GPT-6.1 Sol vs Gemini 3.1 Pro: siete meses de preview frente a ocho días de lanzamiento

Gemini 3.1 Pro lleva siete meses y medio en la lista de precios del proveedor y nunca ha salido de la fase de preview. Anunciado el 19 de febrero de 2026, documentado hoy en un endpoint que termina en -preview, sin compromiso de disponibilidad general y —lo que es más revelador— sin fecha de retirada tampoco. GPT-6.1 Sol tiene ocho días de vida, se lanzó el 29 de septiembre de 2026 a 2,00 $ por millón de tokens de entrada y 10,00 $ por millón de tokens de salida. Si los ponemos uno al lado del otro en el Artificial Analysis Intelligence Index, el preview de siete meses no solo es competitivo, sino que está a solo 22 puntos del modelo más reciente en la última revisión del índice —29,7 frente a 51,8 en la v4.3.2—, y además cuesta 1,8× más por tarea del índice, 1,30 $ frente a 0,72 $. Esa combinación es la razón por la que esta comparación resulta interesante y no una mera formalidad: en esta tabla, el modelo más antiguo va por detrás en capacidad y por delante en coste, justo lo contrario de lo que cabría esperar de un preview que se suponía que iba a graduarse. Pero la advertencia sobre la revisión del índice importa aquí más que en cualquier otro punto de este conjunto, porque un 29,7 y un 53 se citan en el mismo sitio y no son la misma medición.

Ambos son grandes modelos multimodales con ventanas de contexto de clase 1M. Gemini 3.1 Pro acepta texto, imágenes, video, audio y PDF con un techo de salida de 65.536 tokens y un tramo de precios de 200.000 tokens por encima del cual la tarifa se duplica. GPT-6.1 Sol acepta texto, imágenes y archivos con una ventana de 1.050.000 tokens, un techo de salida de 128.000 tokens, cinco niveles de esfuerzo de razonamiento y un tramo de contexto largo por encima de 272.000 tokens de prompt. Uno es un producto ya disponible con un compromiso de soporte. El otro es una vista previa con un ciclo de vida indefinido, y esa diferencia resulta valer más que la brecha en el índice.

El número de índice necesita su revisión

Artificial Analysis vuelve a ejecutar su conjunto de pruebas y republica las puntuaciones bajo la revisión actual del índice, lo que significa que un mismo modelo puede tener dos cifras diferentes según cuándo se consulte. En el caso de Gemini 3.1 Pro, esa diferencia es inusualmente amplia: la cobertura anterior de este modelo por parte de la casa reportaba 57 en una revisión más antigua, mientras que la página tal como está hoy reporta 29.7 en v4.3.2, la versión de diez evaluaciones que también incluye el 51.8 de GPT-6.1 Sol. Ambas cifras son reales y ambas están en el mismo sitio web.

Lo que esto significa para una comparación es limitado e importante. Solo se pueden restar números de la misma revisión. Un 29.7 y un 51.8 de v4.3.2 producen una diferencia de 22 puntos; un 57 y un 51.8 producen una diferencia de cinco puntos en la dirección opuesta. La cifra de 22 puntos es la que se debe usar aquí, porque es en la que ambos modelos fueron medidos por la misma suite y en la misma escala — y porque las cifras de costo por tarea, $1.30 frente a $0.72, provienen de esa misma ejecución.

• Índice de Inteligencia, v4.3.2 — GPT-6.1 Sol 51.8 vs Gemini 3.1 Pro 29.7

• Costo por tarea de índice — GPT-6.1 Sol $0.72 vs. Gemini 3.1 Pro $1.30

• Costo de ejecutar la suite completa — GPT-6.1 Sol $1.082 vs Gemini 3.1 Pro $1.935

• Ventana de contexto — GPT-6.1 Sol 1.050.000 tokens frente a Gemini 3.1 Pro 1.000.000 tokens

• Salida máxima — GPT-6.1 Sol 128.000 tokens vs Gemini 3.1 Pro 65.536 tokens

• Modalidades de entrada — texto, imagen y archivo en ambos, además de vídeo, audio y PDF en Gemini 3.1 Pro

Dos de esas líneas favorecen a la versión preliminar y merecen decirse sin rodeos. Gemini 3.1 Pro acepta vídeo y audio, algo que GPT-6.1 Sol no; si tu pipeline ingiere una grabación de pantalla o una llamada, esa es una brecha de capacidades que ninguna puntuación cierra. Y su techo de salida de 65.536 tokens es la mitad del de GPT-6.1 Sol, lo que importa para la generación de contenido extenso, pero rara vez limita en el trabajo agéntico, donde las salidas son cortas y los turnos, muchos.

Por qué el número más reciente es el que debería influir en tu decisión

La cuestión del precio es más interesante que la cuestión del índice.

La tarifa de Gemini 3.1 Pro es de $2,00 de entrada y $12,00 de salida por millón de tokens, con la entrada en caché a $0,20 y las escrituras en caché a $0,375, y un umbral de nivel en 200.000 tokens de prompt a partir del cual las tarifas pasan a ser $4,00 y $18,00. GPT-6.1 Sol cuesta $2,00 de entrada y $10,00 de salida, con la entrada en caché a $0,10, las escrituras en caché a $2,50, y un umbral en 272.000 tokens a partir del cual sus tarifas pasan a ser $4,00 y $15,00. El precio de entrada principal es idéntico. El precio de salida es un 20 % menor en GPT-6.1 Sol, y el escalón de contexto largo es menor en ambos ejes. Donde se separan las dos tarifas es en la caché: $0,10 frente a $0,20 por millón de tokens de entrada en caché, y el modelo de vista previa escribe la caché a un precio más bajo, a $0,375 frente a $2,50.

