> ## Documentation Index > Fetch the complete documentation index at: https://docs.tess.im/llms.txt > Use this file to discover all available pages before exploring further. # GPT-6.1 Sol > Conoce GPT-6.1 Sol, el modelo de OpenAI que se acerca a GPT-6 Astra en documentos, procesos de negocio y trabajo profesional, por una fracción del costo. GPT-6.1 Sol es la actualización de GPT-6 Sol, lanzada por OpenAI el 29 de septiembre de 2026, una semana después de la generación anterior. Fue creado para el **trabajo profesional del día a día**: entender documentos complejos, ejecutar procesos que pasan por varios sistemas y operar aplicaciones en la computadora. Lo más destacado es la relación entre calidad y costo. Según OpenAI, GPT-6.1 Sol **se acerca a GPT-6 Astra**, el modelo más potente de la empresa, por cerca de **una quinta parte del costo** de Astra. Y mantiene el mismo precio de lista de GPT-6 Sol, con mejoras en casi todos los frentes. En la evaluación independiente de Artificial Analysis, queda a solo un punto de Astra. | **Modelo del proveedor** `gpt-6.1-sol` | **Contexto** 1,05M tokens | **Max output** 128K tokens | **Proveedor** OpenAI | | :- | :- | :- | :- | | **Entrada** Texto + imagen | **Salida** Texto | **Reasoning** Sí | **Knowledge cutoff** 30 de abril de 2026 | ## Cuándo usar GPT-6.1 Sol y cuándo usar GPT-6 Astra OpenAI posiciona GPT-6.1 Sol como el nuevo equilibrio entre capacidad y costo para el trabajo importante del día a día. Astra sigue siendo la opción para las tareas más difíciles, como la investigación científica de frontera. | | GPT-6.1 Sol | GPT-6 Astra | | - | - | - | | Mejor para | Documentos, procesos de negocio, uso de computadora y análisis del día a día | El trabajo más exigente y la investigación científica más difícil | | Calidad | Cerca de Astra en la mayoría de las evaluaciones publicadas | La más alta de la familia GPT-6 | | Contexto / max output | 1,05M / 128K | 1,05M / 128K | | Precio por uso | Una quinta parte de Astra | Referencia | > [!TIP] > > Empieza con GPT-6.1 Sol. Sube a Astra solo cuando la calidad de Sol todavía no cierre el entregable. ## Qué cambia respecto a GPT-6 Sol ### Documentos complejos, con tablas y letra pequeña En la evaluación GDP.pdf, los modelos responden preguntas reales sobre PDFs de trabajo en finanzas, salud, legal y otras siete áreas profesionales, con tablas, gráficos, diagramas y detalles en letra pequeña. GPT-6.1 Sol obtuvo **más puntos que Claude Opus 5.5 por menos de la mitad del costo por tarea** y se acercó a Astra por cerca de una quinta parte del costo. ### Procesos de negocio de principio a fin En AutomationBench, los agentes ejecutan flujos completos con 47 herramientas de ventas, marketing, operaciones, soporte, finanzas y RR. HH. GPT-6.1 Sol quedó **2,2 puntos por encima de Claude Opus 5.5 por cerca de un tercio del costo**, y 4,8 puntos por encima de GPT-6 Sol en la misma configuración. ### Más firmeza para operar aplicaciones En tareas largas de uso de computadora (OSWorld 2.0), GPT-6.1 Sol superó a GPT-6 Sol por 7 puntos por menos de la mitad del costo. Quedó a 2,1 puntos de Astra, con un costo de cerca de una séptima parte por tarea. ### Menos errores factuales En preguntas difíciles, en las que los usuarios ya habían señalado errores de modelos anteriores, la proporción de respuestas con algún error factual bajó del 11,4% al 7,7%, una reducción de cerca del 32% respecto a GPT-6 Sol. En todas las configuraciones probadas, la tasa de error quedó a menos de 2 puntos de la de Astra. ### Más transparente sobre lo que no logró hacer OpenAI informa que el modelo respeta mejor las restricciones definidas por el usuario y avisa con más frecuencia cuando una herramienta no funciona, en lugar de seguir como si todo estuviera bien. ## Qué muestran los benchmarks OpenAI publicó la mayoría de los resultados como comparación con otros modelos, en calidad y costo por tarea. | Benchmark | Resultado de GPT-6.1 Sol | Costo por tarea | Qué evalúa | | - | - | - | - | | GDP.pdf | Por encima de Opus 5.5 y cerca de Astra | Menos de la mitad de Opus 5.5; cerca de 1/5 de Astra | Preguntas profesionales