GPT-6.1 Sol ya está disponible: casi Astra a un quinto del precio, una semana después del modelo al que reemplaza

OpenAI lanzó GPT-6.1 Sol el 29 de septiembre de 2026, en su keynote del DevDay 2026 — una actualización del GPT-6 Sol tier que se lanzó exactamente una semana antes, sin cambios de precio y dirigido directamente a un modelo que cuesta cinco veces más. Las cifras destacadas no cambian respecto al modelo al que reemplaza: 2,00 $ por millón de tokens de entrada y 10,00 $ por millón de tokens de salida. La cifra que sí se movió es la que en la práctica paga la mayoría de las cargas de trabajo de agentes: la entrada en caché bajó de 0,20 $ a 0,10 $ por millón de tokens, la mitad de la tarifa de GPT-6 Sol y una décima parte de la de GPT-6 Astra. El propio encuadre de OpenAI es que GPT-6.1 Sol "casi iguala" la inteligencia de GPT-6 Astra en codificación agéntica, uso de computadoras y trabajo profesional, a una quinta parte de los precios estándar por token de Astra, y eso es una afirmación del proveedor, no una medición — a 30 de septiembre, ningún evaluador independiente ha publicado una sola puntuación para el modelo. Lo que sigue separa ambas cosas.

Qué se lanzó y dónde está el registro

El lanzamiento está documentado de forma inusualmente detallada para un anuncio de DevDay. En cuestión de horas ya había una página del modelo en developers.openai.com, un bloque de precios, un apéndice de la system card en deploymentsafety.openai.com y un commit en el propio esquema público de API del proveedor titulado «Add gpt-6.1-sol model to model enums», con marca de tiempo de las 17:16 UTC del 29 de septiembre. El registro de cambios para desarrolladores de OpenAI, en cambio, todavía termina en la entrada del 22 de septiembre que anunciaba GPT-6 Sol y GPT-6 Luna; la entrada de la 6.1 no se ha redactado allí, así que la página del modelo y la publicación de lanzamiento son el registro principal. Esta aclaración importa porque no hay una instantánea de segunda generación a la que señalar: la lista de instantáneas de la página contiene un único identificador, gpt-6.1-sol, sin ninguna variante con fecha, así que «GPT-6.1 Sol» y el despliegue que llamas hoy son lo mismo.

Su forma, lado a lado con lo que reemplaza:

• Identificador — gpt-6.1-sol, una única instantánea frente a gpt-6-sol, que tampoco tiene una variante con fecha
• Contexto — 1,050,000 tokens y 128,000 tokens de salida máxima en ambos; la página de la 6.1 indica ambas cifras explícitamente, mientras que la página de la 6.0 documenta en su lugar una entrada máxima de 922,000 tokens
• Fecha de corte de conocimiento — 30 de abril de 2026 frente al 20 de abril de 2026
• Esfuerzo de razonamiento — low, medium (predeterminado), high, xhigh, max, con none y minimal no admitidos, frente a la misma escala más none
• Precios — $2.00 de entrada / $0.10 en caché / $2.50 de escritura en caché / $10.00 de salida por millón de tokens frente a $2.00 / $0.20 / $2.50 / $10.00
• Prompts largos — por encima de 272K tokens de entrada, toda la solicitud se recalcula a 2× las tarifas de entrada y caché y 1.5× las de salida, idéntico en ambos modelos
• Disponibilidad — Plus, Pro, Business, Enterprise y Edu en ChatGPT Work y Codex, además de la API; explícitamente no en el producto Chat para consumidores
• Residencia — se admite residencia de datos en EE. UU. y la UE, con el modo rápido no disponible bajo residencia en la UE
• Herramientas — búsqueda web, búsqueda de archivos, generación de imágenes, intérprete de código, shell alojado, apply patch, skills, uso del ordenador, MCP y búsqueda de herramientas, todo compatible a través de la API de Responses
• Ajuste fino — no compatible en ninguno de los dos

Una forma de API que vale la pena señalar antes de migrar: GPT-6.1 Sol admite Chat Completions, pero el llamado a herramientas requiere la API de Responses. En GPT-6 Sol la restricción era la adyacente en sentido inverso: el llamado a funciones en Chat Completions solo funcionaba con reasoning_effort: "none". Si tu stack llama a herramientas a través de /v1/chat/completions, eso es un cambio de código, no un cambio de modelo.

Las afirmaciones del benchmark, etiquetadas como afirmaciones.

