OpenAI acaba de abaratar drásticamente su modelo de IA más económico

OpenAI ha reducido los precios de la API en toda su gama GPT-5.6, y ha justificado esta medida como el resultado de las mejoras en eficiencia que el propio modelo ha ayudado a impulsar. GPT-5.6 Luna, el nivel más rápido y asequible, es ahora un 80 % más barato, mientras que GPT-5.6 Terra, el modelo equilibrado para el trabajo diario, reduce su precio en un 20 %. Los cambios entraron en vigor el 30 de julio.
Los precios de las suscripciones y los presupuestos de cuotas para ChatGPT y Codex se mantienen igual, pero el uso de Terra y Luna ahora consume menos créditos de dichos planes.
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Nuevo modo «Rápido» disponible en la API
OpenAI también ha introducido el modo «Fast» para la API, que sustituye al antiguo nivel de «Priority Processing». En el caso de GPT-5.6 Sol, el modo «Fast» funciona hasta 2,5 veces más rápido que el procesamiento estándar, a un precio doble, sin que varíe la calidad del resultado, y las solicitudes existentes etiquetadas como «priority» se transfieren automáticamente.
En cuanto al rendimiento, OpenAI afirma que Luna ya está a la altura de modelos que hace un año se consideraban de vanguardia, con un coste aproximado de 6 céntimos por dólar por tarea y una velocidad casi nueve veces superior. La empresa también ha comparado Luna directamente con un rival: en la prueba de rendimiento profesional «Agents’ Last Exam», se afirma que Luna supera a Claude Fable 5 con un coste estimado por tarea casi un 99 % inferior.
OpenAI atribuye estos avances al trabajo realizado en tres niveles: la arquitectura del modelo, los sistemas de inferencia y el «agentic harness» que conecta los modelos con las herramientas. Cabe destacar que la empresa afirma que el propio GPT-5.6 Sol contribuyó a descubrir estas mejoras, reescribiendo de forma autónoma los núcleos de producción y llevando a cabo cientos de experimentos para mejorar la generación de tokens. El trabajo de optimización del núcleo redujo los costes de servicio del modelo de extremo a extremo en un 20 %, mientras que los experimentos aumentaron la eficiencia en la generación de tokens en más de un 15 %.








