GPT-6 de OpenAI reduce a la mitad los costes de los tokens en todas las pruebas comparativas, mientras Sol y Luna se suman a la iniciativa

Según Artificial Analysis, GPT-6 Sol (max) se sitúa como el mejor modelo en cuanto a inteligencia, con un precio de 48 dólares. Crédito de la imagen: Getty Images

Tras el lanzamiento de GPT-6 Sol y Luna por parte de OpenAI, Matt Weaver, director de Ingeniería de Soluciones, explicó a AI Magazine cómo estos nuevos modelos proporcionan a las empresas una mayor flexibilidad operativa.

OpenAI ha presentado recientemente GPT-6 Astra, describiéndolo como el «modelo más inteligente y alineado del mundo». Posteriormente, el laboratorio de IA ha anunciado GPT-6 Sol y GPT-6 Luna, variantes económicas entrenadas utilizando metodologías similares a las de GPT-6 Astra, su modelo insignia.

En medio de la creciente preocupación por el aumento de los costes de uso de los tokens, las empresas de IA compiten cada vez más en materia de precios, sobre todo ahora que los modelos chinos de peso abierto amenazan con captar a los clientes empresariales.

La empresa de análisis comparativo Artificial Analysis afirma que GPT-6 Sol y Luna están «ampliando los límites de la rentabilidad», al reducir los costes a la mitad en comparación con GPT-5.6 Sol y Luna.

Matt Weaver, director de Ingeniería de Soluciones de OpenAI, declaró a AI Magazine: «Con GPT-6 Sol y Luna, ofrecemos a las empresas más flexibilidad para adaptar el modelo al trabajo».

Matt Weaver, director de Ingeniería de Soluciones de OpenAI. Crédito de la imagen: Matt Weaver/LinkedIn

Adaptación de los modelos a los flujos de trabajo

OpenAI afirma que sus modelos GPT-6 lideran la curva de relación coste-rendimiento, ofreciendo capacidades excepcionales en todos los niveles gracias a una infraestructura diseñada para un despliegue eficiente a gran escala.

La empresa señala que los avances en el almacenamiento en caché y la inferencia permiten ofrecer estos modelos a un coste menor, y que el ahorro se traslada directamente a los usuarios mediante una reducción del 50 % en los precios de la API para Sol y Luna en comparación con las tarifas promocionales de GPT-5.6.

Al explicar las funciones específicas de cada modelo de IA, Matt añade: «GPT-6 Astra está pensado para los proyectos más exigentes, en los que es fundamental contar con la máxima capacidad».

Matt explica: «GPT-6 Sol está diseñado para tareas profesionales complejas, incluidos flujos de trabajo empresariales intrincados y programación, mientras que GPT-6 Luna ofrece una solución más eficiente para tareas bien definidas y de gran volumen, como el resumen de documentos o la extracción de información.

«Sol y Luna incorporan los avances de Astra en materia de trabajo profesional, veracidad, programación y uso de ordenadores a modelos más rápidos y asequibles. A medida que la IA pasa de la fase experimental a las operaciones empresariales básicas, resulta crucial seleccionar el modelo adecuado para cada tipo de tarea.

«Nuestro objetivo es hacer que la IA avanzada sea práctica en todas las organizaciones, ayudando a los equipos a avanzar más rápido, tomar mejores decisiones y dedicar más tiempo a tareas de mayor valor».

Datos clave

• OpenAI ha reducido los precios de la API de GPT-6 Sol y Luna en un 50 % en comparación con GPT-5.6
• GPT-6 Sol supera a Claude Opus 5 en AutomationBench con solo un 9 % del coste
• GPT-6 Sol (máx.) alcanza velocidades de salida de 131 tokens por segundo
• Los costes por tarea del Índice de Inteligencia se han reducido a 1,06 dólares estadounidenses para Sol y a 0,07 dólares para Luna
• Tanto GPT-6 Sol como Luna muestran una reducción de las alucinaciones en el banco de pruebas AA-Omniscience.

Análisis del rendimiento del modelo

OpenAI destaca que, en AutomationBench —una prueba de flujos de trabajo empresariales en diversas aplicaciones—, GPT-6 Sol, con un nivel de esfuerzo «xhigh», supera a Claude Opus 5 —con un nivel de esfuerzo «max»— con tan solo el 9 % del coste por tarea de Opus 5.

En el nivel de esfuerzo «high», GPT-6 Luna mejora en 5,4 puntos porcentuales con respecto a su predecesor, con un coste por tarea un 58 % inferior, señala la empresa.

