# GPT-6.1 Sol lento en Codex y API: qué lo frena y cómo acelerarlo

> GPT-6.1 Sol tarda sobre todo antes del primer token, mientras razona. Bajar el esfuerzo o activar Fast lo acorta; «at capacity» se arregla reintentando.

- URL: https://blog.laozhang.ai/es/posts/gpt-6-1-sol-slow
- Published: 2026-10-26
- Updated: 2026-10-26
- Author: LaoZhang AI Team (https://blog.laozhang.ai/es/about)
- Topic: Herramientas y agentes
- Tags: GPT-6.1 Sol, gpt-6.1-sol, Codex, API de OpenAI, Fast, Solución de problemas

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GPT-6.1 Sol es más lento que GPT-6 Sol sobre todo porque razona más tiempo en silencio antes de escribir la primera palabra; una vez empieza a responder, la diferencia es pequeña. En una prueba por API del 26 de octubre de 2026 con esfuerzo medium, `gpt-6.1-sol` tardó una mediana de 23,9 s en dar el primer token de respuesta, frente a 9,2 s de `gpt-6-sol`, y después los dos escribieron a velocidades parecidas. La saturación de los dos primeros días tras el lanzamiento ya pasó, según el responsable de Codex, y desde el 5 de octubre quien entra con su cuenta de ChatGPT tiene una velocidad por defecto más alta. Así que, si hoy te va lento y no ves ningún error, lo primero que conviene revisar es el nivel de esfuerzo, antes que el servidor.

Lo que más tiempo recorta es bajar ese esfuerzo. En Codex, pasa de High o Extra High a Medium, o a Light (Low en la CLI, el «ligero» del que habla la comunidad) para tareas bien acotadas, con `/model` o con `model_reasoning_effort = "medium"` en `config.toml`; en la API, pon `reasoning.effort` (o `reasoning_effort` en Chat Completions) en `medium` o `low`. En la prueba citada, bajar de xhigh a medium redujo el tiempo total de 70,9 a 34,8 s y todas las respuestas siguieron pasando las pruebas ocultas. Si necesitas velocidad sin renunciar al razonamiento, el modo Fast («modo rápido», `/fast` en la CLI) gasta tu límite incluido a 2,5x, y en la API `service_tier: "fast"` cuesta el doble. Si lo que aparece es «Selected model is at capacity», no es lentitud: reintenta pasados unos minutos o cambia a `gpt-6-sol`.

Las cifras propias de esta página salen de pruebas del 26 de octubre de 2026 por dos vías. La API se llamó a través del intermediario laozhang.ai, no directamente contra OpenAI, con una tarea corta de programación y dos ejecuciones por modelo y nivel; Codex CLI se probó con sesión de ChatGPT en una sola cuenta y una ejecución por ajuste. Fast no se probó en la API y Ultrafast no se probó en ninguna vía. Es una tarea en un día: sirve para ver dónde se va el tiempo, no garantiza que tu caso mejore en la misma proporción.

*Aviso: [laozhang.ai es un servicio propio](https://blog.laozhang.ai/es/about#laozhang). Sus precios son nuestra tarifa, no una comparación independiente.*

## ¿No lo habían arreglado? Lo que cambió del 29 de septiembre al 21 de octubre

Se arregló una parte, no todo. GPT-6.1 Sol salió el 29 de septiembre de 2026 y los dos primeros días fue lento por exceso de demanda: el 1 de octubre, Tibo (@thsottiaux), que dirige Codex, escribió en X que era prácticamente el modelo más demandado que habían tenido, que ChatGPT y Codex estaban bajo mucha carga y que estaban añadiendo capacidad. El 2 de octubre dio la saturación por terminada («de vuelta a las velocidades esperadas») y anunció un restablecimiento global de límites para todas las cuentas de pago. El 5 de octubre llegó otra mejora: la velocidad por defecto de GPT-6 Astra y GPT-6.1 Sol subió alrededor de un 50 %, de 30 a 50 tokens por segundo según el propio Tibo, sin que tuvieras que cambiar nada ([publicación de Tibo en X del 5 de octubre](https://x.com/thsottiaux/status/2107158998495748264)).

