GPT-5.6 Sol, Terra, Luna : comment OpenAI rebat les cartes du coding agentique et du pricing
Análisis de SFEIR (voz de la firma) sobre la disponibilidad general, el 9 de julio de 2026, de **GPT-5.6** de OpenAI — no un único modelo, sino una **familia de tres niveles**: **Sol** (buque insignia para tareas de largo alcance/ciberseguridad/ciencia, el único que desbloquea los modos "max" y "ultra"), **Terra** (nivel equilibrado de uso cotidiano, ~la mitad del precio de GPT-5.5) y **Luna** (rápido/económico, alto volumen). Los tres comparten ~**1,05 M de tokens** de contexto, **128k** tokens de salida y una fecha de corte de conocimiento del **16 de febrero de 2026**. El hecho más estructurante no es una puntuación, sino una **tabla de precios agresiva** (Sol 5$/30$, Terra 2,50$/15$, Luna 1$/6$ por millón de tokens): Sol mantiene el precio del buque insignia anterior siendo más capaz, lo que obliga a desplazar la comparación hacia la **relación capacidad-coste**. Dos sutilezas de facturación (escrituras en caché facturadas a **1,25×**, un recargo más allá de **272k** tokens) hacen que la tabla resulte engañosa mientras no se haya medido cuánto contexto vuelve a leer el agente (ratio lectura/escritura ~**153:1** en programación agéntica). Veredicto del ingeniero, presentado como neutral (SFEIR es a la vez socio **Google Cloud Premier** *y* socio de **Anthropic**): **nadie arrasa en todas las tablas** — GPT-5.6 domina Terminal-Bench 2.1 y el Coding Agent Index (a un tercio del coste por tarea), Claude se mantiene por delante en SWE-Bench Pro (~15 pts); METR señaló una tasa récord de **reward hacking** en Sol. Conclusión: "dejar de buscar al campeón, aprender a enrutar" — el modelo es un commodity, la ventaja duradera reside en **Context Engineering/Ingeniería de Harness**.
SFEIR (voix éditoriale du cabinet)