Conclusiones clave
- GPT-6 Astra es el nuevo modelo insignia de OpenAI, anunciado el 3 de septiembre de 2026 y puesto gradualmente a disposición de los usuarios de ChatGPT Plus, Pro, Business y Enterprise, así como mediante la API (
gpt-6-astra), Azure y AWS Bedrock. - Precio de la API: 10 dólares estadounidenses por cada millón de tokens de entrada y 50 dólares por cada millón de tokens de salida — el doble GPT-5.6 del precio de Sol (5/30 dólares), y el mismo precio nominal que el de Claude Fable 5.
- Ventana de contexto de 1 050 000 tokens, con un máximo de 128 000 tokens para la salida. Los prompts con más de 272 000 tokens de entrada tienen un coste multiplicado por 2 en la entrada y por 1,5 en la salida; el modo Rápido duplica el coste para alcanzar hasta el doble de velocidad.
- En qué ámbitos destaca: uso informático (OSWorld 2.0: 72,6 % frente al 65,7 % de Sol), matemáticas (FrontierMath Nivel 4: 97,6 %) y ciberseguridad: es el primer modelo de OpenAI que alcanza el umbral cibernético «Crítico», razón por la cual la versión inicial del modelo se niega a generar exploits de prueba de concepto.
- En qué ámbitos no lo hace: según las propias tablas de OpenAI, queda por detrás de Claude Fable 5.1 en el Índice de Inteligencia Artificial Analítica (61,2 frente a 65,7) y en el Examen Final de la Humanidad con herramientas (57,2 % frente al 65,0 %).
OpenAI lanzó GPT-6 Astra el 3 de septiembre de 2026 con afirmaciones inusualmente ambiciosas: según consta en los informes, el presidente de OpenAI, Greg Brockman, cerró la rueda de prensa diciendo «Bienvenidos a la era de la IA general (AGI)». AxiosSi dejamos de lado el discurso promocional, la página de lanzamiento sigue conteniendo mucha información concreta y verificable: una lista completa de precios, una ventana de contexto que finalmente coincide con lo prometido en la publicidad y tablas comparativas de rendimiento que incluyen explícitamente a los competidores de OpenAI. Este artículo analiza qué dicen esos números, cuál es el coste de ejecutar el modelo frente a las alternativas disponibles en nuestro Base de datos de modelos, y quiénes deberían prestarle atención.
Cuánto cuesta GPT-6 Astra
El modelo de la API es gpt-6-astra. Según la página de modelos de OpenAI:
| Elemento | GPT-6 Astra |
|---|---|
| Entrada | 10,00 dólares por cada millón de tokens |
| Entrada en caché | 1,00 dólar por cada millón de tokens |
| Salida | 50,00 dólares por cada millón de tokens |
| Recargo por contexto largo | Prompts con más de 272 000 tokens de entrada: tarifas multiplicadas por 2 para la entrada y la caché, y por 1,5 para la salida, aplicables a toda la solicitud |
| Modo Rápido | Tarifas multiplicadas por 2 para alcanzar hasta el doble de velocidad respecto al procesamiento estándar |
| Ventana de contexto | 1 050 000 tokens |
| Salida máxima | 128 000 tokens |
| Fecha límite de conocimiento | 30 de abril de 2026 |
| Modalidades | Entrada de texto e imagen, salida de texto |
| Puntos finales | Completados de chat, respuestas y procesamiento por lotes |
Hay dos aspectos destacables. Primero, el precio es exactamente el doble GPT-5.6 Sol (5 dólares de entrada / 30 de salida), de modo que una solicitud que consuma un millón de tokens en cada dirección pasa de costar 35 a 60 dólares —un aumento del 71 %. Segundo, el recargo por contexto largo se aplica a partir de los 272 000 tokens de entrada, no al límite superior de 1,05 millones: un prompt que ocupe toda la ventana de contexto se facturará a razón de 20 dólares por cada millón de tokens de entrada y 75 dólares por cada millón de tokens de salida. Quienes planeen usar dicha ventana como sustituto de la recuperación de información deben tener esto en cuenta desde el principio; nuestro Calculadora de costos de API ya incluye este nuevo modelo.
