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La nueva versión de Sol ofrece resultados cercanos a GPT-6 Astra en programación, automatización y uso de ordenador, con una tarifa hasta cinco veces menor.
OpenAI presentó GPT-6.1 Sol, una nueva versión de su modelo de inteligencia artificial orientada a tareas de razonamiento, programación, automatización y uso de herramientas. La compañía busca situarlo como una alternativa de alto rendimiento para aplicaciones que requieren un uso intensivo del modelo.
GPT-6.1 Sol tiene un precio de 2 dólares por millón de tokens de entrada y 10 dólares por millón de tokens de salida, frente a los 10 y 50 dólares, respectivamente, de GPT-6 Astra. Para los tokens de entrada almacenados en caché, la tarifa baja hasta 0,10 dólares por millón.
La nueva versión no sustituye a Astra, que continúa como el modelo de mayor capacidad de OpenAI. Sol se sitúa como una opción destinada a combinar capacidades avanzadas con un mayor volumen de utilización.
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Rendimiento en programación
Una de las principales áreas de mejora es la ingeniería de software. GPT-6.1 Sol obtiene resultados similares a GPT-6 Astra en DeepSWE 1.1, una evaluación que mide la capacidad para resolver problemas sobre bases de código reales, según los datos publicados por OpenAI.
El modelo también mejora en tareas que requieren varios pasos de razonamiento. En AutomationBench, una prueba centrada en la ejecución de tareas profesionales, OpenAI sitúa a Sol por encima de Opus 5.5 en la configuración evaluada.
El resultado permite utilizar el modelo en escenarios donde no basta con generar una respuesta, sino que es necesario interpretar una instrucción, realizar operaciones intermedias y completar una secuencia de acciones.
Interacción con el ordenador
GPT-6.1 Sol incorpora además mejoras para interactuar directamente con interfaces gráficas y aplicaciones.
En OSWorld 2.0, una evaluación diseñada para medir el desempeño de agentes que trabajan sobre un ordenador, OpenAI sitúa a Sol cerca de GPT-6 Astra. Con el máximo nivel de razonamiento, la diferencia entre ambos modelos es de 2,1 puntos porcentuales.
La prueba mide tareas que incluyen navegación por interfaces, introducción de información y ejecución de acciones dentro de diferentes aplicaciones.
Este tipo de interacción constituye uno de los elementos necesarios para construir agentes capaces de operar sobre software existente, sin limitarse a producir texto o código.
Documentos con información compleja
Otra mejora se concentra en el análisis de documentos que combinan texto, tablas, gráficos y diagramas.
En GDP.pdf, una evaluación basada en documentación profesional de sectores como finanzas, salud y derecho, OpenAI reporta mejores resultados para Sol que para Opus 5.5 en las configuraciones analizadas. El desempeño se mantiene cercano al de Astra.
Esta capacidad permite procesar documentación en la que la información no está organizada únicamente como texto lineal, sino que depende también de elementos visuales y de la relación entre diferentes componentes de una página.
El papel de Sol en la estrategia de OpenAI
La presentación de GPT-6.1 Sol refleja una evolución de la oferta de modelos de OpenAI hacia diferentes niveles de capacidad y utilización.
Astra mantiene el posicionamiento de modelo de máxima capacidad, mientras que Sol ofrece una combinación distinta de rendimiento, velocidad y precio. Esta diferenciación permite seleccionar el modelo en función de las características de cada aplicación.
La estrategia también resulta relevante para el desarrollo de agentes. Estos sistemas pueden realizar numerosas interacciones con un modelo mientras ejecutan una tarea, por lo que las características de inferencia tienen un impacto directo sobre su viabilidad.
GPT-6.1 Sol está disponible mediante la API de OpenAI y en los productos de la compañía que incorporan la familia Sol, según el producto y el plan contratado.
Con esta actualización, OpenAI amplía el acceso a capacidades avanzadas de razonamiento, programación y utilización de herramientas. El movimiento se produce en una etapa en la que la competencia entre proveedores de IA comienza a centrarse no solo en los resultados de los modelos, sino también en su capacidad para ejecutar tareas complejas de forma fiable, rápida y económicamente sostenible.
