Prototipado en vivo: escribe y mira el cambio
El presentador escribe «modo claro y más divertido» en el editor; antes de terminar una captura de pantalla, el trabajo ya está hecho y la interfaz se actualiza ante sus ojos mediante un flujo en tiempo real . La pareja detrás de este ritmo es la pila Astra con el modelo en modo Ultrafast. La demostración inicial prueba la velocidad en pantalla, no con palabras.
Después abre la tabla de precios: mientras Astra Estándar pide 50 dólares por millón de tokens de salida, Ultrafast marca 300 dólares por salida y sube a 450 en contexto largo. La entrada figura en 60 dólares por millón, con la entrada en caché en apenas 6. Esta comparación de precios se confirma con la referencia de CodexHow y queda clara junto a la lista vigente de OpenAI.
El ejemplo del trabajo diario golpea fuerte: revisar dos solicitudes de cambios de menos de 100 líneas cuesta cerca de 600 dólares . Una cifra inofensiva en una prueba aislada se convierte en partida presupuestaria cuando se repite en cada petición. La lección es simple: conviene vigilar el costo por tarea completada , no el nombre del modelo.
En este punto entra el patrocinador Greptile con TREX: ejecuta la rama de la solicitud en una prueba aislada con servicios y agentes de navegación, dejando registros, capturas e informes como evidencia. Según lo anunciado, detecta un 20 % más de errores que la revisión sola; el producto lo presentó Daksh Gupta en junio de 2026. Este detalle patrocinado se confirma con la fuente de Greptile y se presenta reconociendo abiertamente sus límites comerciales.
Slopalytics: un panel que jubila los promedios
El presentador critica la pantalla del Índice de Inteligencia v4.3.2 de ArtificialAnalysis: entre diez evaluaciones, las cifras de razonamiento máximo y las relaciones por familia de modelos quedan invisibles. Claude Opus 5.5 y Sonnet 5.5 ocupan el extremo más inteligente, mientras Celeris-1 (1739 tokens por segundo) y Mercury 2.5 lideran en velocidad. Esta carencia, confirmada con la fuente de ArtificialAnalysis, empuja la decisión de construir su propio panel.
Luego empieza la construcción nocturna en directo: capturas separadas por 41 segundos documentan el avance con marcas de las 01:13 y las 01:14. Una persona permanece en el ciclo; las barras verticales , los colores de logotipos coordinados con el laboratorio y el descarte de un hilo suelto de Opus se ven cuadro por cuadro. El tablero resultante toma el nombre de Slopalytics , con la audiencia mirando cada paso en vivo.
La regla de diseño es directa: los promedios no sirven, hay que destacar la opción más alta. Las líneas de promedio se eliminan y los modelos se agrupan por familia . En lugar de un número único, se ve quién compite realmente con quién y el gráfico se vuelve legible.
Las cifras aterrizan en una tabla: Sonnet con 200K, Opus con 120K y Astra con 27K tokens de salida se alinean lado a lado en razonamiento máximo. Cuando se abre la agrupación por familias, el patrón de escala queda claro; los modelos de salida corta brillan donde deben y los grandes se separan donde toca. Esta comparación se confirma con la fuente de ArtificialAnalysis y revela el vínculo que la lista bruta ocultaba.
Velocidad, costo y límites de acceso
Generar hasta 8 veces más tokens no equivale a tareas 8 veces más cortas; las llamadas a herramientas y las pruebas consumen la mayor parte del tiempo. Para agentes con muchas herramientas se recomienda un flujo por WebSocket , y Ultrafast opera solo con residencia de datos en Estados Unidos. El modelo llegó a la API con el DevDay el 29 de septiembre de 2026; rigen límites de 500K TPM en niveles 1 a 3, 1M en nivel 4 y 5M en nivel 5. Este detalle técnico se confirma con la fuente de OpenTools y obliga a leer la velocidad dentro de esos márgenes.
La puerta de acceso es estrecha: Ultrafast se abre solo al plan Pro de 500 dólares más los planes elegibles Enterprise y educativos. En Enterprise llega desactivado por defecto, y comprar créditos en un plan inferior no desbloquea nada. El uso con clave de API se factura a tarifas de API . Los niveles Pro se escalonan en 100, 200 y 500 dólares; este detalle de planes se confirma con la lista de OpenAI y convive con la regla de Codex de 8x sobre uso incluido y 6x sobre créditos comprados.
