Precios de GPT-6 Astra: por qué tres precios diferentes son todos correctos y cuánto cuesta realmente una tarea

Lo más importante, primero: GPT-6 Astra cuesta $10.00 por millón de tokens de entrada, $1.00 por millón de tokens de entrada en caché y $50.00 por millón de tokens de salida en el nivel estándar de Ope​nAI. Ese es el precio de lista de la propia Ope​nAI, leído en la propia página de precios de Ope​nAI el 16 de septiembre de 2026 — y la fecha importa, porque el modelo ha tenido precios distintos en distintos momentos y los lectores siguen encontrando esos otros números. GPT-6 Astra se lanzó el 3 de septiembre de 2026, trece días antes de esta página. Esta no es una nota de lanzamiento ni un anuncio; es la página de referencia de un modelo que ya está disponible de forma general y que, desde esta semana, está desplegado de forma general. GPT-5.6 Sol aparece más abajo como la referencia de precios sobre la que se sitúa Astra, no como el tema principal.

La razón por la que un tarifario necesita una página entera es que las cifras que circulan no coinciden. Busque el precio de este modelo y encontrará $10/$50 de OpenAI, una tarifa por lotes de $5/$25, Azure ofrece cotizaciones tanto de $10/$50 como de $11/$55, y al menos un endpoint aparece listado a $20/$100. Ninguno de ellos es una errata y ninguno se debe a que el precio de lista se haya cambiado en silencio. Son niveles de servicio distintos y revendedores distintos, y distinguirlos es la diferencia entre un presupuesto y una conjetura.

La tarjeta de tarifas, con cada línea etiquetada y fechada

Todo lo que aparece en esta sección se leyó de la propia documentación de precios de la API y de modelos de Ope​nAI el 16 de septiembre de 2026. Cuando una cifra proviene de cualquier otra persona, la oración que la contiene lo indica.

• Estándar, solicitudes de 272,000 tokens de entrada o menos — $10.00 por 1M de entrada, $1.00 por 1M de entrada en caché, $12.50 por 1M de escrituras en caché, $50.00 por 1M de salida (tabla de precios propia de Ope​nAI, consultada el 16/09/2026).

• La línea de escritura de caché existe y la gente la pasa por alto — la primera vez que envías un prefijo es una escritura a $12.50 por 1M, no una lectura a $1.00. Las escrituras de caché se facturan a 1.25x la tarifa de entrada estándar.

• Estándar, solicitudes de más de 272 000 tokens de entrada — 20,00 $ por entrada, 2,00 $ por entrada en caché, 25,00 $ por escrituras en caché, 75,00 $ por salida por 1 M. Se recalcula el precio de toda la solicitud, no solo el de los tokens que superan el umbral (tabla de precios del propio Ope​nAI, consultada el 16/09/2026).

• Batch and Flex — la mitad del estándar: $5.00 de entrada, $0.50 de entrada en caché, $6.25 de escrituras de caché, $25.00 de salida por 1M (la propia tabla de precios de Ope​nAI, consultada el 2026-09-16). Por encima de 272K de entrada, la tarifa por lotes es de $10.00 / $1.00 / $12.50 / $37.50.

• Modo rápido — el doble del estándar: $20.00 de entrada, $2.00 de entrada en caché, $25.00 por escrituras en caché, $100.00 de salida por 1M (tabla de precios de OpeN​AI, consultada el 2026-09-16).

• Especificaciones del modelo que determinan la factura — ventana de contexto 1.050.000 tokens, entrada máxima 922.000, salida máxima 128.000, fecha de corte de conocimiento 2026-04-30, soporte de tokens de razonamiento: sí, valores de esfuerzo de razonamiento bajo / medio / alto / xhigh / max (documentación propia del modelo de OpenAI, consultada el 2026-09-16).

Si quieres la versión de una sola frase: en el nivel estándar, una solicitud que se mantiene por debajo de 272K tokens de entrada cuesta $10 por millón de entrada y $50 por millón de salida, las lecturas en caché son una décima parte de la tarifa de entrada, y todo lo demás en este artículo es o bien un descuento por aceptar un procesamiento más lento o un recargo por superar un umbral.