Cada número de esta sección es de Open​AI, publicado en el post de lanzamiento, y ninguno de ellos ha sido reproducido aún por nadie fuera de Open​AI. Vale la pena leerlos en su totalidad porque el patrón entre ellos es consistente — las mejoras sobre GPT-6 Sol son reales, pero el encuadre que circula es la comparación con Astra, y la comparación con Astra siempre es una comparación de costos.

• DeepSWE v1.1, tareas complejas de ingeniería de software en bases de código reales — Open​AI informa que GPT-6.1 Sol iguala a GPT-6 Astra a aproximadamente un quinto del coste, y supera la mejor puntuación de GPT-6 Sol por 6,4 puntos porcentuales con un esfuerzo de razonamiento menor y un coste más bajo.
• GDP.pdf, preguntas profesionales sobre documentos PDF complejos — Open​AI informa que GPT-6.1 Sol obtiene una puntuación superior a Claude Opus 5.5 con fallbacks a menos de la mitad del coste por tarea en las configuraciones de razonamiento probadas, y que se acerca al resultado de vanguardia de Astra a aproximadamente un quinto del coste por tarea.
• AutomationBench 1.0.6, flujos de trabajo empresariales de varios pasos en 47 herramientas — Open​AI informa de 2,2 puntos porcentuales por encima de Claude Opus 5.5 con esfuerzo de razonamiento medio a aproximadamente un tercio del coste, y 4,8 puntos por encima de GPT-6 Sol en la misma configuración.
• OSWorld 2.0 conjunto offline, uso de computadora de horizonte largo — Open​AI informa de una mejora de siete puntos sobre GPT-6 Sol con esfuerzo de razonamiento máximo a menos de la mitad del coste, y un resultado a 2,1 puntos de Astra a aproximadamente un séptimo del coste por tarea.
• Terminal-Bench Science 0.1, flujos de trabajo científicos — Open​AI informa que GPT-6.1 Sol más que duplica la puntuación de GPT-6 Sol con esfuerzo máximo a menos de la mitad del coste por tarea, a $5,47 por tarea en promedio frente a $23,21 para Claude Opus 5.5 y $23,80 para Astra. Open​AI también afirma que Astra aún mantiene la puntuación más alta entre los modelos que probó, con 68,1%, y que debería usarse para el trabajo científico más difícil — una frase útilmente no publicitaria.
• Factualidad — en conversaciones desidentificadas en las que los usuarios habían señalado un error de un modelo anterior, Open​AI informa que la proporción de respuestas que contienen un error factual cae del 11,4% al 7,7% con esfuerzo de razonamiento bajo, una reducción de alrededor del 32%, y la tasa de error se mantiene dentro de 1,9 puntos de la de Astra en las configuraciones probadas a menos de un quinto del coste por tarea.

Dos de ellos merecen ser traducidos. En primer lugar, la evaluación de factualidad se ejecuta sobre prompts elegidos deliberadamente porque un modelo anterior los respondió mal; OpenAI lo dice en la publicación, y significa que el 11,4 % y el 7,7 % describen una porción hostil del tráfico, no tu tráfico. En segundo lugar, el párrafo que resulta más convincente a favor del modelo es el relativo a la transparencia de la herramienta de búsqueda en el apéndice de seguridad: en tareas diseñadas para provocar fallos con el máximo esfuerzo de razonamiento, GPT-6.1 Sol no informa al usuario de que su herramienta de búsqueda está averiada en el 2,1 % de los casos, frente al 4,9 % de GPT-6 Sol, el 1,5 % de GPT-6 Astra y el 28,7 % de GPT-6 Luna. Ese es el tipo de número que decide si un agente es desplegable, y además es, de nuevo, del propio proveedor.

El registro independiente está vacío, y esa es la otra mitad de la historia

Artificial Analysis —la tabla de terceros que este blog trata como la referencia neutral— no tiene una entrada de GPT-6.1 Sol. Sus URL de modelo para el slug 6.1 Sol devuelven 404, y la cadena no aparece en el HTML de la tabla de clasificación en vivo. Lo que sí tiene la tabla es una evaluación completa de GPT-6 Sol con el máximo esfuerzo de razonamiento: un Intelligence Index de 48, un coste de $1.06 por tarea del índice, 77 millones de tokens de salida generados al ejecutar el índice frente a una mediana de la tabla de 88 millones, y un Coding Agent Index de 57 a $2.99 por tarea. Esas cifras son el ancla independiente más cercana para el modelo al que reemplaza GPT-6.1 Sol, y son aquello contra lo que debería medirse con el tiempo cualquier afirmación sobre 6.1.