sobre PDFs complejos | | AutomationBench 1.0.6 (medium) | **+2,2 puntos** sobre Opus 5.5; +4,8 sobre GPT-6 Sol | Cerca de 1/3 de Opus 5.5 | Procesos de negocio con 47 herramientas | | OSWorld 2.0 offline (max) | **+7 puntos** sobre GPT-6 Sol; a 2,1 de Astra | Cerca de 1/7 de Astra | Uso de computadora en tareas largas | | DeepSWE v1.1 | **Empata con Astra**; +6,4 sobre el mejor de GPT-6 Sol | Cerca de 1/5 de Astra | Ingeniería de software en proyectos reales | | Terminal-Bench Science 0.1 (max) | **Más del doble** de GPT-6 Sol | Más de 75% menor que Opus 5.5 y Astra | Análisis de datos e investigación científica | | Factualidad (low) | **7,7%** de respuestas con error, frente al 11,4% de GPT-6 Sol | — | Errores factuales en preguntas difíciles | La evaluación independiente de Artificial Analysis confirma la cercanía con Astra. | Modelo | Intelligence Index | | - | -: | | GPT-6 Astra | 53 | | **GPT-6.1 Sol** | **52** | | GPT-6 Sol | 48 | GPT-6.1 Sol quedó en el 10.º lugar entre 222 modelos del mismo rango de precio, cuya mediana es 26. El índice reúne diez evaluaciones, entre ellas trabajo profesional real, análisis de documentos y procesos de negocio. > [!NOTE] > > Los resultados de la tabla fueron publicados por OpenAI, medidos en el entorno de investigación o en la API de la empresa. Los números de otros modelos provienen de informes públicos. Los resultados dependen de las herramientas y de la configuración de cada medición. Valida en tu flujo antes de cambiar una configuración en producción. ### Dónde no lidera * **Astra sigue adelante** en las tareas científicas más difíciles: en Terminal-Bench Science tuvo la puntuación más alta entre los modelos probados (68,1%), y OpenAI recomienda Astra para este tipo de investigación. * En Artificial Analysis, con el esfuerzo máximo, el modelo tardó más en empezar a responder y generó texto más lento que el promedio de su rango. Para tareas simples, los esfuerzos más bajos suelen ser más ágiles. ## Dónde genera más valor ### Un contrato o informe lleno de letra pequeña Contratos, peritajes, informes anuales y licitaciones esconden plazos, multas y condiciones en tablas y notas al pie. GPT-6.1 Sol lee el documento completo y responde con base en lo que está escrito. **Resultado esperado:** respuestas con la página o cláusula de origen y los puntos de atención destacados. ### Un proceso que pasa por varios sistemas Un lead llega al CRM y necesita propuesta, correo y registro en la planilla de seguimiento. Una solicitud de reembolso pasa por atención al cliente, finanzas y aprobación. El modelo ejecuta los pasos en secuencia y pide confirmación en los puntos críticos. **Resultado esperado:** proceso completado de punta a punta, con cada paso registrado. ### Un análisis que tiene que ser correcto Informes para la dirección, respuestas a clientes y dictámenes internos no pueden contener información equivocada. Con menos errores factuales, GPT-6.1 Sol reduce el retrabajo en la revisión. **Resultado esperado:** análisis con fuentes indicadas y vacíos señalados, en lugar de completados con suposiciones. ## Cómo aplicarlo en Tess **1. Elige el modelo según el trabajo** Usa GPT-6.1 Sol para documentos, procesos de negocio y análisis del día a día. Reserva GPT-6 Astra para el trabajo más difícil, cuando la calidad de Sol todavía no cierre el entregable. **2. Entrega el material y el formato esperado** Envía los documentos, planillas y ejemplos del resultado. Indica para quién es el material y cómo se usará. **3. Define tools y aprobaciones** Habilita solo las herramientas que el proceso realmente usa. Exige confirmación antes de enviar, publicar o modificar datos. **4. Pide una revisión antes de la entrega** Indica al agente que verifique números, cláusulas y fuentes, y que diga lo que no pudo confirmar. ## Cómo escribir la solicitud GPT-6.1 Sol rinde más cuando la solicitud funciona como un acuerdo, y no como un guion paso a paso. Di qué debe salir, deja que el modelo elija el camino y define cómo se revisará el resultado. | Parte de la solicitud | Qué decir | | - | - | | Resultado | Qué debe estar listo al final | | Contexto | Solo los documentos y datos que importan para la tarea | | Límites | Qué no puede hacer el agente | | Herramientas y aprobaciones | Qué puede usar por su cuenta y qué necesita tu aprobación | | Criterio de listo | Cómo saber que el trabajo está completo | | Revisión | Qué debe verificar antes de entregar | | Cuándo parar | Cuándo debe preguntar en lugar de suponer | No toda solicitud necesita todas las partes. Una consulta simple solo pide resultado y contexto. Un agente que modifica sistemas necesita límites y aprobaciones claros. > [!TIP] > > Cuando las fuentes puedan contradecirse, indica cuál prevalece. Por ejemplo: la política actual vale más que un documento antiguo. Así el modelo señala el conflicto en lugar de elegir por su cuenta. ## Tres playbooks para empezar ### 1. Revisión de contrato **Entrada:** contrato en PDF, puntos de atención de la empresa y modelo de dictamen.\ **Tools:** lectura de archivos y generación de documentos. ```text theme={null} Lee el contrato completo, incluidos anexos y notas al pie. Enumera plazos, montos, multas, renovación automática y condiciones de rescisión, con la cláusula y la página de cada punto. Compara con los puntos de atención adjuntos y destaca lo que difiere. No interpretes cláusulas ambiguas: márcalas para revisión legal. Si el contrato no trae la respuesta, escribe "el documento no lo indica". ``` **Listo cuando:** cada punto tiene cláusula y página de origen, las diferencias están destacadas y los puntos ambiguos quedan separados para el área legal. ### 2. Seguimiento comercial de punta a punta **Entrada:** lista de oportunidades en el CRM, modelo de propuesta y política comercial.\ **Tools:** integración con CRM, correo y planillas. ```text theme={null} Para cada oportunidad detenida hace más de 7 días, revisa el historial en el CRM, prepara una propuesta actualizada con el modelo adjunto y un correo de seguimiento en el tono de la empresa. No envíes nada: deja los correos como borrador para aprobación y registra en la planilla el estado y el próximo paso de cada oportunidad. Después de registrar, vuelve a abrir la planilla y confirma que todo quedó guardado. ``` **Listo cuando:** cada oportunidad tiene propuesta, borrador de correo y próximo paso registrado, a la espera de aprobación. ### 3. Conciliación de facturas y pagos **Entrada:** facturas en PDF, extracto bancario y planilla de cuentas por pagar.\ **Tools:** lectura de archivos, análisis de datos y generación de planillas. ```text theme={null} Cruza cada factura con el pago correspondiente en el extracto y en la planilla de cuentas por pagar. Arma una planilla con lo que coincide, lo que difiere en monto o fecha y lo que no tiene par. No ajustes montos: señala la diferencia y la fuente de cada número. ``` **Listo cuando:** cada factura está conciliada o marcada como divergente, con la fuente de cada monto. ## Limitaciones y buenas prácticas * Para las tareas más difíciles, especialmente la investigación científica de frontera, GPT-6 Astra sigue siendo la opción más segura. * OpenAI mantiene salvaguardas reforzadas para temas de ciberseguridad y biología. * Un contexto de 1,05M tokens no reemplaza la selección de información. Envía solo el contenido relevante. * El precio por uso es una quinta parte del de Astra, pero el costo final de cada tarea depende de cuánto trabaje el modelo y de cuántas revisiones necesite. Compara ambos en tu flujo por el costo de un resultado aprobado. * Revisa números, cláusulas y citas antes de publicar o enviar. * Mantén la aprobación humana para decisiones financieras, legales, clínicas o de alto impacto. Ver también: [Modelos y Costos](/es/models-and-cost) · [GPT-6 Sol y Luna](/es/gpt-6-sol-luna) · [GPT-6 Astra](/es/gpt-6-astra) · [Introducing GPT-6.1 Sol — OpenAI](https://openai.com/index/introducing-gpt-6-1-sol/) · [GPT-6.1 Sol — Artificial Analysis](https://artificialanalysis.ai/models/releases/gpt-6-1-sol) · [GPT-6.1 Sol — documentación de OpenAI](https://developers.openai.com/api/docs/models/gpt-6.1-sol). This documentation is built and hosted on [Mintlify](https://mintlify.com), a developer documentation platform.