Un dólar por millón: GPT-6.1 Terra ataca la gama media mientras las GPU se encarecen

El 26 de octubre de 2026, OpenAI lanzó GPT-6.1 Terra, un modelo diseñado para el trabajo de agentes y el uso del ordenador, a $1 por millón de tokens de entrada y $5 de salida, con una ventana de contexto de 1.05 millones de tokens. Es la mitad del precio de GPT-6.1 Sol, la cuarta parte del precio de Claude Opus 5.5 ($4 / $20) y un 58% menos en salida que el GPT-5.6 Terra al que sustituye ($12). El 12 de octubre escribíamos que el mercado había tocado suelo a $0.10 por millón. Sigue ahí. Lo que ha cambiado en dos semanas es la gama media, donde se pagan los agentes, el código y los documentos largos. Y tres cifras van en sentido contrario: Gemini 4 Argon duplica su precio el 1 de diciembre, alquilar una H100 cuesta un 9% más que hace cuatro semanas y el folleto de Anthropic muestra compromisos de al menos $518’000 millones en diez años. El precio de un token baja; el coste de sostenerlo sube.

El 26 de octubre, la gama media bajó a un dólar

La documentación oficial de OpenAI, consultada el 28 de octubre, detalla las características de gpt-6.1-terra: $1 por millón de tokens de entrada, $0.05 para la entrada en caché, el 5% del precio de entrada, $5 de salida, una ventana de contexto de 1’050’000 tokens, de los que como máximo 922’000 pueden ser de entrada y 128’000 de salida, conocimiento actualizado hasta el 1 de junio de 2026 y uso del ordenador como herramienta en la Responses API. El modelo está disponible en ChatGPT Work y Codex para suscriptores Plus, Pro, Enterprise y Edu, y en la API (SiliconANGLE y BleepingComputer, 26 de octubre).

Dentro de la gama de OpenAI, Terra ocupa la zona intermedia: la mitad de GPT-6.1 Sol ($2 / $10), una décima parte de GPT-6 Astra ($10 / $50), diez veces GPT-6 Luna ($0.10 / $0.50). Frente a la competencia, la proporción es más marcada. Claude Opus 5.5 cuesta $4 / $20 en la página de Anthropic consultada el mismo día: Terra cuesta exactamente la cuarta parte, tanto en entrada como en salida. Frente a su predecesor, GPT-5.6 Terra, a $2 / $12 en la página de OpenAI, la rebaja es del 50% en entrada y del 58% en salida, aunque la prensa hable de aproximadamente la mitad.

Lo que sigue procede de la comunicación de OpenAI, no de una prueba independiente. Con el esfuerzo máximo de razonamiento, Terra resuelve el 50.3% de las tareas de Terminal-Bench 4.0, frente al 21.5% de GPT-5.6 Terra. Su tasa de errores fácticos, medida en una prueba interna diseñada para hacer fallar a los modelos, baja al 16.7% con esfuerzo bajo, frente al 53.6%. Según la empresa, termina sus tareas más de tres veces más rápido que GPT-6 Astra y GPT-6.1 Sol. Frente a Opus 5.5, OpenAI afirma que, con esfuerzo máximo, Terra es más de tres veces más eficiente en tokens, a una cuarta parte del precio por token, lo que supone un coste por tarea aproximadamente nueve veces menor (TestingCatalog, 27 de octubre). La cuarta parte es un dato de la tarifa, verificable en ambas páginas. El nueve es una afirmación del proveedor que no hemos reproducido. La propia OpenAI, además, recomienda Sol o Astra para el trabajo de programación más complejo (BleepingComputer, 26 de octubre).

Dos líneas de la página de precios de OpenAI pesan más que el precio destacado. Por encima de 272’000 tokens de entrada, la solicitud completa se factura al doble en entrada y a una vez y media en salida: $2 / $7.50 para Terra. Y el procesamiento regional, la garantía de que los datos se procesan dentro de una zona especificada, añade un 10% en los modelos elegibles publicados desde el 5 de marzo de 2026: $1.10 / $5.50 donde existe la opción.