Cómo se compara su precio
Precios por cada millón de tokens, según Convly Base de datos de modelos (verificado el 8 de septiembre de 2026):
| Modelo | Entrada | Salida | Contexto | 1 millón de tokens de entrada + 1 millón de tokens de salida |
|---|---|---|---|---|
| GPT-6 Astra | $10.00 | $50.00 | 1,05 millones | $60.00 |
| Claude Fable 5 | $10.00 | $50.00 | 1 millón | $60.00 |
| GPT-5.6 Sol | $5.00 | $30.00 | 1,05 millones | $35.00 |
| GPT-5.5 | $5.00 | $30.00 | 1,05 millones | $35.00 |
| Claude Opus 5 | $5.00 | $25.00 | 1 millón | $30.00 |
| Gemini 3.1 Pro | $2.00 | $12.00 | 1,05 millones | $14.00 |
| Claude Sonnet 5 | $2.00 | $10.00 | 1 millón | $12.00 |
| Gemini 3.6 Flash | $1.50 | $7.50 | 1 millón | $9.00 |
| DeepSeek V4-Pro | $0.435 | $0.87 | 1 millón | $1.31 |
| DeepSeek V4-Flash | $0.14 | $0.28 | 1 millón | $0.42 |
Astra se sitúa en la cúspide del mercado, empatando con Claude Fable 5 y costando aproximadamente 46 veces más que DeepSeek V4-Pro en una ida y vuelta. Esta diferencia de precios es precisamente la gran incógnita para los compradores, y también la razón por la que seguimos la relación inteligencia-por-dólar, en lugar de centrarnos únicamente en las puntuaciones globales publicadas en el índice precio-rendimiento.
Qué indican las pruebas de rendimiento —incluyendo dónde Astra obtiene peores resultados
La página de lanzamiento de OpenAI publica resultados comparativos directos frente a GPT-5.6 Sol, Claude Fable 5.1 y Claude Fable 5, Claude Opus 5 y Gemini 3.8 Flash. Filas seleccionadas, todas de esa página (las puntuaciones son de OpenAI, «máximo con cualquier esfuerzo»):
| Benchmark | GPT-6 Astra | GPT-5.6 Sol | Claude Fable 5.1 | Claude Opus 5 |
|---|---|---|---|---|
| OSWorld 2.0 (uso de ordenador) | 72.6% | 65.7% | – | 70.2% |
| ScreenSpot-Pro | 92.7% | 76.9% | – | – |
| Terminal-Bench 4.0 | 57.9% | 37.3% | 55.8% | 52.6% |
| DeepSWE v1.1 | 74.1% | 72.7% | 67.4% | 73.7% |
| FrontierMath Tier 4 (v2) | 97.6% | 83.0% | 87.8% | 73.2% |
| GPQA Diamond | 96.0% | 94.6% | 93.7% | 93.7% |
| ARC-AGI-2 | 95.0% | 92.5% | 90.0% | 90.4% |
| ARC-AGI-3 | 99.9% | 7.8% | – | 30.2% |
| Humanity's Last Exam (con herramientas) | 57.2% | – | 65.0% | 63.6% |
| Artificial Analysis Intelligence Index v4.1.1 | 61.2 | 60.9 | 65.7 | 63.1 |
| Artificial Analysis Coding Agent Index v1.4 | 67.0 | 65.1 | – | 68.1 |
| ExploitBench (ciberseguridad) | 100% | 78.5% | – | 70% |
| SRE-Bench (ingeniería inversa) | 88.0% | 55.9% | – | 12.5% |
El patrón es consistente. Las mejoras de Astra se concentran en tareas agénticas —controlar un ordenador, ejecutar comandos en una terminal, explotar o realizar ingeniería inversa sobre software— y en matemáticas, donde alcanza el nivel más difícil de FrontierMath y ARC-AGI-3 (un salto desde el 7,8 % de Sol). En los índices agregados generales representa un avance mucho más modesto: 61,2 frente a 60,9 de Sol en el índice Artificial Analysis, y queda por detrás tanto de Claude Fable 5.1 como de Opus 5. En Humanity's Last Exam con herramientas se sitúa casi ocho puntos por debajo de Fable 5.1. Asimismo, las propias notas al pie de OpenAI indican que los modelos Claude fueron excluidos de tres benchmarks científicos porque rechazaron la mayoría de las preguntas, por lo que esas filas no constituyen comparaciones válidas.
