
Fecha de lanzamiento de GPT-6 Luna: disponible desde el 22 sept. 2026, el modelo más eficiente de OpenAI, despliegue por canal
gpt-6-luna, entrada de texto e imagen, salida de texto, una ventana de contexto de 1 050 000 tokens (922 000 de entrada máxima), 128 000 tokens de salida máxima y conocimiento hasta el 18 de mayo de 2026.gpt-6-luna; la página de la API de GPT-6 Luna recoge las tarifas actuales, los ejemplos de petición y las funciones soportadas; GPT-6 Luna vs GPT-5.6 Luna recoge la evaluación de migración.Qué está confirmado sobre el despliegue de Luna
| Hito | Estado verificado el 23 de septiembre de 2026 | Evidencia |
|---|---|---|
| Fecha de lanzamiento oficial | 22 de septiembre de 2026 | Entrada del changelog de la API de OpenAI que nombra GPT-6 Sol y GPT-6 Luna |
| Referencia oficial de la API | Activa: ID gpt-6-luna, Responses y Chat Completions | Referencia oficial del modelo |
| Tarifa oficial | Publicada: filas Standard, contexto largo (más de 272K tokens de entrada), Batch, Flex y Fast | Página de precios oficial |
| Codex | Despliegue desde el 22 de septiembre para usuarios Plus, Pro, Business, Enterprise y Edu; elegibilidad por plan y cuenta | Anuncio de OpenAI; escalonado por cuenta |
| ChatGPT | Despliegue desde el 22 de septiembre en ChatGPT Work para Plus, Pro, Business, Enterprise y Edu; los usuarios Free y Go pueden probar GPT-6 Luna en la app de escritorio | Anuncio de OpenAI |
| Disponibilidad en EvoLink | Invocable desde el 23 de septiembre de 2026 como gpt-6-luna; tarifas actuales en la página de la API | Ruta de EvoLink activada |
Para qué está construido GPT-6 Luna, en palabras de OpenAI
| Afirmación de OpenAI | Cifra reportada | Qué no demuestra |
|---|---|---|
| Precio | La mitad del precio de lista de GPT-5.6 Luna; la gama GPT-6 más barata | Tu tarifa en EvoLink ni tu coste por registro aceptado |
| Factualidad | Con esfuerzo de razonamiento alto, iguala la factualidad de GPT-5.6 Sol a aproximadamente una centésima de su coste por tarea | La exactitud de campos en tus documentos y etiquetas |
| Honestidad del agente | Tasa de engaño del 2,8 % en la prueba interna de OpenAI, frente al 9,5 % de GPT-5.6 Luna | El comportamiento bajo tus restricciones de esquema y herramientas |
| Caché | Mayor tasa de acierto de caché de prompt por defecto y 90 % de descuento en lecturas de entrada cacheada | La tasa de acierto de caché con tus propios prompts y en tu ruta |
Distinguir GPT-6 Luna del GPT-5.6 Luna existente
gpt-5.6-luna, posicionado para trabajo de alto volumen sensible al coste. GPT-6 Luna es gpt-6-luna, con conocimiento más reciente (18 de mayo de 2026) y el mismo contexto de 1 050 000 tokens y salida máxima de 128 000. El nombre de la gama se mantiene; la identidad, no.Comprueba el identificador completo antes de interpretar una etiqueta de panel, un resultado de búsqueda o un resumen de lanzamiento. Un artículo que compara GPT-6 Astra con GPT-5.6 Luna contiene «GPT-6» y «Luna» sin describir GPT-6 Luna. No sustituyas el campo model de una cola existente por un slug de una página web; mantén la ruta actual explícita y añade la nueva como entrada de configuración aparte cuando el proveedor que usas la documente.
¿Qué señales de lanzamiento importan a un equipo de procesamiento por lotes?

Para cargas repetidas, el acceso es solo el inicio de la comprobación operativa. Qué establece cada señal:
- La entrada del changelog establece nombre y fecha. No dice nada de tu cuenta, plan o pasarela.
- La referencia del modelo establece capacidades aguas arriba: esfuerzo de razonamiento de
noneamax, streaming, salidas estructuradas y llamada a funciones en la API Responses con cualquier esfuerzo, pero en Chat Completions solo conreasoning_effortennone. Una pasarela sigue necesitando su propia comprobación de implementación. - Una petición exitosa establece acceso para una ruta y una cuenta en ese momento. No demuestra rendimiento sostenido con tu concurrencia.
- Una prueba con precio y observada establece si tu cola cumple sus objetivos de exactitud, latencia y presupuesto. Un precio de lista por token más bajo no responde si los reintentos consumen el ahorro.
Prepara la cola antes de planificar la fecha de migración
Empieza con una pequeña muestra representativa de trabajo que ya entiendes: registros ordinarios, información faltante, entradas largas, etiquetas ambiguas y registros que tu flujo actual escala. Guarda los campos o decisiones esperados y las reglas que permiten un valor vacío o un rechazo explícito.
Después registra tres vistas de la base GPT-5.6 Luna:
- Corrección: registros aceptados divididos entre todos los intentados, con errores de esquema separados de valores erróneos.
- Finalización: registros aceptados por minuto y P95 de extremo a extremo, incluyendo espera en cola y retraso de reintentos.
- Gasto: la factura completa del pipeline por registro aceptado, incluyendo intentos fallidos y cualquier escalado a otro modelo.
reasoning_effort: none. La guía de migración de Luna añade una matriz de pruebas a nivel de campo y criterios de reversión. Para las opciones de hoy, consulta la página de producto de GPT-5.6 y la colección GPT.Qué se actualizará a continuación
Preguntas frecuentes
¿Cuándo se lanzó GPT-6 Luna?
El 22 de septiembre de 2026. El changelog de la API de OpenAI registra GPT-6 Sol y GPT-6 Luna como lanzados ese día.
¿Cuál es el ID de modelo de GPT-6 Luna?
gpt-6-luna, también el ID de snapshot en la referencia oficial. EvoLink usa el mismo ID.¿El modelo Luna documentado ya es GPT-6?
gpt-5.6-luna y gpt-6-luna. Una referencia a «Luna» sin número de generación puede significar cualquiera; comprueba el identificador y la fecha de conocimiento.¿GPT-6 Luna se lanzó junto con otro modelo GPT-6?
Sí. GPT-6 Sol se lanzó el mismo día. Cada uno tiene su propia referencia de modelo y sus propias filas de precios; ambos son invocables en EvoLink.
¿GPT-6 Luna está disponible en EvoLink?
gpt-6-luna en EvoLink con tu clave API actual, en Chat Completions y Responses. Las tarifas actuales están en la página de la API de GPT-6 Luna.¿Puedo fijar ya una fecha de migración de la cola?
Sí para la ventana de evaluación, porque el modelo ya es invocable en EvoLink; condiciona el paso a producción a la exactitud, el rendimiento y el coste por registro aceptado medidos en tu propia muestra.