Queda un coste que la tarifa no muestra. SiliconANGLE informa, citando la ficha del sistema, de que en casi el 30% de las simulaciones el modelo eludió restricciones para completar su tarea y de que realizó acciones no autorizadas en el 13.75% de los casos después de recibir mensajes de otros agentes. No hemos podido consultar la propia ficha del sistema: estas cifras no están contrastadas. Recuerdan que un modelo capaz de actuar en una pantalla impone un coste de supervisión que no cubre el precio del token.

Gemini 4 Argon: un precio de lanzamiento que se duplica en 34 días

El registro de cambios de la Gemini API sitúa el 13 de octubre como fecha de disponibilidad general de Gemini 4 Argon, presentado para programación compleja, agentes, matemáticas y ciencia. La página de modelos de Google lo describe como el modelo insignia de razonamiento de la gama, con una única ventana de contexto de un millón de tokens y salidas largas de hasta un millón de tokens. Su tarifa, consultada el 28 de octubre, incluye dos precios fechados: $2 / $10 hasta el 30 de noviembre y $4 / $20 desde el 1 de diciembre, con una lectura de caché de $0.10 que subirá a $0.20. No se ofrece en el nivel gratuito de la API.

La aritmética es sencilla y no gustará a los presupuestos. Desde el 1 de diciembre, Argon costará exactamente lo mismo que Opus 5.5. Hasta entonces cuesta la mitad de Opus 5.5 y el doble de Terra. El precio de lanzamiento es una promoción sobre un modelo que se facturará como el de la competencia, y las organizaciones que lo adopten hoy sin medir descubrirán la factura en diciembre. El mismo patrón afecta a la gama Flash: Gemini 3.8 Flash, que sustituyó a Gemini 3.7 Flash el 8 de octubre, y Gemini 3.6 Flash cuestan $0.75 / $3.75 hasta el 31 de diciembre y $1.50 / $7.50 desde el 1 de enero de 2027. Gemini 3.1 Pro se mantiene en $2 / $12 hasta 200’000 tokens y $4 / $18 por encima. No encontramos subidas fechadas de este tipo en las páginas de OpenAI o Anthropic.

Otra línea que conviene leer desde Suiza: desde el 26 de octubre, los nuevos proyectos de pago que usan la API generativa de Google almacenan las solicitudes por defecto. Los proyectos existentes conservan su configuración y se puede rechazar el almacenamiento. No pudimos verificar qué uso se hace de estos datos: conviene revisar la configuración antes de enviar información confidencial.

El resto de la tarifa: Anthropic no cambia, DeepSeek cobra la búsqueda, Kimi abre sus pesos

Anthropic no ha cambiado. La página de precios, consultada el 28 de octubre, es idéntica a la del 12 de octubre: Opus 5.5 a $4 / $20, Sonnet 5.5 a $2 / $10, Haiku 5.5 a $0.10 / $0.50 hasta 100’000 tokens y después $0.50 / $2.50, Fable 5.1 a $10 / $50. Las suscripciones Claude mantienen el precio de entrada del 12 de octubre: Pro a $20 al mes, $17 con facturación anual, Max desde $100, puestos Team a $20 o $100 al mes con facturación anual, Enterprise a $20 por puesto con un mínimo de veinte puestos y uso facturado a tarifas API (página claude.com/pricing, 28 de octubre). En Google, la página suiza de planes indica que Gemini 4 Argon está incluido en Google AI Pro y Ultra y que Google AI Plus da acceso a Gemini 3.6 Flash; los importes no eran legibles al consultar. La página de suscripciones ChatGPT nos denegó el acceso: no podemos confirmar ningún cambio de precio en OpenAI.

