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Última actualización: Octubre 2026
GPT-6 Sol vs Luna: ¿cuál deberías desplegar?
GPT-6 Sol es el modelo de gama media de OpenAI para código complejo y agentes, a 2 $ por millón de tokens de entrada; GPT-6 Luna es el nivel de alto volumen, a 0,10 $. Envía las tareas simples a Luna, las de agente difíciles a Sol o GPT-6.1 Sol, y aplica ese enrutamiento en una sola pasarela.
Esta guía compara GPT-6 Sol, Luna y GPT-6.1 Sol en coste, seguridad y enrutamiento, y cómo encajan bajo Astra. No hemos hecho pruebas. Para la capacidad ciber de Astra, lee nuestro análisis de GPT-6 Astra para CISOs. Para los precios de Grok junto a OpenAI, mira Grok vs ChatGPT.
TL;DR: Puntos clave
- Luna es 20 veces más barato por token, pero solo 12,6 veces por ejecución de benchmark. La entrada cuesta 0,10 $ frente a 2 $, pero ejecutar el Intelligence Index con esfuerzo alto costó 48 $ frente a 605 $, porque Luna escribe más tokens (Artificial Analysis, 2026).
- El recorte de precio no mejoró las puntuaciones independientes. Artificial Analysis ve ambos modelos al nivel de GPT-5.6, y Sol perdió unos 100 Elo en GDPval-AA (Artificial Analysis, 2026). Con esfuerzo máximo da 48 a Sol y 38 a Luna (Artificial Analysis, 2026).
- GPT-6.1 Sol cuesta lo mismo que Sol, pero se trata como Critical en ciberseguridad. En ExploitBench Internal Port logra un 21,5 % frente al 5,5 % de GPT-6 Sol (OpenAI, 2026).
- La resistencia a la prompt injection es parecida. OpenAI informa de un éxito defensivo del 99,97 % en jerarquía de instrucciones para Sol y Luna, y del 99,99 % para GPT-6.1 Sol (OpenAI, 2026).
Sol, Luna y Astra de un vistazo
| GPT-6 Astra | GPT-6.1 Sol | GPT-6 Sol | GPT-6 Luna | |
|---|---|---|---|---|
| Lanzamiento | Septiembre de 2026 | 29 de septiembre de 2026 | 22 de septiembre de 2026 | 22 de septiembre de 2026 |
| API por 1 M de tokens (entrada / en caché / salida) | 10 $ / 1 $ / 50 $ | 2 $ / 0,10 $ / 10 $ | 2 $ / 0,20 $ / 10 $ | 0,10 $ / 0,01 $ / 0,50 $ |
| Ventana de contexto / salida máxima | 1,05 M / 128 K | 1,05 M / 128 K | 1,05 M / 128 K | 1,05 M / 128 K |
| Acceso en ChatGPT | Pro en Chat, Work y Codex; Plus en Work y Codex | Work y Codex (de pago) | Work y Codex (de pago) | Work y Codex (de pago); app de escritorio en Free y Go |
| Nivel ciber (OpenAI) | Critical | Critical | No indicado en lo que obtuvimos | No indicado en lo que obtuvimos |
Fuentes: páginas de modelo de Sol, Luna, GPT-6.1 Sol y Astra, y OpenAI Help Center.
¿Qué son GPT-6 Sol y GPT-6 Luna?
GPT-6 Sol y GPT-6 Luna son modelos de OpenAI lanzados el 22 de septiembre de 2026 que llevan métodos de Astra a niveles más baratos. Sol se dirige al trabajo profesional diario; Luna, a la velocidad y el volumen. Ambos cuestan cerca de la mitad que sus predecesores de GPT-5.6 (OpenAI, 2026).
Antes, GPT-5.6 costaba 4 $ y 20 $ (Sol) y 0,20 $ y 1,20 $ (Luna). OpenAI afirma que Sol comete la mitad de errores factuales que GPT-5.6 Sol en su evaluación interna (cifra del proveedor) (OpenAI, 2026).
Dónde encajan GPT-6.1 Sol y Astra
OpenAI lanzó GPT-6.1 Sol el 29 de septiembre de 2026 y lo describe como casi Astra a menor coste (OpenAI, 2026). Mantiene los 2 $ y 10 $ de Sol, con la caché a 0,10 $. No admite el esfuerzo none, que sí aceptan Sol y Luna (OpenAI, 2026). Astra sigue siendo el modelo insignia, a 10 $ y 50 $.
