GPT-6 Luna vs 5.6 Luna vs 5.6 Terra: precio y cuál elegir
GPT-6 Luna vs 5.6 Luna y 5.6 Terra: precios de lista de OpenAI, el motivo oficial de la rebaja, benchmarks, primeros A/B tests y cuál elegir.
GPT-6 Luna vs 5.6 Luna parece una actualización sencilla sobre el papel. OpenAI publica GPT-6 Luna a $0.10 por millón de tokens de input y $0.50 por millón de tokens de output, frente a $0.20 y $1.20 de GPT-5.6 Luna[1]. Además tiene un knowledge cutoff más reciente y la misma ventana de contexto de 1,050,000 tokens[2][3].
Las preguntas difíciles son las que los desarrolladores siguen haciendo: por qué el modelo más nuevo cuesta menos, si es más débil y dónde encaja GPT-5.6 Terra ahora que no existe GPT-6 Terra. Este artículo compara los precios y especificaciones oficiales, cita el motivo que OpenAI da para el precio, separa los benchmarks del fabricante de las primeras pruebas de usuarios y termina con una recomendación según la carga de trabajo.
TL;DR
- Precio: GPT-6 Luna cuesta según lista $0.10 de input / $0.01 de input en caché / $0.50 de output por 1M tokens. GPT-5.6 Luna cuesta $0.20 / $0.02 / $1.20, y GPT-5.6 Terra $2 / $0.20 / $12[1].
- Por qué es más barato: OpenAI dice que las mejoras en caché e inferencia le permiten servir los modelos GPT-6 a menor coste, y que trasladó ese ahorro como una rebaja respecto a los precios de GPT-5.6[4]. No da ningún otro motivo.
- Especificaciones: la ventana de contexto, el input máximo, el output máximo y los seis niveles de reasoning effort son idénticos. El knowledge cutoff de GPT-6 Luna es el 18 de mayo de 2026, frente al 16 de febrero de 2026 de GPT-5.6 Luna[2][3].
- Benchmarks de OpenAI: con effort alto, GPT-6 Luna obtiene 5.4 puntos más que su predecesor en AutomationBench con un coste por tarea un 58% menor[4].
- Los primeros usuarios discrepan en algunos puntos: un A/B test de 10 tareas encontró GPT-6 Luna más rápido, pero GPT-5.6 Luna mejor en calidad de primera pasada y de revisión[5].
- No existe GPT-6 Terra. La línea GPT-6 de OpenAI está formada por Astra, 6.1 Sol y Luna; Terra solo existe como GPT-5.6 Terra[6][7].
GPT-6 Luna vs 5.6 Luna vs 5.6 Terra en la ficha técnica
Los tres son modelos de razonamiento que aceptan texto e imagen como input y devuelven texto. OpenAI sitúa GPT-5.6 Luna aproximadamente como el nivel nano de familias GPT-5 anteriores y GPT-5.6 Terra aproximadamente como el nivel mini[3][8]. GPT-6 Luna se describe como "our most efficient model for focused, high-volume tasks" (nuestro modelo más eficiente para tareas acotadas y de alto volumen)[2].
| GPT-6 Luna | GPT-5.6 Luna | GPT-5.6 Terra | |
|---|---|---|---|
| ID del modelo | gpt-6-luna | gpt-5.6-luna | gpt-5.6-terra |
| Lanzamiento | 22 de septiembre de 2026 | 9 de julio de 2026 | 9 de julio de 2026[9] |
| Ventana de contexto | 1,050,000 | 1,050,000 | 1,050,000 |
| Tokens de input máx. | 922,000 | 922,000 | 922,000 |
| Tokens de output máx. | 128,000 | 128,000 | 128,000 |
| Knowledge cutoff | 18 de mayo de 2026 | 16 feb. 2026 | 16 feb. 2026 |
| Reasoning effort | none, low, medium (predeterminado), high, xhigh, max | los mismos seis | los mismos seis |
| Input / output | Texto, imagen / texto | Texto, imagen / texto | Texto, imagen / texto |
Fuentes: las tres páginas de modelo de OpenAI[2][3][8].
