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API de GPT-6.1 Sol: Rendimiento cercano a Astra a menor costo

· 22 min de lectura
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OpenAI GPT-6.1 Sol ofrece un rendimiento cercano a Astra para programación, uso de computadoras y trabajo profesional por $2/$10 por millón de tokens con una ventana de contexto de 1,05M.

El nuevo modelo Sol de OpenAI no busca ser el modelo más inteligente. Busca ser el que puedes usar durante toda la jornada sin que el costo se dispare.

GPT-6.1 Sol se ubica entre el buque insignia GPT-6 Astra y el ligero GPT-6 Luna. La propia página del modelo de OpenAI lo resume en una línea: "Rendimiento cercano a Astra para trabajos complejos a menor costo." Para equipos que crean herramientas de programación autónoma, agentes para uso de computadoras y flujos de trabajo con muchos documentos, ese equilibrio es el objetivo.

Esta guía explica con qué cuenta realmente GPT-6.1 Sol, cuánto cuesta, en qué se diferencia de GPT-6 Sol y Astra, y cómo llamarlo a través de la Plataforma API Felo.

Posicionamiento de GPT-6.1 Sol: rendimiento cercano a Astra a menor costo, con $2 de entrada y $10 de salida por millón de tokens, una ventana de contexto de 1,05M y 128K de salida máxima

Qué es GPT-6.1 Sol​

GPT-6.1 Sol es un modelo de razonamiento creado para programación compleja, uso de computadoras y trabajo profesional. OpenAI lo presenta como la opción equilibrada de la familia GPT-6: más capaz que Luna, más económico que Astra y lo bastante fuerte como para que muchas cargas de trabajo en producción no necesiten el modelo principal.

La página del modelo indica cómo usarlo: compara Sol con Astra en tus propias tareas y decide si la diferencia de calidad justifica la diferencia de precio. Esa orientación resulta práctica y refleja el propósito del modelo. Sol funciona como palanca para controlar costos, no como trofeo de referencia.

La página de Felo resume la misma posición desde el lado de la plataforma. GPT-6.1 Sol es "una mejora de GPT-6 Sol, aún por debajo del buque insignia GPT-6 Astra". Gestiona programación autónoma, uso de computadoras, trabajo profesional con muchos documentos y automatización de flujos de trabajo de varios pasos, acercándose a los resultados de Astra en esas tareas a un costo mucho menor. Frente a GPT-6 Sol, Felo señala menos errores de hecho y mayor cumplimiento de restricciones explícitas.

GPT-6.1 Sol es el modelo que eliges cuando la tarea resulta difícil, extensa y repetitiva — y la factura debe mantenerse predecible.

Especificaciones de GPT-6.1 Sol de un vistazo​

OpenAI publica la especificación completa en la página del modelo. Aquí va la versión resumida.

EspecificaciónGPT-6.1 Sol
ID del modelogpt-6.1-sol
Snapshot por defectogpt-6.1-sol
Ventana de contexto1.050.000 tokens
Máximo de tokens de entrada922.000
Máximo de tokens de salida128.000
Límite de conocimiento30 de abril de 2026
Modalidades de entradaTexto, imagen
Modalidades de salidaTexto
Modalidades no soportadasAudio, video
Soporte de tokens de razonamientoSí
Esfuerzo de razonamientolow, medium (por defecto), high, xhigh, max
Esfuerzo de razonamiento no soportadonone, minimal
Residencia de datosEE. UU. y UE

Dos detalles importan más que los números principales.

Primero, el esfuerzo de razonamiento no se puede desactivar. GPT-6.1 Sol no admite none ni minimal. Si migras desde un modelo que permitía esos ajustes, OpenAI recomienda empezar con low y comparar resultados en tareas representativas.

Segundo, el uso de herramientas requiere la API de Responses. GPT-6.1 Sol admite Chat Completions para solicitudes sin herramientas, pero cualquier flujo que llame funciones, busque archivos, navegue por la web o controle una computadora debe pasar a Responses. No es una limitación exclusiva de Sol — es la dirección que OpenAI impulsa para toda la plataforma.