Por qué verás un número diferente, y cuál es cuál

Cinco cosas distintas producen una cotización que no es $10/$50. Cuatro de ellas podemos vincularlas a la documentación; una no, y lo diremos en lugar de adivinar.

$5/$25 es el nivel de lote, y es el precio propio de Ope​nAI. No se trata de un descuento de revendedor ni de una tarifa empresarial negociada. La página de precios de Ope​nAI indica el procesamiento por lotes a la mitad de la tarifa estándar, y la fila del lote de Astra muestra $5.00 de entrada y $25.00 de salida. Si una fuente te cita $5/$25 como si fuera un modelo distinto, es el mismo modelo, los mismos pesos, en la cola más lenta. El lote es la respuesta correcta para ejecuciones de evaluación durante la noche y la respuesta incorrecta para cualquier cosa interactiva.

$11/$55 es exactamente un aumento del 10 % sobre la tarifa de lista, y OpenAI documenta un aumento del 10 % para los endpoints de residencia. La página de precios de OpenAI indica que a los endpoints de residencia se les aplica un aumento del 10 % para los modelos publicados a partir del 5 de marzo de 2026. GPT-6 Astra se publicó el 3 de septiembre de 2026, por lo que cumple los requisitos. Multiplica la tarifa de lista por 1,1 y obtienes $11.00 y $55.00 exactos al centavo. Esa es una explicación sólida del origen de la cotización más alta al estilo de Azure: un endpoint vinculado a residencia que aplica un aumento documentado, en lugar de un revendedor que se inventa un margen. Debemos ser precisos sobre el límite de esa afirmación: el aumento está documentado por OpenAI y la aritmética coincide exactamente, pero el listado específico de Azure que vimos no indica en sí mismo que sea un endpoint de residencia. Trátalo como la explicación probable, no como una confirmada.

$20/$100 es la tarifa del modo Fast de OpenAI para este modelo. Este es el que más parece un número falso y es el que menos lo es. El modo Fast duplica cada línea, y la fila Fast estándar de Astra es $20.00 de entrada y $100.00 de salida por 1M. Un endpoint que cotiza $20/$100 está cotizando un nivel de servicio diferente —procesamiento prioritario—, no un precio de lista diferente ni un modelo diferente. Si ves esa cifra junto al nombre de Astra, la pregunta que hay que hacer es qué nivel de procesamiento, no qué proveedor.

Existen precios por debajo de la tarifa de lista, y son el margen de otro. Las pasarelas y los revendedores de terceros anuncian Astra por debajo de la lista. Una pasarela publica abiertamente una tarifa en torno a un 20 % por debajo de la de Ope​nAI. Esa es una decisión comercial de ese operador, no un cambio de precio por parte de Ope​nAI, y conlleva las condiciones de tratamiento de datos y de fiabilidad que aplique dicho operador. No vamos a nombrarlos ni a tomar su descuento como evidencia sobre el precio de este modelo, porque es evidencia sobre su negocio, no sobre la tarifa de Ope​nAI.

Lo que no pudimos verificar. Vimos un listado de un router que indicaba el modelo como gpt-6-astra con un nivel de lote a $5/$25 y un alias móvil con la forma ~openai/gpt-astra-latest. La cifra de lote coincide con la propia página de Ope​nAI. El alias es una construcción de pasarela: la documentación de modelos de Ope​nAI enumera exactamente una entrada bajo snapshots y es el gpt-6-astra a secas, sin forma con fecha y sin alias -latest. No pongas un alias de pasarela en una configuración como si el proveedor lo hubiera publicado. Por separado, no encontramos documentación de Ope​nAI para ningún nivel con precio aparte como "Astra Pro", "Astra-Medium" o similar. "Pro" aparece en la nomenclatura de los planes de ChatGPT, no en la tarifa de la API, y un listado de un router no es documentación del proveedor. Si necesitas confirmar un nivel, confírmalo en la propia página de Ope​nAI.

