¿Qué es GPT-6.1 Sol? Funciones, precios de la API y diferencias con GPT-6 Sol
GPT-6.1 Sol es un modelo de lenguaje de OpenAI que busca equilibrar capacidad y coste en programación compleja, uso del ordenador y trabajo profesional. OpenAI lo sitúa cerca de Astra en determinadas evaluaciones, a un precio inferior. Conviene comprobar si cumple los requisitos de su trabajo con un coste total y un tiempo de revisión aceptables.
Elija un modelo por el trabajo que necesita hacer, no simplemente por su nombre. La clasificación de miles de entradas cortas y la preparación de un artículo publicable de varias fuentes implican diferentes requisitos para la precisión, el razonamiento y la revisión.
Fuente: documentación de OpenAI sobre GPT-6.1 Sol.
¿Para qué sirve el GPT-6.1 Sol?
GPT-6.1 Sol se orienta a comprender el contexto y producir un resultado útil. La guía de selección de OpenAI menciona, entre otros ejemplos, preparar una presentación para el consejo a partir de resultados financieros o construir una web desde una descripción de producto.
Las siguientes son aplicaciones potenciales, no resultados de nuestro propio parámetro de referencia o una afirmación de que este modelo siempre supera las alternativas:
- Codificación: interpretar los requisitos, examinar el código existente, proponer cambios y preparar pruebas. Las correcciones propuestas todavía deben ejecutarse y verificarse en el entorno pertinente.
- Análisis de documentos: Identificar hallazgos comunes y diferencias entre archivos, luego producir un informe o comparación. Especifique qué fuentes se permiten y prohíba las adiciones no apoyadas.
- Uso de herramientas multi-paso: buscar información, inspeccionar archivos y producir una salida a través de varios pasos. Esto se llama a menudo un flujo de trabajo agenteico: el modelo funciona a través de una tarea utilizando herramientas. Las herramientas y permisos suministrados por la aplicación determinan qué acciones son realmente posibles.
Para los bloggers, estas capacidades pueden ayudar a organizar criterios de comparación o sintetizar la documentación oficial. Sin embargo, un párrafo pulido no es prueba de que sus afirmaciones son exactas. Siguen siendo necesarios las comprobaciones de fuentes y el juicio editorial.
Fuente: Guía de selección modelo de OpenAI.
Entradas, salidas y especificaciones clave
Una interfaz de programación de aplicaciones (API) permite que el software llame a un modelo directamente. Las especificaciones a continuación describen el modelo API, no las características de suscripción o los límites de uso de cada aplicación que podría ofrecer.
| Tema | GPT-6.1 Sol | Lo que significa |
|---|---|---|
| ID de modelo | gpt-6.1-sol | El identificador utilizado en las solicitudes de API. |
| Entrada | Texto e imágenes | Las solicitudes pueden incluir instrucciones escritas y entradas de imagen soportadas. |
| Salida | Texto | La generación de imágenes a través de herramientas está separada de la modalidad de salida directa del modelo. |
| Ventana de contexto | 1.050.000 tokens | El contexto máximo de una solicitud, incluidas las entradas y salidas pertinentes. |
| Salida máxima | 128.000 tokens | La salida real también depende de la configuración de solicitud y el contexto disponible. |
| Fecha de corte del conocimiento | 30 de abril, 2026 | Los hechos más recientes requieren fuentes actuales o herramientas de recuperación. |
| Soporte directo de audio y vídeo | No compatible | Un proceso que transcribe audio o extrae fotogramas no equivale a admitir audio o vídeo de forma nativa. |
Los tokens son las unidades con las que se procesa y factura la entrada y la salida del modelo. No equivalen a un número fijo de palabras o caracteres: su cantidad depende del idioma y del contenido. Por eso no puede traducirse la ventana de contexto a un número garantizado de páginas.
Una ventana grande tampoco garantiza recuperar cada detalle sin errores. Quite los archivos irrelevantes, separe el material que se debe analizar de las referencias y pida localizar la evidencia importante. Las entradas largas pueden aumentar el coste y la dificultad de revisión.
Fuente: Especificaciones de GPT-6.1 Sol.
Precios de API y cálculos de ejemplo
Los precios corresponden a la comparación original del 3 de octubre de 2026. Compruebe las tarifas vigentes antes de presupuestar.
