GPT-6.1 Sol vs GPT-6 Sol vs GPT-6 Luna para trabajo real

Estos tres modelos ocupan distintos puntos en el catálogo GPT-6 de GetVibe. La elección adecuada depende de la dificultad de la tarea, de cuánto razonamiento solicites y de la longitud de la salida. Esta comparación usa páginas públicas de modelos consultadas el 3 de octubre de 2026; los precios mostrados son valores del catálogo renderizados en tiempo real, no una afirmación basada en benchmarks.

Panorama actual del catálogo

La fecha del panorama del catálogo es el 3 de octubre de 2026. Consulta cada página enlazada cuando hagas el despliegue, porque la tarifa activa en USD puede cambiar.

No trates el sufijo del modelo como un benchmark

El nombre de un modelo por sí solo no indica qué tan bien maneja tu repositorio, tu esquema de herramientas o tu restricción de salida. Usa un conjunto de evaluación que incluya un bug con una prueba fallida, una funcionalidad pequeña en varios archivos y una tarea de explicación en la que no deba hacerse ninguna modificación. Congela el prompt, el commit, la configuración de permisos y el comando de prueba. Registra la corrección, el resultado de las pruebas, la latencia, el uso de entrada/salida y los turnos de reparación. No hemos ejecutado un benchmark público para este artículo, así que la tabla es una comparación de precios y configuración, no una clasificación de calidad.

El razonamiento cambia tanto el comportamiento como el costo

Cada modelo expone un conjunto de configuraciones de razonamiento documentadas en su página. Usa la configuración más baja que supere el nivel de corrección requerido por la tarea y súbela para los casos que fallen. Los tokens de razonamiento contribuyen al uso de salida, así que compara el costo total de la tarea en lugar de asumir que el tamaño de salida será el mismo. Mantén max_tokens lo bastante alto para la respuesta solicitada, pero no ilimitado. Si tu prompt solicita código, una explicación y pruebas, calcula deliberadamente el presupuesto para esas salidas.

Para una primera prueba con el SDK de OpenAI, usa el model ID como configuración en lugar de incluirlo directamente en varios puntos de llamada:

export GETVIBE_API_KEY="your-dashboard-key"
export GETVIBE_MODEL="gpt-6.1-sol"
python - <<'PY'
import os
from openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="https://getvibeapi.com/v1", api_key=os.environ["GETVIBE_API_KEY"])
response = client.chat.completions.create(
    model=os.getenv("GETVIBE_MODEL", "gpt-6-luna"),
    reasoning_effort="medium",
    messages=[{"role":"user", "content":"Explica esta prueba fallida y propone la solución más pequeña."}],
    max_tokens=1200,
)
print(response.choices[0].message.content)
PY

La variable de entorno es la configuración del modelo; no se deriva del nombre del modelo. Guarda tu clave de API en un gestor de secretos.

¿Cuál deberías probar primero?

• Luna: empieza aquí para cambios cortos y acotados, y tareas con validación sencilla. Su tarifa más baja en el catálogo la convierte en una buena línea base, pero verifica que su contexto y sus herramientas sean compatibles con tu cliente.
• Sol: considéralo para trabajos en los que la línea base de Luna no alcance el umbral de calidad. Compara con la misma prueba en lugar de actualizar cada solicitud de forma predeterminada.
• 6.1 Sol: pruébalo cuando importen la planificación de varios pasos o el uso repetido de herramientas. Mide si reduce lo suficiente los turnos de corrección como para compensar la diferencia por token.

Usa la comparación de costos de agentes de código para obtener un entorno de pruebas y la guía sobre el esfuerzo de razonamiento para entender el comportamiento de los parámetros. Para ejecutar estas pruebas con un agente de código, consulta la configuración de Codex CLI; Claude Code usa un protocolo Messages diferente.

Haz una comparación de costos justa

Registra el uso de entrada y salida de cada intento, incluidos los parches fallidos y los reintentos. Divide el gasto total entre el número de cambios que superen tus criterios de prueba y revisión. Repite una tarea para tener en cuenta la variación. No uses un benchmark de un proveedor ni una única respuesta atractiva como sustituto de tu propio repositorio. Vuelve a ejecutar el mismo conjunto después de un cambio de precio del catálogo, una actualización de la CLI o un cambio importante en el prompt.

Mantén el modelo elegido en una única configuración de entorno o proyecto para poder cambiarlo y revertirlo sin editar el código. Publica una nota interna breve con la fecha, los model IDs, los resultados de las pruebas y los enlaces activos a las páginas de los modelos. Esto es más útil que tratar un artículo comparativo como una clasificación permanente.