Gemini 4 Carbon vs GPT-6 Astra: cómo elegir con una diferencia de precio de 5 veces, dividiendo el trabajo en 4 tipos de tareas

Nota del autor: Gemini 4 Carbon y GPT-6 Astra se reparten el trabajo por tipo de tarea; uno no sustituye al otro. Este artículo explica cómo elegir según cuatro criterios: benchmarks, protocolo, precio y escenarios de uso.

Desde que Gemini 4 Carbon se abrió a los desarrolladores de pago el 10 de noviembre de 2026, muchos equipos tienen que decidir entre él y GPT-6 Astra como modelo insignia. La conclusión por adelantado: no se trata de quién reemplaza a quién. En FrontierSWE 2, la prueba de ingeniería sobre repositorios públicos, GPT-6 Astra lidera con un 65,5 % frente a un 61,2 %. En GraphWalks (contexto largo), RiemannBench (matemáticas), ciencia en terminal y la mayoría de las tablas de trabajo del conocimiento, Gemini 4 Carbon puntúa más alto. En SWE-sweep, 9,6 % frente a 9,5 %, se puede considerar un empate.

Esto no es un texto tibio de «cada uno tiene sus virtudes». Los precios de lista difieren en aproximadamente 5 veces y los protocolos también son distintos, así que asignar cada tarea al modelo adecuado sale más rentable que elegir por la posición en el ranking general. Todos los resultados citados son cifras que declaran los propios fabricantes o que constan en su documentación, no reevaluaciones de terceros.

Valor principal: al terminar de leer sabrás qué tipo de tarea darle a Carbon y cuál a Astra, y qué trampas esconden en cada lado la ventana de contexto, el límite de salida y los tramos de facturación.

Diferencias clave entre Gemini 4 Carbon y GPT-6 Astra

Los dos modelos se presentan como «el modelo para los trabajos más difíciles», pero sus interfaces funcionan de forma muy distinta. Astra pertenece a la serie GPT-6 de OpenAI. La recomendación oficial es usar primero la Responses API y controlar la intensidad de razonamiento con reasoning.effort, cuyos niveles llegan hasta max. Carbon está basado en Gemini 4 Argon y se usa con la interfaz nativa de Gemini o con la interfaz de chat compatible con OpenAI. Su intensidad de razonamiento solo tiene tres niveles, mediante thinking_level.

Dimensión	Gemini 4 Carbon	GPT-6 Astra
ID del modelo	`gemini-4-carbon`	`gpt-6-astra`
Contexto	Ventana compartida de 1M (entrada, razonamiento y salida comparten el mismo espacio)	1.050.000 tokens
Límite de salida	65.536 por defecto en modo síncrono; para más hay que usar `background=True` en la Interactions API	Salida máxima de 128.000
Niveles de razonamiento	`thinking_level`: low / medium / high, por defecto medium	`reasoning.effort`: low / medium / high / xhigh / max
Modalidades de entrada	Texto, imagen, audio, vídeo	Texto, imagen
Modalidades de salida	Texto	Texto
Corte de conocimiento	Marzo de 2026 (en algunos ámbitos puede ser anterior)	30 de abril de 2026
Protocolo recomendado	Interfaz nativa de Gemini o Chat compatible con OpenAI	Responses API como primera opción

Cómo entender la ventana compartida de 1M de Gemini 4 Carbon

El 1M de Carbon no significa «1M de entrada más una salida aparte». La entrada, los tokens de razonamiento y la respuesta final comparten la misma ventana. Los modelos de la generación anterior limitaban «razonamiento más respuesta» a 64K, y Carbon y Argon pasaron a este mecanismo compartido. Por eso, si llenas la ventana con documentos largos, tienes que dejar margen para el razonamiento; de lo contrario, la respuesta puede quedar cortada.

En Astra, el contexto de 1,05M y el tope de salida de 128K son independientes, así que es más fácil planificar salidas largas. El precio a pagar está en la facturación: cuando una sola solicitud supera los 272K tokens de entrada, toda la solicitud se cobra con la tarifa alta. Más adelante haremos las cuentas.