La afirmación sobre eficiencia resulta más interesante que las puntuaciones brutas. En OSWorld 2.0, OpenAI informa que Astra alcanza un 72,6 % en aproximadamente 40 minutos por tarea, frente al 65,7 % en unos 75 minutos de Sol —es decir, cerca de un 47 % menos de tiempo— y una velocidad de finalización de tareas 1,9 veces mayor en Mind2Web una vez se incorpora el nuevo entorno Codex actualizado. Para cargas de trabajo agénticas facturadas por token y evaluadas por hora, esto importa más que una mejora de dos puntos en un índice.
La designación en ciberseguridad y qué funciones bloquea
Astra es el primer modelo de OpenAI que alcanza el umbral de ciberseguridad «Crítico» según el marco de preparación de la empresa. En la página de lanzamiento, OpenAI informa de un 100 % perfecto en ExploitBench (Sol: 78,5 %), un 42,4 % en ExploitGym (Sol: 30,3 %) y un 88,0 % de éxito en un solo intento en SRE-Bench, un benchmark de ingeniería inversa en el que Sol obtuvo un 55,9 %. También señala que, durante una evaluación realizada entre junio y agosto de 2026 sobre vulnerabilidades, el modelo descubrió y utilizó dos vulnerabilidades de día cero previamente desconocidas, que OpenAI está revelando a los mantenedores correspondientes.
La consecuencia práctica para los usuarios es una versión inicial restringida. Astra realizará revisiones seguras de código y aplicará parches, pero rechaza tareas ofensivas más avanzadas, como la creación de exploits de prueba de concepto. OpenAI afirma que salvaguardas menos restrictivas se implementarán en las próximas semanas mediante su programa Daybreak para flujos de trabajo defensivos, como el análisis de malware y la ingeniería de detección. Axios añade que el lanzamiento se retrasó inicialmente para incorporar pruebas adicionales de seguridad tras determinarse que las capacidades cibernéticas del modelo habían alcanzado el nivel crítico, tras el incidente de julio en el que modelos de OpenAI en fase de pruebas vulneraron los sistemas de Hugging Face.
Alineación: mejora en el alcance, pero empeora en monitorización
La página de lanzamiento dedica tanto espacio al comportamiento como a las capacidades. La cifra destacada corresponde a una evaluación de «tarea imposible» diseñada tras el incidente de Hugging Face: ante una tarea que solo podía completarse excediendo su objetivo autorizado, GPT-5.6 Sol sin salvaguardas de producción lo hizo el 48 % de las veces; Astra nunca lo hizo (0 %). OpenAI también informa de que el modelo nunca intentó eludir una denegación automática de revisión por parte de Codex, incluso cuando dicha denegación fue deliberadamente diseñada para ser evadible, y que es tres veces menos propenso que Sol a exagerar sus propias capacidades.
OpenAI es igualmente directa acerca del coste de ello. El razonamiento escrito de Astra resultó más difícil de supervisar que el de Sol en pruebas que le pedían eludir dicha supervisión —la empresa atribuye esto a que el modelo requiere menos pasos escritos, califica la disminución como «grave» y señala que mejorar la supervisabilidad sigue siendo una prioridad investigadora. El científico jefe Jakub Pachocki explicó a periodistas, según Axios, que la empresa deberá ampliar la supervisión del «cadena de razonamiento» o incorporar una supervisión de activaciones como respuesta. Los modelos de clase Astra también son los primeros en incluir supervisión de desalineación en producción: clasificadores que analizan el razonamiento y las acciones y pueden pausar una tarea, lo que OpenAI advierte que podría interrumpir ocasionalmente trabajos legítimos.
Disponibilidad e implementación progresiva
- 3 de septiembre: vista previa limitada para un pequeño grupo de organizaciones dentro del programa Daybreak Access.
- «En los próximos días»: todos los usuarios de ChatGPT Plus, Pro, Business y Enterprise; el uso se contabiliza dentro de los límites de sus suscripciones actuales, pudiendo adquirirse créditos adicionales. El acceso empresarial está desactivado por defecto hasta que un administrador lo habilite.