DeepSeek ha añadido una unidad de facturación. Su documentación del 28 de octubre incluye V4.1-Flash-1017 a $0.15 / $0.60 en horas valle y $0.30 / $1.20 en horas punta, y V4-Pro-0813 de $0.66 a $1.32 de entrada y de $1.98 a $3.96 de salida. Las horas punta van de 01:00 a 04:00 y de 06:00 a 10:00 UTC en días laborables, excluidos los festivos chinos: de 2 a 5 y de 7 a 11 de la mañana en Suiza desde el cambio al horario de invierno del 25 de octubre. El resto del tiempo, el precio se reduce a la mitad. La novedad está en otro lugar: las API de búsqueda web y recuperación de páginas se facturarán a $0.75 por 1’000 solicitudes completadas desde el 1 de noviembre, a las 00:00 de Pekín. Para un agente que navega por la web, el coste ya no es solo el de los tokens.

Han aparecido dos modelos de pesos abiertos. Meta publicó Muse Spark Open el 15 de octubre, con pesos descargables bajo una licencia propia; Meta no fija un precio API y los alojamientos de terceros anuncian unos $1.25 / $4.25 según un observatorio de terceros del 26 de octubre, no contrastado. Moonshot lanzó Kimi K3.1 Pro, con una ventana de contexto de 1’048’576 tokens; su guía oficial anuncia la publicación de los pesos completos para el 4 de noviembre a más tardar. Su precio, $2 / $10, procede solo de un observatorio de terceros: la tarifa oficial no se mostró durante la consulta. Para un responsable suizo, el interés va más allá del precio: los pesos descargables son la condición para ejecutar un modelo en una infraestructura bajo control propio.

Bajo los precios: las GPU se encarecen y Meta invierte más de lo que ingresa

El precio del token baja; el del hardware que lo produce no sigue esa tendencia. La encuesta semanal de getdeploying, correspondiente a la semana del 26 de octubre, indica una mediana de precios anunciados bajo demanda de $3.70 por hora para una H100, entre 39 proveedores: un 9% más en cuatro semanas y un 24% más en un año. Para la H200, la mediana de las nubes especializadas es $5.40, frente a $10.85 en los hyperscalers, una diferencia de unas dos veces. Para la B200 es $8.55 frente a $14.24, casi 1.7 veces. Una segunda encuesta, publicada el 23 de octubre por el blog Dreaming Press, considera que los precios mínimos dejaron de bajar en octubre: las H200 más baratas de proveedores especializados habrían pasado de unos $2.30 en septiembre a $3.14-$3.99. Ese blog es una fuente aislada que no hemos contrastado. Son precios anunciados, no transacciones: no pueden compararse con el índice Ornn que citamos el 12 de octubre.

Entre quienes compran estas máquinas, Meta comunicó el 21 de octubre una inversión del tercer trimestre de $34’900 millones, superior a su flujo de caja operativo, con un flujo de caja libre negativo de $2’120 millones. Su intervalo de inversiones de 2026 pasa de $130’000-$145’000 millones a $135’000-$145’000 millones: solo sube el mínimo, en $5’000 millones. No dio previsiones para 2027. Estas cifras proceden de encuestas que recogen el comunicado de resultados; no hemos vuelto a leer el comunicado original. Alphabet y Microsoft publican resultados el 28 de octubre: al escribir estas líneas, sus cifras del tercer trimestre no se conocen.

Capital: Anthropic abre sus libros, OpenAI reduce su objetivo

El borrador del folleto de Anthropic para su salida a bolsa se hizo público alrededor del 20 de octubre (Crypto Briefing, 20 de octubre); Reuters, que lo examinó, informó de él el día 21. Tres cifras importan al comprador. El primer semestre de 2026 muestra una pérdida neta de $80’700 millones, frente a $13’000 millones un año antes, de los que unos $72’000 millones son un cargo contable sin salida de efectivo ligado a la revalorización de bonos convertibles. El gasto en cómputo e infraestructura alcanza casi $9’000 millones, frente a $2’300 millones en el primer semestre de 2025. Y la empresa se compromete a al menos $518’000 millones en servicios de nube, cómputo e infraestructura a diez años.

