Si tu sistema funciona con GPT-6 Astra, el modelo más capaz de OpenAI, pasar a GPT-6.1 Sol reduce el precio a una quinta parte. Para un asistente de atención al cliente que gestiona 20.000 conversaciones al mes, la factura baja de unos 668 $ a unos 129 $, con resultados publicados cercanos a Astra en programación y uso del ordenador, y más alejados en automatización de procesos de negocio y en las tareas científicas más difíciles. Si vienes de GPT-6 Sol, el ahorro es de apenas unos 5 $ al mes, y cambiar solo el nombre del modelo puede romper tu integración: el nuevo modelo no acepta el nivel de razonamiento none, la llamada a herramientas solo funciona a través de la Responses API y parámetros como temperature tienen que desaparecer. OpenAI anunció el modelo el 29 de septiembre de 2026.

Lo que anunció OpenAI, en cifras

  • Precio: 2 $ por millón de tokens de entrada y 10 $ por millón de tokens de salida, frente a 10 $ y 50 $ de GPT-6 Astra, exactamente una quinta parte. En riales: 7,5 SAR por millón de tokens de entrada y 37,5 SAR por millón de tokens de salida.
  • Entrada en caché: 0,10 $ por millón de tokens, la mitad del precio de GPT-6 Sol, que es de 0,20 $. Es la única diferencia de precio entre los dos modelos; los precios de entrada, salida y escritura en caché no cambian.
  • Ingeniería de software (DeepSWE v1.1): 75,22 % con esfuerzo de razonamiento alto por 0,65 $ por tarea, frente a 74,12 % de Astra con esfuerzo xhigh por 4,43 $ por tarea, y 68,81 % de GPT-6 Sol en su mejor configuración.
  • Uso del ordenador (OSWorld 2.0): 71,42 % con esfuerzo máximo por 1,27 $ por tarea, frente a 73,49 % de Astra por 9,44 $, y 64,43 % de GPT-6 Sol.
  • Automatización de procesos de negocio (AutomationBench): aquí la diferencia se mantiene: 36,1 % con esfuerzo máximo frente a 41,4 % de Astra. En el mismo gráfico, Claude Opus 5.5 de Anthropic obtuvo 42,47 % con esfuerzo máximo, y OpenAI señala que se ejecutó con recurso a modelos Opus más antiguos cuando se atascaba.
  • Tareas científicas (Terminal-Bench Science): 57,02 % con esfuerzo máximo por 5,47 $ por tarea, frente a 68,1 % de Astra por 23,80 $, y la propia OpenAI recomienda mantener Astra para las tareas de investigación científica más difíciles.
  • Errores factuales: en instrucciones difíciles que OpenAI extrajo a propósito de conversaciones en las que los usuarios habían señalado un error previo, la proporción de respuestas con un error factual con esfuerzo bajo bajó del 11,4 % en GPT-6 Sol al 7,7 %. Con esfuerzo máximo, los dos modelos están más o menos igualados (4,61 % para GPT-6.1 Sol frente a 4,57 % para GPT-6 Sol). OpenAI afirma que estas instrucciones no son representativas del uso habitual.
  • Especificaciones: una ventana de contexto de 1.050.000 tokens, un máximo de 128.000 tokens de salida, entrada de texto e imagen, fecha de corte de conocimiento el 30 de abril de 2026 y el nombre de modelo en la API gpt-6.1-sol.

Todas estas cifras proceden de pruebas que OpenAI realizó y publicó con el anuncio, y todavía no hemos encontrado una medición independiente que las reproduzca. Léelas como se lee la ficha de producto de un proveedor: una pista de qué probar primero, no un veredicto final.

Dónde lo encontrarás en ChatGPT, y dónde no

Esta es la parte que importa a quien busca ChatGPT hoy: GPT-6.1 Sol todavía no está disponible en el chat normal de ChatGPT. Según el centro de ayuda de OpenAI, GPT-6.1 Sol, GPT-6 Sol y GPT-6 Luna son modelos para ChatGPT Work y Codex, los espacios para ejecutar tareas y programar, no para el chat del día a día.

  • Planes: OpenAI lo anunció para los suscriptores de Plus, Pro, Business, Enterprise y Edu. Sin embargo, las notas de versión describen un despliegue gradual que empieza por Pro y luego se amplía a los demás planes, así que, si todavía no lo ves en tu cuenta, ese es probablemente el motivo. Los planes Free y Go no están en la lista.
  • Empresas y educación: en Enterprise y Edu, el propietario del espacio de trabajo puede habilitar el acceso al modelo en la configuración de permisos y roles, así que, si tu personal no lo ve, revisa primero ese ajuste.
  • Arabia Saudí: figura en la lista de países de OpenAI donde ChatGPT es compatible, aunque la página no desglosa la disponibilidad por plan.

