GPT-6 Sol: La referencia completa del GPT-6 de gama media de OpenAI

GPT-6 Sol es el nivel intermedio de la familia: el modelo que se sitúa entre el insignia GPT-6 Astra por encima y el económico y rápido GPT-6 Luna por debajo, lanzado el 22 de septiembre de 2026 a 2,00 $ por millón de tokens de entrada y 10,00 $ por millón de tokens de salida. Eso es la mitad de lo que costaba GPT-5.6 Sol por un modelo que el proveedor describe en su propia documentación como "diseñado para impulsar flujos de trabajo complejos de programación y de agentes": ventana de contexto de 1.050.000 tokens, límite de salida de 128.000 tokens, entrada de texto e imagen, y seis niveles de esfuerzo de razonamiento que van desde none hasta max.

Esta página es la referencia para ese modelo: aquella a la que llegas después de escribir su nombre. Deliberadamente no es un segundo anuncio. La fecha de lanzamiento se usa aquí para datar el modelo, no para informar de un evento: el modelo es hoy un producto API activo y disponible de forma general, y lo que necesita un lector que llega a esta página es la tabla de tarifas, la envolvente, las afirmaciones del proveedor claramente etiquetadas y lo que midió un evaluador independiente. El ancla de fecha y hora es el 22 de septiembre de 2026, seis días antes de que se escribiera esta página, por lo que el lanzamiento también queda dentro de una ventana de frescura de siete días; la sección que estás leyendo es la razón por la que la página es una referencia y no una noticia. La razón de que exista en absoluto es la demanda de búsqueda medida con datos propios en este sitio: la gente escribe el propio nombre del modelo, y el tráfico disperso en torno a ese nombre es totalmente con forma de «versus» y ya lo cubren las páginas de enfrentamiento que publicamos por separado.

Dónde se ubica GPT-6 Sol dentro de la pila de GPT-6

La propia documentación de OpenAI nombra tres modelos GPT-6 y asigna una función a cada uno. GPT-6 Astra es el buque insignia: la propia guía de la compañía lo describe como su modelo más inteligente, orientado al uso de computadoras, la navegación web, la ingeniería de software, la ciencia y la creación de documentos, y tiene un precio de $10.00 / $50.00 antes de cualquier nivel. GPT-6 Luna es el nivel de eficiencia, orientado a trabajos bien definidos y de gran volumen, y cuesta $0.10 / $0.50. GPT-6 Sol es el intermedio: la página de modelos de OpenAI lo describe en una sola línea como diseñado para la programación compleja y los flujos de trabajo con agentes, y su guía de familia indica a los desarrolladores que elijan gpt-6-astra para el nivel más alto de capacidad, gpt-6-sol para un "razonamiento sólido en tareas exigentes" y gpt-6-luna para trabajos repetitivos y eficientes a escala.

Dos hechos hacen que sea un nivel real y no una simple etiqueta de precios. Sol tiene la misma ventana de 1.050.000 tokens y el mismo límite de salida de 128.000 tokens que Astra: el nivel intermedio no es una ventana más pequeña, sino menos dólares de capacidad por token. Y Sol admite un ajuste de razonamiento que Astra no: reasoning.effort acepta none en Sol, por lo que el modelo puede ejecutarse sin ninguna pasada de razonamiento, mientras que la escala de Astra empieza en low. En todo lo demás, la escala de esfuerzo es idéntica: none, low, medium (el valor predeterminado), high, xhigh, max.

Artificial Analysis sitúa GPT-6 Astra el 3 de septiembre de 2026 y GPT-6 Sol y Luna el 22 de septiembre de 2026 —tres semanas que separan el primer lanzamiento de la generación insignia de sus hermanos más económicos. Ten en cuenta que nuestra propia fila de catálogo para GPT-6 Astra tiene una fecha de catálogo del 4 de septiembre; eso es un artefacto de catálogo, y el 3 de septiembre del rastreador independiente es la fecha de lanzamiento que usamos aquí.

El tarifario, en su totalidad

Cada cifra de esta sección proviene de la propia documentación de precios de OpenAI y de la página del modelo GPT-6 Sol, ambas consultadas el 28 de septiembre de 2026, y ambas por millón de tokens en USD.

• Estándar, hasta 272.000 tokens de entrada — $2.00 de entrada, $0.20 de entrada en caché, $2.50 por escritura en caché, $10.00 de salida.