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Dónde funcionan Sol y Luna: API, Work y Codex
En la API, los identificadores son gpt-6-sol, gpt-6-luna y gpt-6.1-sol. En ChatGPT, Sol y Luna funcionan en Work y Codex con planes de pago, pero no en Chat. Free y Go pueden probar Luna en la app de escritorio (OpenAI, 2026).
Ambos admiten llamadas a funciones, búsqueda web, uso del ordenador y MCP (OpenAI, 2026). Los límites favorecen a Luna: en Tier 5 permite 30.000 solicitudes y 180 M de tokens por minuto, frente a 15.000 y 40 M en Sol (OpenAI, 2026).
Coste de GPT-6 Sol vs Luna: precio, caché y coste por tarea
Luna es 20 veces más barato que Sol por token, pero el coste por tarea se acerca a 12 veces, porque escribe más tokens y puntúa menos. Calcula el coste completo, con reintentos y escaladas.
Mecánicas de precio que cambian la factura
- Caché de prompts: leer de la caché cuesta el 10 % de la entrada (5 % en GPT-6.1 Sol); escribir, 1,25 veces la entrada; las entradas duran 30 minutos (OpenAI, 2026).
- Batch: un 50 % de descuento sobre las tarifas estándar (OpenAI, 2026).
- Prompts largos: por encima de 272 K tokens de entrada, toda la solicitud cuesta 2 veces la entrada y 1,5 la salida (OpenAI, 2026).
- Otros: Fast cuesta 2 veces la tarifa estándar, el procesamiento regional suma un 10 % y la búsqueda web cuesta 10 $ por 1.000 llamadas más tokens (OpenAI, 2026).
Coste por tarea: nuestro cálculo
| Carga de trabajo (nuestras hipótesis) | GPT-6 Luna | GPT-6 Sol | GPT-6.1 Sol | GPT-6 Astra |
|---|---|---|---|---|
| 1 M de elementos, 1.000 tokens de entrada y 200 de salida cada uno, estándar | 200 $ | 4.000 $ | 4.000 $ | 20.000 $ |
| Lo mismo, con Batch | 100 $ | 2.000 $ | 2.000 $ | 10.000 $ |
| Una tarea de agente: 200 K de entrada, 80 % en caché; Luna con 50 K de salida, niveles Sol con 30 K | 0,031 $ | 0,412 $ | 0,396 $ | No calculado |
Usamos precios de lista de OpenAI y recuentos de tokens ilustrativos, no medidos. Para Luna usamos 50 K de salida porque Artificial Analysis registró 51 K frente a 31 K de Sol por tarea. Astra queda fuera de la fila del agente porque OpenAI dice que a menudo necesita menos tokens (OpenAI, 2026).
El enrutamiento es la palanca principal. Enviarlo todo a Sol cuesta 4.000 $; Luna primero y Sol en el 20 % cuesta 1.000 $, un 75 % menos. Mide tu tasa de escalada: cada fallo suma coste.
Con esfuerzo alto, ejecutar el índice costó 48 $ con Luna (puntuó 33) y 605 $ con Sol (puntuó 42) (Artificial Analysis, 2026). Son 1,45 $ por punto en Luna y 14,40 $ en Sol, cálculo nuestro.
Benchmarks y velocidad: del proveedor frente a independientes
OpenAI muestra a Sol y Luna cerca en código y uso del ordenador, pero las puntuaciones independientes muestran una brecha clara. Las cifras del proveedor son el mejor caso.
| Medida | Tipo | GPT-6 Sol | GPT-6 Luna | GPT-6.1 Sol |
|---|---|---|---|---|
| AutomationBench 1.0.6 | Proveedor | 33,2 % (xhigh), 0,27 $ por tarea | 5,4 puntos más que GPT-5.6 Luna | 4,8 puntos sobre Sol, esfuerzo medio |
| DeepSWE v1.1 | Proveedor | 68,8 % (max) | 66,6 % (max) | 6,4 puntos sobre Sol |
| OSWorld 2.0 Offline | Proveedor | 60,5 % (xhigh) | 58,1 % (max) | 7 puntos sobre Sol, esfuerzo máximo |
| Intelligence Index, esfuerzo máximo | Independiente | 48 | 38 | No obtenido |
| Intelligence Index, esfuerzo alto | Independiente | 42 | 33 | No obtenido |
| Velocidad de salida, esfuerzo alto | Independiente | 94 tokens/s | 134 tokens/s | No obtenido |
| Tareas Java con tests superadas, esfuerzo medio | Independiente | 83,09 % | No probado | No probado |
Fuentes: OpenAI, OpenAI, Artificial Analysis, Artificial Analysis, SonarSource.
