OpenAI presentó Dots, GPT-6.1 Sol y nuevas herramientas para trabajar con agentes de IA. Grabé el lanzamiento y preparé un recorrido por diez novedades: qué hace cada una, cómo se relacionan y cuáles quiero probar primero.
Una de ellas ya la usé para preparar este mismo video. Le pedí a Codex con Ultrafast que extrajera los clips de mi grabación del evento. Fue rapidísimo, pero esa tarea consumió el 30% de mi cuota semanal del plan Pro 500. Es mi experiencia con ese encargo, no una medida de lo que consumirá cualquier prompt.
Ese contraste resume el criterio con el que miré el DevDay: entender qué trabajo podemos delegar, qué nos cuesta hacerlo y cómo revisamos el resultado. Este análisis corresponde al lanzamiento del 29 de septiembre de 2026. La disponibilidad se precisa con las fuentes oficiales de ese día.
1. Dots: una responsabilidad que continúa en el tiempo
Lo que más me interesa de Dots es la posibilidad de mantener una responsabilidad: seguir un proyecto, revisar qué cambió y preparar trabajo antes de volver a pedirte una decisión.
En el video explico la diferencia entre responder a una instrucción y actuar de forma proactiva. Si cada avance depende de que yo vuelva al computador y escriba otro mensaje, sigo pendiente de todo el proceso. La propuesta de Dots es que parte de ese seguimiento ocurra mientras estoy haciendo otra cosa.
La presentación incluyó comunicación por voz y teléfono, pero también tuvo problemas al intentar activar la voz. Mostrar ese momento sirve para conservar la perspectiva: una demo puede enseñar una dirección interesante sin demostrar todavía que todo funciona de forma consistente.
Dots es el primero que quiero explorar a fondo porque siempre me han interesado los agentes personales. Mi prueba tendría una responsabilidad concreta y límites claros, por ejemplo seguir un proyecto y avisarme cuando haga falta decidir. La presentación oficial de Dots detalla el producto y sus condiciones de acceso.
2. Space: contexto compartido entre personas y agentes
Cuando un proyecto involucra a varias personas, la conversación individual se queda corta. Hay un plan, documentos, pendientes y decisiones que todos necesitan encontrar.
Space apunta a reunir ese contexto para trabajar con el equipo y los agentes. En la presentación se ven páginas, comentarios y menciones. Mi lectura es que OpenAI quiere que el trabajo tenga un lugar al que podamos volver, sin reconstruir la historia cada vez.
Para mi trabajo, la pregunta sería sencilla: puede el equipo retomar una tarea y entender qué se hizo, qué falta y quién debe decidir? Esa continuidad vale más que tener otra pantalla con información repartida.
La disponibilidad anunciada incluye Pro, Business y Enterprise en escritorio y web. La creación y edición móvil figura como próxima; leer y compartir páginas sí forma parte del acceso móvil descrito. Fuente: ChatGPT Space.
3. GPT-6.1 Sol: mirar capacidad y costo de la tarea
OpenAI presenta GPT-6.1 Sol como un modelo que se acerca a Astra en varias evaluaciones, con una quinta parte del precio estándar de entrada y salida. Esa es la promesa del proveedor; el video analiza el anuncio y todavía no contiene una comparación propia entre ambos modelos.
| Precio API por millón de tokens | GPT-6.1 Sol | GPT-6 Astra |
|---|---|---|
| Entrada estándar | US$2 | US$10 |
| Entrada en caché | US$0,10 | US$1 |
| Salida | US$10 | US$50 |
Me llamó especialmente la atención la caché. Un agente que trabaja durante muchos pasos puede volver a utilizar contexto. El precio de esa parte influye en el costo total, junto con la cantidad de tokens, los intentos y el trabajo que realmente termina bien.
Por eso no leería “una quinta parte” como una garantía de que cualquier proyecto completo costará cinco veces menos. Mi siguiente paso sería comparar la misma tarea, con los mismos criterios de aceptación, y medir calidad, tiempo y consumo.