Astra junto al resto de las tarifas de OpenAI

Un precio solo tiene sentido junto a las alternativas que aparecen en la misma tarjeta. Todas estas son las tarifas estándar de Ope​nAI, todas consultadas el 16 de septiembre de 2026, todas por millón de tokens, todas con 272K de entrada o menos.

• GPT-6 Astra — $10.00 entrada / $1.00 en caché / $12.50 escritura / $50.00 salida.

• GPT-5.6 Sol — $4.00 entrada / $0.40 en caché / $5.00 escritura / $20.00 salida.

• GPT-5.6 Terra — $2.00 de entrada / $0.20 en caché / $2.50 de escritura / $12.00 de salida.

• GPT-5.6 Luna — $0.20 de entrada / $0.02 en caché / $0.25 de escritura / $1.20 de salida.

• Las versiones de contexto largo — Astra $20.00 / $2.00 / $25.00 / $75.00; Sol $8.00 / $0.80 / $10.00 / $30.00; Terra $4.00 / $0.40 / $5.00 / $18.00; Luna $0.40 / $0.04 / $0.50 / $1.80.

Hay una promoción en curso debajo de esa tabla, y es la que determina el múltiplo del que todos discuten. La página de precios de Ope​nAI señala que el precio promocional de GPT-5.6 Sol está disponible al menos hasta el 21 de noviembre de 2026. Si se compara con la tarifa promocional vigente hoy, Astra es 2,5 veces Sol en cada una de las líneas: 2,5 veces en la entrada, 2,5 veces en la entrada en caché y 2,5 veces en la salida. Si se compara con la tarifa no promocional de Sol, de $5.00 la entrada y $30.00 la salida, Astra es 2 veces en la entrada y alrededor de 1,67 veces en la salida. Ambos múltiplos son aritméticamente correctos y describen los mismos dos modelos el mismo día. La diferencia radica por completo en qué tarifa de Sol se usa como denominador, y la respuesta honesta a «¿Astra es 2,5 veces Sol?» es: sí, hasta el 21 de noviembre de 2026, o hasta que Ope​nAI ponga fin a la promoción, lo que ocurra primero.

Nos detenemos extensamente en este punto porque es el error más común en la cobertura de este modelo, incluso en este blog. Un múltiplo por token que elige en silencio una tasa Sol y no la nombra no es un hecho sobre Astra. Es un hecho sobre cuándo se escribió la frase.

Costo por tarea, no costo por token

El propio planteamiento de OpenAI es que comparar los precios de los tokens para este modelo es la comparación equivocada, porque Astra está diseñado para completar trabajo de largo horizonte con menos tokens y menos reintentos. Vale la pena tomarse esa afirmación lo bastante en serio como para hacer las cuentas en lugar de repetirla. Así que aquí hay un ejemplo desarrollado con los supuestos expuestos desde el principio, para que puedas cambiarlos y ajustarlos a tu propia carga de trabajo.

La carga de trabajo: una ejecución de agente de 200 llamadas, la forma de una migración nocturna. Cada llamada conlleva 10,000 tokens de entrada, de los cuales 8,000 son lecturas de caché y 2,000 son nuevos, y produce 500 tokens de salida. En toda la ejecución, eso supone 400,000 tokens de entrada nuevos, 1,600,000 tokens de entrada en caché y 100,000 tokens de salida, más una única escritura en caché de 10,000 tokens para inicializar el prefijo. Nivel estándar, por debajo de 272K por solicitud, así que no se aplica ningún recargo por contexto largo.

• GPT-6 Astra — nuevos 0,4M x $10,00 = $4,00; en caché 1,6M x $1,00 = $1,60; escritura 0,01M x $12,50 = $0,13; salida 0,1M x $50,00 = $5,00. Total $10,73.

• GPT-5.6 Sol a su tarifa promocional — nuevo $1.60; en caché $0.64; escritura $0.05; salida $2.00. Total $4.29.