Dos diferencias menores importan en la práctica. La página de modelo de GPT-6 Luna indica que Chat Completions admite function calling solo con reasoning_effort en none en la propia API de OpenAI, y recomienda la Responses API para herramientas[2]. Y el 25 de septiembre OpenAI corrigió un error de codificación de imágenes que había degradado la comprensión de imágenes en GPT-6 Sol y Luna, y recomienda repetir las evaluaciones de imagen hechas antes de esa fecha[9].
Precios lado a lado
Todas las cifras son los precios de lista Standard de OpenAI por 1M tokens, consultados el 7 de octubre de 2026. "Contexto largo" se refiere a prompts de más de 272K tokens de input, que cambian el precio de toda la petición[1].
| Por 1M tokens | GPT-6 Luna | GPT-5.6 Luna | GPT-5.6 Terra |
|---|---|---|---|
| Input | $0.10 | $0.20 | $2.00 |
| Input en caché | $0.01 | $0.02 | $0.20 |
| Escrituras en caché | $0.125 | $0.25 | $2.50 |
| Output | $0.50 | $1.20 | $12.00 |
| Input de contexto largo | $0.20 | $0.40 | $4.00 |
| Output de contexto largo | $0.75 | $1.80 | $18.00 |
| Batch input / output | $0.05 / $0.25 | $0.10 / $0.60 | $1.00 / $6.00 |
La rebaja del input es exactamente del 50%. El output baja de $1.20 a $0.50, lo que equivale a un 58% menos, aunque la tabla del anuncio de OpenAI etiqueta ambas filas como "50% cheaper" (50% más barato)[4]. Frente a GPT-5.6 Terra, GPT-6 Luna es 20 veces más barato en input y 24 veces más barato en output.
A modo de ejemplo, tomemos un mes con 100M tokens de input y 20M tokens de output, todo sin caché y por debajo de 272K por prompt:
| Modelo | Coste de input | Coste de output | Mes |
|---|---|---|---|
| GPT-6 Luna | 100 × $0.10 = $10 | 20 × $0.50 = $10 | $20 |
| GPT-5.6 Luna | 100 × $0.20 = $20 | 20 × $1.20 = $24 | $44 |
| GPT-5.6 Terra | 100 × $2 = $200 | 20 × $12 = $240 | $440 |
Este cálculo mantiene fijo el número de tokens, algo que las cargas reales no hacen. Los tokens de razonamiento se facturan como output[10], y OpenAI dice que GPT-6 Sol y Luna dan "slightly shorter answers overall" (respuestas algo más cortas en general)[4]. Mida los tokens de output por tarea con sus propios prompts antes de fiarse de cualquier proyección mensual. Para una calculadora completa con casos de caché y contexto largo, consulte GPT-6 Luna API pricing.
Por qué GPT-6 Luna es más barato que GPT-5.6 Luna
El post de lanzamiento de OpenAI da un motivo, con sus propias palabras: "Improvements in caching and inference let us serve these models at lower cost, and we're passing those savings directly on to users and customers by reducing API prices for Sol and Luna by 50% compared with their GPT‑5.6 promotional pricing." (Las mejoras en caché e inferencia nos permiten servir estos modelos a menor coste, y trasladamos ese ahorro directamente a usuarios y clientes reduciendo los precios de la API de Sol y Luna un 50% respecto a sus precios promocionales de GPT‑5.6.)[4] El mismo post dice que GPT-6 Sol y Luna se entrenaron "with similar methods as GPT‑6 Astra" (con métodos similares a GPT‑6 Astra) y los describe como un avance de "the frontier on cost efficiency" (la frontera de la eficiencia en costes)[4].
