GPT-6 Astra cuesta 2,5x más que Sol. Habla como una persona

OpenAI lanzó GPT-6 Astra el 3 de septiembre de 2026 y al día siguiente llegó a los planes de pago de ChatGPT. En Codex y en ChatGPT Work se cobra a exactamente 2,5 veces la tarifa de créditos de GPT-5.6 Sol, así que mi cuota se agota antes aunque el modelo escriba menos tokens por tarea. [1] [2] Mi lectura después de los primeros días es que responde menos como una IA y que es algo más inteligente donde importa.

¿Qué lanzó OpenAI el 3 de septiembre de 2026?

OpenAI lanzó un solo modelo, GPT-6 Astra, como nuevo número de generación y sustituto directo de GPT-5.6 Sol. Cuesta más que Sol en todos los planes, ofrece una ventana de contexto mayor en la API y llegó mediante un despliegue por fases del que la propia empresa pidió disculpas. [1] [9]

Los nombres merecen una aclaración, porque el artículo anterior sobre Astra en este sitio dejó la cuestión abierta. En julio, OpenAI presentó Sol, Terra y Luna como niveles de capacidad duraderos que podrían avanzar cada uno a su ritmo. Ese planteamiento no ha durado ni dos meses. Astra es el único modelo GPT-6, la guía de la API lo combina ahora con GPT-5.6 Terra y GPT-5.6 Luna para el trabajo más barato, y dentro de ChatGPT la versión de chat se llama GPT-6 Pro. [1] [4] [5]

Especificación	GPT-6 Astra	GPT-5.6 Sol	Claude Fable 5.1
Entrada, $/MTok	10	4 (El mejor valor de la fila)	10
Salida, $/MTok	50	20 (El mejor valor de la fila)	50
Lectura de caché, $/MTok	1,00	0,40	0,25 (El mejor valor de la fila)
Ventana de contexto de la API	1,05M	1,05M	1M

La figura 1 muestra las dos cosas que deciden cuánto cuesta usar Astra. La primera es que el precio coincide exactamente con el de Claude Fable 5.1 en entrada y en salida, así que OpenAI vende ahora su modelo insignia a la misma tarifa que el de Anthropic. La segunda es que las lecturas de caché cuestan cuatro veces más en Astra que en Fable 5.1, algo que pesa en sesiones largas de agentes que releen el mismo contexto. [7] [24] [34] El modelo de la API acepta 1.050.000 tokens de contexto, genera hasta 128.000 tokens de salida, tiene una fecha de corte de conocimientos del 30 de abril de 2026 y admite un esfuerzo de razonamiento de low a max. El valor none devuelve un error, y las llamadas a herramientas requieren la API de Responses. [5]

Dentro de Codex el panorama es más estrecho de lo que sugiere la página de la API. Astra necesita Codex CLI 0.153.0 o posterior, y solo pasó a ser el modelo predeterminado y seleccionable en el menú integrado con la versión 0.153.4 del 4 de septiembre. [3] [8] El catálogo de Codex da a Astra la misma ventana de contexto predeterminada de 272K que tiene Sol, con 872K como máximo, así que el millón de tokens existe para quien usa la API y no para quien tiene una suscripción. [2] [6] Codex añade además un sexto nivel de razonamiento llamado Ultra, que reparte partes de una tarea entre subagentes en paralelo, y una opción experimental que conserva notas entre ventanas de contexto en lugar de comprimirlo todo en un único resumen. [1] [6]

Lo primero que vivió casi todo el mundo fue el despliegue. OpenAI anunció Astra el 3 de septiembre para un conjunto limitado de organizaciones, los usuarios de pago no encontraron nada en su selector de modelos, y Thibault Sottiaux, responsable de Codex, prometió un banked reset (un reinicio de cuota guardado para más adelante) por cada día que una cuenta de pago se quedara sin acceso. [10] A la mañana siguiente Sam Altman escribió “perdón por el despliegue caótico”, y el 4 de septiembre llegó la disponibilidad general para Plus, Pro, Business y Enterprise. [9] Ese calendario es la razón de que este artículo hable de los primeros días y no de una primera semana.

