Todo sobre GPT-5.6 Luna

Lo que hay que saber

GPT-5.6 Luna es un modelo de lenguaje de OpenAI, lanzado el 9 de julio de 2026. Tiene, por tanto, 3 meses a 22 de octubre de 2026. Es un modelo cerrado: se accede a él por API, a través de OpenAI o de uno de los 49 proveedores recogidos en models.dev. Dispone de un modo de razonamiento: puede «pensar» antes de responder, lo que ayuda en problemas de varios pasos pero consume más tokens y, por tanto, más dinero.

Lo clasificamos entre los modelos económicos (24 modelos de esta categoría en el sitio).

¿Qué dicen las pruebas independientes?

Según los resultados publicados por Epoch AI (consulta del 22 de octubre de 2026), GPT-5.6 Luna obtiene un índice de capacidad de 79,6 sobre 100, calculado con 5 pruebas de nuestra cesta.

Eso lo sitúa en el puesto 30.º de nuestro ranking semanal de modelos.

• GPQA Diamond (preguntas de ciencias de nivel doctorado): 91,6 % — el mejor modelo seguido, Gemini 4 Argon, alcanza 96,4 %
• OTIS Mock AIME (problemas de matemáticas de competición): 98,3 % — el mejor modelo seguido, GPT-5.5 Pro, alcanza 100 %
• FrontierMath (matemáticas de investigación muy difíciles): 82,1 % — el mejor modelo seguido, GPT-6 Astra, alcanza 93,7 %
• FrontierCode (tareas de programación avanzadas): 39,8 % — el mejor modelo seguido, Claude Opus 5.5, alcanza 54,6 %

Lo que cuesta

GPT-5.6 Luna cuesta 0,20 US$ por millón de tokens de entrada y 1,2 US$ por millón de tokens de salida (tarifa del fabricante, consulta del 22 de octubre de 2026).

Para hacerse una idea: leer 20 000 tokens (unas treinta páginas) y redactar 2000 cuesta alrededor de 0,006 US$; mil veces esa tarea, 6,4 US$.

Está en la media de los modelos económicos, cuyo precio de salida mediano es de 1,13 US$.

Los tokens leídos desde la caché cuestan 0,02 US$ por millón: útil para un agente que reenvía a menudo el mismo contexto.

Para estimar su propio presupuesto, use la calculadora de coste de un agente.

Características técnicas

Su ventana de contexto alcanza 1.050.000 tokens, unas 1575 páginas de texto a 500 palabras por página: suficiente para cargar un libro entero o una base de código mediana. Una respuesta puede llegar a 128.000 tokens.

Acepta como entrada: texto, imagen y PDF. Sus conocimientos llegan hasta 16 de febrero de 2026: más allá, necesita búsqueda web o sus documentos.

Sabe llamar a herramientas (funciones, API) y devolver una salida estructurada en JSON, lo que lo convierte en una posible base para un agente de IA.

¿Cuándo elegirlo?

Por su categoría, GPT-5.6 Luna está pensado sobre todo para los grandes volúmenes en los que cada céntimo cuenta: clasificación, extracción de información, resúmenes, asistentes sencillos.

Su enorme ventana de contexto lo hace interesante para analizar grandes volúmenes de documentos en una sola petición.

Antes de adoptarlo, pruébelo con sus propios ejemplos: los benchmarks miden tareas estándar, no su oficio.

¿Con qué sustituirlo?

En la misma categoría, los modelos más cercanos a GPT-5.6 Luna son:

• GPT-6 Luna (OpenAI, índice 80,3) — ver la comparativa
• Muse Spark 1.3 (Meta, índice 82,7) — ver la comparativa
• GPT-5.4 nano (OpenAI, índice 71,7) — ver la comparativa
• Qwen3.6 Flash (Alibaba Cloud (Qwen), índice 64,5) — ver la comparativa