Precios de GPT-6.1 Sol: qué compras con $2/$10​

El precio estándar de OpenAI para GPT-6.1 Sol es $2 por millón de tokens de entrada y $10 por millón de tokens de salida. La tabla completa de tokens incluye precios de caché, que cambian el cálculo para agentes de larga duración.

MétricaPrecio por 1M tokens
Entrada$2.00
Entrada en caché$0.10
Escrituras en caché$2.50
Salida$10.00

Algunas reglas acompañan esa tabla:

  • La entrada en caché cuesta el 5% de la tarifa sin caché. OpenAI cobra las lecturas de caché de GPT-6.1 Sol a 0,05x, frente a 0,1x para la mayoría de modelos GPT-5.6 y posteriores. Ese descuento resulta relevante para agentes que reutilizan un prompt de sistema o contexto de repositorio grande en cada turno.
  • Las escrituras en caché cuestan 1,25x la tarifa de entrada sin caché. Pagas $2.50 por millón de tokens al escribir un prefijo en la caché, luego $0.10 por millón al leerlo.
  • El contexto largo cuesta más. Prompts por encima de 272K tokens de entrada se facturan al doble de la tarifa de entrada y caché y 1,5x de salida para toda la solicitud. En ese tamaño, la entrada pasa a $4, la entrada en caché a $0.20, las escrituras en caché a $5 y la salida a $15 por millón de tokens.
  • Batch y Flex cuestan un 50% menos. Si tu carga de trabajo tolera procesamiento asíncrono, la tarifa efectiva baja a $1 de entrada y $5 de salida por millón de tokens.
  • El modo Fast cuesta el doble que Standard. Pagas por menor latencia, no por mayor inteligencia.
  • El procesamiento regional suma un 10% extra donde está disponible.

El descuento por lectura de caché resulta clave. Un agente de programación que reutiliza el mismo contexto de repositorio de 100.000 tokens durante veinte turnos paga $0.10 por millón de tokens en caché en vez de $2.00 por millón de tokens de entrada nuevos. En una sesión larga, esa diferencia se acumula rápido.

A modo de comparación, GPT-6 Astra cuesta $10 de entrada y $50 de salida por millón de tokens. GPT-6.1 Sol cuesta una quinta parte en ambos lados. GPT-6 Luna resulta aún más barato con $0.10 de entrada y $0.50 de salida, pero sacrifica la capacidad cercana a Astra que hace atractivo a Sol.

Comparativa de precios de la familia GPT-6 por millón de tokens: Astra a $10 de entrada y $50 de salida, GPT-6.1 Sol a $2 de entrada y $10 de salida, GPT-6 Sol a $2 de entrada y $10 de salida, y Luna a $0.10 de entrada y $0.50 de salida

Novedades de GPT-6 que Sol puede aprovechar​

GPT-6.1 Sol hereda las funciones de la plataforma GPT-6 que OpenAI introdujo con la generación Astra. Varias resultan clave para cargas de trabajo autónomas.

Llamadas a herramientas asíncronas​

Normalmente, una llamada a función detiene el modelo hasta que tu aplicación devuelve un resultado. Con la llamada asíncrona, defines async: true en la herramienta y el modelo sigue trabajando — razonando, llamando otras herramientas o respondiendo partes independientes de la solicitud — mientras tu aplicación ejecuta el trabajo lento en segundo plano.

Tu aplicación sigue ejecutando la herramienta y gestiona el trabajo pendiente. Cuando termina, devuelves la salida en una solicitud Responses posterior usando el call_id original. La documentación de OpenAI lo describe como una forma de iniciar búsquedas lentas antes y completar la respuesta cuando llegan los datos.

Para Sol, esto encaja bien. Un agente de programación puede lanzar una suite de pruebas larga, seguir revisando otros archivos e incorporar los resultados cuando estén listos.

Redirección en medio del turno​

La redirección en medio del turno permite que el usuario envíe una corrección o nuevo requisito mientras el modelo sigue trabajando. A través de una conexión WebSocket con la API de Responses, el servidor conserva el trabajo ya hecho e integra la actualización en la continuación.

