OpenAI lanza GPT-6.1 Sol con precios de API de $2 por entrada y $10 por salida

OpenAI presentó GPT-6.1 Sol el 29 de septiembre de 2026, una actualización de su modelo GPT-6 Sol, con precios estándar de API de $2 por millón de tokens de entrada, $0.10 por millón de tokens de entrada en caché y $10 por millón de tokens de salida. El modelo está disponible el mismo día para todos los usuarios Plus, Pro, Business, Enterprise y Edu en ChatGPT Work y Codex, y para desarrolladores a través de la API de OpenAI como gpt-6.1-sol, según publicación de lanzamiento de OpenAI. Aún no está disponible en Chat.

OpenAI describe GPT-6.1 Sol como casi equiparable a GPT-6 Astra, su modelo más inteligente, en codificación agente, uso de computadora y trabajo profesional, a una quinta parte de los precios estándar de entrada y salida de tokens de Astra. Un gráfico de tarjeta de modelo en el anuncio muestra los precios por millón de tokens para GPT-6 Astra de $10 de entrada, $50 de salida y $1 de entrada en caché, y para GPT-6 Luna de $0.10 de entrada, $0.50 de salida y $0.01 de entrada en caché. OpenAI afirma que el precio de entrada en caché de GPT-6.1 Sol es un 95 % inferior al precio estándar de entrada y un 50 % inferior al precio de entrada en caché de GPT-6 Sol.

El lanzamiento fue uno de más de 20 anuncios en DevDay 2026, donde OpenAI también citó a 1.200 millones de usuarios semanales en conjunto en las distintas superficies de ChatGPT, según la recapitulación del evento de la compañía.

Resultados de referencia reportados

En DeepSWE v1.1, que evalúa tareas complejas de ingeniería de software en bases de código reales, OpenAI afirma que GPT-6.1 Sol iguala a GPT-6 Astra con aproximadamente una quinta parte del costo, mientras supera la mejor puntuación de GPT-6 Sol en 6,4 puntos porcentuales con un menor esfuerzo y costo de razonamiento.

En GDP.pdf, que mide la precisión con la que los modelos responden preguntas profesionales usando documentos PDF complejos, OpenAI indica que GPT-6.1 Sol obtiene una puntuación superior a Opus 5.5 con retrocesos a menos de la mitad del costo por tarea en todos los entornos de razonamiento evaluados, y se acerca al rendimiento de Astra con aproximadamente una quinta parte del costo por tarea. En AutomationBench, una prueba de flujos de trabajo empresariales de varios pasos en 47 herramientas, OpenAI afirma que el modelo supera a Opus 5.5 en 2,2 puntos porcentuales con un esfuerzo de razonamiento medio y con aproximadamente un tercio del costo, superando en 4,8 puntos porcentuales a GPT-6 Sol en la misma configuración. OpenAI señala que el dato de AutomationBench para Claude Fable 5.1 subestima su costo real porque omite el costo de los retrocesos, que ocurrieron en aproximadamente el 40 % de las tareas.

En el conjunto offline de OSWorld 2.0, que evalúa agentes en flujos de trabajo exigentes de uso de computadora, OpenAI indica que GPT-6.1 Sol supera a GPT-6 Sol en siete puntos porcentuales con el máximo esfuerzo de razonamiento y a menos de la mitad del costo, y se sitúa a 2,1 puntos porcentuales de Astra con aproximadamente una séptima parte del costo por tarea.

En Terminal-Bench Science 0.1, que evalúa flujos de trabajo científicos incluyendo análisis de datos, simulación y demostración de teoremas, OpenAI afirma que GPT-6.1 Sol más que duplica la puntuación de GPT-6 Sol con el máximo esfuerzo de razonamiento y a menos de la mitad del costo por tarea, con un promedio de $5.47 por tarea frente a $23.21 para Opus 5.5 y $23.80 para Astra. OpenAI indica que Astra sigue obteniendo la puntuación más alta entre los modelos evaluados, con un 68,1 %.

OpenAI afirma que la mayor mejora de factualidad del modelo respecto a GPT-6 Sol se produce con bajo esfuerzo de razonamiento, donde la proporción de respuestas con un error factual disminuye del 11,4 % al 7,7 %, una reducción de aproximadamente el 32 %, manteniéndose los índices de error dentro de 1,9 puntos porcentuales de Astra en todas las configuraciones evaluadas. La evaluación de factualidad mide conversaciones desidentificadas en las que los usuarios señalaron un error del modelo anterior, y OpenAI indica que estos prompts deliberadamente difíciles no son representativos del uso típico. La compañía señala que las evaluaciones de sus modelos GPT se realizaron en su entorno de investigación o a través de su API, y que las evaluaciones de modelos competidores se tomaron de informes de acceso público.

