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Modelo de costes de GPT-6 Luna

Actualizado September 23, 2026 · publicado originalmente September 23, 2026

GPT-6 Luna es el modelo económico de la familia GPT-6 de OpenAI, lanzado el 22 de septiembre de 2026 junto con GPT-6 Sol. OpenAI lo orienta al trabajo de alto volumen con un objetivo claro: resumir, extraer datos y responder preguntas rápidas. Con $0.10 por 1M de tokens de entrada, es el modelo al que conviene enrutar primero y del que solo hay que salir cuando la tarea demuestre que necesita más.

Precios de GPT-6 Luna

NivelEntradaEntrada en cachéSalida
Estándar$0.10$0.01$0.50
Batch o flex$0.05$0.005$0.25
Modo rápido$0.20$0.02$1.00
Contexto largo (más de 272K de entrada)$0.20$0.02$0.75

Por 1M de tokens, según la página de precios de OpenAI. Una escritura en caché cuesta $0.125. Luna tiene la misma ventana de contexto de 1,050,000 tokens que el resto de GPT-6, una fecha de corte de conocimiento de mayo de 2026 (la más reciente de los tres) y todo el rango de esfuerzo, de none a max.

Misma puntuación que GPT-5.6 Luna, 61% más barato por tarea

Artificial Analysis evaluó las dos generaciones de Luna con su Intelligence Index (v4.3.2) en esfuerzo máximo.

ModeloPuntuación del índiceCoste por tareaVelocidad de salida
GPT-6 Luna (max)37$0.07132.2 tokens/s
GPT-5.6 Luna (max)37$0.18142.3 tokens/s
GPT-6 Sol (low)33.9$0.13—

La puntuación no cambió. El coste por tarea bajó un 61%, sobre todo por el menor precio por token. GPT-6 Luna en max también supera a GPT-6 Sol en esfuerzo low tanto en puntuación como en coste. Si usabas Sol en low para ahorrar, Luna en max es mejor negocio según este índice.

Cuánto cuesta el alto volumen

Un millón de solicitudes de clasificación al mes, cada una con 600 tokens de entrada y 100 de salida, sin caché:

ModeloCoste mensual
GPT-6 Luna, batch$55
GPT-6 Luna$110
GPT-5.6 Luna$240
Claude Haiku 4.5$1,100
GPT-6 Sol$2,200
GPT-6 Astra$11,000

Claude Haiku 4.5 cuesta 10× más por token y obtuvo 15 en el mismo índice, al ser un modelo sin razonamiento. Pasar el mismo trabajo de Sol a Luna reduce la factura un 95%, y por eso merece la pena construir un router que envíe a Sol solo los casos difíciles.

La trampa: latencia y verbosidad

Las cifras del índice anteriores son en esfuerzo máximo, y en ese nivel Luna tarda en arrancar. Artificial Analysis midió 104 segundos hasta el primer token. Además, usó 150M de tokens de salida en todo el índice, frente a una mediana de 84M, algo que Artificial Analysis describe como cierta verbosidad. Esa verbosidad ya está incluida en los $0.07 por tarea, así que la cifra de coste se mantiene, pero la espera no sirve para un chat de cara al usuario.

Para el tráfico interactivo, ejecuta Luna en none, low o el valor por defecto medium y mide la precisión con tus propios prompts. Las puntuaciones de esta página son solo para esfuerzo máximo, así que la precisión con ajustes más bajos hay que probarla, no consultarla. Reserva el esfuerzo máximo para los trabajos batch, donde la latencia no importa y el precio batch reduce la factura a la mitad otra vez.

Los límites de tasa escalan más que en Sol

Luna empieza en 500K tokens por minuto en el Tier 1, igual que Sol, pero llega a 180M de tokens por minuto en el Tier 5 (Sol se queda en 40M), con hasta 30,000 solicitudes por minuto. Para pipelines masivos, ese margen importa tanto como el precio.

Cómo usar Luna

Fuentes: página del modelo GPT-6 Luna de OpenAI, Artificial Analysis: GPT-6 Luna, Artificial Analysis: GPT-5.6 Luna, TechCrunch. Precios consultados el 23 de septiembre de 2026.

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