ERNIE 5.5 Flash Preview vs GPT-5.6 Luna: la lista de tarifas con la que se le mide ya está retirada

ERNIE 5.5 Flash Preview y GPT-5.6 Luna se mencionan en la misma frase esta semana, y la parte incómoda es el calendario. ERNIE 5.5 Flash Preview entró en funcionamiento como endpoint de pago en la plataforma Qianfan de Baidu el 10 de noviembre de 2026, y la publicación de lanzamiento llegó un día después. GPT-5.6 Luna se lanzó el 9 de julio de 2026, y ha estado marcado como obsoleto en el rastreador de Artificial Analysis desde el 22 de septiembre de 2026, cuando GPT-6 Luna llegó a aproximadamente la mitad del precio. Así que la comparación que un lector realmente necesita no es la que sugieren los dos nombres. Es ERNIE 5.5 Flash Preview frente a una tabla de tarifas que su propio proveedor ya ha dejado atrás —y, en segundo lugar, frente al sucesor que lo reemplazó. El sucesor tiene un precio de $0.10 y $0.50 con el mismo índice medido y utiliza la misma clave que el modelo al que reemplazó.

Eso no hace que la comparación directa sea inútil. La convierte en un trabajo distinto. Hay una diferencia real de precio, una diferencia real de contexto y una pregunta genuina sobre cuál de estos dos pondrías frente a una tarea desatendida. Lo que no hay, en ninguno de los dos lados, es un marcador compartido. Cada número de abajo es o bien una ejecución propia de Baidu, una ejecución propia de Artificial Analysis o una tarifa publicada, y ninguno de ellos puede restarse del otro.

¿Qué le pasó a GPT-5.6 Luna y por qué importa aquí?

GPT-5.6 Luna es un modelo de contexto de 1M con un precio de 0,20 USD por millón de tokens de entrada y 1,20 USD por millón de salida. En Artificial Analysis tiene un Índice de Inteligencia de 23,8, y ese mismo registro incluye una marca de obsoleto con fecha de sustitución del 22 de septiembre de 2026. Su sustituto, GPT-6 Luna, aparece a 0,10 USD de entrada y 0,50 USD de salida con el mismo contexto de 1M y obtiene 23,5 con esfuerzo xhigh y 18,5 con medium en el mismo índice — estadísticamente a la par del modelo al que sustituye, a menos de la mitad de la tarifa de salida.

Se derivan dos cosas, y ambas van en contra del enfoque obvio de esta página. Primero, una SKU obsoleta no es una SKU muerta —sigue respondiendo a solicitudes, y mucho código todavía apunta a ella—, pero es una ficha que ya nadie defiende en precio. Segundo, si tu motivo para comparar ERNIE 5.5 Flash Preview con una Luna es que Luna es la gama rápida y barata que ya conoces, el modelo que realmente conoces ahora es GPT-6 Luna. Comparar una vista previa de hace dos días con una ficha retirada hace quedar mejor a la vista previa en precio y no te dice nada sobre la factura que pagarías el próximo trimestre.

Hay una tercera cosa, menos favorecedora para la comparación y que conviene señalar desde el principio: GPT-5.6 Luna tiene una puntuación independiente. ERNIE 5.5 Flash Preview no. A 11 de noviembre, no hay ninguna entrada de ERNIE 5.5 en ninguna parte de la clasificación de Artificial Analysis, así que todas las cifras de ERNIE de este artículo son de Baidu, obtenidas con los harnesses de Baidu y evaluadas por modelos que Baidu eligió.

Seis dimensiones, ambos lados en la misma línea

Léelos como un mapa de dónde discrepan los dos, no como un recuento. Las filas de precio y contexto son cifras concretas de tarjetas publicadas. Las filas de puntuación no son el mismo tipo de número entre sí, que es el tema de la siguiente sección.

• Precio: ERNIE 5.5 Flash Preview a 0,28 $ por entrada y 1,13 $ por salida por millón de tokens, frente a GPT-5.6 Luna a 0,20 $ por entrada y 1,20 $ por salida. La entrada de ERNIE es un 40 % más cara; su salida es aproximadamente un 6 % más barata.