La advertencia importante: la redirección no reescribe la salida ya enviada, no deshace acciones anteriores ni cancela herramientas ya iniciadas. Cambia el rumbo del trabajo siguiente, no el pasado. Si la redirección interrumpe la respuesta original, esa respuesta termina con incomplete_details.reason: "steered" y una nueva respuesta lleva la actualización.

Cambiar el razonamiento durante la conversación​

Puedes subir o bajar el esfuerzo de razonamiento durante una conversación agregando un elemento configuration_update en la entrada. El esfuerzo actualizado se mantiene hasta que otra actualización lo cambie. OpenAI recomienda dejar sin cambios el reasoning.effort a nivel de solicitud para que el prefijo del prompt siga siendo cacheable.

Esa combinación — lecturas de caché baratas y razonamiento ajustable — hace que Sol resulte económico para cargas mixtas. Usa low para seguimientos rutinarios y cambia a xhigh cuando la tarea se complica, sin reescribir la conversación.

Multiagente (beta)​

La función multiagente está disponible en beta con GPT-6.1 Sol y todos los modelos GPT-5.6. Un agente raíz puede crear subagentes que trabajan en paralelo, cada uno con su propio contexto limitado, y luego sintetizar sus resultados en una respuesta final.

La documentación de OpenAI lo recomienda para tareas que se dividen en flujos independientes: explorar partes separadas de un código grande, comparar propuestas, investigar fuentes en paralelo o analizar varias causas posibles de un fallo a la vez. El valor por defecto de max_concurrent_subagents es 3.

El coste es el uso de tokens. Más agentes implican más tokens, así que multiagente compensa cuando la velocidad en paralelo y el contexto enfocado importan más que la economía de tokens.

Compactación y razonamiento persistente​

Los agentes de larga duración llenan la ventana de contexto con el tiempo. La compactación reduce el tamaño del contexto y mantiene el estado necesario para los siguientes turnos. Puedes activar la compactación en el servidor configurando context_management con compact_threshold en una solicitud Responses; el servidor emite un elemento de compactación cifrado cuando el recuento de tokens supera el umbral.

GPT-6.1 Sol también admite reasoning.context: "all_turns", lo que permite que elementos de razonamiento compatibles de turnos anteriores pasen al siguiente muestreo. El razonamiento persistente permanece opaco — la API nunca devuelve el texto de razonamiento bruto del modelo — pero da continuidad al modelo en sesiones largas.

Modo WebSocket​

El modo WebSocket mantiene una conexión persistente con la API de Responses y envía solo los nuevos elementos de entrada en cada turno. OpenAI informa de hasta un 40% más de rapidez en la ejecución de extremo a extremo en despliegues con 20 o más llamadas a herramientas. Para un modelo centrado en programación autónoma y uso de computadoras, eso reduce la latencia.

GPT-6.1 Sol vs GPT-6 Sol vs Astra vs Luna​

La familia GPT-6 tiene ahora cuatro niveles. Elegir entre ellos depende de cuánta calidad necesitas y con qué frecuencia se ejecuta el flujo de trabajo.

ModeloPosicionamientoEntrada / Salida por 1MMejor para
GPT-6 AstraInteligencia máxima$10 / $50Razonamiento exigente, programación y trabajo profesional
GPT-6.1 SolCercano a Astra a menor costo$2 / $10Programación compleja, uso de computadoras, trabajo con muchos documentos
GPT-6 SolNivel Sol anterior$2 / $10Cargas Sol existentes antes de la mejora
GPT-6 LunaMás rápido y rentable$0.10 / $0.50Tareas enfocadas y de alto volumen

GPT-6.1 Sol y GPT-6 Sol comparten el mismo precio principal, pero no son el mismo modelo. La página de Felo describe GPT-6.1 Sol como una mejora con menos errores de hecho y mayor cumplimiento de restricciones explícitas. La tarifa de lectura de caché también se reduce a la mitad: $0.10 por millón de tokens en vez de $0.20. Si ya usas GPT-6 Sol en producción, la mejora aumenta calidad y economía de caché al mismo precio.

