OpenAI muestra una lectura de caché a 0,10 dólares por millón de tokens. Esta tarifa interesa a las tareas recurrentes, a condición de comprobar su calidad real.
Un expediente de referencia puede releerse en cada nueva solicitud dirigida a un modelo. En la tarificación de GPT-6.1 Sol, OpenAI factura las entradas en caché a 0,10 dólares por millón de tokens, frente a 2 dólares por las entradas estándar. La salida cuesta 10 dólares por millón. Los precios estándar de entrada y de salida representan una quinta parte de los de GPT-6 Astra; esta relación no garantiza una factura total dividida por cinco.
La página de lanzamiento presenta el modelo como una evolución de GPT-6 Sol, accesible en Work, Codex y la API. Informa de avances en varias evaluaciones de trabajo profesional, y precisa al mismo tiempo que las pruebas en un entorno de investigación o a través de la API pueden diferir del uso en producción. Esta reserva acompaña a las comparaciones de rendimiento.
Conservar un contexto que merece ser conservado
Para un equipo editorial o una dirección de colección, la reutilización podría referirse a un corpus de referencias aprobado. Aun así, hay que saber qué versión de la guía de estilo, del catálogo o del briefing sigue siendo pertinente. Una lectura más barata de una consigna obsoleta no genera ningún ahorro útil.
La evaluación debería asociar, por tanto, dos controles: la calidad de las respuestas y la validez del contexto reutilizado. Un expediente corregido tras cada error permitiría ver si la mejora se transmite a los trabajos siguientes. Las correcciones humanas, las repeticiones de solicitud y el tiempo de revisión entrarían en el coste completo.
El precio de la caché ofrece un parámetro de compra preciso. La decisión de confiarle más trabajo depende de otra prueba: la capacidad de conservar las referencias correctas sin propagar los errores antiguos. Esa prueba debe producirse con los documentos y las exigencias del equipo.
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