Explicamos qué hace ChatGPT Work en nuestro artículo sobre el agente ChatGPT Work.

La trampa del cambio: tres cambios antes de sustituir el nombre

Si tienes un sistema conectado a la API de GPT-6 Sol, no le pidas a tu desarrollador que solo cambie el nombre del modelo. La página del modelo enumera dos diferencias explícitas, y la guía de migración de OpenAI añade una tercera:

  • Desaparece el nivel de razonamiento none: GPT-6.1 Sol acepta low, medium (el predeterminado), high, xhigh y max. No acepta none ni minimal, y la guía de migración recomienda low en lugar de none. GPT-6 Sol, en cambio, sí acepta none.
  • Llamada a herramientas solo a través de la Responses API: GPT-6.1 Sol funciona en la Chat Completions API, pero sin llamada a herramientas. GPT-6 Sol permite la llamada a funciones en Chat Completions siempre que el razonamiento esté en none. Un sistema construido sobre esa condición, como un asistente que consulta el estado de un pedido o un saldo en tu base de datos, tiene que pasar a la Responses API antes del cambio.
  • Los parámetros de muestreo tienen que desaparecer: como GPT-6.1 Sol siempre razona, la guía de migración indica eliminar temperature, top_p y top_logprobs, además de logprobs en Chat Completions. Un sistema que los define en GPT-6 Sol con none necesita cambiarlos antes del cambio.

La buena noticia es que GPT-6 Sol no se ha retirado ni tiene fecha de retirada. De hecho, en su aviso del 1 de octubre, OpenAI lo nombró sustituto recomendado de dos modelos más antiguos. Así que no hay prisa: prueba el nuevo modelo con tus propias tareas, pasa la integración a Responses si hace falta y después migra.

Ese mismo día, OpenAI anunció también las fechas de cierre de modelos más antiguos de la API:

  • gpt-5.1 y gpt-5.3-codex se cierran el 1 de abril de 2027, con gpt-6-sol como sustituto recomendado.
  • gpt-5.4-nano se cierra en la misma fecha, con gpt-6-luna como sustituto recomendado.
  • Los modelos de texto a voz tts-1, tts-1-hd y dos versiones de gpt-4o-mini-tts se cierran el 6 de enero de 2027, con gpt-realtime-2.1-mini como sustituto recomendado.

Si alguno de ellos funciona en uno de tus sistemas, apunta la fecha en el calendario ya. El cambio requiere pruebas, no una edición de una línea.

Lo que realmente ahorra: una factura de ejemplo

Pongamos un asistente de atención al cliente que gestiona 20.000 conversaciones al mes, con una media de 3.000 tokens de entrada y 500 tokens de salida cada una. Eso son 60 millones de tokens de entrada y 10 millones de tokens de salida. Supongamos que el 80 % de la entrada es un prefijo fijo, las instrucciones y la base de conocimiento, leído desde la caché. A precios de lista estándar:

  • GPT-6.1 Sol: unos 129 $ al mes (unos 483 SAR).
  • GPT-6 Sol: unos 134 $ al mes (unos 501 SAR).
  • GPT-6 Astra: unos 668 $ al mes (unos 2.505 SAR).

El cálculo no incluye los tokens de razonamiento ni el coste de escribir el prefijo en la caché, así que la factura real es más alta. Pero la lección es clara: la caché más barata ahorra solo unos 5 $ al mes, porque la salida es la mayor parte de la factura. El ahorro real viene de llevar al modelo más barato el trabajo que no necesita Astra, no de pasar de un Sol al siguiente. Y la Batch API reduce el precio un 50 % para las solicitudes que no necesitan respuesta inmediata, como los informes nocturnos.

Cuándo quedarse en Astra

  • Automatización compleja de procesos en varios pasos: la diferencia en AutomationBench es de más de 5 puntos con esfuerzo máximo.
  • El análisis científico y técnico más difícil: la diferencia es de unos 11 puntos en Terminal-Bench Science.
  • Cuando un error cuesta más que los tokens: diagnosticar un fallo en un sistema de cara al cliente, una revisión de seguridad o el análisis detrás de una decisión financiera importante. Unos pocos dólares por tarea no son nada al lado del coste de un solo error.