La guía de selección de modelos de OpenAI relaciona el esfuerzo de razonamiento con el tipo de tarea:

  • GPT-6.1 Sol en medio — trabajo técnico complejo y entregables coordinados que esperas revisar.
  • GPT-6.1 Sol en extra alto — entregables pulidos, sistemas visuales conectados y decisiones basadas en evidencia contradictoria.
  • Astra en bajo — redacción concisa y adaptación de contenido que mantiene hechos y matices.
  • Astra en medio — proyectos ambiciosos que requieren contexto amplio, interacciones fiables y resultados completos.
  • Astra en extra alto — análisis exigente y entregables complejos con requisitos estrictos.
  • Luna en bajo — ediciones detalladas, resolución de problemas bien delimitados y extracción de datos simple.
  • Luna en extra alto — encontrar contexto actual en varias apps, priorizar trabajo y resolver problemas con restricciones claras.

La regla práctica de la guía Codex de OpenAI: usa Sol para trabajo repetido y de larga duración en código, apps y documentos cuando el costo importa. Reserva Astra para el trabajo más exigente. Usa Luna para tareas claras y repetibles.

Cómo llamar a GPT-6.1 Sol desde la Plataforma API Felo​

La Plataforma API Felo expone GPT-6.1 Sol en endpoints compatibles, así puedes mantener tu SDK actual y solo cambiar la URL base.

El modelo está disponible en:

  • Chat Completions: POST https://openapi.felo.ai/api/v1/chat/completions
  • Responses: POST https://openapi.felo.ai/api/v1/responses
  • Messages (compatible con Anthropic): POST https://openapi.felo.ai/api/v1/messages

Paso 1: Obtén una clave API​

Crea una clave desde tu cuenta en la Plataforma API Felo y expórtala:

export FELO_API_KEY="YOUR_API_KEY"

Paso 2: Haz tu primera solicitud​

curl https://openapi.felo.ai/api/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $FELO_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "gpt-6.1-sol",
    "messages": [
      {"role": "user", "content": "Explain the tradeoff between reasoning effort and cost."}
    ]
  }'

Paso 3: Usa un SDK compatible​

Apunta cualquier SDK compatible con OpenAI a https://openapi.felo.ai/api/v1. Para clientes tipo Claude, usa la URL base compatible con Anthropic https://openapi.felo.ai/api.

import OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({
  apiKey: process.env.FELO_API_KEY,
  baseURL: "https://openapi.felo.ai/api/v1",
});

const response = await client.responses.create({
  model: "gpt-6.1-sol",
  reasoning: { effort: "medium" },
  input: "Review this pull request for correctness, security, and missing tests.",
});

console.log(response.output_text);

Paso 4: Activa el streaming cuando lo necesites​

Agrega stream: true para recibir eventos enviados por el servidor mientras el modelo trabaja.

La página de Felo indica GPT-6.1 Sol a $2.00 por millón de tokens de entrada y $10.00 por millón de tokens de salida, con precios de lanzamiento que pueden ser hasta un 50% más bajos que los de los proveedores oficiales. El costo final depende del modelo, la mezcla de entrada/salida, el uso de caché y tu plan activo. Las lecturas de caché se facturan a la mitad de la tarifa de GPT-6 Sol.

La plataforma también admite razonamiento, herramientas, salida en JSON, streaming y visión para este modelo, y ofrece un Playground para probar prompts antes de programar.

Mejores casos de uso para GPT-6.1 Sol​

La orientación de OpenAI apunta a proyectos complejos donde el costo importa. Algunos patrones concretos destacan.

Programación autónoma a escala​

Un agente de programación que lee un repositorio, propone cambios, ejecuta pruebas e itera encaja exactamente con la carga de trabajo para la que se creó Sol. La ventana de contexto de 1,05M tokens admite grandes bases de código, el descuento en lectura de caché premia la reutilización del contexto del repositorio y la llamada asíncrona a herramientas mantiene al agente productivo mientras se ejecutan las pruebas.

La guía Codex de OpenAI recomienda Sol para trabajo repetido y de larga duración en código y apps cuando el costo importa, y reserva Astra para las tareas más exigentes.