Esa es toda la explicación oficial. OpenAI no dice que el modelo sea más pequeño ni fija una fecha de fin para el precio de GPT-6 Luna. La única ventana promocional en sus notas de precios es la de GPT-5.6 Sol, "available at least through November 21, 2026" (disponible al menos hasta el 21 de noviembre de 2026)[1].
El historial de precios aporta contexto. GPT-5.6 Luna también se abarató después de su lanzamiento: el changelog de OpenAI registra "Starting July 30, GPT-5.6 Luna costs 80% less" (a partir del 30 de julio, GPT-5.6 Luna cuesta un 80% menos), sin dar motivo[9]. La base de $0.20 / $1.20 que GPT-6 Luna reduce a la mitad es ese precio ya rebajado.
Los cambios en la caché también reducen el coste efectivo por debajo del precio de lista. OpenAI dice que mejoró el prompt caching de GPT-6 "to deliver higher cache hit rates by default" (para ofrecer tasas de acierto de caché más altas por defecto), con las lecturas en caché facturadas con un 90% de descuento[4].
Lo que OpenAI midió frente al predecesor
Estas cifras proceden del anuncio de OpenAI y las ejecutó la propia OpenAI. Cuando lo comprobamos no se había publicado ninguna replicación independiente.
- AutomationBench (flujos de trabajo empresariales con 47 herramientas): con effort alto, GPT-6 Luna mejora a su predecesor en 5.4 puntos porcentuales con un coste por tarea un 58% menor[4].
- Factualidad (evaluación interna de OpenAI sobre conversaciones anonimizadas en las que los usuarios habían señalado errores): "at higher effort levels it matches GPT‑5.6 Sol at about a hundredth its cost" (con niveles de effort más altos iguala a GPT‑5.6 Sol a cerca de una centésima parte de su coste)[4].
- OSWorld 2.0 offline (uso del ordenador): GPT-6 Luna con effort max supera a GPT-5.6 Sol con effort medium "at one tenth of its cost" (a una décima parte de su coste)[4].
- DeepSWE 1.1 (ingeniería de software de horizonte largo): GPT-6 Luna con effort max obtiene un 66.6%, que OpenAI califica de comparable a Claude Opus 5 y Fable 5 con effort medium[4].
Hay dos límites. OpenAI no publicó una comparación GPT-6 Luna vs GPT-5.6 Terra, así que cualquier clasificación de Terra es una inferencia. Y varios de los mejores resultados de Luna son con effort max, que genera más tokens de razonamiento y, por tanto, más output facturado.
Lo que cuentan los primeros usuarios
Los informes de desarrolladores apuntan en ambas direcciones, y ninguno es un estudio controlado.
Un usuario de r/codex pasó GPT-5.6 Luna High y GPT-6 Luna High por 10 tareas sobre la misma base de código de ~60k líneas en C++/Python, con GPT-5.6 Sol como juez. GPT-6 Luna ganó en velocidad de implementación 6–4 y usó menos llamadas a herramientas. GPT-5.6 Luna ganó en calidad de primera pasada 5–3 y en calidad de revisión 4–2, y el juez prefirió su código final 6–4. La lectura del autor: GPT-6 Luna "looks strong for narrow implementation work while Luna 5.6 looks stronger when the task has a wider integration surface" (parece fuerte en trabajo de implementación acotado, mientras que Luna 5.6 parece más fuerte cuando la tarea tiene una superficie de integración más amplia)[5].
Un usuario de r/OpenAI que mantiene una herramienta agéntica de informes reportó lo contrario del titular de OpenAI con effort alto. En sus A/B tests, GPT-6 Luna pasó por alto elementos relevantes que GPT-5.6 Luna sí encontró, y parecía "to try to answer the prompt in the least amount of tokens possible" (intentar responder al prompt con la menor cantidad de tokens posible)[11].
Ambos son usuarios individuales con muestras pequeñas. Aun así, encajan con la propia nota de OpenAI sobre respuestas más cortas. Si su producto depende de listas exhaustivas o explicaciones largas, pruebe eso específicamente.