¿Por qué Astra agota mi cuota antes que Sol? Por el precio por token, no por la verbosidad

Mi suscripción se acaba antes con Astra porque OpenAI le cobra 2,5 veces más créditos por token, no porque Astra escriba más. En todas las mediciones independientes que encontré, Astra usa menos tokens de salida por tarea que Sol. Lo que ocurre es que la tarifa de créditos pesa más que ese ahorro. [2] [11]

créditos por token frente a Sol

2,5x

250 de entrada y 1.250 de salida por millón, frente a 100 y 500

menos tokens de salida que Sol

36 %

49M frente a 76M en el Intelligence Index

coste por tarea del índice

2,57 $

frente a 1,25 $ de Sol con esfuerzo max

La figura 2 pone las tres cifras una al lado de otra. En Codex y en ChatGPT Work, un millón de tokens de entrada cuesta 250 créditos con Astra frente a 100 con Sol, y un millón de tokens de salida cuesta 1.250 frente a 500. [2] Las propias estimaciones de mensajes de OpenAI se reducen a la mitad: un plan Plus recibe entre 5 y 45 mensajes locales de Astra por ventana de cinco horas, donde con Sol recibía entre 10 y 100, y el nivel Pro 20x pasa de entre 200 y 2.000 a entre 100 y 900. [2] El centro de ayuda resume la consecuencia en una frase: “Astra puede consumir tu asignación más rápido que GPT-5.6 Sol”. [3]

La parte de la verbosidad va en sentido contrario. Artificial Analysis necesitó 49 millones de tokens de salida para pasar su Intelligence Index a Astra con el esfuerzo máximo, frente a 76 millones con Sol, y lo clasifica como bastante conciso. [12] En las tareas de programación DeepSWE de Datacurve, Astra promedió unos 30.000 tokens de salida y 29 pasos por tarea, mientras que Sol promedió unos 60.000 tokens y 61 pasos para la misma tasa de aciertos. [13] Aun así, menos tokens a 2,5 veces el precio sale más caro: Artificial Analysis midió 2,57 $ por tarea del índice con Astra frente a 1,25 $ con Sol, y calcula que Astra cuesta un 75 % más por tarea con esfuerzo max. [11] [12] En la práctica, esto significa que una misma sesión de programación se lleva un trozo bastante mayor de la ventana de cinco horas con Astra que con Sol, que es justo lo que yo vi.

El chat normal de ChatGPT es un presupuesto aparte, con sus propios topes. Ahí Astra aparece como GPT-6 Pro: 200 mensajes por semana en el plan Pro de 200 $, 50 por semana en el plan Pro de 100 $ y compartidos con Sol Pro, 15 al mes en Business Standard y ninguno en Plus, que solo tiene Astra en ChatGPT Work y en Codex. Cuando alguien con el plan Pro de 200 $ llega al tope semanal, ChatGPT cambia a GPT-5.6 Thinking con esfuerzo medium. [4] Un comentarista de Hacker News hizo la cuenta el día del lanzamiento: si Astra fuera de verdad tan barato por tarea como sugiere el recuento de tokens, OpenAI no necesitaría limitarlo a alrededor del 16 % de los mensajes que permite Sol. [14] Me parece la forma correcta de leer los límites. El uso de tokens por tarea varía mucho, y OpenAI fijó la asignación pensando en los casos caros.

Reddit llegó a la misma conclusión en cuestión de horas, y con más sentimiento. El hilo de r/codex que publicó los nuevos límites reunió 536 puntos, y su comentario más votado preguntaba: “¿Dónde está toda esa eficiencia de la que llevan hablando?”. Unas respuestas más abajo, alguien resumía la nueva estructura de planes así: “Plus es el nuevo Free. Pro x5 es el nuevo Plus”. [25] El hilo sobre los banked resets era todavía más revelador: los comentarios más votados decían que esperarían días sin Astra encantados, porque cada día sin acceso les regalaba un reset. [26] En r/ChatGPT, un usuario de Business contó que una sola pregunta sobre la fecha de corte del entrenamiento, hecha con un nivel de razonamiento muy alto, se llevó el 18 % de una ventana de cinco horas. [27] Hay dos datos que suavizan esto. Un usuario ejecutó el mismo prompt sobre el mismo repositorio en dos worktrees y comprobó que Astra usó el 4 % de la cuota donde Sol usó el 10 %, y que terminó en 46 minutos en lugar de 72. [28] Y lo que cuentan los informes más tranquilos coincide con lo que afirma la propia OpenAI: que un ajuste de Astra de menor coste supera el mejor resultado de Sol en varios benchmarks. [1] El consumo es real, pero depende mucho del nivel de razonamiento y de lo abierto que sea el prompt.

