✨︎ Resumen (TL;DR):
- OpenAI redujo desde el 30 de julio de 2026 el precio de 2 de los 3 modelos GPT-5.6 en la API; Sol, el más potente, mantuvo sus tarifas.
- Luna pasó de 1 a 0.20 dólares por millón de tokens de entrada y de 6 a 1.20 dólares de salida; Terra quedó en 2 dólares de entrada y 12 dólares de salida.
- Terra ahora cuesta menos que Claude Sonnet 4.6, aunque una tarea agéntica que consuma más tokens puede elevar la factura.
OpenAI recortó el 30 de julio de 2026 el precio de 2 de los 3 modelos GPT-5.6 en su API, tres semanas después de que la familia quedara disponible para todos, el 9 de julio. Luna bajó 80%, Terra 20% y Sol mantuvo su tarifa. La compañía atribuye el ajuste a mejoras de eficiencia en los sistemas que ejecutan los modelos.
La API de GPT-5.6 queda mucho más barata
El nuevo tarifario de la API, expresado por millón de tokens, queda así:
- Luna, el modelo más rápido y barato: 0.20 dólares por millón de tokens de entrada y 1.20 dólares de salida. Antes cobraba 1 dólar y 6 dólares, respectivamente. La entrada cacheada baja a 0.02 dólares por millón.
- Terra, el modelo intermedio: 2 dólares de entrada y 12 dólares de salida, frente a 2.50 dólares y 15 dólares antes. Su entrada cacheada queda en 0.20 dólares por millón.
- Sol, el buque insignia: 5 dólares de entrada y 30 dólares de salida, sin cambios.
Antes del recorte, Sol costaba 5 veces lo que Luna tanto en entrada como en salida. Ahora la diferencia es de 25 veces exactas en ambos extremos. Si un desarrollador activa el nuevo Fast mode de Sol, que cobra el doble por la misma inteligencia, la brecha llega a 50 veces.
OpenAI lleva semanas insistiendo en que no conviene enviar todo al modelo más potente. Su recomendación de arquitectura es usar el caro para planear y resolver lo ambiguo, y el barato para ejecutar cambios ya definidos, correr pruebas y revisar resultados.
En esa lógica, Luna puede ocuparse de tareas como clasificar documentos, revisar código y etiquetar interacciones con clientes. A 0.20 dólares por millón de tokens de entrada, el costo de esas operaciones se vuelve difícil de ignorar.
Michele Catasta, presidente y jefe de IA de Replit, uno de los clientes que OpenAI cita en su anuncio, describió el salto así: “Es lo más cerca que hemos estado de una inteligencia demasiado barata para medirla”.
La frase pertenece a un socio comercial y la publicó OpenAI en su propio comunicado. No es una evaluación de un tercero independiente.
La eficiencia que OpenAI atribuye al recorte
OpenAI atribuyó el margen a mejoras en los modelos, los sistemas de inferencia que los ejecutan y el andamiaje que los conecta con herramientas y contexto.
Según OpenAI, bajo un proceso dirigido por humanos, Sol reescribió y optimizó kernels de producción. También diseñó y corrió cientos de experimentos para generar tokens con mayor eficiencia y vigiló entrenamientos, interviniendo cuando algo se rompía.
La empresa afirma que el trabajo sobre los kernels redujo 20% el costo de servir el modelo de extremo a extremo. Los experimentos, añade, mejoraron más de 15% la eficiencia de generación de tokens.
Son cifras internas y no tienen verificación de terceros. Esos datos explican la razón que OpenAI ofrece para aplicar la rebaja apenas tres semanas después de que GPT-5.6 quedara disponible para todos, en lugar de esperar al siguiente ciclo de producto.
Terra queda por debajo de Claude Sonnet 4.6
En su anuncio, OpenAI también asegura que Luna supera a Fable 5, el modelo de Anthropic, en Agents’ Last Exam, una prueba de trabajo profesional de larga duración. La empresa calcula un costo por tarea casi 99% menor.
