GPT-6.1 Sol se acerca a Astra por una quinta parte del precio por token

OpenAI ha lanzado GPT-6.1 Sol a 2 dólares por millón de tokens de entrada, 0,10 dólares por millón de tokens leídos de cache y 10 dólares por millón de tokens de salida. La entrada y la salida estándar cuestan una quinta parte de las tarifas de GPT-6 Astra, mientras que una prueba independiente muestra una diferencia de rendimiento mucho menor.

Un índice independiente deja menos de un punto entre Sol y Astra

Artificial Analysis midió 51,8 para GPT-6.1 Sol y 52,7 para GPT-6 Astra con el reasoning effort máximo. Cada tarea de su Intelligence Index costó 0,72 dólares con Sol y 3,26 dólares con Astra. Son costes de una mezcla concreta de evaluaciones, no precios universales por completar una tarea.

El modelo sustituye a GPT-6 Sol apenas 7 días después de su lanzamiento. Las tarifas estándar de entrada y salida se mantienen en 2 y 10 dólares por millón de tokens, pero la lectura de cache baja de 0,20 a 0,10 dólares. Para los agentes que vuelven a leer un contexto largo en cada paso, esa partida puede importar más que el nuevo número de versión.

Un modelo cercano al buque insignia cambia la economía del routing

Los equipos suelen enviar las tareas más difíciles a Astra y dirigir el resto a un modelo inferior. Sol 6.1 reduce el terreno en el que las tarifas cinco veces mayores de Astra compensan. El resultado práctico puede ser un routing más sencillo: el modelo barato asume la mayor parte del código, los documentos y el tool use, mientras Astra queda para tareas donde las evals internas demuestren una ventaja medible.

La tarifa también favorece el acceso repetido al mismo contexto. Esto importa en ejecuciones largas de agentes porque la factura no depende solo de la respuesta final, sino de cada regreso al código, los documentos y el historial de herramientas.

Una quinta parte del precio por token no asegura una quinta parte de la factura

Los modelos consumen cantidades distintas de tokens y llamadas a herramientas para terminar el mismo trabajo. Artificial Analysis midió un coste menor por tarea, pero su mezcla puede no parecerse al workflow de una empresa. Astra sigue liderando el índice y, en un trabajo difícil, evitar intentos fallidos puede compensar una tarifa más alta.

Los prompts con más de 272 000 tokens de entrada pasan a un tramo superior para toda la petición: la entrada y la cache duplican su precio y la salida se multiplica por 1,5. Los equipos que usen contextos de un millón de tokens deben modelar su tráfico real en vez de aplicar una proporción publicitaria al número de peticiones.

La factura por tarea terminada en evals internas decidirá

La prueba útil ejecutará ambos modelos sobre los mismos repositorios, documentos y herramientas. Debe medir la tasa de éxito, los reintentos, la latencia, las intervenciones humanas y el coste total por tarea terminada. El precio por millón de tokens solo recoge una parte.

Si Sol 6.1 mantiene un rendimiento cercano a Astra fuera de los benchmarks públicos, Astra pasará de opción predeterminada a especialista. Una segunda evaluación independiente y un periodo prolongado en producción dirán si estamos ante un cambio de costes duradero o ante una ventaja limitada a unas pocas pruebas.

El veredicto de Lilith

Sol 6.1 desplaza a Astra de la vía principal al carril de cargas excepcionales. El ganador lo decidirá la factura al terminar el mismo trabajo, no el precio anunciado en el surtidor.