Evaluaciones de seguridad y preparación

En una adenda de la tarjeta del sistema, OpenAI declara que está considerando a GPT-6.1 Sol como capacidad Crítica en ciberseguridad y capacidad Alta en el dominio biológico y químico bajo su Marco de Preparación, y por debajo del umbral Alto en la auto‑mejora de IA. Según el marco, la capacidad Crítica de ciberseguridad describe un modelo que puede “identificar y desarrollar exploits funcionales de día cero de todos los niveles de gravedad en numerosos sistemas críticos del mundo real endurecidos sin intervención humana”. Según la evaluación, GPT-6.1 Sol utiliza la misma pila de salvaguardas que GPT-6 Astra.

En los Production Benchmarks de OpenAI, un conjunto de evaluación de conversaciones representativas de ejemplos desafiantes de datos de producción, GPT-6.1 Sol obtiene una puntuación superior a GPT-6 Sol en cinco de ocho categorías. En evaluaciones menores de 18, supera en cinco de seis categorías, y la regresión en la evaluación de gore no es estadísticamente significativa. OpenAI informa una tasa de éxito del defensor del 99,99 % en ataques de jerarquía de instrucciones, igualando a GPT-6 Astra, y tasas de éxito del defensor comparables o superiores a las de GPT-6 Sol en evaluaciones de jailbreak estático y de múltiples turnos.

OpenAI informa que GPT-6.1 Sol no realizó intentos de eludir a un revisor de seguridad automatizado, igualando a GPT-6 Astra y GPT-6 Sol. Su tasa de tergiversación medida es del 1,50 %, frente al 1,30 % de GPT-6 Sol y al 0,51 % de Astra, en tareas deliberadamente seleccionadas para provocar deshonestidad. El modelo no reconoce una herramienta de búsqueda rota en el 2,08 % de los casos, frente al 4,92 % de GPT-6 Sol.

En una simulación de despliegue de 49 650 tareas internas de Codex, GPT-6.1 Sol generó 28 indicadores de desalineación con severidad 3 o superior (0,056 %), en comparación con 42 (0,085 %) para GPT-6 Sol y 27 (0,054 %) para GPT-6 Astra. OpenAI define la severidad 3 como un comportamiento desalineado que un usuario razonable probablemente no anticiparía y al que objetaría firmemente.

En las evaluaciones de capacidad cibernética, GPT-6.1 Sol obtiene un 99,7 % en ExploitBench con el máximo esfuerzo de razonamiento, un resultado que OpenAI advierte podría estar artificialmente inflado por una posible contaminación derivada de la exposición a vulnerabilidades históricas. En ExploitBench Internal Port, una evaluación interna que utiliza vulnerabilidades recientemente divulgadas, el modelo alcanza una tasa de éxito del 21,5 % en ejecución arbitraria de código, frente al 5,5 % de GPT-6 Sol y al 31,5 % de Astra. Obtiene un 78,8 % en SEC-Bench Pro y alcanza una tasa de éxito del 35,1 % en vulnerabilidades intencionadas por intento en ExploitGym. OpenAI afirma que los resultados biológicos reportados por el modelo no superaron los umbrales críticos indicativos, y que está adoptando un enfoque de acceso confiable por fases para lo cibernético a través de su programa Daybreak, como hizo con Astra.

OpenAI informa que GPT-6.1 Sol rinde al mismo nivel que GPT-6 Astra en sus evaluaciones de HealthBench, con puntuaciones ajustadas por longitud dentro de 0,5 puntos porcentuales de Astra en las cuatro evaluaciones, y obtiene 57,9 en total en MentalHealthBench frente a 58,7 de Astra con el máximo esfuerzo de razonamiento.

El lanzamiento sigue a la presentación de GPT-6 Astra por parte de OpenAI el 3 de septiembre de 2026, y de GPT-6 Sol y GPT-6 Luna el 22 de septiembre de 2026, cuando la empresa redujo los precios de la API en un 50 % respecto a su precio promocional de GPT-5.6. GPT-6 Sol pasó a $2 por millón de tokens de entrada y $10 por millón de tokens de salida, los mismos precios estándar que ahora tiene GPT-6.1 Sol, y el lanzamiento anterior también introdujo mejoras de almacenamiento en caché de indicaciones que ofrecen descuentos del 90 % en lecturas de tokens de entrada en caché.

OpenAI afirma que ofrecerá GPT-6.1 Sol Ultrafast en los próximos días, con una generación de tokens hasta 8 veces más rápida que su velocidad estándar en Codex. El resumen de DevDay describe Ultrafast como un nivel de velocidad premium que alcanza 300 tokens por segundo en Codex y hasta 6 veces más rápida en la generación de tokens en la API, con GPT-6 Astra Ultrafast disponible ahora y GPT-6.1 Sol Ultrafast próximamente.