Esa subida tiene un límite: solo cubre el tráfico que entra con «Sign in with ChatGPT», es decir, Codex, ChatGPT Work y herramientas de terceros que usan tu cuenta de ChatGPT, como OpenCode, Pi, Amp o Devin. Si llamas a la API con una clave, o usas Codex con una clave de API, no te afecta. Tampoco aparece en la documentación ni en el registro de cambios de Codex, solo en esas publicaciones. Una medición independiente sí la recoge: el desarrollador oubakiou repitió en Zenn el 6 de octubre la misma tarea en Codex CLI con suscripción que había medido el 30 de septiembre, y el tiempo total bajó de 19,7 a 7,4 minutos en high, de 28,2 a 10,3 en xhigh y de 35,1 a 14,6 en max, con media de tres ejecuciones y casi los mismos tokens de salida ([medición de oubakiou en Zenn](https://zenn.dev/oubakiou/articles/a39f4bde8c7e74)). Aun así, 6.1 Sol seguía tardando entre 1,2 y 1,5 veces más que GPT-6 Sol, porque generaba entre 1,1 y 1,5 veces más tokens.

Después del 5 de octubre, la [página de estado de OpenAI](https://status.openai.com/history) registra cuatro incidencias que tocan a Codex o a GPT-6.1 Sol, con horas en UTC: el 7 de octubre de 17:21 a 18:23 (respuestas retrasadas en Codex y Work), el 13 de octubre de 08:10 a 16:36 («rendimiento degradado de GPT-6.1 Sol en Codex y Work», con la mitigación aplicada a las 09:30), el 14 de octubre de 07:05 a 09:53 (errores elevados en Codex y ChatGPT Work) y el 21 de octubre de 02:26 a 03:28 (ChatGPT, Codex y API a la vez). Si tu lentitud cae en una de esas franjas, la causa fue el servicio. Si es de otro día, la tabla siguiente ayuda a separar el resto de causas.

## Qué síntoma tienes y qué causa le corresponde

Para ubicar tu caso necesitas cuatro datos: la fecha, si entras con tu cuenta de ChatGPT o con una clave de API, el nivel de esfuerzo y el texto exacto del error, si lo hay. Con ellos, cada fila de esta tabla apunta a una causa distinta y a una comprobación concreta.

| Lo que ves | Causa probable | Qué revisar |
| --- | --- | --- |
| Pasa mucho rato sin texto y luego la respuesta llega completa y bien | El modelo razona antes de escribir; desde High la espera crece mucho | Repite la misma tarea en Medium y compara |
| En Max con un contexto largo, una petición tarda 20–30 minutos | Mucho más razonamiento sobre mucha entrada | Baja a High o xhigh y revisa el tiempo de espera de tu cliente |
| «Selected model is at capacity. Please try a different model.» | Falta de capacidad en ese momento; la tarea se corta sin cambios | Reintenta en unos minutos o cambia a `gpt-6-sol` |
| Todo va lento a la vez, también con otros modelos, durante unas horas | Incidencia del servicio | La página de estado de OpenAI y las fechas de la sección anterior |
| Con clave de API va más lento de lo que cuentan los usuarios de Codex | La mejora del 5 de octubre solo cubre la sesión de ChatGPT | Esfuerzo y `service_tier` en la petición |
| Una pausa larga a mitad de una sesión muy larga | Compactación automática del contexto | Si coincide con la compactación, no es un bloqueo del modelo |
| Tu código da timeout aunque la respuesta termina llegando | Tu límite de espera es menor que la duración real | Sube el timeout o usa el modo en segundo plano |

Las dos filas de tiempos extremos tienen casos públicos detrás. En un hilo del foro de desarrolladores de OpenAI del 14 de octubre, una petición a la Responses API con esfuerzo Max, más de 200.000 tokens de entrada, búsqueda web y modo en segundo plano tardó 1.846 s con GPT-6.1 Sol frente a 373 s con GPT-5.6 Sol: 6.1 Sol generó 62.708 tokens de salida, 52.552 de ellos de razonamiento, frente a 31.426 de 5.6 Sol, y el programa que sondeaba la respuesta se rindió a los 1.800 s, justo antes de que terminara ([hilo «Why is GPT-6.1 Sol MAX dramatically slower» en el foro de OpenAI](https://community.openai.com/t/1406429)). En la incidencia #52014 del repositorio de Codex en GitHub, con la app de Windows y xhigh, una compactación automática de unos 238.000 tokens de entrada tardó 178,7 s por sí sola ([incidencia #52014 de openai/codex](https://github.com/openai/codex/issues/52014)). Si la app de escritorio de Windows va lenta con cualquier modelo, el problema no es GPT-6.1 Sol: lo trata [Codex App lento en Windows: compara CLI y Desktop sin perder el flujo](https://blog.laozhang.ai/es/posts/codex-app-slow-cli-vs-desktop).

