OpenAI ha recortado un 80% el precio de GPT-5.6 Luna y lo deja en 1,40 dólares por millón de tokens combinados. Era el modelo barato de la familia y ahora es más barato que cualquier cosa equivalente de Google. El anuncio, publicado en el newsroom de OpenAI el 30 de julio, llega tres semanas después de que GPT-5.6 saliera del todo.
Puntos clave
- Luna pasa de 7 a 1,40 dólares por millón de tokens combinados. Desglosado: 0,20 de entrada y 1,20 de salida.
- Terra baja un 20%, de 17,50 a 14 dólares por millón combinados.
- Sol no se toca. Sigue en 35 dólares por millón combinados.
- Aparece una variante nueva, Sol Fast, a 70 dólares por millón con 2,5 veces más throughput.
Dónde queda cada modelo frente a Google y Anthropic
El movimiento tiene un objetivo bastante claro. Con Luna a 1,40, OpenAI se pone por debajo de Gemini 3.5 Flash-Lite, que cuesta 2,80, y muy por debajo de Gemini 3.6 Flash, que está en 9. Es el doble de barato que la opción más barata de Google.
Terra a 14 dólares queda exactamente igualado con Gemini 3.1 Pro Preview. Y Claude Opus 5 se mantiene en 30 dólares por millón combinados, así que Sol sigue siendo el caro de la mesa a 35.
Sam Altman lo anunció como "major price cuts". No hay un cambio de arquitectura detrás ni un modelo nuevo: es el mismo GPT-5.6 que ya estaba en producción, servido más barato. Eso apunta a mejoras de eficiencia en el serving y a un excedente de capacidad que OpenAI prefiere llenar con volumen antes que dejar parado.
Por qué OpenAI toca Luna y no Sol
Los tres modelos de la familia atacan casos distintos. Luna es el de alto volumen y baja latencia: clasificación, extracción, enrutado, todo lo que se ejecuta miles de veces al día y donde el coste unitario decide si el proyecto sale o no sale. Ahí es donde Google llevaba meses ganando por precio.
Sol es el modelo de razonamiento largo, el que ya lidera el índice de agentes de código gastando un 54% menos de tokens y el que OpenAI usó para reescribir sus propios kernels de GPU y recortar un 20% el coste de inferencia. Ese no compite por precio, compite por capacidad. Por eso no se baja.
Terra queda en medio, y su recorte del 20% es más defensivo que agresivo: suficiente para no quedar descolgado de Gemini 3.1 Pro, no tanto como para canibalizar a Sol.
Qué cambia para una empresa que ya tiene esto en producción
Si tienes un flujo montado sobre Luna, el coste se te divide entre cinco sin tocar una línea de código. Eso no es un ahorro cosmético. Un proceso que movía 300 millones de tokens al mes pasaba de unos 2.100 dólares a unos 420.
Lo interesante es lo que abre por debajo. Hay tareas que hasta ayer no compensaba automatizar porque el coste por ejecución se comía el margen: revisar cada línea de un albarán, clasificar cada ticket de soporte, enriquecer cada fila de un CRM. A 1,40 el millón, ese cálculo cambia de signo en muchos sitios.
Por qué importa
Llevamos año y medio con el mismo patrón: los modelos frontera suben de capacidad y los modelos de la franja media bajan de precio hasta que casi desaparecen del presupuesto. Lo que hoy cuesta 35 dólares el millón, dentro de doce meses costará una fracción.
La consecuencia práctica para una empresa española que ya usa la API: deja de diseñar la arquitectura alrededor del precio de hoy. Si estás forzando un modelo pequeño donde uno grande haría mejor trabajo solo por coste, ese cálculo caduca rápido. Y si estás pagando Sol para tareas que Luna resuelve igual, ahora la diferencia es de 25 veces, no de 5.
El sitio donde sí conviene mirar con lupa es el volumen real. La bajada de precio invita a llamar a la API para todo, y ahí se cuela el gasto que nadie vigila: reintentos, contextos hinchados, prompts que arrastran documentos enteros. El precio por token ha bajado un 80%. El número de tokens que mandas depende solo de ti.
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