Tanto la medición como la estimación de costo son de OpenAI. Anthropic no ha respondido públicamente.
El dato comparable está en el precio de lista. Reuters reportó que Claude Sonnet 4.6 cobra 3 dólares por millón de tokens de entrada y 15 dólares de salida. Terra quedó en 2 dólares y 12 dólares, respectivamente.
Reuters describió la posición de Anthropic de forma precisa: sus modelos dominan el uso empresarial y de desarrolladores, pero se mantienen en la parte cara del mercado.
Axios apuntó otra presión: los modelos chinos de pesos abiertos, más baratos, llevan meses obligando a OpenAI y Anthropic a justificar sus precios. Reuters mencionó a GLM-5.2, de Z.ai, entre los modelos que se acercan al rendimiento de los grandes laboratorios por menos dinero.
Varios analistas citados por Reuters ven dos riesgos al mismo tiempo. Los recortes pueden disparar el uso, pero también presionar las finanzas de OpenAI y Anthropic antes de sus esperadas salidas a bolsa.
Un token más barato no garantiza una factura menor
El precio del token lleva un año cayendo, pero el costo de completar una tarea puede subir. Reuters atribuyó esa tensión al paso de la suscripción plana al cobro por uso y a que los modelos de razonamiento consumen muchos más tokens en tareas agénticas largas.
El resultado para el cliente son facturas impredecibles y, a menudo, más altas. Axios llegó al mismo punto por otra vía: OpenAI y Anthropic han ajustado precios, límites de tasa y políticas de uso porque los modelos nuevos consumen mucho más en trabajos de agente que corren durante horas.
Una rebaja de 80% por token no implica una factura 80% menor si un flujo de trabajo pasa de una llamada a 200. El precio unitario cae, pero el volumen de procesamiento puede crecer.
Ojo con la factura: el recorte aplica únicamente a la API, que se cobra por token. Los precios de las suscripciones de ChatGPT y Codex no bajan. Según OpenAI, lo que cambia es que Terra y Luna consumen menos créditos del plan.
Fast mode acelera Sol y duplica su tarifa
Fast mode es un modo de procesamiento de la API de OpenAI que sustituye a Priority Processing y promete hasta 2.5 veces la velocidad del procesamiento estándar sin cambiar la inteligencia del modelo.
En Sol, la opción cobra el doble por token. Para peticiones de contexto corto, el precio es de 10 dólares por millón de tokens de entrada y 60 dólares de salida, frente a los 5 dólares y 30 dólares del procesamiento estándar.
La opción es compatible hacia atrás: las peticiones marcadas como priority siguen funcionando. Fast mode también se alinea con el comando /fast de Codex. La documentación desaconseja usarlo para lotes grandes de procesamiento de datos, según revisó RuntimeWire.
Qué cambia en ChatGPT, Codex y AWS
Terra y Luna siguen disponibles en ChatGPT Work, Codex y la API. El acceso depende del plan:
- Free y Go: acceso a Terra.
- Plus, Pro, Business y Enterprise: elección entre Terra y Luna.
En la app de ChatGPT y el CLI de Codex, la función Auto-review pasa de GPT-5.4 a Luna. OpenAI calcula que el cambio abarata esa función unas 10 veces, aunque la cifra depende de cuántos tokens consuma cada revisión.
RuntimeWire señaló que este es el segundo movimiento de la semana alrededor de esa herramienta, después de que OpenAI abriera el código de Codex Security.
Para quien programa desde México, España o cualquier país de América Latina, no hay una tarifa regional distinta. Los precios de la API se cobran en dólares y son los mismos en todo el mundo. El despliegue en AWS comenzó el mismo 30 de julio de 2026.
El precio de Sol quedó intacto, mientras Luna pasó a costar una quinta parte de lo que costaba hace tres semanas. La prueba real llegará en la factura del próximo mes: un flujo que salte de una llamada a 200 puede terminar pagando más aunque cada token sea más barato.