## Cuánto más lento que GPT-6 Sol: la espera está antes del primer token

Frente a GPT-6 Sol, GPT-6.1 Sol escribe más despacio en la API oficial y, sobre todo, tarda más en empezar. Las dos fuentes de este apartado miden cosas distintas: Artificial Analysis (AA) llama directamente a la API de OpenAI y cuenta la salida de razonamiento dentro de su velocidad, mientras que la prueba del 26 de octubre pasó por un intermediario y separa el silencio inicial de la escritura visible.

### Artificial Analysis: API directa de OpenAI, modo Standard

| Modelo y esfuerzo | Tokens por segundo | Hasta el primer token de respuesta | Índice de inteligencia AA |
| --- | ---: | ---: | ---: |
| GPT-6.1 Sol Low | 50,8 | 2,64 s | 42 |
| GPT-6.1 Sol Medium | 53,5 | 4,20 s | 48 |
| GPT-6.1 Sol High | 54,7 | 48,33 s | 50 |
| GPT-6.1 Sol Xhigh | 58,8 | 115,15 s | 51 |
| GPT-6.1 Sol Max | 62,3 | 246,63 s | 52 |
| GPT-6 Sol Low | 114,6 | 1,56 s | 34 |
| GPT-6 Sol High | 112,1 | 13,66 s | 42 |
| GPT-6 Sol Max | 112,5 | 108,21 s | 48 |
| GPT-5.6 Sol Max | 81,7 | 103,65 s | 47 |

Son datos de las [páginas de modelo de Artificial Analysis](https://artificialanalysis.ai/models/gpt-6-1-sol) a 26 de octubre de 2026, con el índice v4.3.2, y AA los actualiza con el tiempo. Dividiendo la velocidad de 6.1 Sol entre la de GPT-6 Sol al mismo esfuerzo salen 50,8 ÷ 114,6 = 0,44 en Low, 54,7 ÷ 112,1 = 0,49 en High y 62,3 ÷ 112,5 = 0,55 en Max: más o menos la mitad de velocidad. AA resume que, a 62 tokens por segundo, GPT-6.1 Sol en Max está por debajo de la media (83). La espera inicial es lo que más se dispara al subir de nivel, porque incluye el tiempo de razonamiento: pasar de Max a High la recorta de 246,63 a 48,33 s, un 80 % menos, a cambio de 2 puntos de índice. Circulan también cifras más llamativas, como un hilo de r/codex que habla de «4,6 veces más lento que GPT-5.6 Sol» o publicaciones con unos 20 tokens por segundo, pero sus condiciones no se pueden comprobar.

### Prueba por API del 26 de octubre: dos modelos, cuatro niveles

La prueba se ejecutó el 26 de octubre de 2026 entre las 07:07 y las 07:18 UTC con el mismo enunciado (escribir una función `eval_expr` que evalúe expresiones sin usar `eval`), en streaming, por la API compatible con Chat Completions de laozhang.ai, en modo Standard y con dos ejecuciones por modelo y nivel. Las 16 respuestas pasaron las 25 pruebas ocultas.

*Aviso: [laozhang.ai es un servicio propio](https://blog.laozhang.ai/es/about#laozhang). Sus precios son nuestra tarifa, no una comparación independiente.*

| Modelo | Esfuerzo | Tiempo total (mediana) | Hasta el primer token de respuesta | Tokens de razonamiento |
| --- | --- | ---: | ---: | ---: |
| `gpt-6.1-sol` | low | 23,2 s | 12,8 s | 204 |
| `gpt-6.1-sol` | medium | 34,8 s | 23,9 s | 590 |
| `gpt-6.1-sol` | high | 49,4 s | 39,1 s | 1.289 |
| `gpt-6.1-sol` | xhigh | 70,9 s | 60,5 s | 2.398 |
| `gpt-6-sol` | low | 14,7 s | 6,5 s | 187 |
| `gpt-6-sol` | medium | 19,3 s | 9,2 s | 317 |
| `gpt-6-sol` | high | 52,1 s | 42,5 s | 1.522 |
| `gpt-6-sol` | xhigh | 75,4 s | 65,3 s | 4.524 |