OpenAI señala que en «Agents’ Last Exam», que evalúa a los agentes en flujos de trabajo profesionales complejos, GPT-6 Sol, con un nivel de esfuerzo «máximo», obtiene una puntuación del 56,4 %, superando la puntuación más alta de Claude Opus 5 en la evaluación, con un coste por tarea un 61 % inferior.

La empresa señala que en FrontierCode, que evalúa si los agentes de programación producen cambios listos para integrarse en bases de código reales, GPT-6 Sol muestra una mejora sustancial con respecto a GPT-5.6 Sol e iguala a Claude Fable 5.1 xhigh a un coste mucho menor.

Ambos modelos muestran una reducción de las «alucinaciones» en AA-Omniscience, el banco de pruebas de Artificial Analysis para evaluar el conocimiento y las «alucinaciones».

«Con GPT-6 Sol y Luna, ofrecemos a las empresas más flexibilidad para adaptar el modelo al trabajo»

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Weaver, director de Ingeniería de Soluciones de OpenAI

Índice de coste por tarea de inteligencia. Crédito de la imagen: Artificial Analysis

La empresa de evaluación comparativa explica que el lanzamiento de GPT-6 Sol incluye seis modelos, cada uno con características distintas en cuanto a inteligencia, rendimiento y precio. Al comparar las métricas clave de estos seis modelos, Artificial Analysis ha constatado lo siguiente:

• En cuanto a la inteligencia, el modelo más avanzado de GPT-6 Sol es el GPT-6 Sol (max), con 48.
• En cuanto a la velocidad de salida, el modelo más rápido es el GPT-6 Sol (max), con 131 t/s.
• En cuanto a la latencia, el GPT-6 Sol (sin razonamiento), con 0,93 s, ofrece el menor tiempo hasta el primer token de respuesta.
• En cuanto al precio, el GPT-6 Sol (low), con un coste de 0,13 dólares estadounidenses, ofrece el menor coste por tarea. Los precios varían hasta ocho veces entre los distintos modelos.

La empresa constató que, en todos los modelos, las puntuaciones del Índice de Inteligencia y del Índice de Agente de Programación se mantienen en línea con las de GPT-5.6, con avances en algunas evaluaciones y retrocesos en otras.

GPT-6 Sol está diseñado para tareas profesionales complejas —desde flujos de trabajo empresariales complejos hasta la programación—, mientras que GPT-6 Luna ofrece una opción más eficiente para tareas de gran volumen y claramente definidas, como resumir documentos o extraer información.

Matt Weaver, director de Ingeniería de Soluciones en OpenAI

En FrontierCode 1.1 Main⁠, los agentes de IA escriben código que se evalúa no solo por su corrección, sino también por su «integrabilidad»: por ejemplo, la calidad de las pruebas, la disciplina en el alcance, el estilo del código y el cumplimiento de los estándares del código base. Crédito de la imagen: OpenAI

La importancia de la rentabilidad

La competencia en torno a los precios de los modelos de IA se está intensificando, a menudo impulsada por los modelos chinos de bajo coste. Como señala Kyle Chan, de la Brookings Institution, en un blog, los modelos chinos son en su mayoría de código abierto, lo que permite a los usuarios personalizarlos y acceder a ellos a precios más bajos con el 90 % de las capacidades de un modelo estadounidense. En consecuencia, estos modelos están ganando terreno rápidamente entre las empresas que se guían por criterios de coste.

OpenAI se está posicionando para seguir siendo competitiva; ejecutar el Índice de Inteligencia Artificial de Análisis resulta significativamente más barato con los nuevos modelos, a pesar de que ambos generan ligeramente más tokens por tarea:

• GPT-6 Sol (máx.): cuesta 1,06 dólares por tarea (un descenso de aproximadamente el 50 % respecto a los 1,99 dólares del GPT-5.6 Sol), incluso aunque el volumen de tokens generados haya aumentado de 29 000 en el GPT-5.6 a 31 000.
• GPT-6 Luna (máx.): cuesta 0,07 dólares estadounidenses por tarea (una reducción de aproximadamente el 60 % respecto a los 0,18 dólares de GPT-5.6 Luna), a pesar de que el número de tokens generados aumenta de 41 000 en GPT-5.6 a 51 000.

Artificial Analysis destaca que estos dos lanzamientos permiten a OpenAI abarcar una parte significativa de la frontera de Pareto de rentabilidad —el límite óptimo en el que no es posible aumentar el rendimiento sin un correspondiente incremento de precio—.

Al reducir las barreras sin sacrificar la capacidad, OpenAI se posiciona para hacer frente a la «fatiga de tokens» de las empresas, al tiempo que se defiende frente a sus competidores de bajo coste en el mercado.