OpenAI publicó el 2 de octubre de 2026 una guía oficial para elegir entre los tres modelos de su familia GPT-6: Astra, Sol y Luna. Explica para qué sirve cada uno, cuánto cuesta y qué medir antes de ponerlo a trabajar. Está escrita para equipos técnicos, pero le sirve a cualquier negocio que pague por usar IA.
Lo que se sabe
- Qué es: una guía titulada «A model guide for the GPT-6 family», publicada por OpenAI el 2 de octubre de 2026. No anuncia un modelo nuevo ni cambia precios.
- GPT-6 Astra: el más capaz. La guía lo reserva para el razonamiento más difícil. Cuesta 10 dólares por millón de tokens de entrada y 50 por millón de salida.
- GPT-6.1 Sol: para programación compleja, investigación y uso del ordenador. Cuesta 2 y 10 dólares. OpenAI lo describe como «near-Astra intelligence» a un quinto del precio.
- GPT-6 Luna: para tareas concretas y repetidas con un objetivo claro, como extraer los campos de una factura, clasificar solicitudes o resumir. Cuesta 0,10 y 0,50 dólares.
- La unidad: son precios de la API por millón de tokens, en la tarifa estándar y con contexto corto. La página de precios tiene otras tarifas para contexto largo y para los modos rápidos.
- Ventana de contexto: 1,05 millones de tokens en los tres, según la página de modelos.
- La caché: los tokens de entrada que se repiten cuestan hasta un 95 % menos, según el modelo.
- El esfuerzo de razonamiento: la guía describe cuatro niveles. Bajo para tareas rutinarias, medio para las que piden criterio, alto para análisis difíciles y uno máximo para cuando el alto no alcanza.
- Qué medir: el acierto, la latencia y el coste por tarea bien resuelta.
Qué cambia y qué no
No cambia lo que pagas ni lo que hay disponible. Los precios son los mismos que ya figuran en la página de precios de OpenAI.
Cambia que OpenAI deja por escrito un criterio: el modelo se elige por la tarea. Y que la medida que propone no es el precio por token, sino el coste de cada tarea que sale bien.
La guía habla de la API y de Codex. No trata de los planes de ChatGPT: si usas ChatGPT con una suscripción, esto no te cambia nada.
Una cuenta para ver la diferencia. Mil tareas de 2.000 tokens de entrada y 500 de salida cuestan 0,45 dólares con Luna, 9 con Sol y 45 con Astra. La cuenta es nuestra, con los precios publicados y sin caché. Entre el más barato y el más caro hay cien veces de diferencia.
Cómo elegir modelo para tu negocio
- Escribe la tarea. Qué entra, qué tiene que salir y cuándo se da por terminada. La guía insiste en definir qué significa «hecho».
- Mira qué tipo de tarea es. Si es repetida y tiene un objetivo claro, la guía apunta a Luna. Si pide programar o investigar, a Sol. Astra queda para lo más difícil.
- Prueba con casos reales. Mide cuántas salen bien, cuánto tardan y cuánto cuesta cada acierto. Un modelo barato que falla mucho puede salir caro.
- Ordena el prompt. Las instrucciones que no cambian van primero y los datos de cada tarea, después. Así la caché abarata lo que se repite.
- Ajusta el esfuerzo de razonamiento. Bájalo en lo simple y súbelo solo donde haga falta.
- Marca los límites. Di qué puede hacer el modelo por su cuenta y qué necesita la aprobación de una persona.
Cómo lo aplicamos en DomHostSeo
No hemos medido estos tres modelos entre sí. Los precios y las recomendaciones son de OpenAI, leídos el 2 y el 3 de octubre de 2026. La cuenta de ejemplo es nuestra.
Usamos IA para redactar e ilustrar, dentro de reglas que escribimos nosotros, y cada dato lo comprobamos en su fuente primaria antes de publicar. Lo contamos en Google pide verificar a mano el contenido hecho con IA.
Fuentes
- OpenAI, «A model guide for the GPT-6 family», 2 de octubre de 2026 (en inglés)
- OpenAI, precios de la API (en inglés)
- OpenAI, modelos de la API (en inglés)
Actualizaciones: añadiremos aquí cualquier cambio de precios o de modelos que OpenAI publique.