Una vez empezaba el texto, los dos modelos escribían a ritmo parecido: entre 48,5 y 64,0 tokens visibles por segundo 6.1 Sol y entre 42,4 y 66,2 GPT-6 Sol. Esta vía no transmite el texto de razonamiento, así que toda la diferencia está en el silencio previo al primer token. En low y medium, 6.1 Sol esperó aproximadamente el doble (12,8 frente a 6,5 s; 23,9 frente a 9,2 s) y en medium gastó casi el doble de tokens de razonamiento. En high y xhigh las medianas quedaron parecidas, pero GPT-6 Sol varió mucho de una ejecución a otra: en high, 12,9 s hasta el primer token en una y 72,0 s en la otra. Que la escritura visible vaya igual no contradice a AA, que mide en la API directa e incluye el razonamiento en su velocidad; y desde fuera tampoco se puede separar el tiempo en cola del tiempo pensando.

![Barras de la prueba por API del 26 de octubre de 2026: en medium, gpt-6.1-sol pasa 23,9 s en silencio antes del primer token frente a 9,2 s de gpt-6-sol, y después los dos tardan unos 10 s en escribir](https://blog.laozhang.ai/posts/es/gpt-6-1-sol-slow/img/espera-primer-token.webp)

## Prueba en Codex CLI del 26 de octubre: esfuerzo y Fast

En Codex CLI la diferencia entre niveles fue más pequeña que en la API, en parte porque una tarea de agente también pasa tiempo leyendo archivos y ejecutando comandos; la ejecución más lenta fue la de High sin Fast, que era el reintento de un intento cortado por falta de capacidad unos minutos antes. La prueba usó codex-cli 0.164.0-alpha.11.1, la versión incluida en la app de ChatGPT para macOS, con sesión de ChatGPT, `codex exec` en un sandbox con escritura y una tarea de reparación: corregir `billing.py` según una especificación de 7 reglas y añadir 2 funciones, con 36 pruebas ocultas para calificar. Se ejecutó entre las 07:08 y las 07:19 UTC, una vez por ajuste.

| Modelo | Esfuerzo | Velocidad | Tiempo total | Hasta el primer mensaje del agente | Pruebas ocultas |
| --- | --- | --- | ---: | ---: | --- |
| `gpt-6.1-sol` | low | Standard | 72,6 s | 11,8 s | 36/36 |
| `gpt-6.1-sol` | medium | Standard | 70,4 s | 16,6 s | 36/36 |
| `gpt-6.1-sol` | high | Standard | 223,5 s | 159,2 s | 36/36 |
| `gpt-6.1-sol` | high | Fast | 63,9 s | 11,7 s | 36/36 |
| `gpt-6-sol` | high | Standard | 90,3 s | 12,1 s | 36/36 |

En esta tarea, Low y Medium tardaron casi lo mismo (72,6 y 70,4 s), así que bajar de Medium a Light no siempre ahorra tiempo en Codex. La ejecución en High sin Fast pasó 156 s callada antes de su primer mensaje y el resto de la tarea le llevó 58 s; en los registros no se distingue si esa espera fue cola o razonamiento. High con Fast terminó en 63,9 s y GPT-6 Sol en High en 90,3 s. Con una sola ejecución por ajuste, y siendo la más lenta un reintento tras un error de capacidad, estas cifras no permiten decir que Fast sea un número fijo de veces más rápido: solo muestran que, en ese rato, la ejecución en High sin Fast fue la única con una espera inicial larga. Los dos intentos que acabaron en error de capacidad no están en la tabla; se describen en el apartado siguiente. Cada ejecución completada consumió entre 59.000 y 103.000 tokens de entrada, casi todos de caché, y entre 1.400 y 2.900 de salida.

## «Selected model is at capacity» en Codex: reintenta o cambia de modelo

Este error significa que en ese momento no había capacidad para atender `gpt-6.1-sol`, no que tu tarea sea demasiado grande. En la prueba del 26 de octubre apareció en 2 de los 7 intentos de la sesión, los dos con `gpt-6.1-sol` (07:08 UTC en low, a los 27 s, y 07:12 UTC en high, a los 36 s); los dos cortaron la tarea sin modificar el archivo, y repetir el mismo comando unos 2 minutos después (low) y unos 7 minutos después (high) terminó bien. En el foro de OpenAI, varios usuarios de Pro contaron el 12 y el 13 de octubre que la app de escritorio iba lenta, se reconectaba y mostraba «Model at capacity», mientras otros con Plus o Enterprise no notaban nada, y el 13 de octubre coincidió con la incidencia oficial de esa mañana ([hilo sobre respuestas extremadamente lentas en Codex del foro de OpenAI](https://community.openai.com/t/1405880)). Si el error se repite durante más tiempo del que puedes esperar, cambia a `gpt-6-sol` para ese trabajo y vuelve a 6.1 Sol más tarde.