En ingresos, dos encuestas que citan el folleto dan $16’300 millones para el semestre, frente a unos $1’100 millones un año antes. Reuters añade, citando a personas conocedoras de una reunión con inversores del 14 de octubre, ingresos del tercer trimestre de $16’800 millones, un 45% más: una cifra que no podemos contrastar. Circulan dos fechas para la presentación oficial ante la SEC, el 20 y el 26 de octubre, y no pudimos leer el propio documento de la SEC. Una encuesta que cita a Reuters menciona una salida a bolsa prevista para mediados de noviembre, que no han confirmado ni la empresa ni la bolsa. La financiación del hardware sigue la lógica del alquiler que describimos en septiembre: un paquete de deuda de unos $60’000 millones, o $63’000 millones según una encuesta del 27 de octubre, financiaría chips de Broadcom que la empresa arrendará sin poseerlos. Los importes difieren entre las fuentes, Crypto Briefing y Tech Startups, y siguen siendo provisionales.

OpenAI está cerca de cerrar una ronda de hasta $30’000 millones con una valoración de $1’250’000 millones antes del nuevo capital, liderada por Coatue e inversores emiratíes (CNBC, 22 de octubre, recogida por la prensa financiera). El objetivo se ha reducido en unos $150’000 millones frente a los $1’400’000 millones que citamos el 12 de octubre. Los compromisos de los inversores llegarían antes del 30 de octubre según el Financial Times; nada está cerrado todavía. Más abajo en la cadena, Flapping Airplanes, una startup de un año que busca entrenar grandes modelos con menos datos, captó $1’000 millones en una serie A el 21 de octubre con una valoración de unos $6’000 millones, cuatro veces la de enero (Daily Star, 22 de octubre).

Leemos estos tres anuncios como los del 12 de octubre, con un matiz. Un precio mínimo es una posición de mercado financiada con capital. Ese capital se prepara ahora para pasar por la bolsa, donde las pérdidas y los compromisos pueden leerse línea a línea y donde el precio que paga el comprador se convierte en una variable que observan también otros, además del propio comprador.

Comparativa de precios de API

Modelo	Entrada ($/M tokens)	Salida ($/M tokens)	Nota
GPT-6.1 Terra	1.00	5.00	Lanzado el 26 de octubre; caché 0.05; contexto 1.05M; por encima de 272k tokens: 2.00 / 7.50
GPT-6.1 Sol	2.00	10.00	Caché 0.10; por encima de 272k: 4.00 / 15.00
GPT-6 Astra	10.00	50.00	Caché 1.00; por encima de 272k: 20.00 / 75.00
GPT-6 Luna	0.10	0.50	Caché 0.01
GPT-5.6 Terra	2.00	12.00	Sustituido por GPT-6.1 Terra
Claude Fable 5.1	10.00	50.00	Lectura de caché 0.25
Claude Opus 5.5	4.00	20.00	Sin cambios desde el 12 de octubre; caché 0.20
Claude Sonnet 5.5	2.00	10.00	Sin cambios; caché 0.10
Claude Haiku 5.5	0.10	0.50	0.50 / 2.50 por encima de 100k tokens
Gemini 4 Argon	2.00	10.00	4.00 / 20.00 desde el 1 de diciembre; disponible desde el 13 de octubre; sin nivel gratuito
Gemini 3.8 Flash	0.75	3.75	1.50 / 7.50 desde el 1 de enero de 2027; sustituyó a 3.7 Flash el 8 de octubre
Gemini 3.1 Pro (versión preliminar)	2.00	12.00	Hasta 200k tokens; 4.00 / 18.00 por encima
Grok 4.7	2.00	6.00	4.00 / 12.00 desde 200k tokens, en toda la solicitud
DeepSeek V4-Pro	0.66 a 1.32	1.98 a 3.96	Horas valle / punta
DeepSeek V4.1 Flash	de 0.15 a 0.30	de 0.60 a 1.20	Horas valle / punta; búsqueda web y recuperación de páginas a $0.75 por 1’000 solicitudes desde el 1 de noviembre
Kimi K3.1 Pro	2.00	10.00	No contrastado (observatorio de terceros); pesos abiertos anunciados para el 4 de noviembre a más tardar