Uso de computadoras y automatización de flujos​

GPT-6.1 Sol admite todas las herramientas de Responses, incluyendo computer_use, hosted_shell, apply_patch, mcp y tool_search. Eso lo hace viable para agentes que operan software, completan formularios, mueven datos entre sistemas o automatizan procesos empresariales de varios pasos.

La página de Felo destaca el uso de computadoras y la automatización de flujos de trabajo como casos principales.

Trabajo profesional con muchos documentos​

Sol acepta texto e imágenes, lo que cubre documentos escaneados, gráficos, capturas de pantalla y presentaciones. La guía de selección de modelos de OpenAI da dos ejemplos: crear una presentación para la junta a partir de resultados financieros y construir un sitio web desde un brief de producto. Ambos implican entradas grandes, varias revisiones y un nivel de calidad que queda por debajo del "mejor posible" pero muy por encima de "barato y rápido".

Investigación y análisis con flujos paralelos​

Con la beta multiagente activada, Sol puede dividir una tarea de investigación en flujos independientes, ejecutarlos en paralelo y reconciliar los hallazgos. Comparar propuestas de proveedores, revisar un pull request desde tres ángulos o investigar varias hipótesis de fallo encajan bien.

Procesamiento por lotes de alto volumen​

Los precios Batch y Flex reducen la tarifa de Sol a $1 de entrada y $5 de salida por millón de tokens. Para procesamiento nocturno de documentos, resúmenes masivos o extracción a gran escala donde la salida será revisada, ese precio amplía lo viable económicamente.

Lista de comprobación para migrar de GPT-6 Sol a GPT-6.1 Sol​

OpenAI recomienda revisar su guía de migración antes de cambiar de gpt-6-sol a gpt-6.1-sol. Aquí va la versión resumida.

  1. Configura el ID del modelo. Cambia model a gpt-6.1-sol.
  2. Ajusta el esfuerzo de razonamiento. GPT-6.1 Sol no admite none ni minimal. Sustituye none por low y prueba las migraciones de minimal empezando en low.
  3. Mueve las llamadas a herramientas a Responses. Chat Completions funciona para solicitudes sin herramientas. Cualquier llamada a funciones, búsqueda web, búsqueda de archivos, uso de computadoras o flujo MCP requiere la API de Responses.
  4. Elimina parámetros no soportados. Cuando el esfuerzo de razonamiento no es none, elimina temperature, top_p y top_logprobs. En Chat Completions, elimina también logprobs. En Responses, elimina message.output_text.logprobs de include.
  5. Actualiza la configuración de caché de prompts. Si migras desde GPT-5.5 o anterior, reemplaza prompt_cache_retention por prompt_cache_options.ttl con valor "30m".
  6. Usa configuration_update para cambiar el razonamiento. Si tu app ajusta el esfuerzo entre turnos, usa elementos configuration_update en vez de cambiar reasoning.effort a nivel de solicitud, para que el prefijo del prompt siga siendo cacheable.
  7. Verifica la residencia de datos. GPT-6.1 Sol admite residencia de datos en EE. UU. y UE. El modo Fast no está disponible con residencia en la UE.
  8. Compara con Astra. Ejecuta ambos modelos en tareas representativas y compara calidad, latencia y costo total — incluyendo tokens de razonamiento, que se facturan como tokens de salida.

Limitaciones y disponibilidad​

GPT-6.1 Sol no reemplaza a Astra en todo, y aún no está disponible en todas partes.

Límites de capacidad. OpenAI sitúa Sol por debajo de Astra. Para razonamiento más exigente y entregables de mayor importancia, Astra sigue siendo el modelo recomendado. Sol resulta la opción rentable para trabajo complejo, no la de máxima calidad.

Sin fine-tuning. GPT-6.1 Sol no admite fine-tuning ni salidas predichas. Tampoco soporta embeddings, generación de imágenes, video, voz, transcripción, traducción ni endpoints de moderación. Es un modelo de razonamiento con entrada de texto e imagen y salida de texto.