La entrada, entrada en caché, escrituras de caché y salida tienen precios separados. No asuma que repetir un aviso hace que todo su aporte sea elegible para la tasa de entrada de caché. Compruebe el comportamiento de caché aplicable y los registros de uso reales.
| Categoría de facturación | Precio estándar por 1 millón de tokens, USD |
|---|---|
| Entrada | $2.00 |
| Entrada en caché | $0.10 |
| Escritura en caché | $2.50 |
| Salida | $10.00 |
Para una solicitud estándar con 100.000 tokens de entrada ordinarias y 10.000 tokens de salida facturables, el cálculo es de $0.20 para entrada más $0.10 para salida, o $0.30 en total. Este ejemplo excluye los gastos de caché, los gastos de herramientas, los impuestos y el procesamiento o las primas regionales. No es un coste fijo por artículo.
Los tokens de razonamiento se facturan como tokens de salida; la respuesta visible puede no explicar todo ese cargo. Utilice los registros de uso de la solicitud para calcularlo. Al comparar el coste de completar una tarea, incluya también los reintentos, las búsquedas, las revisiones y el trabajo humano.
Fuentes: Precios de API de OpenAI y Guía de razonamiento de OpenAI.
La tarifa de entrada larga afecta a toda la solicitud
Cuando la entrada supera 272.000 tokens, las tarifas de entrada ordinaria y en caché se duplican, y la de salida se multiplica por 1,5. Estos factores afectan a toda la solicitud, no solo a los tokens que exceden el umbral.
Por ejemplo, 300.000 tokens de entrada ordinaria cuestan 1,20 dólares con la tarifa ajustada de 4 dólares por millón. Otros 10.000 tokens de salida facturables cuestan 0,15 dólares a 15 dólares por millón. El total es $1.35, antes de otros cargos aplicables.
Dividir documentos reduce el contexto de una solicitud, pero puede ocultar relaciones entre ellos o repetir entradas y resúmenes. Organice el material según lo necesario para obtener una respuesta fiable y tenga en cuenta esos costes adicionales.
Modos de procesamiento y suscripciones de aplicaciones son diferentes
Fast cuesta el doble de la tarifa estándar; Batch y Flex ofrecen tarifas un 50 % inferiores, según disponibilidad y condiciones. Valore los plazos: una respuesta inmediata y un trabajo asíncrono que puede finalizar después tienen necesidades distintas.
GPT-6.1 Sol admite residencia de datos en Estados Unidos y la Unión Europea. El procesamiento regional puede añadir un 10 % cuando está disponible; Fast no está disponible en la UE. Compruebe qué combinaciones admiten realmente su cuenta y su solicitud.
Las tarifas por token de la API no equivalen a las cuotas de ChatGPT o Codex. El acceso a modelos, las herramientas y los límites de esas aplicaciones dependen de la cuenta y del plan.
Fuente: Precios, modos de procesamiento y residencia de datos de GPT-6.1 Sol.
¿Cómo se compara con GPT-6 Sol, Astra y Luna?
Los nombres similares no implican capacidades, ajustes o precios idénticos. En el cuadro que figura a continuación se comparan las tasas de posicionamiento y API estándar; no es un parámetro de referencia de rendimiento.
| Modelo | Posición general | Entrada | Entrada en caché | Salida |
|---|---|---|---|---|
| GPT-6.1 Sol | Equilibrio de coste-capacidad para el trabajo complejo | $2.00 | $0.10 | $10.00 |
| GPT-6 Sol | Programación compleja y trabajo con agentes | $2.00 | $0.20 | $10.00 |
| GPT-6 Astra | El trabajo más exigente | $10.00 | $1.00 | $50.00 |
| GPT-6 Luna | Tareas centradas y de alto volumen | $0.10 | $0.01 | $0.50 |
Los precios se expresan en dólares por millón de tokens con procesamiento estándar, sin los factores de entrada larga, las herramientas u otros ajustes. Un precio por token inferior no garantiza un menor coste por tarea: los modelos pueden consumir distintas cantidades de tokens o necesitar diferentes reintentos y correcciones.
En esta comparación, el precio de entrada en caché de GPT-6.1 Sol es la mitad del de GPT-6 Sol. Eso no significa que la factura total se reduzca a la mitad. El ahorro depende de qué proporción de la entrada recibe esa tarifa y de cuánto corresponde a la salida y a otros cargos.
