GPT-6.1 Sol: el último modelo de OpenAI, qué cambia y qué costó

OpenAI presentó el 29 de septiembre de 2026, en su DevDay, GPT-6.1 Sol. Llegó solo siete días después de GPT-6 Sol, y la promesa es directa: rendimiento casi igual al de GPT-6 Astra, su modelo más potente, a una fracción del precio. Para quien construye automatizaciones y software con IA, es probablemente el lanzamiento más relevante del mes. Pero la historia completa incluye un modelo que no salió y una pregunta de fondo sobre seguridad.

La familia GPT-6 en tres nombres

OpenAI ordenó su catálogo en un esquema fácil de recordar:

• GPT-6 Astra (3 de septiembre): el modelo insignia. Lo posicionan como el mejor para uso de computadora y navegador, programación, ciberseguridad y ciencia. Salió primero para clientes del programa de ciberseguridad Daybreak y después se abrió a planes de pago y a la API (TechCrunch).
• GPT-6 Sol y GPT-6 Luna (22 de septiembre): Sol para trabajo complejo y programación; Luna para tareas de alto volumen con un objetivo claro, como resumir documentos o responder preguntas cortas. Con ellos, OpenAI recortó el precio de la API a la mitad frente a la generación GPT-5.6 (The Next Web).
• GPT-6.1 Sol (29 de septiembre): la actualización de Sol, que es el tema de este artículo.

Qué mejora GPT-6.1 Sol

Según OpenAI, el salto frente a GPT-6 Sol se nota sobre todo en tareas agénticas, donde el modelo ejecuta pasos largos por su cuenta (DataCamp):

• En DeepSWE v1.1 iguala a Astra, y supera a GPT-6 Sol por 6,4 puntos con menos esfuerzo de razonamiento y menor costo.
• En OSWorld 2.0 (uso de computadora) suma 7 puntos al máximo esfuerzo, con menos de la mitad del costo por tarea.
• Los errores factuales a bajo esfuerzo bajan del 11,4% al 7,7%.
• Un análisis independiente lo ubica a un punto de Astra en el índice de inteligencia, y a un punto por encima con razonamiento xhigh (TrueScho).

Un dato práctico: según el mismo análisis, una tarea típica cuesta cerca de 31% menos que con GPT-6 Sol, de unos $1,05 a $0,72.

Cuánto cuesta

Hay tres condiciones que cambian la factura:

• Los prompts de más de 272.000 tokens se cobran al doble en entrada y 1,5 veces en salida, por toda la solicitud.
• El modo rápido cuesta el doble.
• Batch y Flex tienen 50% de descuento.

La ventana de contexto llega a 1.050.000 tokens de entrada y 128.000 de salida, pero la zona económica es de 272.000.

Frente a la competencia

Con los precios de lista que reporta DataCamp, GPT-6.1 Sol queda en el mismo escalón que Claude Sonnet 5.5 ($2 / $10) y por debajo de Claude Opus 5.5 ($4 / $20). OpenAI sostiene que Sol supera a Opus 5.5 por 2,2 puntos en AutomationBench a cerca de un tercio del costo. Es una cifra reportada por el propio proveedor: conviene replicarla con tus tareas antes de decidir.

Dónde está disponible

• ChatGPT Work y Codex: Plus, Pro, Business, Enterprise y Edu. No está en los planes Free ni Go.
• API de OpenAI: modelo gpt-6.1-sol, con residencia de datos en EE. UU. y la UE.
• Terceros: OpenRouter, Vercel AI Gateway y GitHub Copilot en sus planes superiores.

Las limitaciones que no salen en el titular

• No admite los niveles de razonamiento none ni minimal.
• Para usar herramientas hay que pasar por la Responses API; Chat Completions solo funciona sin tools.
• Sin salida de audio ni video, y sin fine-tuning.
• Según el análisis de TrueScho, consume entre 10% y 30% más tokens de salida que la generación anterior. Eso erosiona parte del ahorro en proyectos con mucha generación.
• Frente a Astra pierde terreno donde importa: en ciberseguridad avanzada (31,5% de Astra contra 21,5% de Sol en la prueba interna de ExploitBench) y en biología (63,46% contra 47,96% en TroubleshootingBench).

El otro titular: Astra y la seguridad

El contexto es tan importante como el lanzamiento. OpenAI reconoció que Astra alcanzó su umbral “Critical” de capacidad en ciberseguridad: puede identificar fallas desconocidas y desarrollar exploits en sistemas bien protegidos. Por eso lo liberó primero a un programa cerrado de defensores. Además, TechCrunch destaca que usa una técnica de “recurrencia opaca” que dificulta monitorear su cadena de razonamiento, algo que el propio científico jefe de OpenAI admitió como un efecto de que las capacidades crecen más rápido que la capacidad de auditarlas.

En esa línea, The Wall Street Journal reportó el 28 de septiembre que OpenAI descartó GPT-6.1 Astra, previsto para octubre, por preocupaciones de seguridad surgidas en pruebas internas. En las fuentes que revisé no hay un comunicado de OpenAI que lo confirme, y sus materiales públicos no documentan ese modelo, así que es un reporte periodístico, no un hecho verificado (Runtime Wire).

La conclusión práctica

Para quien desarrolla automatizaciones, agentes o aplicaciones con IA, GPT-6.1 Sol cambia la ecuación de costo: acerca el rendimiento de un modelo insignia a precios de gama media. Tiene sentido probarlo en flujos de programación agéntica, uso de computadora y trabajo profesional, y reservar Astra para casos que de verdad exigen su ventaja en ciberseguridad o ciencia.

Dos cautelas razonables. Primero, gran parte de los benchmarks son autoinformados por OpenAI; conviene medir con tus propios casos, incluido el consumo real de tokens. Segundo, la historia de Astra recuerda que la carrera por modelos más capaces ya choca con la capacidad de evaluarlos con seguridad, y eso va a influir en qué modelos llegan realmente a producción.

Fuentes

• GPT-6.1 Sol: Features, Benchmarks, Pricing, and Access — DataCamp
• GPT-6.1 Sol: OpenAI’s Near-Astra Model at a Fifth of the Price — TrueScho
• OpenAI cuts GPT-6 prices in half with Sol and Luna — The Next Web
• OpenAI launches Astra, its powerful (and controversial) new model — TechCrunch
• WSJ reports OpenAI scrapped GPT-6.1 Astra over safety concerns — Runtime Wire
• Introducing GPT-6.1 Sol — OpenAI