Calendario de lanzamiento de Gemini 4 Carbon y GPT-6 Astra

Carbon se anunció por primera vez el 28 de octubre de 2026. Al principio solo estuvo disponible para defensores de ciberseguridad verificados, y se fue abriendo poco a poco a través del Fairwind Program. El 10 de noviembre, Google anunció su apertura a desarrolladores de pago, empresas, científicos y consumidores. Ese mismo día, el changelog de la Gemini API registró que gemini-4-carbon pasaba a disponibilidad general (GA). Esta vez la documentación oficial no da fecha para cuándo estará disponible para consumidores gratuitos o de niveles más bajos.

Cómo leer los benchmarks de Gemini 4 Carbon frente a GPT-6 Astra

La tabla procede de la ficha del modelo (model card) de Gemini 4 Carbon publicada por Google, con resultados a octubre de 2026. Son datos autoinformados por el fabricante. La columna de Astra recoge cifras que Google cita en su propia ficha: no son pruebas internas de OpenAI ni reevaluaciones de terceros. Los tres resultados de ciberseguridad corresponden a la vía Fairwind y no reflejan la capacidad por defecto de la API de pago, así que no los incluimos en la comparación.

Benchmark (autoinformado, a 2026-10)	Gemini 4 Carbon	GPT-6 Astra	Máximo de la tabla	Lectura
AA Index v5.0	59	57	Carbon	Valor citado en la ficha de Google
FrontierSWE 2	61.2%	65.5%	Astra	Astra lidera en tareas de ingeniería sobre repositorios públicos
SWE-sweep	9.6%	9.5%	Casi empate	La diferencia está dentro del margen de error
Terminal-Bench 4.0 (AA)	65.2%	59.1%	Carbon	Tareas de terminal con varios pasos
Terminal-Bench-Science 0.1 (AA)	64.8%	63.3%	Carbon	Ligera ventaja
GraphWalks 256k-1M BFS (F1)	96.2%	71.8%	Carbon	La mayor brecha, en contexto largo
RiemannBench	80.0%	72.0%	Carbon	Razonamiento matemático y científico
Agents’ Last Exam v1.1	77.4%	73.1%	Carbon	Evaluación general de agentes
Vals Index v2.2	70.4%	65.0%	Carbon	Trabajo del conocimiento
AutomationBench (Zapier)	53.9%	41.4%	Carbon	Automatización de flujos de trabajo
OSWorld-2.1 subconjunto offline	81.5%	80.9%	Claude Opus 5.5 (87.2%)	Ninguno de los dos es el primero

Dónde destaca Gemini 4 Carbon

Lo más llamativo de Carbon es la recuperación en contexto largo: en GraphWalks, en el rango de 256K a 1M, obtiene un F1 de 96.2% frente al 71.8% de Astra, más de 20 puntos porcentuales de diferencia. En matemáticas (RiemannBench), Agents’ Last Exam y AutomationBench también se despega con claridad. En terminal científica solo supera a Astra por 1.5 puntos, una ventaja pequeña que conviene no exagerar.

Sobre el AA Index, el 59 frente al 57 requiere una aclaración de criterio. Cuando se rastreó la página de Artificial Analysis el 11 de noviembre, mostraba un 60, pero el gráfico de esa misma página seguía diciendo «sin API pública», lo cual contradice el hecho de que la API se abrió el 10 de noviembre. Por eso aquí solo usamos el 59 de la ficha del modelo, con fecha de octubre de 2026.

Dónde destaca GPT-6 Astra

En FrontierSWE 2, Astra logra el máximo de la tabla con un 65.5%; Claude Opus 5.5 queda segundo con 62.3% y Carbon tercero con 61.2%. Si tu trabajo principal es modificar código en repositorios open source reales, este resultado es más útil como referencia que el ranking global. En SWE-sweep los dos obtienen 9.6% y 9.5%, muy por encima del 4.3% de Argon y del 3.6% de Opus 5.5, pero la diferencia de 0.1 puntos entre ellos no se puede tomar como una victoria.

Gemini 4 Carbon vs. GPT-6 Astra: precios y facturación

El precio es donde más se separan los dos modelos. Según la interfaz de precios de APIYI (apiyi.com) a fecha de 2026-11-11, el nivel base de Astra cuesta 10 USD de entrada y 50 USD de salida por millón de tokens, mientras que el nivel promocional de Carbon cuesta 2 USD de entrada y 10 USD de salida. Es decir, unas 5 veces menos. Todos los precios son de lista por defecto, sin bonificaciones por recarga ni descuentos por grupo.