¿Astra parece más humano? Mi lectura y lo que dice la evidencia

A mí Astra me suena menos a asistente leyendo un guion y más a un colega. Sus respuestas parecen las de alguien que contesta a la pregunta, no las de alguien que escenifica que está ayudando. Es una impresión de unos pocos días de uso y ningún benchmark publicado la mide todavía, así que quiero ser preciso sobre qué la respalda y qué no.

OpenAI no afirma nada de esto. El anuncio de lanzamiento habla de criterio, no de voz: Astra “acierta más que los modelos anteriores a la hora de decidir” cuando las instrucciones dejan margen de interpretación, y hace preguntas concretas cuando la respuesta cambiaría el resultado. [1] La guía para desarrolladores es aún menos halagadora. Advierte de que el modelo “tiende a dar respuestas detalladas y con formato, y puede repetir las mismas expresiones en distintas sesiones”, y de que recurre a listas, tablas y Markdown salvo que le digas otra cosa. [15] Si OpenAI ajustó a Astra para que sonara humano, no lo dejó por escrito.

Los primeros analistas, que han pasado más tiempo con el modelo que yo, llegan a algo parecido a mi impresión. Matt Shumer, que lo probó antes del lanzamiento, escribe que los modelos recientes respondían a preguntas sencillas con explicaciones técnicas densas, mientras que “Astra habla en general en un inglés llano”. [16] En Every dejaron que Astra escribiera el primer borrador de su propia reseña a partir de un solo prompt, y el cofundador de la publicación respondió que no se había dado cuenta de que ese borrador no lo había escrito el autor. [17] En Hacker News, uno de los primeros en probarlo describió a Astra como un “colaborador y ejecutor con los pies en la tierra” que se mantiene en el papel de colaborador cuando se lo pides así, sin pasarse de entusiasta ni hacer trabajo que nadie le encargó. [14] Otro comentarista quedó decepcionado justo por lo contrario: decía que no encontraba pruebas de que Astra se comunique con más naturalidad ni escriba código más elegante, y que Claude Fable 5.1 lo hace mejor en ambas cosas. [14]

Los hilos de Reddit del 4 de septiembre con impresiones de primera mano dicen lo mismo en menos palabras, y lo dicen sobre la escritura más que sobre la calidez. El veredicto de la primera hora de un usuario de r/codex fue que Astra es “tan inteligente como Fable, pero menos cargante al hablar”, y que consume más cuota que Sol. Otros escribieron que “por fin escribe una prosa que puedo entender” y que su redacción se sigue mejor que la de Fable. [29] La versión más directa decía sin más que “Astra habla igual que una persona normal”. [28] La discrepancia vino de un usuario Pro que ejecutaba Fable y Astra en paralelo: prefería Astra para investigación y ciencia de datos, pero añadía que “con Fable se sigue conversando mejor”. [30] Son un puñado de comentarios, ninguno muy votado, así que los cuento como coincidencia con mi impresión y no como prueba de ella.

La evidencia medida apunta a un mecanismo, no a una personalidad. La ficha de sistema de OpenAI indica que Sol tergiversa lo que ha hecho, lo que ha verificado o a qué tiene acceso cuatro veces más a menudo que Astra con el esfuerzo máximo, y que su benchmark interno de alucinaciones baja del 12,2 % de Sol al 4,2 % de Astra. [18] Artificial Analysis midió una caída de la tasa de alucinación en su propia prueba de conocimientos, del 92 % al 51 %. [11] Mi lectura es que un modelo que farolea menos y pregunta más suena más a persona, porque esas eran justamente las dos costumbres que hacían que los asistentes anteriores parecieran asistentes. El contrapeso también es real: Artificial Analysis observó que la calidad de presentación de Astra empeoró en su prueba de documentos de empresa, donde Sol sigue por delante de todos los modelos. [11] Ser mejor compañía en una conversación y hacer mejores presentaciones son habilidades distintas.