Sin entrada de audio ni video. Solo admite texto e imagen como entrada.

El razonamiento no se puede desactivar. Los esfuerzos none y minimal no están soportados, así que cada solicitud lleva razonamiento.

El despliegue sigue en curso. El lanzamiento de OpenAI incluye planes Plus, Pro, Business, Enterprise y Edu en Codex para escritorio y CLI, y ChatGPT Work en web y móvil. Para Enterprise y Edu, el modelo permanece desactivado por defecto hasta que un administrador lo habilite. Los planes Free y Go no están incluidos en el lanzamiento.

El modo Fast tiene advertencias. Los modos Standard y Fast están disponibles desde el lanzamiento, pero Fast cuesta el doble que Standard y no está disponible con residencia de datos en la UE. El soporte Ultrafast para GPT-6.1 Sol llegará más adelante.

Se aplican límites de tasa. Los límites estándar van de 500 RPM y 500.000 TPM en el nivel 1 a 15.000 RPM y 40.000.000 TPM en el nivel 5.

Preguntas frecuentes​

¿Qué es GPT-6.1 Sol?​

GPT-6.1 Sol es el modelo equilibrado de GPT-6 de OpenAI, situado entre el buque insignia GPT-6 Astra y el ligero GPT-6 Luna. OpenAI lo describe como un modelo que ofrece rendimiento cercano a Astra para programación compleja, uso de computadoras y trabajo profesional a menor costo.

¿Cuánto cuesta GPT-6.1 Sol?​

OpenAI fija GPT-6.1 Sol en $2 por millón de tokens de entrada y $10 por millón de tokens de salida. La entrada en caché cuesta $0.10 por millón de tokens y las escrituras en caché $2.50 por millón. Los prompts por encima de 272K tokens de entrada se facturan a tarifas de contexto largo más altas.

¿Cuál es la ventana de contexto de GPT-6.1 Sol?​

GPT-6.1 Sol tiene una ventana de contexto de 1.050.000 tokens, un máximo de 922.000 tokens de entrada y un máximo de 128.000 tokens de salida.

¿GPT-6.1 Sol admite llamadas a herramientas?​

Sí, pero las llamadas a herramientas requieren la API de Responses. Chat Completions se admite para solicitudes sin herramientas.

¿Puedo desactivar el razonamiento en GPT-6.1 Sol?​

No. GPT-6.1 Sol admite esfuerzos de razonamiento low, medium, high, xhigh y max. No admite none ni minimal.

¿Cómo se compara GPT-6.1 Sol con GPT-6 Sol?​

GPT-6.1 Sol es una mejora de GPT-6 Sol con menos errores de hecho y mayor cumplimiento de restricciones explícitas, según la página de Felo. Ambos comparten el mismo precio principal por token, pero GPT-6.1 Sol reduce a la mitad la tarifa de entrada en caché a $0.10 por millón de tokens.

¿GPT-6.1 Sol está disponible en la Plataforma API Felo?​

Sí. La Plataforma API Felo expone GPT-6.1 Sol a través de Chat Completions, Responses y endpoints Messages compatibles con Anthropic. Los precios de lanzamiento pueden ser hasta un 50% más bajos que los de los proveedores oficiales, y las lecturas de caché se facturan a la mitad de la tarifa de GPT-6 Sol.

Resumen​

GPT-6.1 Sol es la respuesta de OpenAI a un problema práctico: el mejor modelo suele resultar demasiado caro para todas las tareas y el más barato suele no ser suficiente. Sol ofrece una capacidad cercana a Astra, una ventana de contexto de 1,05M, una tarifa de lectura de caché del 5% y un precio que representa una quinta parte del de Astra.

Para equipos que crean agentes de programación, flujos de trabajo de uso de computadoras y automatización con muchos documentos, es el modelo que conviene probar primero. Compáralo con Astra en tus propias tareas, observa el uso de tokens de razonamiento y deja que el equilibrio entre costo y calidad decida.

Puedes probar GPT-6.1 Sol en el Playground de la Plataforma API Felo o llamarlo directamente con una clave API de Felo.

Fuentes​

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