OpenAI recorta Luna un 80% mientras los modelos chinos de ponderación abierta ganan una cuota de mercado mínima
El 30 de julio, OpenAI rebajó el precio de su modelo más económico y rápido, GPT-5.6 Luna, en un 80%. Esto ocurrió aproximadamente tres semanas después de que la línea GPT-5.6 llegara a los usuarios.
Los modelos chinos de ponderación abierta siguen atrayendo tráfico de tokens de los laboratorios estadounidenses debido a su precio, especialmente para los desarrolladores que ejecutan grandes lotes de trabajo de IA.
OpenAI recorta el presupuesto de Luna en un 80% y el de Terra en un 20%
OpenAI anunció nuevos precios para Luna: 0,20 dólares por millón de tokens de entrada y 1,20 dólares por millón de tokens de salida. Los precios de Terra, el nivel intermedio orientado a tareas cotidianas, bajaron un 20%, situándose en 2 y 12 dólares por millón de tokens, respectivamente. Sol, el mejor modelo de codificación de OpenAI, mantuvo su precio de 5 dólares por millón de tokens de entrada y 30 dólares por millón de tokens de salida.
La compañía ha sustituido su anterior nivel de procesamiento prioritario por un nuevo "Modo rápido" que, según afirma, puede ejecutar Sol hasta 2,5 veces más rápido que el procesamiento estándar, manteniendo el mismo nivel de inteligencia del modelo.
El modo rápido cuesta el doble, por lo que Sol, en el nivel rápido, cuesta 10 dólares por millón de tokens de entrada y 60 dólares por millón de tokens de salida. El cambio es compatible con versiones anteriores, y los desarrolladores que ya utilizaban el nivel prioritario migraránmaticy no tendrán que modificar sus integraciones, según OpenAI.
La nueva política de precios también modifica la forma en que los planes de pago contabilizan el uso. Terra y Luna consumirán menos créditos en ChatGPT Work y Codex, pero los precios de las suscripciones y los presupuestos de cuotas se mantienen sin cambios.
OpenAI afirma que parte del ahorro se debió al trabajo realizado por Sol. El modelo reescribió los kernels de producción, realizó experimentos de generación de tokens y supervisó las sesiones de entrenamiento, interviniendo cuando surgía algún problema, todo ello bajo supervisión humana, según la empresa. Los experimentos de Sol aumentaron la eficiencia de la generación de tokens en más de un 15 %, y este trabajo en los kernels redujo el coste de funcionamiento del modelo en un 20 %.
Estamos comprometidos a ampliar los límites del modelo en cuanto a eficiencia de costes, capacidad y velocidad.
A partir de hoy, reducimos los precios de GPT-5.6 Luna en un 80 % y de GPT-5.6 Terra en un 20 %, y ofrecemos una opción más rápida para GPT-5.6 Sol en la API.
Los precios más bajos de Luna y Terra son… pic.twitter.com/rFhK7XKedp
– OpenAI (@OpenAI) 30 de julio de 2026
La compañía afirma que Luna es comparable a los modelos de vanguardia de hace un año, con un costo aproximado de seis centavos por dólar por tarea y una velocidad nueve veces mayor. Además, OpenAI indicó que Luna superó a Fable 5 de Anthropic en su prueba interna Agents' Last Exam con un costo estimado por tarea un 99 % menor, una comparación para la cual la compañía no ha publicado los datos subyacentes.
Hoda Noorian, de Notion, afirma que las pruebas realizadas por la empresa demostraron que Terra ofrecía una calidad comparable a la de GPT-5.5, a la mitad del coste por tarea y en un 60 % menos de tiempo.
Los modelos de IA chinos ahora manejan el triple del volumen de tokens estadounidenses
El costo se está convirtiendo en un factor determinante para muchos desarrolladores. Según informa Cryptopolitan Cryptopolitanponderación abierta superaron a los sistemas estadounidenses en OpenRouter en febrero de 2026, procesando más del triple del volumen de tokens estadounidenses. Existen laboratorios como DeepSeek, Zhipu y Moonshot que ofrecen ponderaciones descargables en lugar de cobrar por token.
En la comparación, el GLM 5.2 de Zhipu cuesta entre 1,40 y 4,40 dólares por millón de tokens, frente a los 5 y 25 dólares del Opus 4.8 de Anthropic. Kimi K3 de Moonshot también es menos costoso que GPT-5.6 Sol y Fable 5.
Uber agotó su presupuesto de codificación de IA para 2026 en abril, y el 29% de los altos directivos no pudieron supervisar ni gestionar los costes de funcionamiento de sus sistemas de IA, según una encuesta realizada por KPMG a 2.145 líderes.
A principios de este mes, los desarrolladores, entre ellos Matt Shumer de OthersideAI, afirmaron que Sol había borrado archivos sin que se lo pidieran, mientras que Bruno Lemos declaró que el modelo había borrado su base de datos de producción.
Dos semanas antes del lanzamiento de Sol, OpenAI advirtió que el modelo podría ser "demasiado autorreferencial" e interpretar las instrucciones con demasiada permisividad. OpenAI recomendó que quienes utilicen Sol en sistemas reales restrinjan sus permisos, realicen copias de seguridad y lo implementen por fases.
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