• GPT-5.6 Sol a su tarifa no promocional — entrada nueva $2.00; en caché $0.80; escritura $0.06; salida $3.00. Total $5.86.

• GPT-5.6 Terra — nuevo $0.80; en caché $0.32; escritura $0.03; salida $1.20. Total $2.35.

• GPT-5.6 Luna — nuevos $0.08; en caché $0.03; escritura $0.00; salida $0.12. Total $0.23.

Entonces, con recuentos de tokens idénticos, Astra es aproximadamente 46 veces Luna y 4,6 veces Terra. Nadie compra Luna para hacer un trabajo del tamaño de Astra, y esa nota al pie es exactamente la razón por la que las comparaciones de costo por token entre esos dos modelos son puro teatro. La comparación con Sol es la que sí decide algo, así que aquí está el número que importa.

El punto de equilibrio es del 40 %. Como Astra es exactamente 2,5 veces Sol en cada línea con la tarifa promocional de Sol, Astra puede consumir hasta el 40 % de los tokens de Sol en la misma tarea y aun así llegar a la misma factura —y eso es cierto para cualquier combinación de entrada nueva, entrada en caché y salida, porque la proporción es uniforme. Si Astra usa un tercio de los tokens de Sol, sale más barato; si usa la mitad, sale más caro. Frente a la tarifa no promocional de Sol, el punto de equilibrio se relaja hasta alrededor del 55 % en esta combinación con tanto peso de caché, porque el múltiplo de salida de Astra baja a 1,67 veces mientras que su múltiplo de entrada baja a 2 veces.

Ese único número es el útil, y es donde la afirmación del proveedor y la medición independiente dejan de coincidir. Ope​nAI reporta Terminal-Bench 4.0 en 57.9% para Astra frente a 37.3% para GPT-5.6 Sol, con un costo de API estimado aproximadamente 9% menor por tarea — según el proveedor. Artificial Analysis, en una evaluación independiente publicada el 9 de septiembre de 2026, midió a Astra usando alrededor de un tercio de los tokens de Sol por tarea en su Coding Agent Index, y aun así encontró a Astra a $7.09 por tarea con esfuerzo máximo — alrededor de 15% más que Sol (max) — por una puntuación 7 puntos mayor. En su Intelligence Index, esa misma evaluación situó a Astra entre $0.82 y $3.26 por tarea en los distintos niveles de esfuerzo, aproximadamente 60% más costoso que Sol con esfuerzo máximo.

Ambas cosas pueden ser ciertas a la vez, y la brecha entre ellas es el titular honesto. Los ahorros de tokens son reales y grandes —un tercio es exactamente el tipo de cifra que supera un punto de equilibrio del 40%—, pero los ahorros medidos en tokens de salida no reducen las líneas de lectura de caché y de entrada nueva que dominan una sesión larga de agente. Que Astra sea más económico por tarea que Sol depende de tu combinación, y la dirección se invierte según la carga de trabajo. Quien te diga que es simplemente más barato, o simplemente 2,5 veces más caro, está citando una sola línea de la factura como si fuera el total.

¿Qué determina realmente la factura en este modelo?

Tres cosas dominan, y las tres son específicas de cómo se pretende que se use Astra.

Los tokens de razonamiento son tokens de salida. Se facturan a $50.00 por millón, igual que la salida visible. La página del modelo de Ope​nAI enumera los valores de esfuerzo admitidos como low, medium, high, xhigh y max, y no hay una configuración para desactivarlo; el mínimo es más alto que en modelos anteriores. En la medición independiente Intelligence Index, la diferencia entre el esfuerzo low y max fue de $0.82 a $3.26 por tarea, un factor de cuatro en trabajo idéntico. El nivel de esfuerzo es la mayor palanca de coste individual que controlas, y vale la pena configurarlo por llamada en lugar de globalmente.