El anuncio de GPT-6.1 Sol confirma estos precios y su llegada a la API, ChatGPT Work y Codex. A la fecha del lanzamiento, el anuncio aclara que todavía no está disponible en Chat.
4. Ultrafast: cuándo vale pagar por esperar menos
La sensación de velocidad fue lo que más me sorprendió al probar Ultrafast en Codex. Lo utilicé para preparar clips de la grabación que necesitaba editar, así que había una tarea real detrás.
El consumo también fue real: observé que ese encargo utilizó el 30% de mi cuota semanal del plan Pro 500. Ese porcentaje no se traduce directamente a una factura en dólares ni significa que cualquier tarea consuma lo mismo.
Mi criterio sería reservarlo para trabajos donde la espera importe de verdad. Si puedo dejar algo avanzando y revisarlo después, necesito menos velocidad inmediata. Si estoy iterando y cada pausa interrumpe el trabajo, el cálculo cambia.
El anuncio distingue hasta 8 veces más velocidad de generación en Codex y hasta 6 veces en la API. No son multiplicadores garantizados de la duración completa de una tarea. También hay una precisión de disponibilidad: Astra Ultrafast está disponible; Sol Ultrafast se anuncia como próximo. Fuentes: resumen oficial del DevDay y documentación de Ultrafast.
5. ChatGPT Pro 500: evaluar el uso que necesitas
El nuevo nivel Pro 500 se presenta con 25 veces la cuota de Plus y acceso a Ultrafast. En el video cuento que esperaba un salto mayor de uso para ese nivel de precio.
Lo evaluaría a partir de mi carga de trabajo. Si construyo mucho con IA y la latencia me frena, puede tener sentido estudiarlo. Si el plan que ya tengo me permite terminar mis tareas, el anuncio por sí solo no es una razón para cambiar.
Más cuota tampoco significa que pueda dejar de mirar el consumo. Mi experiencia con la extracción de clips es justamente un recordatorio de eso. Las condiciones y límites deben comprobarse antes de contratar; aquí estoy explicando lo presentado y mi primera impresión.
6. Decisions API: elegir entre respuestas definidas
El ejemplo que uso en el video es una solicitud de un cliente que debe enviarse a ventas, facturación o soporte técnico. La aplicación necesita una elección útil para continuar el flujo.
Decisions API concentra la capacidad de Luna en preguntas con respuestas posibles definidas. Se entrega contexto y se recibe una selección que permite clasificar o decidir el siguiente paso. En el lanzamiento se anuncia en preview limitada.
Para quienes hacemos automatizaciones, mi recomendación es evaluar con ejemplos del trabajo real: solicitudes fáciles, ambiguas y casos donde equivocarse obligue a corregir el recorrido. Compararía la clasificación y el tiempo de respuesta con lo que ya estamos usando antes de cambiar un sistema.
7. Codex en la nube: cerrar el computador y volver al resultado
En la demo le piden reescribir un backend en Rust. Es un encargo enorme que sirve para ilustrar la idea de dejar un trabajo largo ejecutándose y revisarlo después desde otro dispositivo.
Esta es otra de las novedades que quiero probar primero. Muchas ideas me aparecen cuando estoy lejos del computador. Poder iniciar o retomar trabajo sin depender de que el equipo siga abierto cambia cómo organizo esas tareas.
El entorno sigue importando. El agente necesita repositorio, herramientas, conexiones y criterios para saber cuándo terminó. La nube no reemplaza esa preparación ni la revisión de los cambios. La documentación de Codex Cloud explica cómo se organiza la ejecución.
Dentro de este bloque también menciono Code Review y Codex Security Cloud. Son capacidades relacionadas con revisar cambios e investigar problemas de seguridad; no las presento como una auditoría propia ni como una garantía de que un repositorio quede libre de fallos.
8. Agents API: llevar Computer Use a tus aplicaciones
Para quien construye soluciones para otras personas, esta parte merece atención. Agents API incorpora Computer Use y reúne capacidades del entorno de agentes para integrarlas en una aplicación.
En el video lo aterrizo como la posibilidad de usar software dentro de un flujo más amplio. La pregunta de implementación sería qué acciones debe realizar el agente, con qué información y en qué punto tiene que pedir intervención.
