GPT-6.1 Terra vs Sol vs Luna para programar: costo por tarea

Tu sesión de agente terminó, el diff se ve bien, y ahora te preguntas si el nivel más caro era necesario. Respuesta corta: empieza en Terra, envía los pasos simples en lote a Luna, y paga por Sol solo para la tarea que Terra ya falló. En una edición idéntica (40.000 tokens de entrada, 3.000 de salida) los precios estándar de OpenAI dan $0.0055 en Luna, $0.055 en Terra y $0.11 en Sol.

Lo que dice la lista de precios#

La página de precios de OpenAI (consultada el 29 de octubre de 2026, nivel estándar, entrada de hasta 272K tokens) lista estos precios por 1M de tokens:

El patrón es ordenado. Sol es exactamente el doble de Terra en cada columna. Luna es un décimo de Terra en entrada y salida, y un quinto en entrada en caché. Así que la escalera de costos es fija, y la verdadera pregunta es con qué frecuencia un peldaño más barato hace el trabajo.

La última columna es aritmética simple. En Terra: 40.000 × 1.00 / 1.000.000 = 0.04 para la entrada y 3.000 × 5.00 / 1.000.000 = 0.015 para la salida, así que 0.04 + 0.015 = 0.055. En Sol la misma suma es 0.08 + 0.03 = 0.11, en Luna 0.004 + 0.0015 = 0.0055.

Una edición, luego cincuenta de ellas#

Digamos que haces 50 ediciones como esta al día: reescribir una función, arreglar las pruebas que rompió, unos 40.000 tokens de archivos e instrucciones de entrada y 3.000 tokens de parche y explicación de salida. Un día entonces cuesta 50 × 0.055 = 2.75 dólares en Terra, 50 × 0.11 = 5.50 en Sol y 50 × 0.0055 = 0.275 en Luna.

Nadie siente $0.11 en una edición. Un mes de Sol a ese ritmo es otra conversación, y es la razón para decidir el nivel una vez por tipo de tarea en lugar de una vez por humor.

Aquí está todo el cálculo en unas pocas líneas que puedes pegar y volver a ejecutar con tus propios conteos de tokens (precios de ejemplo de la tabla anterior, introduce los actuales):

PRICES = {  # $ per 1M tokens: (input, output), OpenAI, 29 Oct 2026
    'luna': (0.10, 0.50),
    'terra': (1.00, 5.00),
    'sol': (2.00, 10.00),
}

def cost(tier, tokens_in, tokens_out):
    p_in, p_out = PRICES[tier]
    return (tokens_in * p_in + tokens_out * p_out) / 1_000_000

print(cost('terra', 40_000, 3_000))  # 0.055

Bucles de agente: la entrada es la factura#

Una edición es una solicitud. Un agente son veinte seguidas, y cada paso relee los archivos y el historial hasta el momento. Toma un bucle de 20 pasos donde cada paso envía unos 30.000 tokens y recibe unos 1.000 de vuelta. Eso es 600.000 tokens de entrada y 20.000 de salida.

En Terra: 600.000 × 1.00 / 1.000.000 = 0.60 para la entrada y 20.000 × 5.00 / 1.000.000 = 0.10 para la salida, así que 0.60 + 0.10 = 0.70 dólares. Sol lo duplica a 1.40, Luna lo reduce a 0.07. Mira el desglose: $0.60 de los $0.70 es lo que envías, no lo que escribe el modelo. Eso es lo contrario de cómo la mayoría de la gente imagina la factura.

El almacenamiento en caché cambia el panorama, si tu prefijo realmente se repite. Supón que 25.000 de los 30.000 tokens en cada paso son el mismo prefijo y aciertan en la caché: 100.000 × 1.00 / 1.000.000 = 0.10 de entrada nueva, 500.000 × 0.05 / 1.000.000 = 0.025 de entrada en caché, más 0.10 de salida, así que Terra queda en 0.10 + 0.025 + 0.10 = 0.225. Cómo funciona está en qué es el almacenamiento en caché de prompts; por qué el historial sigue creciendo está en por qué los agentes de IA usan tantos tokens.

La calculadora de abajo ejecuta el mismo bucle en modelos de CheapTokens. Cambia los pasos y los tokens para que coincidan con tu agente.

Qué nivel para qué tarea#

Un autor de un canal de Telegram, que realiza experimentos con IA, comparó Terra con Sol y Luna en Codex y publicó un video el 28 de octubre de 2026. Su conclusión, en su propio título, es que Terra es un nivel intermedio y eso no es una desventaja (la publicación). Ese enfoque es una guía útil: el peldaño intermedio es el predeterminado, y los otros dos necesitan una razón.

La razón suelen ser los reintentos. Con conteos de tokens iguales, dos intentos en Terra cuestan 2 × 0.055 = 0.11, que es un intento en Sol. Y diez intentos en Luna cuestan 10 × 0.0055 = 0.055, que es un intento en Terra. Así que si Sol es el único nivel que resuelve una clase de tareas a la primera, se paga solo en esas tareas. Si Luna resuelve una clase de tareas más de una vez de cada diez, es la forma más barata de obtenerlas, antes de contar el tiempo dedicado a revisar los fallos.

Elige la situación más cercana a la tuya:

Cuándo basta un modelo de pesos abiertos más barato#

La misma edición en los tres niveles de OpenAI junto a tres modelos de CheapTokens, con los mismos 40.000 tokens de entrada y 3.000 de salida:

Las barras muestran precio, no resultados. Si uno de estos modelos es suficientemente bueno para tus ediciones es algo que compruebas de la misma manera que con Luna: repite tareas reales y lee los diffs. Si pasa, la factura baja aún más. Para bucles de agente, DeepSeek-V4-Flash tiene un contexto de 380K, hasta 32.768 tokens en una respuesta y un precio a cualquier hora del día. GLM-5.3-Flash tiene un contexto de 390K y MiniMax-M2.7 uno de 180K; todos los precios están en la página de precios, y los pasos de conexión están en la documentación.

Repite tus propias tareas#

La tabla te da el costo. La calidad la descubres en una tarde: toma diez tareas de tu historial reciente, ejecuta cada una en Luna, luego en Terra, y pon los diffs lado a lado. Los únicos números que necesitas están en la respuesta, en el campo usage, lo que facilita calcular el precio de una ejecución exactamente. Con CheapTokens se ve así:

curl https://api.cheaptokens.dev/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $CHEAPTOKENS_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"model": "deepseek-ai/DeepSeek-V4-Flash-0731", "messages": [{"role": "user", "content": "Rename the variable x to retry_count in this function: ..."}]}'

En el JSON que devuelve, usage.prompt_tokens y usage.completion_tokens son tu entrada y salida para esa tarea. Aliméntalos al helper cost() de arriba, y tienes el costo por tarea para cualquier modelo con un precio. Para los detalles de lanzamiento del nuevo nivel, consulta precio de la API de GPT-6.1 Terra; para el desglose de entrada/salida, tokens de entrada vs salida.