En esta página
La respuesta corta
Utilice GPT-6 Sol como candidato para el trabajo de aplicaciones diario, Astra para probar si las tareas difíciles justifican un mayor costo y Luna para cargas de trabajo de volumen limitado. Estos son puntos de partida de la evaluación, no ganadores universales. Compare los resultados aceptados y complete el costo de la tarea con sus propios ejemplos antes de cambiar la producción.
Que llevarse
- Los planes ChatGPT y los precios del modelo API son diferentes.
- Mantenga el esfuerzo de razonamiento asociado a cada puntuación de referencia.
- Una tasa de token más barata no garantiza un resultado aceptado más barato.
Fuentes verificadas . Síntesis de investigaciones y recomendaciones de Rubrex. Se etiquetan ejemplos y experimentos locales; No son resultados de clientes.
Una instantánea del modelo fechada. Las métricas publicadas describen el modelo, la configuración y la prueba nombrados. No son experimentos de Rubrex ni un ranking universal. Los precios y la disponibilidad pueden cambiar después de la fecha de investigación.
Compara modelos y consulta la fecha de datos →Qué modelos OpenAI están cubiertos
Como se verificó el 25 de septiembre de 2026, el catálogo de modelos de OpenAI enumera GPT-6 Astra, Sol y Luna como sus opciones insignia. Posiciona a Astra para un razonamiento exigente, a Sol para un equilibrio entre capacidad y costo, y a Luna para un trabajo enfocado y de gran volumen. Este informe se refiere a los modelos API. Una suscripción a ChatGPT, sus herramientas y sus límites son una experiencia de producto independiente; el precio de un token API no debe presentarse como el costo de una conversación ChatGPT.
Evidencia: Catálogo de modelos OpenAI [1]
Leer el precio y la capacidad juntos.
La tabla registra las tarifas base del catálogo, no una cotización para una tarea completada. Los niveles de contexto prolongado y el razonamiento generado pueden afectar la factura, y una ventana de contexto más grande no establece un uso confiable de cada documento proporcionado. Nuestra recomendación es probar Sol como base práctica y luego comparar Astra en fallas difíciles y Luna en tareas limitadas y verificables. Mantenga estables las herramientas disponibles y la rúbrica de aceptación para que la comparación mida el modelo candidato en lugar de una aplicación cambiante.
Evidencia: Catálogo de modelos OpenAI [1]Catálogo de modelos públicos de OpenRouter [2]
| Modelo o propiedad | Valor publicado | Cómo interpretarlo |
|---|---|---|
| GPT-6 Astra | $10 de entrada / $50 de salida | Contexto del catálogo de 1.050.000 tokens; precios escalonados |
| Sol GPT-6 | $2 de entrada / $10 de salida | Contexto del catálogo de 1.050.000 tokens; precios escalonados |
| GPT-6 Luna | $0,10 de entrada / $0,50 de salida | Contexto del catálogo de 1.050.000 tokens; precios escalonados |
Lo que realmente muestran los resultados independientes
Los resultados guardados del Epoch AI EBR-bench miden el rendimiento en el entorno del juego Earthborne Rangers. Proporcionan evidencia sobre la planificación bajo ese control, no un porcentaje general de tareas comerciales que cada modelo puede completar. Las configuraciones mostradas utilizan el máximo esfuerzo de razonamiento y sus fechas de ejecución difieren. No infiera una clasificación de producción confiable únicamente a partir de estimaciones puntuales: los errores estándar son materiales y los permisos de sus herramientas, el presupuesto de la tarea y la definición de éxito pueden producir un orden diferente.
Evidencia: Época AI: banco EBR [3]
| Punto de referencia | Configuración exacta | Puntuación | Error estándar | Fecha de ejecución |
|---|---|---|---|---|
| Banco EBR | GPT-6 Astra (máx.) | 76.19% | 8,38 puntos porcentuales | 2026-08-30 |
| Banco EBR | GPT-6 Sol (máx.) | 53.33% | 4,62 puntos porcentuales | 2026-09-22 |
Un experimento de selección útil
Cree tres grupos de tareas a partir de su propio producto: trabajo rutinario con comprobaciones objetivas, casos difíciles que requieren varias decisiones y fallos en los que debe intervenir un humano. Ejecute los mismos ejemplos a través de configuraciones candidatas y revise los resultados sin nombres de modelos cuando sea práctico. Registre la finalización aceptada, fallas graves, costo total de tokens y herramientas, y duración de p95. Escale a una configuración más costosa solo cuando mejore un resultado que su equipo realmente valora. Una puntuación de referencia sólida es una razón para probar un modelo, no un permiso para omitir este paso.
Límites de la evidencia
Este informe sintetiza la documentación del proveedor y los registros de Epoch AI; Rubrex no ha reproducido estas pruebas de referencia. La instantánea está fechada, no en vivo. La falta de resultados de Luna en la tabla EBR seleccionada significa una cobertura insuficiente aquí, no una capacidad nula. Verifique tarifas y disponibilidad antes de la adopción.
Preguntas comunes
¿Qué modelo de GPT-6 es mejor para nuestro SaaS?
Comience con una línea base específica de la tarea y compare la calidad, el costo y la latencia aceptados. La elección correcta puede diferir entre flujos de trabajo de extracción, codificación y agentes.
¿Estos precios se aplican a ChatGPT?
No. Son tarifas de token API. Las suscripciones a ChatGPT y los límites de uso del producto son independientes.
Fuentes y lecturas adicionales
Fuentes primarias detrás de este informe. Los hallazgos de una fuente se aplican a sus propias condiciones de estudio; La publicación en arXiv no establece una revisión por pares.
- Catálogo de modelos OpenAI OpenAI · Referencia viva · Documentación mantenidaRevisado: nombres de modelos actuales, límites de contexto y precios base de API. Accedido 25 sept 2026.
- Catálogo de modelos públicos de OpenRouter enrutador abierto · Referencia viva · Documentación mantenidaRevisado: campos del catálogo; Precios numéricos tomados de la instantánea de API guardada el 25 de septiembre.. Accedido 25 sept 2026.
- Época AI: banco EBR Época AI · 2026 · Punto de referencia independienteRevisado: definición de puntos de referencia y registros de evaluación interna guardados; CC POR 4.0. Accedido 25 sept 2026.
¿Preguntas o correcciones? Escribe a Rubrex. Lea nuestro enfoque editorial.