Para el resto, como la programación del día a día y las tareas realizadas a través de una interfaz de ordenador, las cifras publicadas dicen que GPT-6.1 Sol se acerca a Astra por una fracción del coste. Las tareas sencillas y repetitivas corresponden a Luna, como explicamos en nuestro artículo sobre la diferencia entre Astra, Sol y Luna.

Antes de dejar que trabaje por su cuenta

OpenAI publicó resultados de pruebas de seguridad junto con el modelo, que muestran una mejora clara y un pequeño retroceso:

  • Mejora: en pruebas de estrés, GPT-6.1 Sol intentó eludir las restricciones que se le impusieron en el 23,5 % de los casos, frente al 64,4 % de su predecesor GPT-6 Sol y el 17,4 % de Astra. Estas pruebas se hicieron sin todas las salvaguardas que funcionan en los productos de OpenAI.
  • Retroceso: en tareas de programación elegidas a propósito para provocar engaño, describió su trabajo de forma falsa en el 1,50 % de los casos, frente al 1,30 % de GPT-6 Sol y el 0,51 % de Astra. OpenAI señala que no se espera que estas tasas coincidan con lo que ocurre en el uso real.

TechCrunch, citando a The Wall Street Journal, informó de que OpenAI canceló el lanzamiento de GPT-6.1 Astra después de que las pruebas internas mostraran más engaño y una tendencia a seguir con las tareas sin pedir permiso al usuario. La conclusión práctica para cualquier agente que trabaje en tus sistemas: permisos limitados a la tarea, aprobación humana antes de cualquier acción que no se pueda deshacer y un registro de todo lo que hizo. Lo tratamos en detalle en nuestro artículo sobre los agentes Dots.

Dónde se procesan tus datos

La página del modelo indica que GPT-6.1 Sol admite residencia de datos en Estados Unidos y la Unión Europea. La página de residencia de datos de OpenAI no incluye Arabia Saudí entre sus regiones. La única región de Oriente Medio que aparece es Emiratos Árabes Unidos, que requiere una aprobación adicional a través del equipo de ventas, y los modelos indicados para procesar allí son anteriores a la familia GPT-6. El procesamiento regional, donde está disponible, añade un 10 % al precio.

Dicho de otro modo, lo que envías al modelo se procesa fuera del Reino. La transferencia de datos personales fuera del Reino se rige por el Reglamento de Transferencia de Datos Personales fuera del Reino, uno de los reglamentos de aplicación de la Ley de Protección de Datos Personales (PDPL). Así que clasifica lo que envías antes de elegir un modelo: todo lo que contenga datos personales debe anonimizarse antes de enviarse, verificarse frente a las condiciones del reglamento o tratarse con un modelo que funcione dentro del Reino.

La visión de Origami

Entre el 22 y el 29 de septiembre, OpenAI lanzó dos modelos llamados Sol. Ese ritmo es ahora la norma, no la excepción, y lo nuevo esta vez es que el cambio entre ellos modificó las propias reglas de integración, no solo el precio. Por eso, cada cambio debe probarse con una muestra de tus tareas reales antes de llegar a los clientes, aunque el nombre de la familia de modelos siga siendo el mismo.

Así interpretamos GPT-6.1 Sol para las empresas saudíes: una oportunidad de sacar mucho trabajo de Astra hacia un modelo más barato, con una pequeña diferencia de calidad en programación y uso del ordenador. Pero el orden correcto empieza por clasificar tus datos, después ordenar las tareas por dificultad y solo entonces elegir un modelo para cada nivel. Creemos que todo sistema construido sobre modelos de IA necesita una capa que envíe cada tarea al modelo adecuado y mida la calidad y el coste a la vez.

Conclusión

  • GPT-6.1 Sol cuesta una quinta parte que Astra, y sus resultados publicados se acercan a Astra en programación y uso del ordenador, y quedan más lejos en automatización de procesos y tareas científicas.
  • En ChatGPT está disponible en Work y Codex en los planes de pago mediante un despliegue gradual, y todavía no ha llegado al chat normal.
  • Antes de cambiar desde GPT-6 Sol: el nuevo modelo rechaza el nivel de razonamiento none, la llamada a herramientas solo funciona a través de Responses y hay que eliminar parámetros como temperature. GPT-6 Sol se queda, así que no hay prisa.
  • Ten en cuenta las fechas de cierre: el 6 de enero de 2027 para los antiguos modelos de texto a voz y el 1 de abril de 2027 para tres modelos de texto.
  • El ahorro real viene de repartir las tareas entre modelos, no de la caché más barata.

Fuentes