## Qué ajuste acelera GPT-6.1 Sol y cuánto cuesta cada uno

La opción más barata es bajar el esfuerzo, porque además de esperar menos gastas menos tokens. Fast y Ultrafast aceleran sin tocar el razonamiento, pero multiplican el consumo, y volver a GPT-6 Sol es rápido a costa de rendir menos en tareas difíciles.

| Opción | Qué cambia en la espera | Coste | Quién puede usarla |
| --- | --- | --- | --- |
| Bajar el esfuerzo a Medium o Light (Low en la CLI) | Prueba por API: de xhigh a medium, 70,9 → 34,8 s; AA: de Max a High, 246,63 → 48,33 s hasta el primer token | Menos tokens y menos coste; el índice AA baja de 52 (Max) a 50 (High), 48 (Medium) y 42 (Low) | Todos |
| Fast en Codex | OpenAI no publica la mejora para 6.1 Sol (para GPT-5.6, 1,5x) | Límite incluido a 2,5x; créditos comprados y pago por uso de Enterprise a 2x | Sesión de ChatGPT en la app de escritorio, la CLI y la extensión de IDE |
| Fast en la API (`service_tier: "fast"`) | «Hasta 2,5x» según OpenAI, sin cifra propia para 6.1 Sol | El doble: USD 4 / 0,20 / 20 por millón de tokens de entrada / caché / salida | Cualquier cuenta de API |
| Ultrafast en Codex | Solo hay cifra para GPT-6 Astra: hasta 8x | Límite incluido a 8x; créditos a 6x | Plan Pro de 500 dólares y Enterprise o Edu elegibles |
| Ultrafast en la API (`service_tier: "ultrafast"`) | Sin cifra publicada para 6.1 Sol | 6x: USD 12 / 0,60 / 60 por millón | Todos los usuarios de la API, con límites de velocidad propios |
| Volver a `gpt-6-sol` | Prueba por API: la mitad o menos de espera hasta el primer token en low y medium (tiempo total, 0,55–0,63 veces); AA: el doble de tokens por segundo | Misma entrada y salida (USD 2 / 10), caché al doble (0,20); índice AA 42 en High frente a 48 de 6.1 Sol en Medium | Todos |

Los precios son los de lista de OpenAI para hasta 272.000 tokens de entrada; GPT-6.1 Sol en Standard cuesta USD 2 por millón de entrada, 0,10 en caché y 10 de salida, y la tabla completa con Batch y Flex está en [GPT-6.1 Sol: qué cambia, cuánto cuesta y qué revisar al migrar](https://blog.laozhang.ai/es/posts/gpt-6-1-sol). Fast tiene dos multiplicadores en Codex que conviene no confundir: 2,5x sobre el límite incluido en tu plan y 2x sobre créditos comprados, frente al precio doble de la API. Ultrafast tampoco es Ultra: Ultrafast es un modo de velocidad de pago, y Ultra es el nivel de razonamiento más alto, que reparte el trabajo entre subagentes. Si usas Codex con una clave de API en lugar de tu cuenta de ChatGPT, se cobra a precio de API y los multiplicadores de créditos no se aplican ([documentación de velocidad de Codex](https://learn.chatgpt.com/docs/agent-configuration/speed)).

![Cuatro ajustes de menor a mayor coste: bajar el esfuerzo, volver a gpt-6-sol, Fast y Ultrafast, con lo que cambia la espera y lo que cuesta cada uno en Codex y en la API](https://blog.laozhang.ai/posts/es/gpt-6-1-sol-slow/img/ajustes-velocidad-coste.webp)

Si lo que notas es que con 6.1 Sol el límite semanal se acaba antes, el consumo y los restablecimientos están en [Límite semanal de Codex: cuándo se restablece y cómo seguir](https://blog.laozhang.ai/es/posts/openai-codex-usage-limits), y cuántos tokens gasta cada sesión puedes verlo con [Cómo ver el uso de tokens de Codex: /status, /usage, contexto y coste de API](https://blog.laozhang.ai/es/posts/codex-token-usage).

