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Portal ya tiene una nueva clase de jugador. GPT-6 Astra, el modelo que OpenAI lanzó el 3 de septiembre, completó el juego entero sin intervención humana.
La prueba no la organizó OpenAI, sino cozyblaze, un experimentador independiente que conectó el juego al modelo con un servidor local basado en Model Context Protocol y una versión modificada de SourcePauseTool. El resultado no fue una demo recortada, sino una partida completa con cámaras de prueba, fuga por las zonas traseras y enfrentamiento final con GLaDOS.
Astra tardó casi un día en resolver un juego que se juega en dos horas
La sesión duró 23 horas y 43 minutos, aunque el tiempo de juego efectivo rondó las dos horas al descontar las pausas de razonamiento. Ahí aparece la primera rareza de esta clase de sistemas, porque buena parte de su trabajo no transcurre en pantalla, sino en silencios de cálculo que un jugador humano no necesita.
El experimento acumuló 3.336 llamadas a herramientas y consumió 571,18 dólares en tokens. Ese coste, calculado con las tarifas de lista de Astra, quedó cubierto por una suscripción mensual de 200 dólares.
OpenAI fijó para Astra un precio de 10 dólares por millón de tokens de entrada y 50 dólares por millón de tokens de salida. Esa estructura ayuda a entender por qué una prueba larga, con tanteos, paradas y correcciones, puede disparar la factura aunque el juego real apenas ocupe unas dos horas, algo que también pesa cuando estos sistemas pasan del laboratorio a tareas cotidianas como leer la pestaña activa o rellenar formularios.
Brockman sitúa la clave en usar el ordenador
Cuando presentó Astra, OpenAI puso el foco en una idea muy concreta, que el modelo puede usar el ordenador. Greg Brockman, presidente de OpenAI, explicó a los medios que el sistema navega hojas de cálculo, formularios y páginas web a una velocidad que describió como “sobrehumana”.
Eso cambia el tipo de prueba que importa.
Durante años, muchos modelos parecían brillantes dentro de un cuadro de texto y torpes en cuanto tocaban una interfaz real. Portal funciona aquí casi como una maqueta del mundo cotidiano, con botones, espacios tridimensionales, tiempos de espera y una cadena de decisiones que no admite una respuesta bonita pero inútil.
El viejo objetivo de 2016 reaparece dentro de un laboratorio improvisado
OpenAI ya había señalado en 2016 uno de sus objetivos técnicos, contar con un único agente capaz de resolver una amplia variedad de juegos. Diez años después, esa ambición reaparece no en un gran escenario corporativo, sino en una prueba informal montada por un tercero, una comparación que dice bastante sobre cómo se miden hoy estas capacidades y que enlaza con el despliegue de Astra tras semanas de atención pública.
Cozyblaze, eso sí, rebajó cualquier lectura triunfalista.
El propio experimentador definió la partida como un experimento informal y advirtió contra extrapolar demasiado a partir de sus resultados. La cautela importa porque una cosa es terminar Portal y otra demostrar un rendimiento estable en entornos abiertos, donde los errores pequeños dejan de ser anecdóticos y pasan a costar tiempo, dinero o ambas cosas.
Al final, la cifra que mejor resume la escena quizá no sea el jefe derrotado ni la salida del laboratorio, sino esa combinación poco intuitiva de dos horas reales de juego frente a 23 horas y 43 minutos de sesión total.