¿Cuánto costaría preparar 100 informes con GPT-6.1 Sol? En el ejemplo que desarrollamos aquí, el consumo de API suma 3 dólares con Sol y 15 con Astra. La cuenta parte de solicitudes del mismo tamaño y permite ver dónde está la diferencia de precio antes de probar la calidad de los informes.
OpenAI lanzó GPT-6.1 Sol el 29 de septiembre de 2026 para programación compleja y trabajo profesional. Para una empresa que ya utiliza Astra, su tarifa abre la posibilidad de reducir el gasto de algunas tareas; hace falta comprobar cuáles.
Fuente: Registro de lanzamiento del 29 de septiembre (abre en otra pestaña).
Las tarifas de Sol y Astra, partida por partida
La API factura tokens: unidades de información que no equivalen siempre a palabras. La tabla compara precios por millón de tokens en procesamiento Standard, con hasta 272,000 tokens de entrada por petición. Bajo esas condiciones, la entrada y la salida de Sol cuestan una quinta parte de las de Astra.
Consulta los valores en la tabla; la gráfica se carga al entrar en pantalla.
| Categoría | Valor |
|---|---|
| GPT-6.1 Sol | 2 |
| GPT-6 Astra | 10 |
Entrada sin caché, modo Standard, hasta 272,000 tokens de entrada por petición. Eje desde cero. Precios de la API (abre en otra pestaña).
| Concepto | GPT-6.1 Sol | GPT-6 Astra |
|---|---|---|
| Salida | 10 | 50 |
| Lectura de entrada en caché | 0.10 | 1 |
| Escritura de caché | 2.50 | 12.50 |
Fuente: Precios de la API (abre en otra pestaña).
La entrada es la información que envías; la salida, lo que genera el modelo. Cuando parte del contenido puede reutilizarse mediante caché, aparecen dos partidas más: escribirlo y volver a leerlo. Para presupuestar el uso, distingue esa lectura de los datos que debes enviar como nuevos.
La tarifa cambia en peticiones más grandes. Si superas 272,000 tokens de entrada, Sol cobra el doble por entrada y caché, y 1.5 veces por salida, para toda esa petición. Conviene seleccionar los documentos necesarios en lugar de adjuntar el archivo completo de la empresa cada vez.
Fuente: GPT-6.1 Sol: ficha oficial (abre en otra pestaña).
Cuánto cuestan 100 solicitudes
Supongamos que cada informe requiere una solicitud con 10,000 tokens de entrada sin caché y 1,000 facturados de salida. Para 100 informes, el consumo sería un millón de tokens de entrada y 100,000 de salida. Al aplicar las tarifas anteriores, obtenemos estos subtotales:
| Modelo | Entrada + salida | Subtotal |
|---|---|---|
| GPT-6.1 Sol | 1 × 2 + 0.1 × 10 | 3 USD |
| GPT-6 Astra | 1 × 10 + 0.1 × 50 | 15 USD |
Supuestos de Acinsoft con tarifas oficiales. Excluye herramientas, recargos de procesamiento, impuestos, integración y revisión humana. Los volúmenes facturados son supuestos, no estimaciones de una respuesta real. No demuestra igualdad de resultados.
En ese consumo supuesto, Sol deja una diferencia de 12 dólares. Si para obtener un informe aceptable necesita más solicitudes o más correcciones, habrá que incorporarlas a la cuenta. La tabla permite reproducir el cálculo con los volúmenes que registre tu prueba.
Qué admite Sol y qué debe resolver tu aplicación
Sol acepta texto e imágenes y genera texto. La ficha de OpenAI sitúa su rendimiento cerca de Astra y recomienda compararlos con tareas propias. Admite una ventana de contexto de 1,050,000 tokens y hasta 128,000 de salida.
Para utilizar herramientas mediante la API se requiere Responses. Chat Completions admite el modelo sin esas llamadas.
Fuente: GPT-6.1 Sol: ficha oficial (abre en otra pestaña).
La ventana de contexto limita cuánto material cabe en una petición. Para trabajar con documentos extensos, revisa también si la respuesta recupera correctamente las fechas, los nombres y las condiciones que necesita el informe.
La integración debe obtener los datos del correo, del sistema de tickets o de los archivos que uses. Elegir Sol sólo resuelve qué modelo procesará esa información; las conexiones y los permisos siguen siendo parte de la aplicación.
Cómo probarlo con el informe semanal
Tomemos un informe semanal de soporte como caso hipotético. Debe resumir solicitudes abiertas, cambios pendientes y prioridades de varios equipos. Quien lo recibe necesita distinguir qué se resolvió y qué requiere atención, sin volver a leer cada ticket.
Selecciona informes anteriores junto con sus documentos de origen. Incluye alguno con solicitudes pendientes y otro con prioridades contradictorias. Anota qué tendría que conservar el resumen y qué dudas debería dejar abiertas.
Entrega el mismo material a cada modelo. Después, cuenta las correcciones que haría el responsable y registra cuánto tarda en revisarlo. Guarda también el consumo de API. Así podrás comparar el costo de los informes que sí se pueden utilizar, incluidas sus correcciones.
El recorrido completo está disponible debajo.
{"kind":"decision","title":"Una ruta para decidir sin cambiar el proceso de golpe","nodes":[{"label":"¿La tarea tiene criterios claros?","decision":true},{"label":"Define el resultado esperado","decision":false},{"label":"Compara las mismas entradas","decision":false},{"label":"¿Cumple calidad y costo?","decision":false},{"label":"Amplía el piloto gradualmente","decision":false},{"label":"Ajusta datos o configuración","decision":false}],"edges":[{"from":0,"to":1,"label":"No o desconocido"},{"from":0,"to":2,"label":"Sí"},{"from":2,"to":3,"label":"Revisa evidencia"},{"from":3,"to":4,"label":"Sí"},{"from":3,"to":5,"label":"No"}]}- ¿La tarea tiene criterios claros? → Define el resultado esperado: No o desconocido.
- ¿La tarea tiene criterios claros? → Compara las mismas entradas: Sí.
- Compara las mismas entradas → ¿Cumple calidad y costo?: Revisa evidencia.
- ¿Cumple calidad y costo? → Amplía el piloto gradualmente: Sí.
- ¿Cumple calidad y costo? → Ajusta datos o configuración: No.
Esquema editorial propuesto por Acinsoft; no representa un sistema ya instalado.
La guía de selección de OpenAI coloca a Sol en proyectos complejos sensibles al costo; Astra atiende trabajos más exigentes y Luna, tareas acotadas y frecuentes. El proveedor aconseja comparar las mismas entradas y conservar la configuración más ligera que alcance la calidad necesaria.
Fuente: Selección de modelos (abre en otra pestaña).
Cuándo bastaría una automatización
Si el informe sólo agrupa campos y aplica reglas fijas, una automatización convencional merece entrar en la comparación. La IA resulta más interesante cuando hay que interpretar notas o resumir información cuya redacción varía.
La guía de Acinsoft Cuándo tiene sentido usar IA en un proceso (abre en otra pestaña) desarrolla esa elección. Para este piloto, termina con una cuenta sencilla: cuánto pagaste por generar los informes y cuánto trabajo faltó para dejarlos listos.
Fuentes oficiales y método
Documentación consultada el 1 de octubre de 2026. Síntesis y análisis editorial de Acinsoft; no realizamos pruebas propias de rendimiento de estos modelos. Los ejemplos están identificados como hipotéticos.