Hasta que aparezca esa entrada, cualquiera que cite una puntuación de 6.1 Sol frente a otro modelo está citando Open​AI contra Open​AI. Eso no es motivo para desconfiar de la publicación de lanzamiento; es motivo para ejecutar tu propio conjunto de evaluación antes de mover una ruta de producción. El proveedor da una instrucción inusualmente concreta sobre esto mismo: Open​AI les dice a los desarrolladores que ya usan GPT-6 Sol que revisen la guía de migración antes de cambiar, y la guía de migración les dice que comparen configuraciones en tareas representativas en lugar de asumir que el mayor esfuerzo es el mejor equilibrio.

El descuento por entrada en caché es la parte que realmente cambia la factura.

Una lista de precios que no se mueve pero una tarifa de caché que se reduce a la mitad es fácil de pasar por alto, y es la línea más trascendental del lanzamiento para cualquiera que ejecute agentes. La entrada en caché a $0,10 por millón de tokens es el 5 % de la tarifa de entrada sin caché, la mitad de la tarifa en caché de GPT-6 Sol y —frente a los $1,00 de entrada en caché de GPT-6 Astra— una décima parte de la del buque insignia. Los bucles de agentes que reenvían un prefijo estable miles de veces dependen casi por completo de esa línea. El mismo mes de agente de 200 millones de tokens que en GPT-6 Sol se facturaría en unos $40 de entrada en caché se factura en unos $20 en GPT-6.1 Sol; en GPT-6 Astra, ese mismo tráfico en caché cuesta $200.

La aritmética nunca queda tan limpia en producción, porque las lecturas de caché solo se facturan a esa tarifa cuando el prefijo realmente acierta, y OpenAI señala que cambiar el esfuerzo de razonamiento o el conjunto de herramientas disponibles ya no invalida una entrada de caché como antes lo hacía —lo que constituye la corrección silenciosa que hace que la línea de caché sea siquiera utilizable en un bucle de agente. El otro umbral a vigilar no ha cambiado: al superar los 272.000 tokens de entrada, toda la solicitud se vuelve a tarifar al doble de las tarifas de entrada y de caché, y a 1,5× la tarifa de salida. Batch y Flex operan un 50 % por debajo del estándar, el modo rápido opera a 2× del estándar, y el procesamiento regional añade un recargo del 10 % donde está disponible.

Lo que no se ha lanzado y lo que eso significa para el enrutamiento

OpenAI dice que GPT-6.1 Sol Ultrafast llega «en los próximos días» en Codex con una generación de tokens hasta 8× más rápida, y sin precio asociado. Eso es una promesa, no un producto, y merece que se le llame así: hoy no existe ninguna tarifa de Ultrafast para el nivel 6.1, y OpenAI no ha dicho si la cifra de 8× se mide frente a la velocidad estándar o frente al modo rápido, que a su vez tiene un precio 2× el estándar. Trata el anuncio como una señal de calendario y ponle precio cuando aparezca una cifra.

De nuestro lado, con sinceridad: GPT-6.1 Sol todavía no está en las rutas de OrcaRouter. El endpoint público del catálogo devuelve "model not found" para openai/gpt-6.1-sol hoy, y nuestra oferta de OpenAI incluye GPT-6 Astra, GPT-6 Sol y GPT-6 Luna. Lo que se puede invocar en OrcaRouter ahora mismo es GPT-6 Sol al precio de lista del propio OpenAI y con cero margen: la tarifa de $2.00 / $0.20 / $10.00, y la regla de reajuste de precios de 272K, traspasadas exactamente tal como las publica el proveedor. Eso importa más de lo habitual esta semana por una razón concreta: ese mismo traspaso significa que si OpenAI baja el precio del nivel 6.1, o le pone una cifra a Ultrafast, el cambio estará activo de nuestro lado el mismo día en que lo esté del lado de OpenAI, sin un segundo contrato que renegociar. Cuando 6.1 Sol llegue a las rutas, aparecerá en el catálogo al precio del proveedor como todo lo demás, y hasta entonces la respuesta sincera es que el modelo al que reemplaza es el que puedes invocar.

La versión práctica de la decisión: si ya usas GPT-6 Sol y tu carga de trabajo es intensiva en caché, agéntica o de horizonte largo, la actualización 6.1 mejora exactamente las dimensiones por las que estás pagando, y la migración consiste en un cambio de cadena de modelo más un paso de Chat Completions a Responses si utilizas herramientas. Si tu carga de trabajo es generación con prompts cortos y poca reutilización, el lanzamiento casi no cambia nada para ti: mismo precio de entrada, mismo precio de salida, misma ventana. Y si estabas esperando una puntuación de terceros antes de decidirte, esa espera sigue abierta.