Hace cuatro meses, OpenAI seguía bajo la lectura de una meta incumplida: ChatGPT rondaba los 900 millones de usuarios activos semanales, pero no llegaba a mil millones. El 31 de julio, la CFO Sarah Friar dijo que los modelos de OpenAI alcanzan ahora a más de mil millones de usuarios activos y más de dos millones de empresas.
No fue un lanzamiento de modelo. Sonó más a nota operativa para clientes, inversores y socios de cómputo: el uso es enorme, los precios de API bajan y la inferencia debe seguir ganando eficiencia.
Tras la escala, baja el precio
Luna cuesta ahora 0,20 dólares por millón de tokens de entrada y 1,20 dólares por millón de tokens de salida, un recorte del 80%. Terra cuesta 2 dólares y 12 dólares, un recorte del 20%. Sol no cambia; Fast mode promete hasta 2,5 veces la velocidad estándar al doble de precio.
The Wall Street Journal confirmó las cifras de usuarios, empresas y los recortes de Luna/Terra. El hito de mil millones llega unido a una revisión de costes.
“Customers do not buy tokens for their own sake.”
La frase de Friar cambia la conversación: el comprador no paga tokens, paga resolver soporte, entregar código, revisar contratos o completar investigación.
Más uso también agranda la factura
OpenAI dice que seis meses después del registro, la gente envía alrededor de 50% más mensajes diarios y usa ChatGPT para casi el doble de tipos de trabajo. Dentro de OpenAI, el trabajo agentic mediante Codex ya supone el 99,8% de los tokens de salida semanales.
A escala de mil millones, enrutamiento, caché y contexto son decisiones financieras. La lista de precios es la capa visible; el coste real depende de cuántas vueltas necesita una tarea y de cuánto trabajo repetido evita el sistema.
La inferencia eficiente condiciona el crecimiento
El texto de ingeniería afirma que GPT-5.6 Sol ayudó a reducir el coste de serving end-to-end en 20% y elevó la eficiencia de generación de tokens en más del 15%. En ARC-AGI-3, el mismo modelo pasó de 13,3% a 38,3% RHAE con retained reasoning y compaction, usando cerca de una sexta parte de los tokens de salida.
La siguiente prueba será la demanda: si Luna y Terra más baratos elevan el uso de API, si Sol Fast entra en tareas empresariales de alto valor y si Codex crece fuera de ingeniería. Si eso ocurre, mil millones de usuarios serán base de negocio, no solo tráfico.
Fuentes: artículo corporativo de OpenAI, anuncio de precios de OpenAI GPT-5.6, artículo de ingeniería de OpenAI GPT-5.6, CocoLoop, nota de investigación OpenAI ARC-AGI-3 y The Wall Street Journal; se verificaron escala de usuarios, número de empresas, precios de API, reducción del coste de serving, eficiencia de generación de tokens, RHAE ARC-AGI-3 y alcance de tokens de salida.