## Cómo activar Fast y bajar el esfuerzo en Codex

En la CLI se hace con comandos dentro de la sesión; en la app de escritorio y en ChatGPT Work, desde el control que hay debajo del cuadro de texto. Fast solo está disponible si entras con tu cuenta de ChatGPT, y el plan, el cliente y la configuración del espacio de trabajo deciden qué opciones ves.

1. En la CLI, escribe `/fast` para activar o desactivar el modo rápido y `/statusline` para que el pie de la pantalla muestre si está activo.
2. Para cambiar de modelo o de esfuerzo en la CLI, usa `/model`. Max y Ultra están bajo «More reasoning…».
3. Para que el ajuste quede fijo en la CLI, añádelo a `config.toml` como en el bloque de debajo de esta lista. Fast necesita las dos líneas: `service_tier` y `fast_mode` dentro de `[features]`.
4. En la app de escritorio y en Work, parte del ajuste Power por defecto y desplázalo hacia Faster («más rápido y de menor coste», según OpenAI), o abre Advanced para elegir modelo, esfuerzo y velocidad uno a uno.
5. Repite una tarea que ya conozcas con el nuevo ajuste y anota cuánto tarda. OpenAI advierte que los niveles de esfuerzo no equivalen exactamente entre generaciones de modelos, así que el Medium de 6.1 Sol hay que juzgarlo con tus tareas, no por el nombre.

```toml
model = "gpt-6.1-sol"
model_reasoning_effort = "medium"
service_tier = "fast"

[features]
fast_mode = true
```

## Peticiones a la API más rápidas y sin timeouts

En la API tienes tres palancas: el esfuerzo, el nivel de servicio y la forma de esperar la respuesta. Si no indicas `reasoning.effort`, GPT-6.1 Sol usa medium; OpenAI recomienda reservar xhigh para cuando tus evaluaciones muestren una mejora que justifique la latencia y el coste añadidos, y los tokens de razonamiento se cobran como salida ([guía de razonamiento de la API de OpenAI](https://developers.openai.com/api/docs/guides/reasoning)). Ten en cuenta que `gpt-6.1-sol` no acepta `none`, que GPT-6 Sol sí aceptaba; para lo más rápido, el mínimo es `low`.

```python
from openai import OpenAI

client = OpenAI(timeout=900)  # segundos: por encima de tu petición más larga

stream = client.responses.create(
    model="gpt-6.1-sol",
    input="Revisa esta función y propón una corrección: ...",
    reasoning={"effort": "medium"},  # low si la tarea está bien acotada
    service_tier="fast",             # opcional: precio doble; quítalo para Standard
    stream=True,
)

for event in stream:
    if event.type == "response.output_text.delta":
        print(event.delta, end="", flush=True)
```

El streaming no reduce el tiempo de razonamiento, pero la [guía de optimización de latencia de OpenAI](https://developers.openai.com/api/docs/guides/latency-optimization) lo considera la medida más eficaz para que la espera se note menos, porque el texto aparece en cuanto empieza. La misma guía de razonamiento sugiere pedir al modelo un breve preámbulo antes de razonar a fondo, para que el primer texto visible llegue antes. Para peticiones en Max con mucho contexto, que pueden durar más de media hora, usa el modo en segundo plano (`background: true`) y que tu sondeo espere más que la duración real: en el caso del foro citado arriba, el sondeo se cortó a los 1.800 s y la respuesta terminó a los 1.846 s.

Con `service_tier: "fast"`, comprueba el campo `service_tier` de la respuesta: OpenAI degrada a Standard (`"default"`, cobrado como Standard) parte de las peticiones si, por encima de 1 millón de tokens de entrada por minuto, tu tráfico crece más de un 50 % en 15 minutos ([guía de Fast mode de la API de OpenAI](https://developers.openai.com/api/docs/guides/fast-mode)). Ultrafast se pide con `service_tier: "ultrafast"`, tiene límites propios (para GPT-6.1 Sol, 1 millón, 4 millones y 40 millones de tokens por minuto en los niveles Build, Launch y Grow) y OpenAI recomienda usarlo con WebSockets en aplicaciones de agentes con muchas llamadas a herramientas ([guía de Ultrafast mode](https://developers.openai.com/api/docs/guides/ultrafast-mode)). Si llamas a `gpt-6.1-sol` a través de laozhang.ai, la tarifa de lista es la misma que en OpenAI, pero la respuesta no devuelve el campo `service_tier`, así que no se puede confirmar que Fast se aplique por esa vía.