{{1}}• Precio del sucesor — ERNIE no tiene sucesor y una tarjeta frente a GPT-6 Luna a $0.10 de entrada y $0.50 de salida, lo que es menos de la mitad de la tarifa de salida de ERNIE y una quinta parte de su tarifa de entrada.{{/1}}

• Ventana de contexto: 1.024.000 tokens frente a 1.000.000. Una diferencia de redondeo; ninguna de las dos es el factor decisivo.

• Techo de salida — 921,600 tokens en una sola llamada frente a un contexto de 1 M sin un techo de salida de una sola llamada comparable publicado en la misma forma. Esta es la única especificación en la que ERNIE está genuinamente en otra categoría.

Puntuación independiente: sin fila de Artificial Analysis frente a un Intelligence Index de 23,8. Un lado de esta línea tiene un tercero detrás y el otro no.

• Coste medido por tarea — no publicado por Baidu frente a $0,33 por tarea en la suite de Artificial Analysis con un promedio de 522 segundos por tarea, bajando a $0,15 por tarea en GPT-6 Luna.

• Estado — una vista previa que Baidu denomina un checkpoint intermedio del post-entrenamiento frente a una SKU marcada como obsoleta con un reemplazo con nombre ya disponible.

Por qué no se pueden restar las dos cifras principales

La cifra que la gente querrá comparar directamente es Terminal-Bench 4.0: 46,5 para ERNIE 5.5 Flash Preview, del apéndice de Baidu, frente a 11,6 para GPT-5.6 Luna, de la propia evaluación de Artificial Analysis. Una diferencia de 35 puntos parece concluyente. No es una diferencia en absoluto, porque ambas cifras proceden de arneses distintos, andamiajes distintos y jueces distintos, y solo una de ellas fue producida por alguien sin ningún interés en el resultado.

Baidu es inusualmente transparente sobre la configuración de su banco de pruebas, y eso es lo que hace legible la discrepancia. Sus notas al pie nombran los harness —Claude Code 2.1.x, mini-swe-agent 2.4.6, Codex 0.162.1 y algo abreviado como DSH— y los modelos evaluadores: Qwen3.8-Max, DeepSeek-V4.1-Flash-1017 y Gemini 3.1 Flash-Lite. Una nota al pie reconoce que ERNIE 5.5 Flash Preview y GLM-5.3 carecen de capacidad multimodal nativa, y que la comprensión de imágenes durante la evaluación se proporcionó mediante una herramienta impulsada por Claude Opus 5.5. Así que al menos algunas filas dependientes de la visión miden un sistema en el que el modelo evaluado llama al modelo de otro proveedor para observar las cosas. Es una decisión de ingeniería defendible. También es una razón por la que esas filas no constituyen una puntuación comparable en igualdad de condiciones.

El par de omnisciencia tiene el mismo problema en una forma más sutil. Baidu reporta AA-Omniscience-Public en 25,2; Artificial Analysis registra −17,1 para GPT-5.6 Luna en su índice Omniscience. Las etiquetas difieren, una cifra proviene de una ejecución del proveedor y la otra no, y la métrica penaliza las respuestas incorrectas pero seguras, que es exactamente el comportamiento que una evaluación autoinformada es menos probable que saque a la luz. Trata estos como dos datos no relacionados, no como una diferencia de 42 puntos.

La única comparación que es realmente justa es la interna: GPT-5.6 Luna con 23,8 frente a GPT-6 Luna con 23,5, ambos medidos de la misma manera por las mismas personas. Ese par es la forma de saber que el sucesor representa un movimiento en el precio y no en las capacidades, y es el par que te dice qué es lo que realmente se espera que supere ERNIE 5.5 Flash Preview.

Lo que cada lado gana realmente

ERNIE 5.5 Flash Preview gana en el techo y en la frescura. Una asignación de salida de 921.600 tokens frente a una ventana de 1.024.000 tokens significa que una sola llamada puede emitir casi tanto como puede contener, lo que constituye la precondición mecánica para la compilación de Unreal Engine de once horas que Baidu puso en el centro de su publicación de lanzamiento. Nada en la ficha de GPT-5.6 Luna compite con eso, y nada en la de GPT-6 Luna tampoco. ERNIE también gana el único certamen que no trata de números: es el modelo con algo que demostrar este mes, y Baidu ha prometido pesos Apache 2.0, una fecha que no ha dado.