Ese último par invierte la interpretación casual. Si tu carga de trabajo es intensiva en caché —un prompt de sistema fijo y largo que se reenvía en cada turno, o un documento que se vuelve a leer a lo largo de una sesión—, la línea de escritura de caché de Gemini 3.1 Pro es drásticamente más barata y su línea de lectura de caché es el doble. Qué modelo gana depende de cuántas veces vuelvas a leer lo que escribiste, y ese es un número que contienen tus propios registros y que ningún benchmark publica. Lo que no es ambiguo es el coste del índice: en un trabajo de evaluación idéntico, el modelo de ocho días resultó un 33 % más barato, y la versión preliminar de siete meses resultó un 79 % más cara que el modelo más nuevo en general.

La insignia de vista previa es el hecho operativo

Esta es la parte de la comparación que una tabla de puntuaciones no puede recoger, y para un despliegue en producción está por encima de todo lo anterior.

Gemini 3.1 Pro está en vista previa desde febrero, sin anuncio de disponibilidad general ni fecha de descontinuación. Ambas ausencias importan y apuntan en direcciones opuestas. Que no haya GA significa que no hay compromiso de ciclo de vida: los endpoints en vista previa no están cubiertos por los mismos términos de aviso de deprecación que los de disponibilidad general, y pueden modificarse bajo un llamador sin un aumento de versión, que es la razón estándar para fijar un identificador de modelo exacto en producción en lugar de un alias. Que no haya fecha de descontinuación significa que tampoco puedes planificar una ventana de migración: el modelo ya ha superado el trimestre en el que todos esperaban que se graduara, y esta familia ya ha descontinuado un modelo Pro antes.

La posición de GPT-6.1 Sol es la imagen especular. Tiene ocho días de vida, lo que significa que su registro de evaluación independiente apenas tiene la profundidad de una sola configuración y sus modos de fallo no están documentados; no hay un corpus de profesionales al que consultar cuando se comporta mal. Su lanzamiento en sí mismo fue la noticia, y llega bajo una estructura de soporte que la versión preliminar no tiene.

Esos son riesgos diferentes, no distintas cantidades de riesgo. Elige la vista previa y estarás apostando a que el proveedor seguirá sirviendo un endpoint sin ninguna obligación contractual de hacerlo. Elige el modelo de ocho días y estarás apostando a que una sola ejecución de benchmark y ocho días de disponibilidad son evidencia suficiente para tu carga de trabajo. El índice no ayudará con ninguno de los dos.

La única cosa que haría esto fácil

Un anuncio de disponibilidad general para Gemini 3.1 Pro, con un identificador de modelo fuera del espacio de nombres -preview y un compromiso de ciclo de vida publicado, resolvería la mayor parte de esto. No cerraría la brecha de 22 puntos en el índice ni la brecha de coste por tarea de 1,8×, pero eliminaría el riesgo de depreciación que actualmente hace que la comparación sea desigual, y permitiría que un equipo adoptara el modelo sin fijar un identificador de vista previa y esperar.

La ausencia de ese anuncio, siete meses y medio después, es en sí misma información. Una vista previa que debía validar las actualizaciones antes de pasar a GA "pronto", según los términos del proveedor en febrero, ha tenido dos trimestres completos para hacerlo. O la validación sigue en curso, o la vista previa es el producto, y quien llama no puede distinguir cuál de las dos cosas desde fuera. Lo que sí puede hacer quien llama es ponerle precio a la incertidumbre y enrutar en consecuencia.

Ambos en una misma clave, así la respuesta puede ser por carga de trabajo.

Gemini 3.1 Pro está en OrcaRouter a sus propias tarifas publicadas — $2,00 / $12,00, y pasa a $4,00 / $18,00 por encima de 200.000 tokens de prompt, con lecturas de caché a $0,20. GPT-6.1 Sol está en OrcaRouter a $2,00 / $10,00, y pasa a $4,00 / $15,00 por encima de 272.000 tokens de prompt, con lecturas de caché a $0,10. Precio de lista del proveedor en ambos, sin añadidos, una clave y una factura.

Eso hace que las partes incómodas de esta comparación sean baratas de resolver. La ingesta de video y audio se queda en el preview porque nada más en el par la acepta; el trabajo de texto y codificación de gran volumen va al modelo más reciente, que es más barato por tarea y un 33% más barato en trabajo de evaluación idéntico. Si el endpoint de preview se revisa o se retira, la conmutación por error automática mueve esas llamadas a otra ruta en lugar de hacer que fallen — que es la cobertura específica que exige el riesgo del ciclo de vida de un preview. Y como ambos están detrás de un único endpoint compatible con OpenAI, la comparación de precios que realmente importa se puede ejecutar con tu propio tráfico en una tarde en lugar de discutirla a partir de una tabla de tarifas.

La lectura defendible, entonces, no es cuál modelo es mejor. Es que estos dos tienen precios casi equivalentes, aunque los separan siete meses de madurez en su ciclo de vida y 22 puntos en la tabla independiente actual, y que las ventajas reales del modelo de vista previa —entrada de video y audio, escrituras de caché baratas— son limitadas y específicas. Si tu carga de trabajo necesita esas modalidades, Gemini 3.1 Pro es la única opción de las dos y la diferencia en el índice es el precio de entrada. Si no las necesita, se te está ofreciendo un endpoint de vista previa con un futuro indefinido a un coste por tarea 80 % superior al de un modelo que se lanzó la semana pasada, y la carga de la prueba recae en sentido contrario.