Modelo (precio de lista de APIYI, 2026-11-11)	Entrada	Salida	Lectura de caché	Escritura de caché	Grupos	Endpoint
`gemini-4-carbon`	2	10	0.10	Sin multiplicador propio	default, svip	`/v1beta` nativo, `/v1/chat/completions`
`gpt-6-astra` (≤272K de entrada)	10	50	1	12.5	CodexResponses, CodexReverse, default, svip	OpenAI, preferible `/v1/responses`
`gpt-6-astra` (272,001-1,050,000 de entrada)	20	75	2	25	Igual que arriba	Igual que arriba

Todas las unidades son USD por millón de tokens. El multiplicador de grupo es 1 para default, svip y CodexResponses, y 0.5 para CodexReverse. Las recargas en APIYI usan un tipo de cambio fijo de 1:7 y se pueden combinar con las bonificaciones por recarga y los descuentos por grupo. El cobro real es el que aparece en la consola. Los modelos y precios dependen de la lista de modelos de la plataforma. La tabla resumen de docs.apiyi.com/models es una instantánea anterior al lanzamiento público de Carbon, así que, si al abrirla todavía no aparece esta fila, guíate por la consola y la interfaz de precios: Carbon ya está disponible en la lista de modelos.

Precios oficiales y el ajuste del 1 de diciembre

Conviene separar los precios oficiales de los de arriba. Hasta el 30 de noviembre de 2026 (inclusive), los precios de Carbon en Google Cloud y AI Studio son, a nivel global: entrada 2, caché 0,10 y salida 10. En las regiones no globales son 2,20, 0,11 y 11. A partir del 1 de diciembre de 2026, el precio oficial sube a entrada 4, caché 0,20 y salida 20 (global). La versión Cyber Permissive nunca ha entrado en la tarifa promocional. Si APIYI seguirá este ajuste o no, depende de lo que muestre la lista de modelos ese mismo día.

Referencia oficial	Entrada	Salida	Caché	Notas
Gemini 4 Carbon, hasta el 30-11-2026 (global)	2	10	0,10 (caché implícita, 95 % de descuento)	El precio de salida incluye los tokens de razonamiento
Gemini 4 Carbon, desde el 01-12-2026 (global)	4	20	0,20	Cyber Permissive tiene este mismo precio
GPT-6 Astra estándar (≤272K)	10	50	Entrada en caché: 1	Escritura en caché: 12,50 (30 minutos) y 25 (12 horas)
GPT-6 Astra con más de 272K de entrada	Entrada y caché ×2	Salida ×1,5 (es decir, 75)	—	Se aplica a toda la solicitud; la salida no es 100

OpenAI también ofrece un modo Fast, que según la propia compañía llega a ser hasta unas 2 veces más rápido y también 2 veces más caro.

Hagamos las cuentas con los precios de lista

Lo que sigue es un cálculo puro con los precios de lista, no una medición real de tareas:

Solicitud normal: entrada de 100K y salida de 20K. Astra cuesta 1,0 + 1,0 = 2,0 USD; Carbon, 0,2 + 0,2 = 0,4 USD.
Solicitud de contexto largo: entrada de 400K y salida de 20K. Astra cruza el escalón de 272K y cuesta 8,0 + 1,5 = 9,5 USD; Carbon, 0,8 + 0,2 = 1,0 USD.

Ojo: el precio de salida de Carbon incluye los tokens de pensamiento. Google dice explícitamente que Carbon gasta más tokens de pensamiento que Argon porque alarga sus bucles de verificación, así que la diferencia real en la factura por tarea será menor que la diferencia de precio unitario. Lo más seguro es ejecutar un lote de tus propias tareas con cada modelo y mirar el cobro real.

Cómo invocar Gemini 4 Carbon y GPT-6 Astra

Los dos modelos se pueden usar con la misma clave API y el mismo base_url https://api.apiyi.com/v1. Lo que cambia es el endpoint que eliges y el parámetro de razonamiento que envías. Aquí tienes la comparación a nivel de parámetros; solo tienes que sustituirlos en tu código actual del SDK.

Puntos clave para invocar GPT-6 Astra:

Usa el SDK de OpenAI, configura base_url como https://api.apiyi.com/v1 y escribe gpt-6-astra como modelo.
Es preferible llamar a client.responses.create(...) y pasar la intensidad de razonamiento con reasoning={"effort": "high"}; las opciones son low, medium, high, xhigh y max.
Mantén la entrada de cada solicitud por debajo de 272K tokens; si no, toda la solicitud pasa al escalón de precio alto.