Dónde encaja GPT-5.6 Terra
Las búsquedas de "gpt 6 luna vs terra" dan por hecho que existe un GPT-6 Terra. OpenAI no lo publica: su guía de GPT-6 nombra GPT-6 Astra, GPT-6.1 Sol y GPT-6 Luna[7], y su catálogo de modelos no tiene página para gpt-6-terra[6]. Terra solo existe como GPT-5.6 Terra, el nivel intermedio de la generación anterior.
Así que la comparación real es GPT-6 Luna frente a GPT-5.6 Terra, que cuesta de 20 a 24 veces más. OpenAI no ha hecho benchmarks de ese par. Lo que sí ha publicado es que GPT-6 Luna con effort high o max iguala o supera a GPT-5.6 Sol en dos de sus evaluaciones[4]. GPT-5.6 Sol es el nivel por encima de Terra. Es un indicio, no una prueba. Mantenga Terra en producción solo donde su propia evaluación demuestre que gana en las tareas que usted ejecuta. Para los niveles GPT-6 por encima de Luna, consulte GPT-6 Sol vs Luna.
Migrar de gpt-5.6-luna a gpt-6-luna
En reAPI ambos modelos funcionan en el mismo endpoint de Chat Completions con la misma API key, así que el cambio se reduce al string de model. Revise cuatro cosas antes de mover tráfico:
- Reasoning effort. Ambos aceptan los mismos seis niveles con
mediumcomo predeterminado[2][3]. Empiece con el nivel que usa hoy y compare los tokens de output por tarea además de la precisión. - Parámetros de muestreo. La guía de migración a GPT-6 de OpenAI indica que hay que eliminar
temperature,top_pytop_logprobscuando el reasoning effort no esnone[7]. En reAPI, GPT-6 Luna devuelve400paratemperatureytop_p[12]. Consulte GPT-6 Luna temperature para más detalles. - Longitud de las respuestas. Si el código posterior o los usuarios esperan respuestas largas, compruebe que estén completas, no solo que sean correctas.
- Imágenes. Repita las evaluaciones de imagen si alguna se hizo antes de la corrección del 25 de septiembre[9].
Las tarifas actuales de reAPI para cada modelo están en su página: GPT-6 Luna, GPT-5.6 Luna y GPT-5.6 Terra.
FAQ
¿Por qué Luna 6 es más barato que Luna 5.6?
OpenAI dice que las mejoras en caché e inferencia le permiten servir GPT-6 Sol y Luna a menor coste, y que trasladó ese ahorro rebajando los precios un 50% respecto a los de GPT-5.6[4]. No da ningún otro motivo ni fecha de fin para el precio de GPT-6 Luna.
¿GPT-6 Luna es más débil?
No según las cifras publicadas por OpenAI: con effort alto supera a GPT-5.6 Luna por 5.4 puntos en AutomationBench con un coste por tarea un 58% menor[4]. Algunos usuarios reportan peores resultados en tareas con mucha revisión o que exigen exhaustividad, incluido un A/B test de 10 tareas que favoreció la calidad de GPT-5.6 Luna[5]. Pruebe con sus propios prompts.
¿gpt 6 luna está por encima de terra?
No existe un GPT-6 Terra con el que comparar[6][7]. Frente a GPT-5.6 Terra, OpenAI no ha publicado ningún benchmark directo. GPT-6 Luna cuesta una vigésima parte del precio de input de Terra y una vigesimocuarta parte de su precio de output[1].
gpt 6 luna vs 5.6 sol
GPT-5.6 Sol cuesta según lista $4 de input y $20 de output por 1M tokens, 40 veces las tarifas de GPT-6 Luna[1]. OpenAI informa que GPT-6 Luna con effort más alto iguala a GPT-5.6 Sol en su evaluación de factualidad, y que Luna con effort max supera a Sol con medium en OSWorld 2.0 offline[4].
