GPT-5.6 reduce hasta 80% el costo de Luna y Terra
OpenAI reduce costos y acelera sus modelos para tareas exigentes. | Creado con IA.

GPT-5.6 reduce hasta 80% el costo de Luna y Terra

OpenAI redujo los precios de GPT-5.6 Luna y Terra en la API, mientras incorporó una modalidad de mayor velocidad para Sol. La actualización también disminuye el consumo de créditos de ambos modelos en ChatGPT Work y Codex, sin modificar los precios de las suscripciones ni sus presupuestos de uso.

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Luna baja a US$0,20 por millón de tokens

GPT-5.6 Luna recibió una reducción de precio del 80% y ahora cuesta US$0,20 por cada millón de tokens de entrada y US$1,20 por los de salida. Terra bajó un 20%, con valores de US$2 y US$12, respectivamente, mientras el precio de Sol permanece sin cambios.

La compañía posiciona a Luna para tareas de alto volumen que requieren uso de herramientas y flujos de trabajo de varios pasos. Según OpenAI, el modelo ofrece un rendimiento comparable al de sistemas considerados de frontera un año atrás, con un costo por tarea cercano al 6% y una velocidad casi nueve veces mayor.

Terra y Luna continúan disponibles en ChatGPT Work, Codex y la API. Los usuarios Free y Go pueden acceder a Terra, mientras que los planes Plus, Pro, Business y Enterprise permiten seleccionar ambos modelos.

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Sol incorpora un modo hasta 2,5 veces más rápido

OpenAI también presentó Fast mode para GPT-5.6 Sol, una modalidad que reemplaza Priority Processing en la API. La opción entrega velocidades de hasta 2,5 veces las del procesamiento estándar, mantiene las capacidades del modelo y tiene un costo equivalente al doble de la tarifa habitual.

Las solicitudes existentes configuradas con la etiqueta priority pasarán automáticamente a Fast mode. La empresa atribuye estas mejoras a optimizaciones en los modelos, la infraestructura de inferencia, la gestión de contexto y el software encargado de generar tokens.

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GPT-5.6 Sol también participó en ese proceso al reescribir kernels de producción y ejecutar experimentos de optimización bajo supervisión humana. De acuerdo con OpenAI, este trabajo redujo en un 20% el costo integral de servir el modelo y elevó en más de un 15% la eficiencia de generación de tokens.