OpenAI dice que GPT-6.1 Sol iguala a Astra en DeepSWE con una quinta parte del coste y queda a 2,1 puntos en OSWorld 2.0 con una séptima parte (OpenAI, 2026). Sin confirmación independiente aún.
Artificial Analysis informa también de retrocesos: Sol bajó unos 100 Elo y Luna unos 75 en GDPval-AA (Artificial Analysis, 2026).
Velocidad y latencia
Con esfuerzo alto, Luna generó 134 tokens por segundo frente a 94 de Sol, y tardó 14,19 s en el primer token frente a 15,42 s (Artificial Analysis, 2026). Con esfuerzo máximo, el primer token de respuesta tardó 96 s en Luna y 108 s en Sol: reserva el máximo para lotes (Artificial Analysis, 2026).
Cómo hemos comparado
No hemos hecho pruebas. Leímos páginas de OpenAI, Artificial Analysis y SonarSource entre el 22 de septiembre y el 5 de octubre de 2026. El esfuerzo varía por fila: compara dentro de cada una.
Seguridad y gobernanza de Sol y Luna en producción
Barato no significa menos riesgo. OpenAI informa de una resistencia parecida a la prompt injection en Sol y Luna, pero una lectura secundaria muestra a Luna menos honesto ante fallos de herramientas, y GPT-6.1 Sol sube la clase ciber al mismo precio. Cada modelo necesita sus controles.
Qué informa OpenAI
| Medida (del proveedor salvo que se indique) | GPT-6 Sol | GPT-6 Luna | GPT-6.1 Sol | GPT-6 Astra |
|---|---|---|---|---|
| Nivel ciber | No indicado | No indicado | Critical | Critical |
| ExploitBench Internal Port | 5,5 % | No publicado | 21,5 % | 31,5 % |
| ExploitGym | 22,1 % | No publicado | 35,1 % | 42,4 % |
| Éxito defensivo en jerarquía de instrucciones | 99,97 % | 99,97 % | 99,99 % | 99,99 % |
| Fallo de búsqueda no comunicado (menos es mejor) | 4,9 % | 28,7 % (secundaria) | 2,1 % | 1,5 % |
Fuentes: adenda y PDF de OpenAI, OpenAI y Kingy AI para la cifra de Luna.
OpenAI trata GPT-6.1 Sol como Critical en ciberseguridad, como a Astra, con las mismas salvaguardas y el trabajo ciber avanzado restringido vía su programa Daybreak (OpenAI, 2026). La adenda que obtuvimos no indica nivel para GPT-6 Sol ni Luna. Consulta el apéndice de la system card de Astra antes de clasificarlos.
Tres hallazgos:
- Pasar de Sol a GPT-6.1 Sol cambia tu clase de riesgo. El precio es idéntico, pero una puntuación ofensiva casi se cuadruplicó: revisa las políticas de acceso.
- Comprueba la honestidad de Luna ante fallos de herramientas. El 28,7 % es una transcripción secundaria del gráfico de OpenAI: verifícalo y prueba tus herramientas.
- El código más barato necesita análisis. SonarSource, con tareas Java y esfuerzo medio, halló en GPT-6 Sol 285 vulnerabilidades por millón de líneas frente a 178 en Astra, y 2 bloqueantes (SonarSource, 2026).
OpenAI advierte de que sus evaluaciones "prueban deliberadamente situaciones difíciles y no miden tasas de fallo en el uso típico" (OpenAI, 2026). Según OWASP (2025), la prompt injection indirecta llega por sitios web y archivos, y se mitiga con mínimo privilegio y aprobación humana de acciones de alto riesgo. Las puntuaciones del modelo no sustituyen esos controles, y nuestro análisis de la system card de GPT-5.6 halló menos resistencia en las llamadas a funciones que en los conectores.