• Proporción de entrada en caché — OpenAI factura la entrada en caché al 10 % de la tarifa sin caché, un descuento del 90 %, y afirma que las escrituras en caché se facturan a 1,25× la tarifa de entrada sin caché. El lanzamiento de GPT-6 también eliminó una fricción que solía costar dinero de forma silenciosa: cambiar el esfuerzo de razonamiento o la disponibilidad de herramientas ya no invalida la caché.

• Contexto largo, más de 272.000 tokens de entrada — 4,00 $ de entrada, 0,40 $ de entrada en caché, 5,00 $ de escrituras en caché, 15,00 $ de salida. El umbral es de 272K, y se indica en la propia página del modelo GPT-6 Sol de OpenAI en lugar de tomarse prestado de la página de Astra, que lleva el mismo número. La misma página establece la regla de reajuste de precios en una frase: los prompts con más de 272K tokens de entrada se cobran a 2× las tarifas de entrada y caché y 1,5× la de salida para la solicitud completa. Esto no es un recargo sobre el exceso. Una solicitud de 300.000 tokens cobra los 300.000 tokens a la tarifa de contexto largo, por lo que el costo de cruzar la línea es un cambio escalonado en lugar de una pendiente — y el escalón se produce en un límite que la mayoría de los pipelines de documentos largos cruza por accidente.

• Batch and Flex — ambos tienen un precio del 50 % de las tarifas estándar aplicables, por lo que Batch and Flex en Sol cuestan $1.00 / $5.00 en contexto corto y $2.00 / $7.50 en contexto largo, con entrada en caché a $0.10 y $0.20 respectivamente.

• Fast mode — 2× la tarifa aplicable, que es $4.00 / $20.00 para contexto corto y $8.00 / $30.00 para contexto largo. OpenAI renombró el procesamiento prioritario a Fast mode el 30 de julio de 2026 y acepta ya sea service_tier: "priority" o "fast".

• Dos recargos que conviene conocer — los endpoints de procesamiento regional conllevan un recargo del 10 % para los modelos lanzados el 5 de marzo de 2026 o con posterioridad, y los endpoints de FedRAMP conllevan un recargo del 10 % sobre las tarifas estándar. Para GPT-6 Sol y Luna, la residencia de datos en la UE solo está disponible con el procesamiento Estándar.

• Contexto del precio — La hoja de precios de OpenAI todavía incluye GPT-5.6 Sol a $4.00 / $20.00 con un precio promocional que, según se indica, estará vigente al menos hasta el 21 de noviembre de 2026. El precio de $2.00 / $10.00 de Sol es un recorte del 50% en ambos lados de su predecesor directo, y OpenAI dijo a los periodistas que las nuevas tarifas son permanentes y no promocionales. Eso es una declaración de un portavoz más que un compromiso por escrito en la hoja de precios, por lo que conviene tratarlo como algo declarado por el proveedor y no como un hecho contractual.

El sobre

• Contexto y salida — ventana de contexto de 1.050.000 tokens, 922.000 tokens de entrada como máximo, 128.000 tokens de salida como máximo. La cifra de 1.050.000 es de la propia OpenAI; Artificial Analysis indica 872.000 en su tabla de especificaciones para el mismo modelo, y las FAQ de esa página dicen 870k. Trata el número del proveedor como el contrato y el número del rastreador como una medición de una configuración servida concreta.

• Modalidades — entrada de texto e imagen, salida de texto, según la página del modelo de OpenAI. Nuestra propia fila de catálogo para el modelo también incluye una entrada de archivo junto con texto e imagen, y la página de OpenAI no. La página del proveedor es la que rige, así que la lectura honesta de este modelo hoy es entrada de texto e imagen.

• Fecha de corte de conocimiento — 20 de abril de 2026. El de GPT-6 Luna es el 18 de mayo de 2026, y el de Astra es el 30 de abril de 2026, por lo que los tres modelos de la familia no comparten la misma fecha de corte.

• Endpoints — Se admiten tanto Chat Completions como Responses, y también Batch. Realtime, la traducción y transcripción en tiempo real, Assistants, el ajuste fino, los embeddings, la generación y edición de imágenes, la síntesis de voz, la transcripción y traducción de audio, la moderación y la ruta heredada de Completions no son compatibles.

• Herramientas y salida estructurada — streaming, salidas estructuradas, llamada a funciones, búsqueda de archivos, entrada de imágenes, búsqueda web y almacenamiento en caché de prompts se enumeran todos. Hay un punto crítico: en Chat Completions, la llamada a funciones solo funciona cuando reasoning_effort es none. El razonamiento con herramientas requiere la API de Responses.