Los reintentos lo multiplican todo. Un agente que falla y se vuelve a ejecutar paga de nuevo por todo el prefijo. Este es el mecanismo que hay detrás de la afirmación de Ope​nAI sobre menos reintentos, y también es la razón por la que la aritmética por token induce a error en ambos sentidos: un modelo que cuesta 2,5 veces más por token pero completa la tarea en una sola pasada puede superar a un modelo más barato que necesita tres. Si estás evaluando Astra frente a cualquier otra cosa, mide tareas completadas por dólar, no tokens por dólar.

El contexto largo es el modo diseñado y tiene un recargo. La ventana es de 1.050.000 tokens. Si superas los 272.000 tokens de entrada en una sola solicitud, toda la solicitud se vuelve a tarificar a 20,00 $ de entrada y 75,00 $ de salida por millón — no solo el exceso. Una solicitud de 280.000 tokens cuesta aproximadamente el doble que una de 270.000 por alrededor de un 4 % más de entrada. En un modelo diseñado para trabajo de largo horizonte, esta es la forma más fácil de reventar un presupuesto sin darse cuenta, y es la razón por la que dividir una tarea de largo horizonte en solicitudes inferiores a 272.000 suele ser más barato que enviarla entera, aunque el modelo sea capaz de aceptarla entera.

El contrapeso es el almacenamiento en caché, y es donde las sesiones largas de agentes realmente ahorran dinero. Las lecturas en caché cuestan $1.00 frente a $10.00 las lecturas sin caché, una reducción del 90%, y una sesión larga reenvía el mismo prefijo docenas de veces. La escritura en caché de $12.50 se paga una vez. En el ejemplo práctico anterior, si cada llamada tuviera que reenviar su prefijo de 8,000 tokens sin caché, la factura de Astra subiría de $10.73 a unos $25.00 — la caché está haciendo más trabajo por el presupuesto que cualquier otra línea individual.

El registro sobre el múltiplo

Varias páginas de este blog, incluidas GPT-6 Astra vs GPT-5.6 Sol: ¿vale la pena 2,5 veces el precio? y La demanda de GPT-6 Astra pausa las nuevas inscripciones a ChatGPT Pro de $200, afirman que Astra figura a 2,5 veces el precio por token de GPT-5.6 Sol. Esa cifra se calculó tomando como referencia la tarifa promocional de Sol de $4.00 de entrada y $20.00 de salida, que es la tarifa que la página de precios de OpenAI muestra hoy y describe como promocional, disponible al menos hasta el 21 de noviembre de 2026.

El múltiplo no ha dejado de ser cierto: ha adquirido una fecha de vencimiento que las páginas anteriores no tenían. Frente a la tarifa no promocional de Sol de $5.00 por entrada y $30.00 por salida, Astra es 2x en entrada y alrededor de 1.67x en salida, no 2.5x. Las páginas que dicen 2.5x deben interpretarse como referidas a la ventana promocional; la dirección de la comparación no cambia, pero el tamaño de la brecha se reduce entre un quinto y un tercio en el momento en que termina la promoción. Cualquier persona que presupueste más allá del 21 de noviembre de 2026 debería usar $5.00 y $30.00 como denominador de Sol, y 2x / 1.67x como el múltiplo de Astra. No estamos reformulando los argumentos de esas páginas —el razonamiento sobre benchmark y fiabilidad que hay allí se sostiene por sí solo—; solo corregimos el denominador con el que se calcularon.

La cuestión de lo "gratis", respondida sin evasivas.

No hay un nivel gratuito para este modelo, ni una vía de API gratuita para acceder a él. Los usuarios de ChatGPT Free y Go no reciben GPT-6 Astra en absoluto. Los suscriptores de Plus lo reciben solo a través de ChatGPT Work y Co​dex, no en el chat normal. La API se factura desde el primer token a $10.00 por millón de entrada, y la forma legítima más barata de reducir esa cifra es el nivel de lotes a $5.00 por millón, que te cuesta latencia en lugar de capacidad. Cualquiera que anuncie acceso gratuito a la API de GPT-6 Astra está revendiendo algo —normalmente un fondo de créditos de prueba en una puerta de enlace de terceros con sus propios términos de datos. Puede que no sea necesariamente una mala oferta, pero no es gratis, y no es Ope​nAI.