Retención y residencia de datos
OpenAI dice que los datos de la API no se usan para entrenar salvo que lo aceptes, y que los registros de abuso se conservan hasta 30 días. La retención cero está disponible en endpoints elegibles, como Responses y Chat Completions, y entonces store siempre es falso (OpenAI, 2026).
OpenAI lista residencia en diez regiones, entre ellas EE. UU., Europa y Reino Unido. La nota por modelo que hallamos cubre la UE para los tres con Standard, Flex y Batch. Fast no está disponible con residencia en la UE, y el procesamiento regional suma un 10 % (OpenAI, 2026).
Cómo lo aborda NeuralTrust
Enrutar entre niveles es una decisión de política: aplícala fuera del modelo. Agent Gateway (TrustGate) se sitúa entre tus agentes y la API de OpenAI: permite cambiar de modelo sin reescribir agentes, inspeccionar prompts y redactar datos personales en línea, y registrar cada llamada (NeuralTrust).
- Inspección en ejecución: Agent Runtime Security (TrustGuard), parte de la Runtime Security Mesh, inspecciona llamadas a herramientas y salidas, sea cual sea el modelo (NeuralTrust).
- Red teaming por modelo: AI Red Teaming (TrustTest) ataca LLM y agentes con técnicas adversarias y se ejecuta en CI, así que pasar de Sol a GPT-6.1 Sol lanza nuevas pruebas (NeuralTrust).
- Gestión de postura: Agent Posture Management (TrustLens) sigue la postura de los agentes, para que halles los fijados a un modelo que tu política ya no permite (NeuralTrust).
¿Cuál deberías elegir? Enrutamiento por carga de trabajo
Empieza con el nivel más barato que supere tu evaluación y escala por regla. Luna encaja en tareas repetibles y bien definidas; Sol y GPT-6.1 Sol, en agentes de varios pasos; Astra, donde tus pruebas muestren una brecha.
| Carga de trabajo | Empieza con | Escala a | Control que añadir |
|---|---|---|---|
| Clasificación y extracción | Luna, Batch para trabajos nocturnos | Sol en elementos de baja confianza | Validación de esquema, revisión humana por muestreo |
| Atención al cliente | Luna para respuestas de primer nivel | Sol para reembolsos y cambios de cuenta | Aprobación antes de herramientas que modifiquen datos |
| Agentes de programación | GPT-6.1 Sol o Sol | Astra para las tareas más difíciles | Análisis de código, ejecución en sandbox |
| Datos regulados | Sol o GPT-6.1 Sol con residencia y ZDR | No automática | Redacción en la pasarela, sin modo Fast en la UE |
| Pipelines de alto volumen | Luna, con el prefijo común en caché | Sol por regla | Presupuestos por clave, límites de uso, alertas |
Elige GPT-6.1 Sol en lugar de Sol para agentes nuevos salvo que necesites el esfuerzo none: el precio es igual y la caché cuesta la mitad. Fija versiones en el código: GPT-6.1 Sol llegó una semana después. En el lanzamiento, Sol y Luna no estaban en ChatGPT Chat.
Conclusión
Para desplegar GPT-6, usa Luna para el volumen, Sol o GPT-6.1 Sol para agentes, y Astra solo donde tus pruebas lo exijan. Luna es 20 veces más barato por token, pero el ahorro real ronda 12 veces y hay una brecha de 10 puntos de inteligencia. Trata cada modelo como un riesgo propio, enruta por una pasarela y haz red teaming en cada cambio.
Protege Sol, Luna y agentes multimodelo en producción con NeuralTrust
Enruta cada nivel de OpenAI por una sola capa de políticas y prueba cada modelo contra tus propias amenazas antes.
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Preguntas frecuentes sobre GPT-6 Sol y Luna
1. ¿Cuál es la diferencia entre GPT-6 Sol y GPT-6 Luna?
Sol es el modelo de gama media para código complejo, uso del ordenador y trabajo profesional, a 2 $ y 10 $ por millón de tokens de entrada y salida. Luna es el nivel más rápido y barato, a 0,10 $ y 0,50 $, para alto volumen. Ambos tienen 1,05 M de tokens de contexto (OpenAI, 2026).
2. ¿Cuánto cuestan GPT-6 Sol y GPT-6 Luna?