GPT-5.6 Luna gana en verificación y en precio de entrada. Hay una puntuación de terceros que puedes consultar, un costo publicado por tarea completada, un tiempo medido por tarea y una tarifa de entrada un 40% más barata. Eso es lo que hace que un modelo sea seguro para poner detrás de un producto, y ERNIE 5.5 Flash Preview actualmente no tiene nada de eso: ni ficha de modelo, ni fecha de corte de conocimiento, ni cifra de latencia, ni fila independiente.

GPT-6 Luna gana en precio de forma rotunda, y ese es el hallazgo que replantea la página. Si la pregunta es «qué modelo barato y rápido debo llamar», la respuesta dentro de la familia Luna no es GPT-5.6 Luna; es el sucesor a $0.10 y $0.50 con el mismo índice medido y un coste por tarea inferior a la mitad del de su predecesor. Una comparación que se detiene en GPT-5.6 Luna está comparando ERNIE con la mitad equivocada de la familia.

La decisión, expresada sin ambages

Si hoy necesitas un modelo con puntuación independiente y un coste por tarea conocido, no necesitas ERNIE 5.5 Flash Preview: necesitas un Luna y, en concreto, el actual. No hay nada que evaluar, porque ya lo ha hecho otra persona.

Si tienes una tarea cuya salida realmente alcanza cientos de miles de tokens en una sola pasada —una compilación larga, una refactorización de todo el repositorio, un documento que nadie quiere dividir—, ERNIE 5.5 Flash Preview es el único modelo de esta página que publica un límite máximo de salida que lo permite, y su velocidad de salida es ligeramente inferior a la de GPT-5.6 Luna. Ese es un caso concreto y limitado, y es el único caso que respalda la ficha técnica.

Si estás en algún punto intermedio, la respuesta honesta es que ninguna de las dos tarjetas lo resuelve, porque ninguno de los dos fabricantes publicó los tokens por tarea completada para la carga de trabajo que tienes en mente. Los $0.33 de GPT-5.6 Luna corresponden al conjunto de pruebas de Artificial Analysis, no al tuyo.

Una clave, dos tarjetas de tarifas y la migración que no es un proyecto

ERNIE 5.5 Flash Preview no es algo que OrcaRouter ofrezca. No hay ninguna entrada de ERNIE en el catálogo ni ningún endpoint de Baidu detrás de ello, así que la propia API Qianfan de Baidu y las plataformas de terceros que lo revenden son las opciones a las que deberías acudir. Nada de esto constituye una oferta para enrutarlo.

La situación de Luna es la contraria, y resulta ilustrativa. Tanto GPT-5.6 Luna como GPT-6 Luna están en el catálogo de OrcaRouter, a precio de lista del proveedor y sin recargo — 0,20 y 1,20 USD para la SKU obsoleta, 0,10 y 0,50 USD para la que la sustituyó. Así se ve una tarifa reemplazada desde dentro: la cadena del modelo cambia, la clave no, y nadie tiene que firmar nada. Cuando un proveedor retira un modelo a mitad de trimestre —como ocurrió aquí el 22 de septiembre— el cambio cuesta una línea en una configuración en lugar de un ciclo de adquisición, y se pueden comparar los precios de la tarjeta antigua y la nueva en la misma factura.

Lo que zanjaría esta comparación no es otra tabla de benchmarks. Es una fila de ERNIE 5.5 producida por Artificial Analysis, una cifra publicada de tokens por tarea para la compilación de once horas, y una tarifa para ERNIE en el nivel que GPT-6 Luna ocupa ahora. Hasta que exista una de esas cosas, ERNIE 5.5 Flash Preview frente a GPT-5.6 Luna es una vista previa de dos días de antigüedad medida contra una tarjeta retirada por dos grupos de personas que nunca compartieron un arnés de pruebas — y la versión útil de la pregunta es si la vista previa puede mantener su ventaja en el techo de salida una vez que alguien sin interés en la respuesta ejecute la prueba.