OpenAI reduce los precios de GPT-6 Sol y Luna en un 50% para proteger su cuota de mercado entre los desarrolladores

El martes, OpenAI presentó GPT-6 Sol y GPT-6 Luna, ambos con un precio al menos un 50 % inferior al de los modelos GPT-5.6 a los que reemplazan. Estas reducciones de precio de OpenAI están dirigidas a desarrolladores y empresas que han comenzado a seleccionar modelos en función del coste de las tareas completadas, en lugar de basarse únicamente en las puntuaciones de referencia.

Curiosamente, esta noticia coincidió con el anuncio de Anthropic sobre la reducción del precio de su modelo estrella.

La mitad del precio de los modelos GPT-5.6

El costo de GPT-6 Sol es de $2 por millón de tokens de entrada y $10 por millón de tokens de salida. Esto se compara con los precios de GPT-5.6 Sol, que son de $4 y $20, respectivamente. El costo de GPT-6 Luna es de $0.10 por entrada y $0.50 por salida, en comparación con $0.20 por entrada y $1.20 por salida para GPT-5.6 Luna. En general, esto significa que los costos de Sol se han reducido a la mitad en ambos casos, mientras que los costos de Luna se han reducido a la mitad para la entrada y en un 58.3% para la salida.

OpenAI atribuye las reducciones a las mejoras en la inferencia y el almacenamiento en caché. Según su publicación de lanzamiento, los precios para usar GPT-5.6 son promocionales, mientras que un representante de OpenAI declaró a VentureBeat que las nuevas tarifas de GPT-6 se mantendrán. El nivel GPT-6 Astra sigue siendo la versión más cara, con un precio de 10 dólares para la entrada y 50 dólares para la salida.

Según Cryptopolitan, OpenAI ha reducido el precio de GPT-5.6 Luna en un 80 % y el de GPT-5.6 Terra en un 20 %, lo que indica que el precio se está convirtiendo en un tema central en la competencia de modelos de IA.

Coste de venta por tarea completada, no por victorias de referencia

La estrategia de OpenAI se ha centrado más en la economía que en la tecnología. El rendimiento de la startup en AutomationBench, un sitio que evalúa procesos de negocio con 47 herramientas diferentes, revela que GPT-6 Sol, con el máximo esfuerzo, obtuvo una puntuación del 32,0% con un coste de 0,34 dólares por tarea. Claude Opus 5.5 obtuvo una puntuación del 40,0% con el máximo esfuerzo, con un coste de 1,28 dólares por tarea. Opus 5.5 logró una puntuación de finalización ocho puntos porcentuales superior, pero a un coste por tarea aproximadamente 3,8 veces mayor que el de GPT-6 Sol.

En el examen más reciente de Agents, según OpenAI, Sol, con el máximo esfuerzo, superó el rendimiento máximo de Opus 5 con un coste un 60 % menor por tarea.

Segúndent datos Artificial Analysis, GPT-6 Sol obtiene una puntuación máxima en el Índice de Inteligencia de 48 y Xiaomi MiMo-V2.6-Pro de 46, pero este último es considerablemente más barato que el primero.

Anthropic responde con Opus 5.5 el mismo día

Claude Opus 5.5 fue lanzado por Anthropic el 22 de septiembre a un precio de 4 dólares por millón de tokens de entrada y 20 dólares por salida, lo que reduce el costo por token en un 20% en comparación con Opus 5. Anthropic ha afirmado que con el nuevo modelo, los usuarios gastarán aproximadamente un 40% menos debido a un menor uso de tokens.

El resultado final es que GPT-6 Sol tiene una tarifa de 2 dólares, lo que lo sitúa a la mitad de la tarifa de 4 dólares de Opus 5.5 e iguala a Claude Sonnet 5. Por otro lado, tanto GPT-6 Astra como Claude Fable 5.1 están al mismo nivel y cobran 10 dólares por los servicios de entrada y 50 dólares por los de salida, según el análisis de VentureBeat.

Los rivales más baratos siguen reduciendo la brecha

OpenRouter afirma que DeepSeek duplicó su participación en la plataforma, pasando del 9 % en enero al 18 % en junio, mientras que los modelos chinos superaron en participación a los estadounidenses a principios de junio. Xiaomi también lanzó sus modelos MiMo bajo una licencia MIT, lo que permite a las empresas autogestionar sus servidores en lugar de pagar por token.

Según el Índice Ramp AI, basado en estadísticas de gasto de más de 70 000 empresas, la tasa de adopción de Anthropic es del 43,8 %, mientras que la de OpenAI es del 39,8 %. Estas estadísticas no reflejan la cuota de mercado global, sino que muestran la facilidad con la que el gasto corporativo se transfiere de un proveedor a otro.

Además, el Informe Global de Difusión de la IA publicado por Microsoft ofrece una perspectiva más amplia sobre la situación: la IA se está volviendo más popular en todo el mundo, mientras que los modelos de ponderación abierta pueden conducir a una disminución de los costos de acceso, especialmente en el Sur Global, a pesar de los obstáculos que plantean la infraestructura, la conectividad y las habilidades.

Por qué unos tokens más baratos no necesariamente significan una IA más barata

Gartner predijo el 17 de agosto que los costos de inferencia por flujo de trabajo de agentes se multiplicarán por más de cinco hasta 2028. A esto lo denomina la "paradoja de la inferencia": una economía unitaria más baja aún puede aumentar el gasto total a medida que los flujos de trabajo de IA se vuelven más complejos.

“Cada nueva generación de capacidades de IA requerirá más tokens, y a menudo más caros.” — Will Sommer, analista sénior de Gartner

Un estudio preliminar de la Universidad de Oxford, titulado "El precio de la inteligencia", reveló que los precios de la inferencia ajustados a la calidad disminuyeron aproximadamente 0,73 puntos logarítmicos al año, más de siete veces más rápido que lo que indican las medidas convencionales. Sin embargo, medidos por tarea completada, los costos para el comprador dejaron de disminuir a medida que los modelos de razonamiento consumían más tokens.

En otras palabras, los tokens más baratos podrían no reducir los costos de la IA. Podrían hacer que sea rentable usar mucha más IA.

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