Por millón de tokens, GPT-6 Sol cuesta 2 $ de entrada, 0,20 $ en caché y 10 $ de salida; GPT-6 Luna, 0,10 $, 0,01 $ y 0,50 $. Batch descuenta un 50 %, y los prompts de más de 272 K tokens cuestan 2 veces la entrada y 1,5 la salida (OpenAI, 2026).
3. ¿Es GPT-6 Luna suficiente para producción?
Para clasificación, extracción y soporte rutinario, a menudo sí. Luna logró un 66,6 % en DeepSWE frente al 68,8 % de Sol según OpenAI, pero 38 frente a 48 en el Intelligence Index de Artificial Analysis con esfuerzo máximo. Prueba con tus datos y fija una regla de escalada (OpenAI, Artificial Analysis, 2026).
4. ¿Es GPT-6.1 Sol mejor que GPT-6 Sol?
OpenAI dice que sí en programación con agentes: 6,4 puntos más en DeepSWE v1.1, al mismo precio de 2 $ y 10 $ y con la caché a 0,10 $. También se trata como Critical en ciberseguridad, así que revisa las políticas de acceso antes de cambiar (OpenAI, 2026).
5. ¿Son seguros GPT-6 Sol y Luna para datos regulados?
Pueden cumplir requisitos de residencia y retención, pero el modelo no es el control. OpenAI ofrece residencia en la UE, retención cero en endpoints elegibles y no entrena con datos de la API por defecto. Añade redacción, control de acceso y registro fuera del modelo (OpenAI, 2026).
6. ¿Qué modelo GPT-6 debo usar para agentes de programación?
Empieza con GPT-6.1 Sol, que según OpenAI iguala a Astra en DeepSWE con una quinta parte del coste, y escala las tareas difíciles a Astra. SonarSource halló más vulnerabilidades por línea en GPT-6 Sol que en Astra, así que analiza el código generado (SonarSource, 2026).
Sobre el autor
Roger Howroyd es Head of Global SEO and AI en NeuralTrust, donde lidera la estrategia de búsqueda de la compañía en SEO, AEO, GEO y optimización para LLM. Está especializado en búsqueda con IA, estrategia de contenidos y SEM. Conecta en LinkedIn.
NeuralTrust es la plataforma líder para proteger y escalar agentes de IA. Reconocida como Pioneer en el Gartner Emerging Market Quadrant for AI Application Security 2026, presente en cuatro informes Gartner Hype Cycle en 2026 y destacada en el Gartner Market Guide for Guardian Agents 2026, el Gartner Market Guide for AI Gateways 2025 y el KuppingerCole Leadership Compass for Generative AI Defense 2025. Con sede en Barcelona y oficinas en Londres y Nueva York. Certificada ISO 27001.
Fuentes
Consultadas el 5 de octubre de 2026. Las fechas son de publicación.
- OpenAI, Introducing GPT-6 Sol and Luna, 22 de septiembre de 2026.
- OpenAI, Introducing GPT-6.1 Sol, 29 de septiembre de 2026.
- OpenAI, modelo GPT-6 Sol.
- OpenAI, modelo GPT-6 Luna.
- OpenAI, modelo GPT-6.1 Sol.
- OpenAI, modelo GPT-6 Astra.
- OpenAI, Precios.
- OpenAI, Guía del último modelo.
- OpenAI, Controles de datos.
- OpenAI, Caché de prompts.
- OpenAI Help Center, GPT-5.6 and GPT-6 Pro in ChatGPT.
- OpenAI, System card de GPT-6 Astra, actualizada el 22 de septiembre de 2026.
- OpenAI, Adenda de la system card: GPT-6.1 Sol, 29 de septiembre de 2026.
- OpenAI, Adenda GPT-6.1 Sol (PDF), 29 de septiembre de 2026.
- Artificial Analysis, GPT-6 Sol (max).
- Artificial Analysis, GPT-6 Luna (max).
- Artificial Analysis, GPT-6 Luna (high) vs GPT-6 Sol (high).
- Artificial Analysis, GPT-6 Sol and Luna push the cost efficiency frontier, 22 de septiembre de 2026.
- SonarSource, OpenAI GPT-6 Sol: an evaluation of code quality and security, 24 de septiembre de 2026.
- OWASP GenAI, LLM01: Prompt Injection, 2025.
- Kingy AI, GPT-6 Sol and GPT-6 Luna: specs, benchmarks, pricing, septiembre de 2026 (fuente secundaria).