AIREITERGPT-6.1 Sol ha llegado a la API, Codex y ChatGPT Work, aunque su principal ventaja es más concreta de lo que sugiere el eslogan de lanzamiento. El precio estándar de la API es de $2 por millón de tokens de entrada y $10 por millón de tokens de salida. El cambio relevante frente a GPT-6 Sol está en la entrada almacenada en caché, que baja a $0.10 por millón de tokens. Los benchmarks publicados por OpenAI hacen que Sol 6.1 resulte muy atractivo para probar flujos de programación y uso del ordenador, pero la evidencia sigue estando demasiado controlada por el proveedor como para recomendar un cambio automático en producción.
Qué cambia realmente en GPT-6.1 Sol
GPT-6.1 Sol es el lanzamiento de OpenAI del 29 de septiembre de 2026 y utiliza el identificador de API gpt-6.1-sol. OpenAI lo orienta a la programación con agentes, el uso del ordenador, el trabajo con documentos y otras tareas profesionales de varios pasos. La documentación oficial del modelo indica una ventana de contexto de 1.05 millones de tokens, razonamiento, herramientas y entrada de imágenes.
También importa dónde está disponible. El modelo aparece en la API, Codex y ChatGPT Work, pero no en el chat normal de ChatGPT durante el lanzamiento. Por tanto, estamos ante una versión pensada principalmente para desarrolladores y agentes de trabajo, no ante una actualización general de ChatGPT.
Los primeros comentarios de usuarios son variados, así que no deberían sustituir a las pruebas con tareas definidas. En una conversación de r/OpenAI, u/Foreign_Helicopter24 describió un resultado satisfactorio y barato, mientras que u/shuwatto aseguró que Opus 5.5 superó a Astra en una tarea relacionada con una PCB. Son experiencias individuales, no pruebas controladas.
Precio de la API de GPT-6.1 Sol: aquí está el cambio importante
Las tarifas estándar que aparecen a continuación figuran en la documentación de precios de OpenAI y coinciden con la información publicada en la cobertura del lanzamiento. Se aplican a las solicitudes incluidas en el tramo de precios para contextos cortos.
| Concepto de facturación | GPT-6.1 Sol | GPT-6 Sol | GPT-6 Astra |
|---|---|---|---|
| Entrada / 1M tokens | $2.00 | $2.00 | $10.00 |
| Entrada almacenada en caché / 1M tokens | $0.10 | $0.20 | $1.00 |
| Escrituras de caché / 1M tokens | $2.50 | $2.50 | $12.50 |
| Salida / 1M tokens | $10.00 | $10.00 | $50.00 |
La comparación importante no es que “Sol 6.1 sea más barato que Sol 6” en toda la factura. Los precios normales de entrada y salida no cambian. La excepción es la entrada en caché: GPT-6.1 Sol reduce a la mitad la tarifa de $0.20 de GPT-6 Sol y la deja un 95% por debajo de su propia tarifa estándar de entrada.
Por ejemplo, una solicitud con 100.000 tokens de entrada en caché, 10.000 tokens de entrada normal y 5.000 tokens de salida cuesta aproximadamente $0.08, antes de contar las escrituras de caché, las herramientas, los reintentos o la revisión humana:
- Entrada en caché: 100.000 × $0.10 / 1.000.000 = $0.01.
- Entrada normal: 10.000 × $2 / 1.000.000 = $0.02.
- Salida: 5.000 × $10 / 1.000.000 = $0.05.
La misma combinación ilustrativa cuesta aproximadamente $0.09 con GPT-6 Sol y $0.45 con GPT-6 Astra. Es un ejemplo basado en la tabla de precios, no el resultado de una ejecución real en producción.
Los prompts largos cambian las cuentas. La página de precios de OpenAI aplica tarifas más altas por encima de 272.000 tokens de entrada: $4 por millón de tokens de entrada, $0.20 por millón de tokens de entrada en caché y $15 por millón de tokens de salida. La tarifa superior se aplica a la solicitud completa, así que un prompt de 300.000 tokens no debería presupuestarse usando las cifras principales de $2/$10.
La caché solo resulta útil cuando el prefijo reutilizable cumple realmente las reglas del proveedor. Las instrucciones de sistema estables, las definiciones de herramientas y los textos de políticas que se repiten son buenos candidatos. Si el principio del prompt cambia en cada solicitud, el ahorro previsto puede desaparecer.
Qué demuestra la evidencia publicada y qué no
Usa los resultados de benchmarks comunicados por el proveedor para elegir un piloto, no para afirmar que el modelo es superior en cualquier escenario.
| Evaluación | Resultado de GPT-6.1 Sol | Comparación relevante |
|---|---|---|
| DeepSWE v1.1 | 75.2% con esfuerzo alto | Aproximadamente al nivel de GPT-6 Astra; 6.4 puntos por encima de GPT-6 Sol en la tabla publicada |
| OSWorld 2.0 offline | 71.4% con esfuerzo máximo | Unos 2.1 puntos por debajo de Astra, con un coste por tarea publicado mucho menor |
| AutomationBench | 36.1% en máximo; 35.4% en medio | Por debajo del máximo de 41.4% de Astra y de algunos resultados de Claude con mayor esfuerzo |
| Terminal-Bench Science 0.1 | 57.0% en máximo | Por detrás del 68.1% de Astra, aunque más del doble del resultado publicado de GPT-6 Sol |
El caso más sólido está en la programación. BitsMinds informó de un coste de $0.65 por tarea de DeepSWE para GPT-6.1 Sol frente a $4.43 para Astra, junto con resultados de 75.2% y 74.1% respectivamente en la comparación seleccionada. Es una señal convincente de relación entre coste y rendimiento, pero tanto la puntuación como el coste proceden de materiales de lanzamiento, no de una repetición independiente.