Luego llega el juego de los reinicios: nueve reinicios manuales acumulados, seis de un evento, uno que vence en una hora mientras se derrite un tramo del 34 %. Tibo promete «una mejora o un reinicio cada día durante 28 días», aunque los reinicios siempre llegan tarde. Por suerte el trabajo serio corre en Opus, así que quemar la cuenta de Codex hasta cero duele poco. Este panorama de uso se confirma con la guía de CodexUsage y muestra con claridad cómo se funden las cuotas en la práctica diaria.
Veredicto: me encanta, pero cuida la cartera
El veredicto es directo: le encanta la velocidad pero el precio le resulta inutilizable, y desaconseja subir al plan de 500 dólares solo por esto. El uso sin mirar el contador pertenece solo a momentos como la respuesta a incidentes , donde cada segundo genera dinero. Una opción GPT-6.1 Sol Ultrafast podría llegar después, apunta.
También fija el contexto: GPT-5.5 se retira de ChatGPT, Work y Codex el 14 de octubre de 2026, sin tocar la API. El plan de 200 dólares incluye 6.1 Sol, Luna, modo rápido y reinicios; su detalle queda para otro vídeo. Así el calendario de producto se separa de la decisión de precio.
La conclusión práctica empieza por medir: el tiempo al primer token, la velocidad sostenida y el tiempo total merecen medición separada . El trabajo interactivo sensible a la latencia es el verdadero hogar de este nivel de velocidad. Los tokens de entrada, entrada en caché, escritura (75 dólares por millón) y salida necesitan cada uno su propio contador.
| Medida | Valor |
|---|---|
| Salida / contexto largo | 300 / 450 dólares por 1M tokens |
| Entrada / entrada en caché | 60 / 6 dólares por 1M tokens |
| Velocidad / efecto TREX | 8x generación, 20 % más errores |
Momentos clave
- La interfaz cambia con un comando en vivo
- Impacto de la tabla de precios
- El ejemplo de revisión de 600 dólares
- Segmento patrocinado de TREX
Ejecuciones aisladas con evidencia adjunta
- Empieza la construcción de Slopalytics
- Clasificación agrupada por familias
- Tácticas de reinicios y cuotas
- Veredicto final y consejo
Comentario de la IA
"La demostración de velocidad y el impacto del precio reciben el mismo peso, y la sección de Slopalytics ofrece algo sólido al público técnico. El texto en español mantiene las cifras y los nombres de fuentes alineados con el orden del brief."
Evaluación de la IA
El contraargumento más fuerte es este: más tokens por segundo no acortan en la misma proporción las tareas reales con muchas llamadas y pruebas, así que fuera del trabajo interactivo sensible a la latencia el precio de Ultrafast sigue siendo un lujo difícil de justificar.
Las carencias también son claras: nadie mide en qué carga se amortizan las líneas de 300 dólares por salida y 450 en contexto largo, mientras la residencia solo en Estados Unidos, las cuotas TPM y la barrera del plan Pro de 500 dólares estrechan más la mesa para equipos pequeños.
El posible interés del presentador merece nota: este segmento incluye patrocinio de Greptile, así que el discurso sobre TREX debe leerse dentro de los límites del contenido patrocinado, separando el elogio a la velocidad de la promoción pagada del producto.
La conclusión para el lector es clara: usar Ultrafast solo donde mande la latencia al primer token, medir el costo por tarea completada y contar por separado la entrada y la caché; lo demás sigue en la vía de Astra Estándar y Opus.
Fuentes
7 enlaces; ninguna otra noticia publicada los cita. Stories sharing a link do not confirm each other; a source's origin is not inferred from how often it is cited.
- @youtube.com YouTube — Theo - t3.gg
- @codexhow.com CodexHow — Ultrafast Mode reference
- @opentools.ai OpenTools — Ultrafast API and Codex cost rules
- @greptile.com Greptile — TREX code execution layer
- @developers.openai.com OpenAI — Codex pricing and speed modes
- @codexusage.dev CodexUsage — Codex plans and limits guide
- @artificialanalysis.ai ArtificialAnalysis — model comparison and benchmarks
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