Puntos clave para invocar Gemini 4 Carbon:

Modo compatible con OpenAI: mismo base_url, llamando a /v1/chat/completions, con gemini-4-carbon como modelo.
Modo nativo de Gemini: usa el endpoint /v1beta y define thinking_level como low, medium o high. Cómo se mapean los niveles de pensamiento en la interfaz compatible, consúltalo en la documentación de APIYI.
Para migrar desde gemini-4-argon solo hay que cambiar el nombre del modelo; thinking_budget está obsoleto, y los valores personalizados de temperature, top_p y top_k se ignoran y generan una advertencia.
Ya no crees ni envíes cached_content explícito, porque la caché implícita viene activada por defecto. Los problemas difíciles pueden tardar varios minutos, así que conviene fijar el timeout del cliente entre 15 y 20 minutos.

🚀 Inicio rápido: ambos modelos ya están en la lista de modelos de APIYI (apiyi.com), y con una sola clave puedes invocar cada uno. Te recomendamos ejecutar el mismo lote de tareas con el nivel medium de Carbon y el nivel medium de Astra, comparar la calidad de los resultados y el cobro real, y solo después decidir si subes de nivel.

Escenarios recomendados: cuándo elegir Gemini 4 Carbon y cuándo GPT-6 Astra

Si piensas en repartir el trabajo por tipo de tarea, las labores más comunes se pueden agrupar en las categorías de la tabla. La columna «Fundamento» sale siempre de los benchmarks autodeclarados por los fabricantes o de las recomendaciones de la documentación oficial.

Tipo de tarea	Recomendación	Fundamento
Corregir problemas en repositorios reales, modificar código de proyectos públicos	GPT-6 Astra	FrontierSWE 2: 65,5 %, la cifra más alta de la tabla
Búsqueda y correlación en documentos de más de 256K	Gemini 4 Carbon	GraphWalks: 96,2 % frente a 71,8 %, y sin el escalón de subida de precio a partir de 272K
Matemáticas formales, razonamiento científico, tareas científicas en terminal	Gemini 4 Carbon	Mejores resultados en RiemannBench y Terminal-Bench-Science
Automatización de flujos de trabajo, evaluaciones de trabajo del conocimiento	Gemini 4 Carbon	Mejores resultados en AutomationBench y Vals Index
Salidas únicas muy largas (más de 65K)	GPT-6 Astra	Límite de salida de 128K, sin necesidad de modo en segundo plano
Audio y vídeo como entrada	Gemini 4 Carbon	Astra solo acepta texto e imágenes
Agentes ya construidos sobre la Responses API	GPT-6 Astra	Protocolo nativo, con niveles xhigh y max disponibles
Control del ordenador, tareas de escritorio	Ninguno de los dos es la primera opción	En OSWorld-2.1, Claude Opus 5.5 logra un 87,2 %
Desarrollo diario de funcionalidades, programación interactiva	Gemini 4 Argon	Recomendación oficial de Google: mismo precio unitario, pero gasta menos tokens

Cuándo elegir GPT-6 Astra

Si tu equipo ya ha construido sus agentes sobre la Responses API, necesita el nivel de razonamiento max para resolver problemas difíciles a fondo, o tiene que generar de una sola vez archivos largos de casi 128K, el protocolo y las especificaciones de Astra encajan mejor. Las correcciones de ingeniería en repositorios públicos también son uno de sus puntos fuertes. A cambio, el precio unitario es unas 5 veces más alto y, al superar los 272K de entrada, el recargo se aplica a toda la llamada.

Cuándo elegir Gemini 4 Carbon

Para la búsqueda y síntesis en documentos y bases de código largos, el razonamiento matemático y científico, y los análisis multimodales con entrada de audio y vídeo, Carbon sale ganando tanto en benchmarks como en precio. La recomendación de Google también es clara: Carbon se reserva para las tareas que llegan al límite de sus capacidades, mientras que la mayor parte de la ingeniería de software y del trabajo del conocimiento del día a día se sigue haciendo con Argon. En la vista previa de /swarm de Antigravity, Google además aconseja asignar a Carbon los roles que más razonamiento profundo exigen, como arquitectura, coordinación y auditoría.