Vale la pena saberlo si estás planificando capacidad en torno a una suscripción en lugar de la API: el 10 de septiembre de 2026, Ope​nAI pausó los nuevos registros y las mejoras al nivel ChatGPT Pro de $200, citando la demanda de Astra. El nivel de $100, Plus, Go, la API y las cuentas Business y Enterprise permanecieron abiertos. Los consumidores quedaron racionados; el acceso a la API y empresarial no. Si tu plan depende de la asignación de uso de una suscripción de consumidor, ese es el riesgo que debes modelar.

Enrutarlo, y lo que un router no soluciona

Astra es uno de los modelos disponibles a través de OrcaRouter en openai/gpt-6-astra, con los mismos $10.00 de entrada y $50.00 de salida que cobra el proveedor, y la escala por tramos a partir de 272K que se muestra en nuestra página del modelo. Transferimos el precio de lista del proveedor con un margen del 0 %, lo cual importa más en este modelo que en la mayoría: las cifras de este artículo ya han cambiado una vez dentro del ciclo de vida del modelo, y un precio de transferencia cambia el día en que el proveedor lo cambia, no cuando alguien se acuerda de actualizar una tabla.

El argumento honesto a favor del enrutamiento aquí no es el precio, porque no hay ningún descuento que venderte: es que la matemática de costos anterior depende de la carga de trabajo y no sabrás en qué lado del punto de equilibrio del 40% caes hasta que lo ejecutes. Poner Astra detrás de un solo endpoint junto con Sol, Terra y Luna significa que puedes medir tareas completadas por dólar en tu propio tráfico y cambiar de modelo sin un segundo contrato ni un cambio de código. El DSL de enrutamiento te permite componer una llamada a través de varios modelos en lugar de comprometer una ruta de producción con uno solo, y la conmutación por error automática cubre el caso que este modelo ya ha demostrado dos veces: que la demanda puede superar la capacidad.

Las contrapartidas son igual de reales y vale la pena mencionarlas. Un enrutador es un salto en la ruta de la solicitud, y en un modelo cuyo punto de venta es el trabajo autónomo de largo horizonte, ese salto es una cosa más en el dominio de fallos; si tu tolerancia a eso es cero, llama directamente al proveedor. Varias cosas en este artículo solo existen en una relación directa: la opción de Retención Cero de Datos que Ope​nAI ofrece a clientes de API elegibles en endpoints compatibles está sujeta a la aprobación de Ope​nAI, y la habilitación empresarial —que está desactivada por defecto en el lanzamiento y los administradores la activan según su tarifa aplicable— es un acuerdo entre ti y Ope​nAI, no algo que un enrutador pueda conceder. Ope​nAI también documenta que el modo Fast para este modelo no está disponible con residencia de datos en la UE, así que si necesitas residencia y velocidad juntas, esa restricción sigue al modelo, no a la ruta. Y el margen del 0% de un enrutador no es un descuento: no somos más baratos que ir directamente, somos el mismo precio con menos integraciones que mantener.

Qué ver

Una fecha y un número. La fecha es el 21 de noviembre de 2026, cuando el precio promocional de Sol ya no está garantizado; si caduca, el multiplicador de Astra frente a Sol baja de 2,5x a 2x en entrada y 1,67x en salida, y todas las comparaciones de coste por tarea en circulación se vuelven entre una quinta parte y un tercio más favorables a Astra sin que cambie ni una sola cosa en Astra. El número es tu propio punto de equilibrio: ejecuta una tarea representativa de horizonte largo en ambos modelos, cuenta las tareas completadas y el total de dólares, y obtendrás una respuesta más útil que cualquier cosa publicada, incluida esta página.

Poner Astra detrás de un único endpoint junto a Sol, Terra y Luna significa que puedes medir tareas completadas por dólar en tu propio tráfico y cambiar de modelo sin un segundo contrato ni un cambio de código.