Kiro permite elegir GPT-5.6 Sol, Terra y Luna como modelos integrados. La ruta normal consiste en iniciar sesión en Kiro, usar un plan con premium models y cambiar el modelo desde los controles de Kiro. No exige pegar una OpenAI Platform API key ni sustituir un base URL.
La distinción cambia todo el cálculo: Kiro mide el trabajo en credits y documenta un contexto Kiro de 272K. La API directa de OpenAI factura tokens y publica un contexto 1.05M bajo otro contrato.
Comprueba el catálogo de tu cuenta
La tabla actual de modelos de Kiro muestra GPT-5.6 para Pro, Pro+, Pro Max y Power, pero no para Free.
En el IDE, abre un chat, pulsa el nombre del modelo actual y selecciona Sol, Terra o Luna. La elección se aplica a los mensajes siguientes de esa conversación. En CLI, abre primero el selector interactivo:
text/model
Para consultar el catálogo que devuelve el cliente y la cuenta actuales:
bashkiro-cli chat --list-models --format json
Si un modelo aparece en una noticia pero no en la lista live, no adivines el ID. Revisa plan, país/región, versión del cliente y política de la organización.
Usa los multiplicadores corregidos
Un credit de Kiro es una unidad de trabajo. Una spec task compleja puede consumir más que una consulta breve incluso con el mismo modelo. El multiplier es relativo a Auto; no es un número de tokens ni un precio fijo por prompt.
| Modelo Kiro | Multiplier actual con Auto = 1.0x | Buen punto de partida |
|---|---|---|
| GPT-5.6 Luna | 0.1x | Trabajo repetido, acotado y fácil de validar automáticamente |
| GPT-5.6 Terra | 1.0x | Implementación y revisión de varios pasos como baseline equilibrado |
| GPT-5.6 Sol | 2.4x | Refactorización larga, terminal y debugging cuando niveles baratos no pasan la aceptación |
El lanzamiento del 14 de julio aún muestra Terra 1.2x y Luna 0.6x. Kiro los sustituyó en la actualización del 31 de julio: Terra 1.0x, Luna 0.1x y Sol sin cambios en 2.4x.
Terra es un baseline razonable para desarrollo cotidiano. Luna merece la primera prueba cuando la tarea es repetitiva y verificable. Sube a Sol si reduce de forma observable fallos, reintentos o corrección humana. Conserva Auto como control: elegir un modelo concreto no garantiza mejor valor.
Para precios por token de la API directa, consulta la comparación de GPT-5.6 Sol, Terra y Luna. Esos dólares no calculan los credits de Kiro.
Fija el reasoning effort
La documentación de effort de Kiro admite none, low, medium, high, xhigh y max para los tres modelos. Kiro documenta actualmente high como valor integrado por defecto.
En IDE se cambia desde el panel Effort junto al selector. En CLI puedes abrir el picker o asignar un valor:
text/effort /effort medium
CLI conserva la elección. Un max de la sesión anterior puede falsear una comparación de latency y credits. Comprueba siempre el valor antes de medir.
No elijas el nivel más alto por costumbre. Usa el menor que pase de forma estable la tarea. medium sirve como baseline rápido; compara high o superior cuando observes condiciones omitidas, razonamiento incompleto o un problema complejo que el nivel bajo no resuelve.
Mide un resultado que aceptarías
Un benchmark del proveedor evalúa sus condiciones, no tu commit inicial, permisos, tests ni definición de terminado. Elige una tarea real y pequeña: arreglar un bug con un test que ya falla, refactorizar un módulo sin cambiar comportamiento o implementar una función limitada con criterios explícitos.
Mantén iguales prompt, commit, tools y test command. Para cada candidato registra:
- si pasan los tests sin eliminarlos ni debilitarlos;
- reintentos y correcciones humanas;
- si el diff permanece dentro del alcance;
- tiempo hasta obtener un resultado revisable;
- credits que registra el dashboard de Kiro.
Compara accepted results, no primeras respuestas. Luna puede ser barata en multiplier y cara en tiempo humano. Sol puede ser potente y aun así perder si produce un diff más grande y arriesgado.
Si el modelo no aparece
- Confirma un plan de pago con premium models; Free no incluye GPT-5.6 actualmente.
- Reinicia IDE o CLI; en Web, refresca la página. Es la recuperación indicada por Kiro durante el rollout.
- Consulta la lista live del CLI en lugar de escribir un ID a ciegas.
- En enterprise, revisa el allowlist. La guía de model governance explica que una organización con lista administrada no incorpora automáticamente modelos nuevos.
- Verifica disponibilidad actual por país y región. Pagar un plan no garantiza el mismo catálogo en todas partes.
Pegar la clave de otro provider en el repositorio no repara Kiro. Crea otra ruta con credenciales, facturación, logs, condiciones de datos y soporte distintos.
Un perfil EU no implica inference en EU
La tabla de regiones de Kiro indica actualmente que GPT-5.6 se sirve desde US incluso con un perfil europeo. También advierte que los modelos experimentales pueden procesarse en regiones comerciales de AWS fuera de la geografía del perfil.
Eso no resume cada condición de almacenamiento o contrato enterprise, pero impide una suposición insegura: perfil EU no significa hoy inference EU para GPT-5.6. Si código, prompts o logs tienen requisitos de residencia, comprueba la protección de datos y el contrato vigente antes de abrir el repositorio al modelo.
Adopta GPT-5.6 cuando aparezca en el selector real, plan y región encajen, y la misma tarea mejore coste por resultado aceptado o fiabilidad. Empieza por el tier más barato que probablemente pase, controla effort y sube solo tras medir. Si Auto u otro modelo necesita menos credits y correcciones, mantenerlo es la decisión correcta.