Recomendación de decisión: Gemini 4 Carbon vs. GPT-6 Astra

Si divides la elección en tres preguntas, en la mayoría de los casos la decisión sale rápido:

¿Cuál es tu stack de protocolos? Si ya estás en la Responses API, prioriza Astra; si usas el SDK de Gemini o una interfaz Chat genérica, prioriza Carbon.
¿Una sola entrada puede superar los 272K? Si es así, Astra cobra toda la solicitud a 20/75, y la ventaja de costo de Carbon se amplía todavía más.
¿A qué tipo pertenece la tarea? Para reparación de código a nivel de repositorio, mira FrontierSWE 2, que favorece a Astra; para contexto largo, ciencia y automatización, mira Carbon.

Hay además dos límites que conviene dejar claros. Las capacidades específicas de ciberseguridad se obtienen a través del Fairwind Program: cambiar el nombre del modelo por gemini-4-carbon no equivale a obtener Cyber Permissive, y el sitio oficial tampoco ofrece precio promocional para Cyber Permissive. Por otro lado, el precio promocional de 2 dólares de Carbon termina el 2026-11-30, así que si presupuestas por mes, tienes que incluir el ajuste de precios de diciembre.

💡 Recomendación: Lo más fiable es repartir el trabajo entre los dos modelos en lugar de elegir solo uno. Con APIYI (apiyi.com) puedes acceder a ambos con la misma clave: envías a Astra las solicitudes de reparación de código y a Carbon las de documentos largos y razonamiento científico. Para cambiar solo tienes que modificar el nombre del modelo y el endpoint.

Preguntas frecuentes (FAQ)

P1: ¿Qué es Gemini 4 Carbon y qué relación tiene con Argon?

Gemini 4 Carbon es el modelo insignia que Google lanzó sobre la base de Gemini 4 Argon. Su ID de modelo es `gemini-4-carbon` y Google lo presenta como su modelo más potente hasta la fecha. Ambos comparten el mismo thinking_level, la misma ventana compartida de 1M y el mismo precio de entrada, pero Carbon usa más tokens de razonamiento, así que encaja mejor en las tareas de varios pasos más difíciles.

P2: ¿Cuál es mejor, Gemini 4 Carbon o GPT-6 Astra?

Depende de la tarea. Según los datos autoinformados en la ficha oficial del modelo de Google, Astra va por delante en FrontierSWE 2, Carbon gana en varias pruebas como GraphWalks, RiemannBench y Terminal-Bench 4.0, y en SWE-sweep prácticamente empatan. En el AA Index v5.0 la puntuación es de 59 contra 57, pero es una cifra que cita Google y que corresponde a octubre de 2026, no una reevaluación de terceros.

P3: ¿Cuándo se puede usar Gemini 4 Carbon por API?

Cuando se anunció por primera vez, el 28 de octubre de 2026, solo estaba disponible para algunos equipos de defensa en ciberseguridad. Desde el 10 de noviembre está abierto a desarrolladores de pago, y ese mismo día el changelog de la Gemini API lo registra como GA.

P4: ¿El precio de salida de GPT-6 Astra con contexto largo es de 100 dólares?

No. Cuando la entrada supera los 272K tokens, toda la solicitud cobra la entrada y la caché al doble, y la salida a 1,5 veces. Es decir, la salida cuesta 75 dólares por millón de tokens y la entrada 20 dólares.

P5: ¿Cómo invoco Gemini 4 Carbon y GPT-6 Astra al mismo tiempo?

1. Regístrate en APIYI (apiyi.com) y obtén tu clave API; los usuarios nuevos reciben crédito gratuito para probar.
2. Configura el `base_url` del SDK como `https://api.apiyi.com/v1`.
3. Para Astra usa `gpt-6-astra` a través de `/v1/responses`; para Carbon usa `gemini-4-carbon` a través de `/v1/chat/completions` o del endpoint nativo `/v1beta`.

P6: A partir del 1 de diciembre, ¿Carbon seguirá costando una quinta parte que Astra?

Según el sitio oficial, desde el 1 de diciembre Carbon sube a 4 dólares de entrada y 20 de salida, y la diferencia con el nivel básico de Astra será de unas 2,5 veces. Si APIYI ajustará sus precios en consecuencia, lo que vale es el precio que aparezca ese día en la lista de modelos de apiyi.com.

P7: ¿Qué limitaciones conocidas tienen los dos modelos?

