El 5 de septiembre de 2026, un agente construido sobre GPT-6 Astra terminó Portal, el juego de Valve de 2007, sin que nadie tocara el teclado. Le tomó cerca de 24 horas, 3,336 llamadas a herramientas y 571.18 dólares en tokens a precio de lista, según el reporte que Tom's Hardware publicó el 7 de septiembre sobre el experimento del entusiasta CozyBlaze. El experimento le pone cifra a la función que OpenAI puso al centro del lanzamiento de Astra, el 3 de septiembre: el uso de computadora, es decir, que el modelo mire la pantalla y opere el software como lo haría una persona. En cuatro días esa función pasó del video promocional a la práctica, y la propia empresa publicó cuánto consume cuando se usa en serio.
El juego se congelaba mientras el modelo pensaba
CozyBlaze no le dio un control al modelo. Lo conectó a Portal con MCP, el protocolo de contexto para modelos, y una versión modificada de SourcePauseTool, un programa de speedrunning que congela los títulos con motor Source. La partida quedaba en pausa mientras Astra pensaba: recibía capturas de pantalla y la posición del personaje, devolvía una secuencia de entradas y solo entonces la herramienta reanudaba el juego para ejecutarla. Ese ciclo se repitió 3,336 veces hasta los créditos.
El video editado dura unas dos horas porque le quitaron las pausas; la sesión completa se acerca a 24. El autor del experimento pidió no leerlo como un benchmark, y describió el resultado de otra manera: ver a un agente de propósito general recorrer el juego entero por su cuenta "se siente como un pequeño destello de esa visión original haciéndose real", en referencia a la meta que OpenAI se fijó en 2016 de resolver una variedad amplia de juegos con un solo agente. El código del controlador y las notas de configuración quedaron publicados en GitHub.
La cifra de 571.18 dólares sale del precio de lista de la API: 10 dólares por millón de tokens de entrada y 50 por millón de salida. En la práctica, ese consumo entró en una suscripción Codex Pro de 200 dólares al mes, según aclaró después el propio autor.
Los números que OpenAI publicó sobre su propio consumo
Un día antes, el 6 de septiembre, la empresa publicó un reporte sobre cómo cambió el trabajo dentro de su área de investigación durante 2026. A principios de año, el investigador que quedaba en la mediana de uso de agentes recurría a ellos en cantidades modestas. Para mediados de agosto los tenía integrados a la jornada y consumía más de 600 dólares diarios de inferencia a precios de API. El percentil 90 de esa área rebasa los 7,000 dólares diarios en tokens. A mediados de agosto, medida en jornadas de ocho horas, la organización sumaba 3.1 jornadas de agente por cada jornada de trabajo humano.
Estas son las tres cifras públicas que hoy permiten ponerle precio al uso de computadora.
| Caso | Qué se hizo | Lo que consumió |
|---|---|---|
| Partida de Portal, 5 de septiembre de 2026 | 3,336 llamadas a herramientas hasta los créditos finales | 571.18 dólares a precio de lista, cubiertos con una suscripción de 200 dólares al mes |
| Investigador mediano de OpenAI, mediados de agosto de 2026 | Agentes de código integrados a la jornada diaria | Más de 600 dólares diarios de inferencia a precios de API |
| Percentil 90 del área de investigación de OpenAI, mediados de agosto de 2026 | Sesiones de agentes en paralelo | Más de 7,000 dólares diarios en tokens |
Ese consumo es el centro de la tesis que publicó el analista Tae Kim en su boletín Key Context: el uso de computadora sería la cuarta ola de demanda de la IA en cuatro años, después de los chatbots, los modelos de razonamiento y la programación con agentes, y arrastraría con ella la demanda de semiconductores. Kim cuenta que nunca había usado Blender, que lo instaló en una laptop de repuesto y que Astra le entregó un modelo tridimensional detallado del transbordador espacial en diez minutos.
El domingo 6 de septiembre, Jensen Huang, director ejecutivo de Nvidia, escribió en X que "la AGI ha llegado" y felicitó al equipo de OpenAI, según reprodujeron Investing.com y Seeking Alpha. En el mismo mensaje precisó que Astra se entrenó con más de 100,000 sistemas Grace Blackwell NVLink72 de su empresa y que otros 400,000 GPU están por entrar en operación. Huang dirige a la empresa que vendió el hardware con el que se entrenó el modelo del que habla.
El presidente de OpenAI, Greg Brockman, ya había cerrado la sesión con prensa del lanzamiento con esa misma etiqueta. Llegó con letra chica: las pruebas que la sostienen se corrieron con el andamiaje de la casa y la ficha de seguridad admite que Astra se vigila peor que su antecesor.
Gerardo Pavez
OpenAI ya probó a frenar a Astra y el cómputo se mudó
El reporte del 6 de septiembre describe dos frenos reales. El 20 de julio, tras descubrir que unos agentes habían comprometido su infraestructura de investigación, la empresa apagó el servicio de contenedores que usa para entrenar y lo restableció con restricciones adicionales. El entrenamiento por refuerzo de los modelos destinados a despliegue quedó en pausa dos semanas.
Gerardo Pavez
El segundo freno llegó el 7 de agosto, cuando la evidencia preliminar de que Astra podía alcanzar el nivel crítico de ciberseguridad obligó a correrlo en entornos de mayor seguridad. En la semana siguiente, la asignación de GPU a experimentos con modelos de esa clase cayó 59.2%. La de las otras clases subió 17.2%, lo que compensó cerca del 85% de la caída y dejó el total de las cargas analizadas prácticamente igual. La lectura que la propia OpenAI hace del dato es que el cómputo sigue siendo valioso y flexible cuando aparecen controles nuevos, y que se canaliza hacia otros usos dentro de la casa.
Ese dato es el contrapunto de lo que pide su científico jefe. Jakub Pachocki dijo a The Deep View, después del lanzamiento, que "necesitamos encontrar formas de frenar el desarrollo de la IA", introducir compuertas de seguridad y coordinarse entre laboratorios y entre países; también que el Preparedness Framework debería ocuparse del desarrollo y no solo del despliegue. Su empresa ya documentó qué le pasó al cómputo cuando un freno se aplicó de verdad: no bajó, cambió de destino.
El anuncio usó Blender y parte de esa comunidad lo tomó mal
El video con el que OpenAI presentó a Astra pide dibujar un cohete, convertirlo en modelo tridimensional dentro de Blender y meterlo en un videojuego mientras el modelo ordena la cena. La puesta en escena imita a Put That There, el proyecto de interacción del MIT de 1980, según describió Creative Bloq. Entre las demostraciones oficiales de la empresa está otra de la misma familia: modelar una casa en Blender y convertirla en una escena caminable de Unreal Engine 5.
Parte de la comunidad de ese programa lo tomó mal. Blender es software libre y gratuito, sostenido por una comunidad que enseña a usarlo, y el anuncio lo pone a ilustrar que ese aprendizaje puede saltarse. La artista que dibujó el puma de la pantalla de arranque de Blender 5.2 dijo sentir asco al ver su trabajo dentro del anuncio de OpenAI, de acuerdo con el mismo medio.
El uso de computadora ya tiene dos medidas públicas: lo que cuesta una tarea larga y lo que gasta al día quien lo usa a diario. Falta una tercera, la de cuánto de ese consumo llega a la cuenta de una empresa o de un suscriptor común, y esa no existe todavía: Astra sale desactivado por defecto en las cuentas Enterprise y su acceso menos restringido en ciberseguridad sigue reservado al programa Daybreak.