El uso del ordenador cuenta una historia parecida de valor, no una victoria rotunda: las cifras del lanzamiento sitúan a GPT-6.1 Sol en el 71.4% en OSWorld 2.0 frente al 73.5% de Astra, con costes por tarea publicados de $1.27 y $9.44. La automatización empresarial es el punto de cautela. El modelo puede superar a un competidor con un nivel de esfuerzo y perder con otro, así que “cerca de Astra” no debe interpretarse como “la mejor opción para todos los flujos de trabajo”.
OpenAI informó de que la tasa de errores fácticos con esfuerzo bajo cayó del 11.4% en GPT-6 Sol al 7.7% en GPT-6.1 Sol. Es una reducción de 3.7 puntos porcentuales, pero esa fuente no permite saber por sí sola cómo se comportará el modelo con tus documentos, herramientas o reglas de aprobación.
Qué exige la integración con la API
Cambiar el nombre del modelo puede provocar fallos aunque el endpoint acepte el nuevo identificador.
- Identificador del modelo:
gpt-6.1-sol. - Esfuerzo de razonamiento: la documentación del modelo de OpenAI enumera
low,medium,high,xhighymax;noneyminimalno son compatibles. - Llamadas a herramientas: la documentación del modelo de OpenAI indica que las llamadas a herramientas requieren la Responses API. Chat Completions sigue siendo adecuada para las solicitudes sin herramientas.
- Precios según el contexto: el umbral de 272K tokens modifica la tabla de tarifas.
- Límite de salida: la documentación para desarrolladores indica un máximo de 128.000 tokens de salida.
- Modalidades: la misma especificación enumera entrada de texto e imagen; no incluye entrada nativa de audio o vídeo.
Antes de cambiar el modelo predeterminado en producción, repite un conjunto fijo de tareas con las mismas herramientas, permisos, criterios de aceptación y nivel de esfuerzo. Registra la tasa de resultados aceptados, los reintentos, el coste total en tokens, el tiempo transcurrido y los minutos de revisión. Un modelo que cuesta un 80% menos por token puede acabar siendo más caro por resultado aceptado si genera trabajo adicional de reparación.
Quién debería cambiar primero
Los equipos que usan GPT-6 Sol deberían lanzar un canario. Los precios base de entrada y salida no suben, la entrada en caché resulta más barata y los resultados publicados en programación y uso del ordenador mejoran. El caso para migrar es especialmente sólido cuando la aplicación reutiliza prefijos largos y ya es compatible con la Responses API.
Los equipos que pagan por Astra deberían derivar el trabajo rutinario a Sol 6.1, no retirar Astra. Los tickets de programación con pruebas, la extracción de documentos con validación clara y las tareas repetibles en el navegador son buenos primeros candidatos. Mantén Astra para la investigación científica, los flujos con muchas excepciones o las decisiones difíciles de verificar.
Los equipos sin una prueba de aceptación fiable deberían esperar. La cercanía en un benchmark no sustituye a un control de calidad. Si nadie puede determinar si el agente completó correctamente la tarea, un precio menor por token no es motivo suficiente para cambiar de modelo.
Preguntas frecuentes sobre GPT-6.1 Sol
¿GPT-6.1 Sol es más barato que GPT-6 Sol?
Solo en parte. La entrada y la salida estándar siguen costando $2 y $10 por millón de tokens. La entrada en caché baja de $0.20 a $0.10, por lo que los agentes que usan mucho la caché son los que obtienen el ahorro directo más claro.
¿GPT-6.1 Sol tiene la misma capacidad que GPT-6 Astra?
Según los benchmarks publicados durante el lanzamiento, está cerca en programación y uso del ordenador, pero queda por detrás en algunos resultados de automatización empresarial y ciencia. Interpreta “cerca de Astra” como una hipótesis que hay que probar con cada carga de trabajo, no como una afirmación de sustitución general.
¿Cuál es el nombre exacto del modelo de API de GPT-6.1 Sol?
Usa gpt-6.1-sol en la solicitud a la API.
¿Los usuarios del ChatGPT normal pueden seleccionar GPT-6.1 Sol?
La disponibilidad de lanzamiento analizada aquí cubre la API, Codex y ChatGPT Work. El modelo no aparecía en el chat normal de ChatGPT durante el lanzamiento.
¿GPT-6.1 Sol admite llamadas a herramientas?
La documentación del lanzamiento indica que las llamadas a herramientas requieren la Responses API. Prueba el endpoint y el esquema de herramientas en staging antes de cambiar una integración existente.
La regla práctica de enrutamiento es sencilla: usa primero GPT-6.1 Sol cuando la tarea sea repetible, intensiva en caché y fácil de verificar; conserva Astra cuando un caso límite no detectado cueste más que la llamada al modelo.