La presentación también habla de Private Intelligence. Conviene mantener separados los conceptos: no equivale a afirmar que ningún dato sale del computador ni que cualquier integración recibe automáticamente las mismas protecciones. La modalidad, la configuración y las condiciones de acceso importan.
9. GPT Live y las demos de voz: mirar la interacción completa
Revisamos una aplicación creada en vivo, cambios solicitados por voz y una interacción con un robot. Lo que me resultó interesante fue la rapidez con la que podían pedir un cambio y ver aparecer el resultado.
También hubo errores, incluido un 504 en la demostración. Un fallo aislado no permite medir toda la fiabilidad del sistema, del mismo modo que una secuencia exitosa no garantiza que siempre funcionará.
Me quedo con una pregunta para las pruebas posteriores: cómo responde en una conversación normal, con interrupciones, cambios de intención y problemas que haya que recuperar. Ese recorrido completo es el que necesitamos cuando llevamos una demo al trabajo cotidiano.
10. Sign in with ChatGPT, plugins y Marketplace
El último bloque conecta construcción y distribución. Sign in with ChatGPT permite usar la cuenta para identificarse y, en herramientas participantes, aprovechar uso del plan. Ese uso elegible cuenta para sus límites; no convierte la suscripción en una API ilimitada para cualquier aplicación. La ayuda oficial sobre uso del plan en otras apps distingue identidad, acceso y consumo.
Los plugins añaden otra posibilidad: crear experiencias que se usen dentro del entorno de ChatGPT. Marketplace, por su parte, se dirige a la adquisición de software asociado por clientes empresariales elegibles. Son piezas distintas del recorrido.
Mi lectura es que OpenAI quiere participar en más etapas: dónde delegas, dónde colaboras, cómo construyes y cómo llega tu producto a otras personas. Para un desarrollador eso abre opciones, pero también exige decidir cuánto del producto queremos apoyar en un mismo ecosistema.
Qué voy a probar primero
Voy a comenzar por Dots y Codex en la nube. Quiero ver cómo se comportan con una responsabilidad concreta y con tareas que pueda revisar después de alejarme del computador.
GPT-6.1 Sol también merece una comparación propia. Los precios y las evaluaciones del anuncio son un punto de partida; me interesa comprobar qué pasa con el trabajo que hago todos los días.
En el video completo están las demos y mi recorrido por las diez novedades. Si quieres profundizar en una, deja su número y nombre en los comentarios del video.
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Video completo y capítulos
- 00:00 Introducción
- 01:09 Dots
- 03:46 Space
- 05:19 GPT-6.1 Sol
- 07:28 Ultrafast
- 08:53 ChatGPT Pro 500
- 09:56 Decisions API
- 11:49 Codex en la nube y Security Cloud
- 14:16 Agents API y privacidad
- 15:53 GPT Live y demos de voz
- 17:33 Sign in with ChatGPT, plugins y Marketplace
- 20:45 Qué probaría primero
- 22:20 Próximos pasos
Preguntas frecuentes
Qué novedades presentó OpenAI en el DevDay 2026?
El video recorre Dots, Space, GPT-6.1 Sol, Ultrafast, Pro 500, Decisions API, Codex en la nube, Agents API, demos de GPT Live y las novedades de acceso, plugins y Marketplace.
Cuánto cuesta GPT-6.1 Sol por API?
Los precios estándar anunciados son US$2 por millón de tokens de entrada, US$0,10 por millón de tokens de entrada en caché y US$10 por millón de tokens de salida. El costo de una tarea depende también del consumo y de sus iteraciones.
Ultrafast ya está disponible para GPT-6.1 Sol?
Al 29 de septiembre de 2026, OpenAI anuncia Astra Ultrafast como disponible y Sol Ultrafast como próximo. La disponibilidad y los límites dependen del producto y del plan.
Qué probaría primero Benja?
Dots y Codex en la nube, con responsabilidades concretas y criterios de revisión. También quiere comparar GPT-6.1 Sol en tareas propias.