• Parámetros no admitidos cuando el razonamiento está activado — con el esfuerzo de razonamiento configurado en cualquier valor distinto de none, elimina temperature, top_p y top_logprobs; en Chat Completions, elimina también logprobs.

Lo que afirma OpenAI, y qué tipo de afirmación es

El material de lanzamiento de OpenAI para GPT-6 Sol, tal como lo informó The Decoder el día del lanzamiento, se lee mejor como un argumento de costo en condiciones de paridad que como una afirmación de capacidad. Las cifras que figuran a continuación son reportadas por el proveedor, no han sido reproducidas de forma independiente y son las formas que OpenAI eligió publicar; el conjunto de benchmarks es más reducido que la selección habitual, como señala la misma cobertura: GDPval y Terminal-Bench 4.0 no figuran en él.

• FrontierCode 1.1, según el proveedor — GPT-6 Sol obtiene un 49,3 % con el máximo esfuerzo por 2,14 $ por tarea. OpenAI lo sitúa más o menos a la par de Claude Fable 5.1, con un 50,3 % de máximo esfuerzo, que cuesta 12,83 $ por tarea según la propia comparación de OpenAI.

• DeepSWE v1.1, según el proveedor — 68,8 % para GPT-6 Sol con el máximo esfuerzo, a 1,1 puntos del mejor resultado publicado de Claude Fable 5, un 69,9 %, y por delante del propio GPT-6 Luna de OpenAI, que según OpenAI iguala a Sol en xhigh por mucho menos.

• AutomationBench y OSWorld 2.0, según datos del proveedor — OpenAI informa que GPT-6 Sol en esfuerzo máximo supera a Claude Opus 5 en esfuerzo máximo en el benchmark de flujos de trabajo empresariales con un 9 % del costo por tarea, y afirma que GPT-6 ofrece resultados de uso de computadora similares a los de Claude Opus 5 a un costo aproximadamente un 80 % menor, con GPT-6 Astra aún liderando esa categoría dentro de la propia familia de OpenAI.

Fíjate en la forma de esas oraciones, no en los números. Cada una empareja una puntuación cercana a la de un rival con un coste que es una fracción de la suya. Es una afirmación de paridad a menor coste, no una afirmación de dominio, y es una declaración sustancialmente más débil que «el mejor modelo», que es lo que OpenAI reserva para Astra. Las afirmaciones del proveedor aquí dicen que el nivel intermedio ha cerrado la brecha de precio; no dicen que haya cerrado la brecha de capacidad.

La lectura independiente

Artificial Analysis evaluó GPT-6 Sol con el máximo esfuerzo de razonamiento y publicó los resultados el día del lanzamiento. Sus cifras son independientes y constituyen el contrapeso del párrafo anterior.

• Índice de inteligencia — 48 en el Artificial Analysis Intelligence Index v4.3.2, que integra diez evaluaciones, entre ellas AA-Briefcase v1.1, GDPval-AA v2.1, AutomationBench-AA, Terminal-Bench 4.0, SciCode, Humanity's Last Exam, GDP.pdf, CritPt, AA-Omniscience y AA-LCR v1.1. La página lo sitúa en el puesto 18 de 211 modelos de su clase de comparación — un denominador que cambia a medida que el rastreador añade modelos.

• Costo por tarea — $1.06 por tarea del Intelligence Index, frente a una tarifa combinada de $1.54 por millón de tokens con la mezcla 7:2:1 de aciertos de caché/entrada/salida de Artificial Analysis. El modelo generó 77 millones de tokens de salida durante la ejecución del índice, frente a una mediana de 88 millones para los modelos de razonamiento de su rango de precio, por lo que no está ganando en brevedad.

• Velocidad y latencia — 88,7 tokens de salida por segundo medidos a través de la API de OpenAI, por encima de la mediana de 82,6 del rastreador para modelos de razonamiento comparables, con un tiempo hasta el primer token de 138,06 segundos frente a una mediana de 3,79 segundos. Esas dos cifras describen la misma disyuntiva: el modelo es rápido una vez que arranca y lento para arrancar, lo que constituye la firma esperada de una larga pasada de razonamiento.

• Dónde retrocedió — La lectura de The Decoder de los resultados de Artificial Analysis reporta regresiones en dos evaluaciones de trabajo de conocimiento frente a la generación anterior: aproximadamente 100 puntos Elo perdidos en GDPval-AA v2.1 y unos 75 en Luna, y la inspección manual atribuye la caída principalmente a la calidad de presentación y a resultados incompletos. El propio resumen de Artificial Analysis, según lo reportado, es que los costos por tarea se redujeron aproximadamente a la mitad mientras que las puntuaciones de inteligencia se mantuvieron en los niveles de GPT-5.6, con mejoras en algunas evaluaciones y regresiones en otras.