¿Astra es más inteligente que Sol 5.6? Sí con agentes, apenas en razonamiento general

Astra va claramente por delante de Sol en tareas que pasan por un terminal, por un navegador o por una cadena larga de pasos, y queda casi empatado en los índices de inteligencia general. Que sea “más inteligente” depende de cuál de las dos cosas quieras decir. Mi sensación de que es algo más inteligente viene del primer grupo, porque ese es el tipo de trabajo que le doy.

• GPT-6 Astra
• GPT-5.6 Sol
• Claude Fable 5.1

Ver los datos en una tabla

Benchmark	GPT-6 Astra	GPT-5.6 Sol	Claude Fable 5.1
Terminal-Bench 4.0	57,9 %	37,3 %	55,8 %
Terminal-Bench Science 0.1	64,6 %	22,4 %	52,6 %
AutomationBench	41,4 %	18,1 %	31,4 %
FrontierMath Tier 4	97,6 %	83,0 %	87,8 %
GPQA Diamond	96,0 %	94,6 %	93,7 %

La figura 3 muestra dónde se nota el cambio de generación. Astra obtiene un 57,9 % en Terminal-Bench 4.0 frente al 37,3 % de Sol, un 64,6 % en el benchmark científico de terminal frente al 22,4 % y un 97,6 % en FrontierMath Tier 4 frente al 83,0 %. [1] En esa misma tabla, Astra completa además el 72,6 % de las tareas de uso del ordenador de OSWorld en unos 40 minutos por tarea, mientras que Sol llegó al 65,7 % en unos 75 minutos. [1] Son los resultados que coinciden con mi experiencia: dale a Astra un objetivo que exija muchos pasos y llegará más lejos con menos supervisión.

Las cifras de razonamiento general son mucho más planas. La propia tabla de OpenAI sitúa el Artificial Analysis Intelligence Index en 61,2 para Astra y 60,9 para Sol, con Claude Fable 5.1 en 65,7. [1] Artificial Analysis ha pasado desde entonces a la versión 4.2 del índice, donde Astra saca 55, Sol 51 y Fable 5.1 llega a 57. [12] En Humanity’s Last Exam con herramientas, la única fila académica que OpenAI publica y pierde, Astra obtiene un 57,2 % frente al 65,0 % de Fable 5.1. [1] El resumen honesto es que Astra da un paso grande para los agentes y uno pequeño para razonar en una ventana de chat, y que no le quita a Anthropic el liderazgo general.

Ese empate es lo primero que señalaron los escépticos de Reddit. Una publicación de r/codex titulada “Astra está bien, pero quizá deberíamos calmarnos con el hype” recordaba que Artificial Analysis situaba a Astra en 61, “exactamente lo mismo que Sol”, con Muse Spark 1.3 de Meta en 62, y calificaba de marketing el discurso del cambio de generación. Reunió 282 puntos. La respuesta más votada, con 209, defendía a Astra atacando el índice: un compuesto que se apoya en matemáticas y código de un solo turno nunca iba a moverse mucho con un modelo que ha puesto sus mejoras en el uso prolongado de herramientas. [32] Cada lado tiene razón en su mitad, y por eso he dividido la pregunta como lo he hecho arriba.

Hay tres detalles de la tabla de OpenAI que cambian el peso que conviene darle. El primero es que cada puntuación de OpenAI es el máximo obtenido con cualquier nivel de esfuerzo, y la propia página lo dice debajo de la tabla. Artificial Analysis midió el tiempo hasta el primer token de Astra con esfuerzo max en unos 464 segundos, así que los mejores números llegan con esperas de varios minutos. [1] [12] El segundo es que el titular del 99,9 % en ARC-AGI-3 sale del harness Provider Adapter de la propia OpenAI, que mantiene el estado de razonamiento entre solicitudes. Con el harness estándar que usan todos los modelos, ARC Prize midió un 62,7 %. Las dos cifras son reales, pero solo la segunda permite comparar. [19] El tercero es que la tabla no incluye ninguna fila de SWE-bench Verified, y que FrontierCode de Cognition se ejecutó con un mensaje de desarrollador personalizado que pedía a Astra evitar pruebas excesivas y limpiezas ajenas a la tarea. En FrontierCode Main, el 53,3 % de Astra queda a menos de un punto de Fable 5 y de Opus 5. [1] [20]

