GPT-6.1 Sol se acerca a Astra con menos coste por tarea

GPT-6.1 Sol se lanzó el 29 de septiembre de 2026, y los resultados independientes me dan un motivo más claro para probarlo que el lanzamiento anterior de Sol. Artificial Analysis lo sitúa cerca de GPT-6 Astra en sus tests de inteligencia, con un coste medido por tarea mucho menor. Eso resulta útil aunque las tarifas de entrada sin caché y de salida no hayan bajado. [1] [3] [4] [5]

¿Qué muestran los benchmarks de GPT-6.1 Sol?

El salto de Sol 6 a Sol 6.1 es mayor que el de Sol en el lanzamiento anterior. En el Intelligence Index v4.3.2 actual de Artificial Analysis, la puntuación redondeada pasa de 48 a 52 con esfuerzo máximo. Astra sigue ligeramente por delante, con 53. Las tres filas siguientes corresponden a la misma versión actual de la evaluación. [4] [5] [6]

Sol 6.1 se acerca a Astra en esta comparación y cuesta aproximadamente un 78 % menos por tarea del benchmark. He calculado ese porcentaje a partir de 0,72 y 3,26 dólares. Eso explica mi interés por el lanzamiento: el modelo más barato se acerca al resultado agregado del más potente sin exigir el mismo gasto medido.

El índice abarca diez evaluaciones, principalmente en inglés y con texto. Artificial Analysis pondera el trabajo de agentes, la programación, el razonamiento científico y las tareas generales, mientras que las capacidades visuales y multilingües se miden por separado. Un punto de diferencia en una puntuación agregada y redondeada no demuestra que los modelos sean intercambiables para cualquier trabajo. [7]

La medición del coste también aporta más que una comparación de precios por token. Artificial Analysis combina los tokens realmente usados con las tarifas y las tasas habituales de aciertos de caché, y después pondera los resultados entre las tareas. Así recoge parte del trabajo adicional que el modelo decide hacer. Esa es la distinción que explico en mi análisis de por qué los benchmarks de IA pueden pasar por alto la calidad práctica de un modelo: las tareas del evaluador deben parecerse al trabajo que quieres resolver. [7]

¿Es GPT-6.1 Sol más barato que GPT-6 Sol?

Los precios de entrada sin caché y de salida no cambian, pero el coste medido por tarea baja en la batería de tests de Artificial Analysis. OpenAI publica tarifas de 2 dólares por millón de tokens de entrada sin caché y 10 dólares por millón de tokens de salida para Sol 6.1, siempre que la entrada no supere los 272.000 tokens. Las lecturas de caché sí se abaratan: 0,10 dólares por millón de tokens, la mitad de la tarifa de caché de Sol 6. Las entradas más largas tienen un nivel de precios distinto. [1] [3]

Una solicitud hipotética con 100.000 tokens de entrada sin caché y 10.000 tokens de salida costaría 0,30 dólares con esas tarifas estándar. El cálculo es el mismo que para Sol 6. No dice cuántos tokens necesita el modelo nuevo para completar la solicitud, y ahí es donde el resultado independiente sobre costes empieza a interesar.

Los tests de lanzamiento de OpenAI apuntan en la misma dirección. La empresa afirma que Sol 6.1 iguala a Astra en DeepSWE 1.1 con aproximadamente una quinta parte del coste por tarea. Son resultados de OpenAI, obtenidos con su propia configuración de evaluación, y el anuncio advierte de que los resultados del entorno de investigación pueden diferir de los de ChatGPT. Usaría esa afirmación para elegir una prueba y la comparación independiente como segunda comprobación. [1]

El argumento es distinto al de la bajada de precios de GPT-6 Sol y Luna. Aquel lanzamiento abarató cada token. Ahora Sol 6.1 tiene que demostrar que esos tokens permiten obtener mejores resultados que superen la revisión.

¿Dónde puedes usar Sol 6.1 y qué ha probado Reddit?

El lanzamiento de OpenAI abarca ChatGPT Work, Codex y la API, con un despliegue gradual en los planes de pago. Sol 6.1 no llega al Chat habitual en el lanzamiento. El identificador del modelo en la API es gpt-6.1-sol; su página oficial indica una ventana de contexto de 1.050.000 tokens y hasta 128.000 tokens de salida. [1] [2]

El hilo de r/ChatGPT del día del lanzamiento sirve sobre todo para conocer las expectativas. Un comentario pregunta si alguien tiene acceso, mientras otro cuestiona los benchmarks especializados del anuncio. La discusión consultada no aportaba una comparación de Sol 6.1 basada en una experiencia directa verificada. Yo tampoco he realizado una comparación controlada para este artículo. [8]

También serviría para comprobar si el modelo nuevo evita la sobreingeniería que observé con GPT-5.6 Sol. La siguiente medición útil es el coste de un cambio que pueda integrar, incluido el tiempo que dedique a corregirlo.