*Aviso: [laozhang.ai es un servicio propio](https://blog.laozhang.ai/es/about#laozhang). Sus precios son nuestra tarifa, no una comparación independiente.*

## ¿Usar GPT-6.1 Sol en «ligero» y sin modo rápido compensa?

Para tareas bien acotadas, sí: es el ajuste que menos consume, y lo que pierdes es sobre todo margen en problemas difíciles. En el índice de AA, 6.1 Sol en Low saca 42 puntos, lo mismo que GPT-6 Sol en High, y gasta 9 millones de tokens para completarlo frente a 15 millones en Medium; OpenAI describe Light como el nivel para tareas rápidas y bien delimitadas. En las pruebas del 26 de octubre, low resolvió todo: en la API terminó en 23,2 s frente a 34,8 s de medium, con un coste de USD 0,007–0,009 por respuesta frente a 0,012–0,014, aunque en Codex CLI tardó casi lo mismo que medium (72,6 frente a 70,4 s). Sin Fast, además, no multiplicas tu límite por 2,5. Cuando la tarea tenga varios pasos o decisiones con compromisos, sube a Medium, que en AA alcanza 48 puntos, igual que GPT-6 Sol en Max.

## ¿Vuelvo a GPT-6 Sol o paso a Astra?

Vuelve a GPT-6 Sol si tus tareas ya salían bien con él y lo que más te molesta es la espera: en la prueba por API del 26 de octubre esperó la mitad o menos hasta el primer token en low y medium (6,5 frente a 12,8 s y 9,2 frente a 23,9 s) y terminó en 14,7 y 19,3 s frente a 23,2 y 34,8 s, y en AA escribe al doble de tokens por segundo. A cambio, GPT-6 Sol en High obtiene 42 puntos en el índice de AA frente a 48 de 6.1 Sol en Medium, y en AA 6.1 Sol en Medium empieza a responder en 4,20 s, antes que GPT-6 Sol en High (13,66 s); si tus tareas son difíciles, Medium en 6.1 Sol puede darte más que volver atrás. Astra no es la salida para ir más rápido: en Max, AA lo mide a 66,7 tokens por segundo y con 278,25 s hasta el primer token. La elección completa entre los tres modelos, con precios y casos de uso, está en [GPT-6.1 Sol vs Astra vs GPT-6 Sol: cuál usar y si Astra compensa](https://blog.laozhang.ai/es/posts/gpt-6-1-sol-vs-gpt-6-astra-vs-gpt-6-sol).

## Fuentes

Páginas externas que cita esta guía, en el orden en que aparecen. Última actualización: 2026-10-26.

- [publicación de Tibo en X del 5 de octubre](https://x.com/thsottiaux/status/2107158998495748264) (x.com)
- [medición de oubakiou en Zenn](https://zenn.dev/oubakiou/articles/a39f4bde8c7e74) (zenn.dev)
- [página de estado de OpenAI](https://status.openai.com/history) (status.openai.com)
- [hilo «Why is GPT-6.1 Sol MAX dramatically slower» en el foro de OpenAI](https://community.openai.com/t/1406429) (community.openai.com)
- [incidencia #52014 de openai/codex](https://github.com/openai/codex/issues/52014) (github.com)
- [páginas de modelo de Artificial Analysis](https://artificialanalysis.ai/models/gpt-6-1-sol) (artificialanalysis.ai)
- [hilo sobre respuestas extremadamente lentas en Codex del foro de OpenAI](https://community.openai.com/t/1405880) (community.openai.com)
- [documentación de velocidad de Codex](https://learn.chatgpt.com/docs/agent-configuration/speed) (learn.chatgpt.com)
- [guía de razonamiento de la API de OpenAI](https://developers.openai.com/api/docs/guides/reasoning) (developers.openai.com)
- [guía de optimización de latencia de OpenAI](https://developers.openai.com/api/docs/guides/latency-optimization) (developers.openai.com)
- [guía de Fast mode de la API de OpenAI](https://developers.openai.com/api/docs/guides/fast-mode) (developers.openai.com)
- [guía de Ultrafast mode](https://developers.openai.com/api/docs/guides/ultrafast-mode) (developers.openai.com)