub Copilot. No aparecen como modelos seleccionables en el chat normal de ChatGPT, y el despliegue es gradual.

Fuentes ¶

• OpenAI, “Introducing GPT-6 Sol and Luna”
• OpenAI API, documentación de modelos
• OpenAI API, guía de uso de GPT-6
• GitHub Changelog, “OpenAI’s GPT-6 Sol and GPT-6 Luna now available”
• AWS, “Bring more intelligence to everyday work with GPT-6 Sol and GPT-6 Luna on Amazon Bedrock”
• TechCrunch, “OpenAI launches GPT-6 Sol and Luna, boasting lower cost and fewer mistakes”
• The Decoder, “OpenAI’s GPT-6 Sol and Luna cut prices in half but barely move the needle on performance”
• VentureBeat, “OpenAI releases GPT-6 Sol and Luna models, slashing API costs 50% or more”
• Office Chai, “GPT 6 Sol shows modest gain over GPT 5.6 Sol on Artificial Analysis Intelligence Index”
• Artificial Analysis, “GPT-6 Sol and Luna push the cost efficiency frontier”
• Every, “Vibe Check: GPT-6 Sol vs. Opus 5.5”
• Simon Willison, “Claude Opus 5.5, GPT-6 Sol, GPT-6 Luna, and a new price war”
• OrcaRouter, “GPT-6 Luna vs GPT-5.6 Luna: Same Score, Worse Deliverable”
• Hacker News, “GPT-6 Sol and Luna”
• OpenAI Developer Community, “20% price reduction for GPT 5.6 Sol”
• r/codex, “Gpt 6 sol and luna”
• r/codex, “Gpt-6 Sol seems underwhelming…”
• r/singularity, “Introducing GPT-6 Sol and Luna”
• r/OpenAI, “Opus 5.5 and GPT-6 Sol dropped on the same day, so I lined up every benchmark I could find”
• Claude Opus 5.5 vs GPT-6 Astra — Web Reactiva
• GPT-6 Astra: qué cambia frente a Sol, Fable 5.1 y Opus 5 — Web Reactiva
• GPT-5.6 Sol, Terra y Luna: precios, modos y cuál usar — Web Reactiva

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