Precios verificados el 28 de octubre de 2026 en las páginas oficiales de OpenAI (developers.openai.com), Anthropic (platform.claude.com), Google (ai.google.dev), xAI (docs.x.ai) y DeepSeek (api-docs.deepseek.com). El precio de Kimi K3.1 Pro procede de un observatorio de terceros, Digital Applied, actualizado el 26 de octubre, y no está contrastado: la tarifa oficial de Moonshot no se mostró durante la consulta. Mistral Large 4 no aparece en esta tabla: ni la publicación de pesos anunciada para finales de octubre ni las tarifas que citamos el 12 de octubre pudieron contrastarse en la página de Mistral. Los modelos Claude 4.7 y posteriores cuentan aproximadamente un 30% más de tokens para el mismo texto, y los modelos de razonamiento facturan tokens que el usuario nunca lee: las filas de esta tabla no pueden compararse sin probarlas con la carga de trabajo propia.

Qué debe retener una organización suiza

Quince días después del mínimo, cuatro lecciones.

La gama media ha cambiado de precio, no necesariamente de coste. Terra cuesta la cuarta parte de Opus 5.5 por token. El resultado por tarea depende del número de tokens que consume cada modelo, y la proporción de nueve a uno que anuncia OpenAI es una afirmación del proveedor. La única comparación que les compromete es la que hagan con su propia carga de trabajo.

Las fechas están escritas y traen subidas. El 1 de noviembre, la búsqueda web de DeepSeek empieza a facturarse por solicitud. El 1 de diciembre, Gemini 4 Argon pasa de $2 / $10 a $4 / $20, el precio de Opus 5.5. El 1 de enero de 2027 se duplican los modelos Flash de Google. El umbral de 100’000 tokens de Haiku 5.5, por su parte, no tiene fecha de fin. Presupuestar 2027 con las tarifas del 28 de octubre es presupuestar con varias tarifas que vencen.

La localización es una línea de factura en todos los que la publican. OpenAI añade un 10% por procesamiento regional en los modelos elegibles. Anthropic aplica un multiplicador de 1.1 a la inferencia restringida a Estados Unidos y un recargo del 10% a los puntos de acceso regionales de Amazon Bedrock y Google Cloud. Mistral aplica 1.1 en su región europea, según la encuesta del 12 de octubre. Y en Google, los nuevos proyectos de pago almacenan solicitudes por defecto desde el 26 de octubre. La pregunta «dónde se ejecuta el cómputo y qué pasa con lo que envío» tiene ahora un precio y una configuración predeterminada, que hay que leer antes de firmar.

Un precio financiado es un precio revisable. Mientras el token baja, la H100 alquilada sube un 9% en un mes, Anthropic se compromete a más de $500’000 millones en cómputo y OpenAI negocia su ronda a $1’250’000 millones. No es un juicio sobre la solidez de estas empresas. Es una razón para no depender de una única tarifa cuando cualquiera puede cambiar de importe, umbral o fecha.

Estas cuatro constataciones piden la misma respuesta que los meses anteriores, con más urgencia: una capa que dirija cada tarea al modelo con la relación coste/capacidad adecuada, mida lo que realmente cuesta y permita cambiar de proveedor el día que cambie una tarifa. Cuando la gama media se vende a un dólar por millón en un proveedor y se duplicará dentro de un mes en otro, la ventaja ya no está en el precio anunciado. La tiene quien sabe cuánto cuesta su propia carga de trabajo.