La ficha del modelo Carbon menciona alucinaciones, una resistencia al jailbreak que todavía se está reforzando, lentitud o timeouts ocasionales y un mayor consumo de tokens en los niveles altos. Además, la salida síncrona por defecto es de solo 65.536 tokens y su corte de conocimiento es marzo de 2026. Astra no admite entrada de audio ni de vídeo, tiene un precio unitario más alto y, si la entrada supera los 272K, encarece toda la solicitud.

Gemini 4 Carbon vs GPT-6 Astra: puntos clave

No es una relación de reemplazo: cada modelo lidera en cosas distintas, así que sale más a cuenta repartir las tareas que fijarse solo en el ranking general.
Para corregir código, Astra: en FrontierSWE 2 obtiene 65,5 % frente a 61,2 %, la cifra más alta de la tabla para Astra.
Para contexto largo y ciencia, Carbon: GraphWalks 96,2 % frente a 71,8 %, y RiemannBench 80 % frente a 72 %.
SWE-sweep, empate: 9,6 % frente a 9,5 %, una diferencia que cae dentro del margen de error.
Diferencia de precio de unas 5 veces: Carbon en tarifa promocional cuesta 2/10; Astra en tarifa base, 10/50, y 20/75 si la entrada supera los 272K.
Protocolos distintos: Astra da prioridad a la Responses API, mientras que Carbon funciona con el formato nativo de Gemini o con Chat compatible con OpenAI.
Una sola clave para ambos: los dos modelos ya están disponibles en APIYI (apiyi.com), lo que facilita repartir el tráfico y comparar resultados.

Conclusión

Las conclusiones principales de la comparación entre Gemini 4 Carbon y GPT-6 Astra:

Cada uno gana en lo suyo en los benchmarks: Astra se impone en problemas de ingeniería sobre repositorios públicos; Carbon, en contexto largo, razonamiento científico y la mayoría de las tablas de trabajo del conocimiento. Todas las cifras son autorreportadas oficialmente.
Cada uno tiene sus límites de especificaciones: Astra ofrece 128K de salida independiente y un sistema de facturación por tramos a partir de 272K; Carbon trabaja con una ventana compartida de 1M y una salida síncrona por defecto de 65.536 tokens.
El precio depende de la fecha: la tarifa promocional de Carbon en su web oficial es válida hasta el 30-11-2026 y se duplica a partir del 1 de diciembre.

A la hora de elegir en la práctica, lo recomendable es meter ambos modelos en la misma lógica de enrutamiento: las tareas de corrección de código van a Astra, y las de documentos largos y temas científicos, a Carbon. Con APIYI (apiyi.com) puedes usar una misma clave para ejecutar un lote de tareas reales, comparar resultados y cargos, y recién entonces decidir qué proporción asignar a cada uno.

📚 Referencias

Anuncio de disponibilidad de Gemini 4 Carbon: blog oficial de Google, 10-11-2026
Enlace: blog.google/innovation-and-ai/models-and-research/gemini-models/gemini-4-carbon-now-available
Descripción: alcance de la disponibilidad y canales
Ficha del modelo Gemini 4 Carbon: Google DeepMind
Enlace: deepmind.google/models/model-cards/gemini-4-carbon/
Descripción: resultados de benchmarks hasta octubre de 2026 y limitaciones conocidas
Guía para desarrolladores de Gemini 4 Carbon: Google AI Studio
Enlace: aistudio.google.com/learn/gemini-4-carbon-developer-guide
Descripción: thinking_level, ventana compartida de 1M y aspectos a tener en cuenta en la migración
Precios de modelos de Google Cloud: página de precios de Model Garden
Enlace: cloud.google.com/model-garden/pricing
Descripción: periodo promocional y precios oficiales a partir del 1 de diciembre
Página del modelo GPT-6 Astra: documentación para desarrolladores de OpenAI
Enlace: developers.openai.com/api/docs/models/gpt-6-astra
Descripción: contexto, límite de salida y niveles de reasoning.effort
Precios de la API de OpenAI: documentación para desarrolladores de OpenAI
Enlace: developers.openai.com/api/docs/pricing
Descripción: tarificación por tramos a partir de 272K y precio de escritura en caché
Tabla general de modelos y API de precios de APIYI
Enlace: docs.apiyi.com/models, api.apiyi.com/api/pricing
Descripción: modelos, grupos y precios de lista; prevalece lo que se muestre en la consola

Autor: equipo técnico de APIYI
Contacto técnico: escríbenos desde la página de inicio de APIYI. Para más información sobre cómo integrar modelos, visita el centro de documentación en docs.apiyi.com