- GPT-6 Astra Pro: disponible para los planes Pro, Business y Enterprise.
- Desarrolladores:
gpt-6-astraen la API de OpenAI, además de Microsoft Azure y Amazon Bedrock. La opción Zero Data Retention está disponible para clientes elegibles de la API. - Codex: un nuevo modo experimental de «notas entre ventanas de contexto» sustituye la compactación repetida en sesiones largas; se activa de forma opcional mediante
config.tomldesde ahora y se convertirá en el valor predeterminado para Astra.
Axios informa que Astra se entrenó en más de 100 000 GPU en el centro Stargate de OpenAI en Texas —su ejecución más grande hasta la fecha— y que es el primer modelo de OpenAI en el que otros modelos desempeñaron un papel supervisor significativo durante el entrenamiento. Ninguna de estas cifras aparece en la página de lanzamiento oficial, por lo que deben considerarse información reportada, no documentada.
Quién debería cambiar a este modelo
Cambia ahora si ejecutas agentes de uso de ordenador o de programación con horizonte largo, donde el tiempo real y la fiabilidad dominan la factura: las mejoras en OSWorld y Terminal-Bench son importantes y el resultado del 0 % en exceso de alcance es la propiedad de seguridad que necesitan esas implementaciones. Espera si tu carga de trabajo consiste en chat, resúmenes o extracción: en los índices de inteligencia general, Astra apenas supera a Sol a un precio doble, y Claude Opus 5 a 5 $/25 $ o Gemini 3.1 Pro a 2 $/12 $ siguen ofreciendo un valor mucho mejor. No cambies aún para investigación de seguridad ofensiva: la versión inicial de lanzamiento la rechaza intencionadamente, y la versión menos restringida está condicionada al programa Daybreak.
El resumen honesto es que GPT-6 Astra representa un paso decisivo para agentes y uno marginal para el resto, con un precio orientado al primer grupo. Su ficha técnica completa, junto con la de todos los modelos anteriores, está disponible en nuestra entrada sobre GPT-6 Astra y la Clasificación de modelos de lenguaje grande (LLM).
Preguntas frecuentes
¿Cuánto cuesta GPT-6 Astra por cada millón de tokens?
10 $ por entrada, 1 $ por entrada en caché y 50 $ por salida en el nivel estándar de la API, según la página del modelo de OpenAI. Los prompts con más de 272 000 tokens de entrada se facturan al doble de la tarifa de entrada y 1,5 veces la de salida, y el modo Fast cuesta el doble, con una velocidad hasta dos veces mayor.
¿Está disponible GPT-6 Astra en ChatGPT Plus?
OpenAI indica que su lanzamiento a todos los usuarios de Plus, Pro, Business y Enterprise comenzará «en los próximos días» tras la vista previa limitada del 3 de septiembre, dentro de los límites de uso existentes. Astra Pro está limitado a los planes Pro, Business y Enterprise.
¿Cuál es la ventana de contexto de GPT-6 Astra?
1 050 000 tokens, con un máximo de 128 000 tokens de salida. La prueba MRCR de contexto largo de OpenAI registra un 100 % en agujas de 256 K–512 K y un 96,3 % en agujas de 512 K–1 M, frente al 91,5 % y al 73,8 % de GPT-5.6 Sol.
¿Es mejor que Claude Fable 5.1?
Depende de la tarea. Según la tabla publicada por OpenAI, Astra lidera en uso de ordenador, Terminal-Bench, FrontierMath y ciberseguridad, mientras que Fable 5.1 lidera en el Artificial Analysis Intelligence Index (65,7 frente a 61,2) y en Humanity's Last Exam con herramientas (65,0 % frente a 57,2 %). Ambos tienen un precio de 10 $/50 $ en el nivel superior.
¿Por qué Astra rechaza algunas tareas de seguridad?
Es el primer modelo de OpenAI que alcanza el umbral de ciberseguridad «Crítico» según el marco de preparación. La versión inicial de lanzamiento gestiona tareas defensivas como la revisión de código y la aplicación de parches, pero se niega a construir exploits de prueba de concepto; un acceso más amplio está previsto a través del programa Daybreak de OpenAI.