Hay una salvedad que aplica a todo lo anterior. GPT-6 Sol y GPT-6 Astra no han sido evaluados cara a cara con el mismo esfuerzo de razonamiento en un mismo entorno de pruebas por ninguna parte que podamos citar, y las dos cifras que se citan en paralelo —Sol con 48 y Astra con 53— provienen del mismo índice, pero no necesariamente de la misma configuración. La versión honesta de esa comparación es breve: en el índice, Astra puntúa por encima de Sol, y ninguna ejecución publicada aísla qué parte de la diferencia corresponde al modelo y qué parte a la configuración de esfuerzo.

Disponibilidad, y lo único que cambió después del lanzamiento

OpenAI lanzó ambos modelos el 22 de septiembre de 2026 a través de su propia API como gpt-6-sol y gpt-6-luna, y su material de lanzamiento los situó en ChatGPT Work y Codex para suscriptores de Plus, Pro, Business, Enterprise y Edu, mientras que los usuarios de Free y Go accedían a GPT-6 Luna a través de la aplicación de escritorio. Ninguno de los modelos estaba disponible en la interfaz habitual de ChatGPT Chat en el momento del lanzamiento —ese es el planteamiento del propio OpenAI tal como se informó ese día, y es el detalle que más probablemente confunda a un lector que buscó Sol en el selector de modelos y no lo encontró.

El cambio posterior al lanzamiento que importa para cualquiera que alimente este modelo con imágenes está en el propio registro de cambios de la API de OpenAI, fechado el 25 de septiembre de 2026: OpenAI corrigió un error en la codificación de imágenes que, según afirma, degradaba la comprensión de imágenes en GPT-6 Sol y GPT-6 Luna, y afectaba tareas visuales en la API y en Codex, incluido el uso de computadora. La recomendación del propio registro de cambios es volver a ejecutar las evaluaciones y reintentar los flujos de trabajo afectados si las entradas de imágenes forman parte de tu caso de uso. Esa es una corrección de hace tres días en un modelo de hace seis días, y es la razón por la que una ejecución de benchmark de la semana del lanzamiento y otra de esta semana pueden diferir en cualquier aspecto visual.

Ejecutando GPT-6 Sol en OrcaRouter

GPT-6 Sol se enruta en OrcaRouter como openai/gpt-6-sol on OrcaRouter, al precio de lista propio de OpenAI con el precio de lista del proveedor pasado a 0% de margen, junto con openai/gpt-6-astra y openai/gpt-6-luna. Los tres están detrás de un único endpoint compatible con OpenAI y una única clave de API, que es lo que hace que la cuestión de los niveles sea comprobable en lugar de teórica: el mismo cuerpo de solicitud se puede dirigir a Sol para una ruta de producción y a Luna para el trabajo masivo junto a ella, sin un segundo contrato y sin cambios en el código, y un cambio de precio del proveedor está activo aquí el mismo día en lugar de después de un ciclo de reajuste de precios. Si estás migrando una carga de trabajo a un modelo tan nuevo, conmutación por error automática entre proveedores es la otra mitad del argumento — es cómo pruebas un modelo de seis días en tráfico real sin apostar una ruta de producción a su primer mes.

Dos cosas que el tarifario le hace a una factura real, desarrolladas paso a paso:

• Una ejecución de análisis de documentos de 900.000 tokens se factura a contexto largo por toda la solicitud: 900.000 tokens de entrada a $4.00 por millón son $3.60, más la salida. La misma ejecución mantenida por debajo de 272.000 tokens se factura a $2.00 por millón. Dividir una solicitud sobredimensionada en cuatro llamadas por debajo del umbral no es un truco aquí; es un ahorro directo del 2× en la entrada.

• Un bucle de agente en caché es donde el descuento del 90 % en la entrada en caché hace su trabajo: un prefijo estable releído cientos de veces cuesta 0,20 $ por millón en Sol en lugar de 2,00 $, y como cambiar el esfuerzo de razonamiento ya no invalida la caché, se puede recorrer la escalera de esfuerzo dentro de una misma conversación sin pagar por reconstruir el prefijo.

Si lo que realmente quieres es la decisión entre los dos modelos —este o el insignia—, hemos hecho la comparación completa de GPT-6 Sol frente a GPT-6 Astra por separado, y el registro previo al lanzamiento de lo que entonces era un modelo no lanzado se conserva en su propio artículo en lugar de volver a discutirlo aquí.