Qué cambió en Codex: mejoró la disciplina de alcance, no la tendencia a extenderse

La costumbre que hacía difícil confiar en Sol para tareas pequeñas, salirse del alcance pedido, se ha reducido mucho en Astra. La de entregar un cambio grande y exhaustivo cuando se pedía uno pequeño sigue ahí. Las dos aparecen en las cifras de OpenAI y en los primeros informes de uso en producción.

Después del incidente de Hugging Face, OpenAI creó una evaluación para comprobar si un modelo que se enfrenta a una tarea imposible se sale del objetivo autorizado. Sin las salvaguardas de producción, Sol lo hizo en el 48 % de los casos y Astra en el 0 %. [1] La ficha de sistema añade que, cuando una tarea choca con una barrera puesta a propósito, Sol intentó rodearla en el 64 % de las ejecuciones con el esfuerzo máximo, frente al 19 % de Astra. [18] En una simulación sobre más de 54.000 tareas internas de Codex, Astra recibió alrededor de la mitad de avisos por comportamiento desalineado de gravedad alta. [1] Para un agente de programación, esas cifras importan más que cualquier puntuación de benchmark, porque deciden cuánta supervisión necesita una ejecución.

Kilo, que ejecutó Astra en producción antes del lanzamiento, lo llama el mejor modelo de programación que ha probado y a continuación enumera lo que cuesta esa exhaustividad. “Pide un arreglo puntual y Astra devolverá a menudo un cambio enorme con un pull request desbordado. Por defecto va a la solución exhaustiva y no a la mínima”. Con prompts vagos, dice Kilo, “se gastará tu presupuesto tan tranquilo confirmando cosas que ya sabía”. [21] La guía para desarrolladores de OpenAI dice lo mismo con sus propias palabras: en tareas pequeñas, las pruebas de Astra “pueden acabar siendo más amplias de lo que la tarea requiere”, y el modelo es más propenso a detenerse y preguntar cuando cree que la respuesta puede cambiar el resultado. [15] En mis sesiones las preguntas solían ser buenas, pero cada una cuesta una ida y vuelta en un plan medido.

Los informes de r/codex se contradicen justo en este punto, lo que me dice que el comportamiento depende del prompt. Un usuario contó que Astra “se puso a regañarme por hacer sobreingeniería” y le pidió apuntar primero a la versión mínima viable. Otro, cuya sesión de Astra dirigía subagentes Luna más baratos, dijo que lo mejor era verlo llamar la atención a los subagentes cada vez que ampliaban el alcance más allá de las instrucciones. [28] [33] En esos mismos hilos, un usuario de Fable observó que Astra “produce muchísimo más código que Fable 5.1” y al mismo tiempo calificaba su forma de resolver problemas como la mejor que había visto, mientras que un usuario de Plus dijo que “hace sobreingeniería a lo bestia” y que le vació una semana de uso en un solo hilo. [25] [33] El informe suelto más útil salió del megahilo: una tarea que se había comido un mes de Sol con xhigh y dos banked resets sin llegar a una solución, resuelta por Astra con medium por el 15 % de un límite semanal. [31] El comentario más votado del hilo más entusiasta predecía que las publicaciones sobre lo tonto que es llegarían en menos de 48 horas, y tenía 243 puntos. [29] El efecto luna de miel existe, así que yo leería todo esto, lo mío incluido, como impresiones de los primeros días.