Fuentes: Comparación modelo de OpenAI y documentación de GPT-6 Sol.
Para una comparación más amplia que incluya a la familia GPT-5.6, véase GPT-6 frente a GPT-5.6: comparación de seis modelos por uso y coste de API. Utilice sus criterios de selección junto con las últimas especificaciones oficiales y precios.
Revisar el razonamiento y la compatibilidad de la API
El esfuerzo de razonamiento determina cuántos recursos se pide al modelo que dedique a resolver un problema. GPT-6.1 Sol admite low, medium, high, xhigh y max, con medium como valor predeterminado. No admite none ni minimal.
GPT-6 Sol sí admite none. Por tanto, al migrar no basta con cambiar el nombre del modelo: revise el esfuerzo de razonamiento y la compatibilidad de las herramientas. GPT-6.1 Sol admite llamadas a herramientas mediante la API Responses; no admite su uso mediante Chat Completions.
Fuente: Guía de última modelo de OpenAI.
Comience con el ajuste predeterminado en las tareas representativas, a continuación, ajustar si los resultados lo justifican. Compare la calidad de respuesta, las necesidades de revisión, latencia y el uso facturable con los mismos insumos. Cambiar tanto el modelo como la configuración de razonamiento a la vez hace más difícil identificar la causa de la diferencia.
¿Quién debería considerar GPT-6.1 Sol?
Las siguientes sugerencias son puntos de partida para la evaluación, no reglas fijas o hallazgos de nuestras propias pruebas.
| Situación | Candidato y motivo | Qué comprobar |
|---|---|---|
| Artículos complejos, análisis de documentos o codificación cuando se trate de costes | Evaluar GPT-6.1 Sol para un equilibrio de capacidad y precio. | Calidad, necesidades de revisión y coste total de terminación. |
| Clasificación simple o extracción a alto volumen | Evaluar a Luna antes de pagar por un modelo más capaz. | Excepciones y insumos difíciles, no sólo ejemplos fáciles. |
| Fuentes contradictorias o errores de consecuencias costesas | Compare Astra con GPT-6.1 Sol sobre el trabajo real. | Fundamento, gravedad de error y cualquier revisión profesional necesaria. |
| Un flujo de trabajo GPT-6 Sol existente ya funciona de forma fiable | Evaluar GPT-6.1 Sol antes de migrar. | Compatibilidad, formatos de salida y regresiones en tareas previamente exitosas. |
Fuente: Guía de selección modelo de OpenAI.
Para un blog, dé a cada candidato el mismo esquema y las mismas fuentes. Compruebe si responde a la pregunta prometida, contiene errores o afirmaciones sin respaldo y requiere mucha edición. La extensión y el tono seguro no sustituyen esa revisión.
Limitaciones y una lista de verificación práctica de evaluación
GPT-6.1 Sol no reemplaza la verificación. Para la información actual, compruebe las fuentes originales y confirme los números y enlaces. Cuando un error puede causar daños graves, como asesoramiento jurídico, financiero o sanitario, sigue siendo importante realizar un examen adecuado de los expertos.
Los permisos de herramientas también merecen una atención separada. Publicar contenido, borrar archivos, hacer pagos y enviar mensajes puede tener consecuencias que son difíciles de revertir. Utilice requisitos de aprobación, registros y condiciones de parada claras. Un modelo más capaz no justifica automáticamente permisos más amplios.
- Preparar ejemplos representativos. Incluya casos fáciles y difíciles, y elimine información sensible que no sea necesaria.
- Definir criterios de aceptación. Defina la precisión, el formato, la evidencia y el tiempo de respuesta aceptables antes de comparar.
- Mantenga la comparación controlada. Utilice las mismas entradas y herramientas, y registre errores y reintentos además del resultado final.
- Compare el coste de los resultados aceptables. Entre los candidatos que cumplan con sus criterios, considere el uso total de API y el tiempo de corrección humano.
- Revisa las regresiones. Repita los casos que antes funcionaban después de cambiar el modelo o su configuración.
Conviene evaluar GPT-6.1 Sol cuando el trabajo complejo necesita una capacidad elevada a un precio estándar inferior al de Astra. Para tareas sencillas, compare un modelo más ligero; para las especialmente difíciles, incluya Astra. Decida según la calidad, el tiempo y el coste total observados en sus propias tareas.
