GPT-6 Sol y Luna: la misma ventana de contexto con 100 veces de diferencia en precio, y el más barato es el que más al día está

OpenAI ha presentado hoy GPT-6 Sol y GPT-6 Luna, los dos modelos que faltaban para completar la familia que abrió Astra a principios de mes. Su propia descripción los resume como «dos modelos que llevan inteligencia de frontera al trabajo diario con distintos equilibrios de capacidad y coste».

Lo interesante no es que haya dos modelos más. Es lo que revela la tabla de precios cuando se pone al lado de la ficha técnica.

Los tres, uno al lado del otro

Datos de la documentación oficial de OpenAI, consultada hoy. Los precios son por millón de tokens, según declara la propia página:

• GPT-6 Astra — entrada 10,00 $ · caché 1,00 $ · salida 50,00 $. Corte de conocimiento: 30 de abril de 2026.
• GPT-6 Sol — entrada 2,00 $ · caché 0,20 $ · salida 10,00 $. Corte: 20 de abril de 2026.
• GPT-6 Luna — entrada 0,10 $ · caché 0,01 $ · salida 0,50 $. Corte: 18 de mayo de 2026.

Y ahora lo que no cambia entre ellos: los tres tienen 1.050.000 tokens de ventana de contexto, los tres admiten un máximo de 128.000 tokens de salida, y los tres aceptan texto e imagen de entrada, producen texto, funcionan en varios idiomas y tienen visión.

Dos cosas que saltan a la vista

Primera: entre Astra y Luna hay cien veces de diferencia en precio. 10,00 $ frente a 0,10 $ la entrada; 50,00 $ frente a 0,50 $ la salida. No es un escalón, es un abismo, y ocurre sin que cambie la ventana de contexto.

Segunda, y esta es la rara: el modelo más barato es el que tiene el corte de conocimiento más reciente. Luna sabe del mundo hasta el 18 de mayo; Astra, el modelo insignia y cien veces más caro, se queda en el 30 de abril. Dieciocho días de diferencia a favor del pequeño.

La compañía no explica por qué, y aquí no se va a especular con la razón. Pero la consecuencia práctica sí es clara: si la tarea depende de información reciente, el modelo caro no es automáticamente la mejor opción.

Qué usar para cada cosa, en marketing

Con capacidades base iguales, la pregunta deja de ser «cuál es mejor» y pasa a ser «cuánto me cuesta esta tarea». Traducido a trabajo real:

• Luna, para volumen. Clasificar miles de comentarios, etiquetar menciones, extraer entidades de un CRM, generar variantes de copy para test. Tareas repetitivas donde el coste unitario multiplica.
• Sol, para lo que se publica. Redacción que va a leer un cliente, resúmenes de informes, análisis de campaña. Cinco veces más barato que Astra y suficiente para casi todo lo que sale por la puerta.
• Astra, para lo difícil de verdad. Razonamiento complejo y código, que es para lo que la propia documentación lo recomienda. Si la tarea no es eso, estás pagando cincuenta dólares por millón sin motivo.

Un ejemplo de por qué importa: procesar un millón de tokens de entrada y devolver medio millón cuesta 35 dólares con Astra y 0,35 con Luna. La misma tarea, cien veces menos. En un flujo que corre a diario, esa es la diferencia entre que salga a cuenta y que no.

Dónde encaja esto

Es la continuación de algo que ya vimos en agosto: Google y OpenAI anunciando con cuatro minutos de diferencia, los dos hablando de precio y velocidad, ninguno de inteligencia. La competencia se movió de la capacidad al coste hace meses, y esta tabla es esa misma decisión hecha catálogo.

Y los nombres no son nuevos: Sol y Luna ya existían en la generación anterior. Contamos entonces qué era Luna y para qué servía el modelo más ligero de la familia. Lo que cambia ahora es la generación y, sobre todo, la distancia de precio entre los tres escalones.

Preguntas frecuentes

¿Sustituyen a Astra? No. Astra sigue siendo el modelo insignia para razonamiento complejo y código; Sol y Luna son los escalones de coste por debajo.

¿Tienen menos contexto por ser más baratos? No. Los tres declaran 1.050.000 tokens de ventana y 128.000 de salida máxima.

¿Están disponibles en ChatGPT o solo por API? La documentación consultada los describe en la API, a través de la Responses API. Aquí no se afirma nada sobre su disponibilidad en los planes de ChatGPT porque no consta en esa fuente.

¿Por qué el más barato tiene datos más recientes? OpenAI no lo explica. El dato está en su ficha; la razón, no.

Imagen de portada: sala de servidores de The National Archives (UK), CC BY 3.0 vía Wikimedia Commons. Es ilustrativa y no corresponde a infraestructura de OpenAI. Precios, ventana de contexto y cortes de conocimiento proceden de la documentación oficial de OpenAI (platform.openai.com/docs/models), consultada el 22 de septiembre de 2026.

Para seguir el hilo: cuando Google y OpenAI compitieron por precio con cuatro minutos de diferencia · qué era Luna en la generación anterior.