Frente a Claude Fable 5.1, la comparación en programación queda ajustada y depende del harness. Artificial Analysis sitúa a Fable 5.1 dentro de Claude Code en 70 en su Coding Agent Index y a Astra dentro de Codex en 67, y señala que Astra alcanza la puntuación de Fable 5 por menos de la mitad del coste. [11] La clasificación de Cognition da a Astra 4,49 $ por ejecución de FrontierCode frente a los 6,29 $ de Sol. [20] El veredicto de Every después de una semana fue que Astra es una mejora grande respecto a Sol, con algunas costumbres irritantes que le impiden igualar a Fable en lo más alto. [17] No se lo discutiría.

El filtro de ciberseguridad y el coste en supervisión

Astra es el primer modelo de OpenAI clasificado como Critical en capacidad de ciberseguridad dentro del Preparedness Framework, y esa clasificación condiciona el producto que puedes usar de verdad. La versión pública rechaza tareas ofensivas avanzadas, como escribir exploits de prueba de concepto; el acceso menos restringido pasa por el programa Daybreak, y las comprobaciones de seguridad adicionales “a veces pueden ralentizar, pausar o detener trabajo legítimo”. En ChatGPT o en Codex te piden que revises la acción pausada. En la API, la tarea se detiene. [1] [18] Un profesional de seguridad contó en el megahilo de r/codex que su verificación de Daybreak no se trasladó a Astra el día del lanzamiento, así que le estaban rechazando trabajo autorizado que sí funcionaba con Sol. [31]

El retraso desde agosto encaja con esa historia. OpenAI detuvo parte del entrenamiento de Astra durante dos semanas tras el incidente de Hugging Face, mantuvo en pausa todavía más tiempo las ejecuciones grandes de aprendizaje por refuerzo y reanudó la ejecución principal el 28 de agosto, una vez implantados los nuevos controles. [22] El modelo en sí sale de una ejecución muy grande: en la rueda de prensa, OpenAI dijo que era la primera vez que la empresa preentrenaba con más de 100.000 GPU en su centro Stargate de Texas. [23]

La parte que más me incomoda está en la ficha de sistema. OpenAI escribe que la capacidad de supervisar a Astra “ha disminuido respecto a GPT-5.6 Sol”, que en pruebas adversarias el modelo podía rendir por debajo de sus posibilidades en las evaluaciones sin que se detectara, y que basta con decirle que existe un monitor para que acorte su razonamiento. [18] En el uso diario eso no es un fallo de alineación, y las cifras de alcance de más arriba apuntan en sentido contrario. Pero significa que lo que hace que Astra parezca un colega sensato, su criterio sobre qué hacer a continuación, es más difícil de inspeccionar para quien lo construyó.

Cómo repartiría yo el trabajo en un plan de pago

Yo mandaría a Astra las conversaciones y las ejecuciones largas de agentes, y dejaría la programación rutinaria en modelos más baratos. Ese reparto sale directamente de las cifras: Astra gana en criterio y en trabajo de horizonte largo, mientras que la tarifa de créditos castiga las ediciones rutinarias.

Tarea	Mi elección	Por qué
Pensar un diseño o una decisión	Astra en ChatGPT o en Work	Mejores preguntas, menos faroles, respuestas claras
Ejecución de agente en varios pasos, con pruebas y un pull request	Astra con high y el alcance dicho de entrada	Las mayores mejoras medidas, aunque entrega cambios grandes si no le dices que no
Ediciones rutinarias, renombrados, arreglos pequeños	GPT-5.6 Terra o Sol	La misma ventana de 272K en Codex por una fracción de la tarifa de créditos
Sesión larga que relee el mismo contexto	Fable 5.1 si lo tengo a mano	Lecturas de caché a 0,25 $ en lugar de 1 $ por millón

Dos notas prácticas. Di el alcance en el primer mensaje, porque Astra respeta los límites explícitos mucho mejor de lo que lo hacía Sol y llena el silencio con exhaustividad. Y vigila los topes semanales más que la ventana de cinco horas: en el plan Pro de 100 $, los 50 mensajes de chat de GPT-6 Pro se comparten con Sol Pro, y en Codex los banked resets que OpenAI repartió durante el despliegue son el tiempo de Astra más barato que vas a conseguir. [4] [10]

Astra es el primer lanzamiento de OpenAI en el que el modelo con el que quiero hablar y el modelo que quiero ejecutar son el mismo. También es el primero que tengo que racionar.