¿Por qué GPT-5.6 Luna es tan barato?
OpenAI rebajó el precio de GPT-5.6 Luna un 80% el 30 de julio de 2026, y su changelog no da ningún motivo para la rebaja[9]. Aun así, sigue siendo más caro que GPT-6 Luna.
¿Cuánto cuesta gpt-5.6 Luna?
OpenAI publica GPT-5.6 Luna a $0.20 de input, $0.02 de input en caché, $0.25 de escrituras en caché y $1.20 de output por 1M tokens. Los prompts de más de 272K tokens de input cuestan $0.40 de input y $1.80 de output, y Batch cuesta la mitad de la tarifa Standard[1].
¿Pierdo realmente mucho si vuelvo a 5.6 Luna high en lugar de usar 6 Luna xhigh/max?
En precio, GPT-5.6 Luna cobra 2.4 veces la tarifa de output de GPT-6 Luna, mientras que xhigh y max generan más tokens de razonamiento que se facturan como output[1][10]. La mejora de GPT-6 Luna sobre su predecesor en AutomationBench que reporta OpenAI es con effort alto[4], así que GPT-6 Luna con high es una primera prueba razonable antes de pagar por xhigh o max. Compare coste y precisión por tarea completada con su propia carga de trabajo.
Elegir entre GPT-6 Luna y 5.6 Luna
Para trabajo nuevo de alto volumen, empiece con GPT-6 Luna. Reduce a la mitad el precio de input, recorta el output un 58%, tiene un knowledge cutoff más reciente y gana las propias comparaciones de OpenAI con GPT-5.6 Luna. Mantenga GPT-5.6 Luna donde un prompt de producción validado dependa de respuestas largas o exhaustivas hasta que una prueba lado a lado diga lo contrario, ya que es ahí donde los usuarios han reportado regresiones. Use GPT-5.6 Terra solo donde su evaluación demuestre que el precio de 20–24× compra la precisión que necesita.
Con esto queda resuelto GPT-6 Luna vs 5.6 Luna para la mayoría de los equipos: pruebe primero GPT-6 Luna y mantenga el modelo anterior donde sus evaluaciones muestren que rinde mejor.
References
- OpenAI. API pricing. Consultado en octubre de 2026 en developers.openai.com/api/docs/pricing
- OpenAI. GPT-6 Luna model page. Consultado en octubre de 2026 en developers.openai.com/api/docs/models/gpt-6-luna
- OpenAI. GPT-5.6 Luna model page. Consultado en octubre de 2026 en developers.openai.com/api/docs/models/gpt-5.6-luna
- OpenAI. Introducing GPT-6 Sol and Luna. Consultado en octubre de 2026 en openai.com/index/introducing-gpt-6-sol-and-luna
- Reddit r/codex. I A/B tested GPT-5.6 Luna and GPT-6 Luna on the same engineering tasks. Consultado en octubre de 2026 en reddit.com/r/codex/comments/1wp7ckc
- OpenAI. Models. Consultado en octubre de 2026 en developers.openai.com/api/docs/models
- OpenAI. Using GPT-6. Consultado en octubre de 2026 en developers.openai.com/api/docs/guides/latest-model
- OpenAI. GPT-5.6 Terra model page. Consultado en octubre de 2026 en developers.openai.com/api/docs/models/gpt-5.6-terra
- OpenAI. API changelog. Consultado en octubre de 2026 en developers.openai.com/api/docs/changelog
- OpenAI. Reasoning models. Consultado en octubre de 2026 en developers.openai.com/api/docs/guides/reasoning
- Reddit r/OpenAI. Luna 6 is a massive downgrade over Luna 5.6. Consultado en octubre de 2026 en reddit.com/r/OpenAI/comments/1wnxg0n
- reAPI. GPT-6 Luna API docs. Consultado en octubre de 2026 en reapi.ai/docs/gpt-6-luna
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