GPT-6 Astra, el modelo que OpenAI lanzó el 3 de septiembre de 2026, cuesta 10 dólares por millón de tokens de entrada y 50 por millón de salida. Esa es la cifra del titular.
La que importa aparece más abajo en la tabla de precios: al pasar de 272 mil tokens de entrada, el precio se duplica.
La tabla completa
| Nivel | Contexto corto (hasta 272K) | Contexto largo (más de 272K) |
|---|---|---|
| Estándar | 10 / 50 USD | 20 / 75 USD |
| Fast | 20 / 100 USD | 40 / 150 USD |
| Batch / Flex | 5 / 25 USD | 10 / 37.50 USD |
(Entrada / salida, por millón de tokens.)
Ficha técnica: ventana de contexto de 1.05 millones de tokens, salida máxima de 128 mil, y corte de conocimiento el 30 de abril de 2026.
Cuándo se cruza ese umbral en la vida real
272 mil tokens son del orden de 200 mil palabras: un par de libros. Suena inalcanzable hasta que uno empieza a meter documentos completos:
- Un contrato marco con sus anexos y el histórico de adendas.
- El expediente completo de un cliente: cotizaciones, correos, incidencias, facturas.
- Un año de pólizas contables para buscar una inconsistencia.
- El catálogo de productos entero con fichas técnicas.
- Las conversaciones acumuladas de un agente de atención que "recuerda" todo.
Y ahí está lo perverso: los casos que más se benefician de una memoria larga son justo los que cruzan el umbral. El recargo no aplica al uso casual; aplica al uso serio.
No todos cobran igual
Es la diferencia que más cambia una comparación entre proveedores y la que menos aparece en las notas de prensa:
| Modelo | Entrada / salida | Recargo por contexto largo |
|---|---|---|
| GPT-6 Astra | 10 / 50 USD | Sí, a partir de 272K |
| GPT-5.6 Sol | 5 / 30 USD | Sí |
| Claude Opus 5 | 5 / 25 USD | No |
| Claude Sonnet 5 | 2 / 10 USD | No |
Un proceso que manda documentos grandes puede terminar costando cuatro veces más en una casa que en otra, aunque el precio base se vea parecido. Lo desarrollamos a detalle en la comparativa de los niveles Sol, Terra y Luna y en el repaso del precio de la inteligencia en 2026.
Cómo no pagar de más
La respuesta corta: casi nunca hace falta mandar el documento completo.
La forma cara y cómoda es meter todo al contexto y dejar que el modelo busque. La forma barata —y casi siempre mejor— es recuperar solo los fragmentos relevantes antes de llamar al modelo. Dos ventajas, no una:
- Consumes una fracción de los tokens, y te quedas en la franja normal.
- Las respuestas suelen ser mejores, porque el modelo se concentra en lo que importa en lugar de navegar doscientas mil palabras.
Es el mismo debate que ya discutimos en contexto largo frente a buscador de documentos. El recargo de GPT-6 Astra solo le pone precio explícito a una decisión de arquitectura que ya convenía tomar.
Y antes de cualquier optimización, lo básico: saber cuánto consumes. Aquí está cómo calcularlo sin fórmulas raras.
Lo de fondo
Durante dos años el mercado compitió por número de tokens de contexto, como quien compite por megapíxeles. Ese ciclo se está acabando: ahora la ventana grande existe, y se cobra aparte.
Para una empresa mediana la lección es la misma de siempre, solo que con una cifra nueva: el modelo no se elige por la ficha técnica, se elige por lo que cuesta tu caso de uso concreto corriendo todos los días. Y eso se calcula antes, no cuando llega la factura.
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