O GPT-6 da OpenAI reduz pela metade os custos dos tokens em todos os benchmarks, com a entrada da Sol e da Luna

De acordo com a Artificial Analysis, o GPT-6 Sol (max) é considerado o melhor modelo em termos de inteligência, com preço de US$ 48. Crédito da imagem: Getty Images

Após a OpenAI lançar o GPT-6 Sol e o Luna, Matt Weaver, chefe de engenharia de soluções, explicou à AI Magazine como esses novos modelos proporcionam às empresas maior flexibilidade operacional.

A OpenAI revelou recentemente o GPT-6 Astra, descrevendo-o como o “modelo mais inteligente e alinhado do mundo”. O laboratório de IA anunciou, em seguida, o GPT-6 Sol e o GPT-6 Luna, variantes econômicas treinadas com metodologias semelhantes às do GPT-6 Astra, seu modelo principal.

Em meio a preocupações crescentes com o aumento dos custos de uso de tokens, as empresas de IA estão competindo cada vez mais em termos de preço, especialmente porque os modelos chineses de peso aberto ameaçam conquistar clientes corporativos.

A empresa de benchmarking Artificial Analysis afirma que o GPT-6 Sol e o Luna estão “ampliando os limites da eficiência de custo”, reduzindo os custos pela metade em comparação com o GPT-5.6 Sol e o Luna.

Matt Weaver, chefe de engenharia de soluções da OpenAI, disse à AI Magazine: “Com o GPT-6 Sol e o Luna, estamos oferecendo às empresas mais flexibilidade para adequar o modelo ao trabalho.”

Matt Weaver, chefe de engenharia de soluções da OpenAI. Crédito da imagem: Matt Weaver/LinkedIn

Alinhando modelos com fluxos de trabalho

A OpenAI afirma que seus modelos GPT-6 lideram a curva de custo-inteligência, oferecendo recursos excepcionais em todos os níveis por meio de uma infraestrutura projetada para implantação eficiente e em grande escala.

A empresa destaca que os avanços em cache e inferência permitem que esses modelos sejam oferecidos a custos mais baixos, com a economia repassada diretamente aos usuários por meio de uma redução de 50% nos preços da API para o Sol e o Luna em comparação com as tarifas promocionais do GPT-5.6.

Ao explicar as funções distintas de cada modelo de IA, Matt acrescenta: “O GPT-6 Astra é destinado aos projetos mais exigentes, nos quais a capacidade máxima é fundamental.

Matt explica: “O GPT-6 Sol foi desenvolvido para tarefas profissionais complexas, incluindo fluxos de trabalho empresariais intricados e programação, enquanto o GPT-6 Luna oferece uma solução mais eficiente para tarefas bem definidas e de alto volume, como resumo de documentos ou extração de informações.

“O Sol e o Luna trazem os avanços do Astra em trabalho profissional, precisão factual, programação e uso de computadores para modelos mais rápidos e acessíveis. À medida que a IA passa da fase experimental para as operações centrais dos negócios, a escolha do modelo certo para cada tipo de tarefa é crucial.

“Nosso objetivo é tornar a IA avançada prática em todas as organizações – ajudando as equipes a agir mais rapidamente, tomar melhores decisões e dedicar mais tempo a trabalhos de maior valor.”

Principais fatos

• A OpenAI reduziu os preços da API para o GPT-6 Sol e Luna em 50% em comparação com o GPT-5.6
• O GPT-6 Sol supera o Claude Opus 5 no AutomationBench por apenas 9% do custo
• O GPT-6 Sol (máx.) atinge velocidades de saída de 131 tokens por segundo
• Os custos das tarefas do Intelligence Index caíram para US$ 1,06 para o Sol e US$ 0,07 para o Luna
• Tanto o GPT-6 Sol quanto o Luna demonstram redução de alucinações no benchmark AA-Omniscience.

Análise de desempenho do modelo

A OpenAI destaca que, no AutomationBench — um teste de fluxos de trabalho empresariais em diversos aplicativos —, o GPT-6 Sol, na configuração de esforço “xhigh”, supera o Claude Opus 5 na configuração de esforço “max” por apenas 9% do custo por tarefa do Opus 5.

No nível de esforço “high”, o GPT-6 Luna supera seu antecessor em 5,4 pontos percentuais, com um custo por tarefa 58% menor, observa a empresa.

A OpenAI destaca que, no “Agents’ Last Exam”, que avalia agentes em fluxos de trabalho profissionais complexos, o GPT-6 Sol na configuração de esforço máximo obtém 56,4%, superando a pontuação mais alta do Claude Opus 5 na avaliação, com um custo por tarefa 61% menor.

A empresa observa que, no FrontierCode — que avalia se os agentes de codificação produzem alterações prontas para serem incorporadas a bases de código reais —, o GPT-6 Sol apresenta uma melhoria substancial em relação ao GPT-5.6 Sol e se equipara ao Claude Fable 5.1 xhigh a um custo muito menor.

Ambos os modelos apresentam redução de alucinações no AA-Omniscience, o benchmark da Artificial Analysis para conhecimento e alucinações.

Com o GPT-6 Sol e o Luna, estamos oferecendo às empresas mais flexibilidade para adequar o modelo ao trabalho

. Matt Weaver, chefe de engenharia de soluções da OpenAI

Custo por Tarefa do Índice de Inteligência. Crédito da imagem: Artificial Analysis

A empresa de benchmarking explica que o lançamento do GPT-6 Sol inclui seis modelos, cada um com características distintas de inteligência, desempenho e preço. Ao comparar as principais métricas desses seis modelos, a Artificial Analysis constatou:

• Em termos de inteligência, o modelo de ponta do GPT-6 Sol é o GPT-6 Sol (max), com 48.
• Quanto à velocidade de saída, o modelo mais rápido é o GPT-6 Sol (max), com 131 t/s.
• Quanto à latência, o GPT-6 Sol (Non-reasoning), com 0,93 s, oferece o menor tempo até o primeiro token de resposta.
• Quanto ao preço, o GPT-6 Sol (low), com US$ 0,13, oferece o menor custo por tarefa. Os preços variam em até 8 vezes entre os modelos.

A empresa constatou que, entre os modelos, as pontuações do Índice de Inteligência e do Índice de Agente de Codificação permanecem consistentes com as do GPT-5.6, com avanços em algumas avaliações e retrocessos em outras.

O GPT-6 Sol foi projetado para trabalhos profissionais complexos – desde fluxos de trabalho empresariais complexos até programação –, enquanto o GPT-6 Luna oferece uma opção mais eficiente para tarefas de alto volume e claramente definidas, como resumir documentos ou extrair informações

. Matt Weaver, chefe de engenharia de soluções da OpenAI

No FrontierCode 1.1 Main⁠, os agentes de IA escrevem códigos que são avaliados não apenas quanto à correção, mas também quanto à “capacidade de integração”: por exemplo, qualidade dos testes, disciplina de escopo, estilo de código e adesão aos padrões da base de código. Crédito da imagem: OpenAI

A importância da eficiência de custos

A concorrência em torno dos preços dos modelos de IA está se intensificando, muitas vezes impulsionada por modelos chineses de baixo custo. Como observa Kyle Chan, da Brookings Institution, em um blog, os modelos chineses são, em sua maioria, de código aberto, permitindo que os usuários personalizem o modelo e tenham acesso a ele por preços mais baixos, com 90% dos recursos de um modelo norte-americano. Consequentemente, esses modelos estão ganhando terreno rapidamente entre empresas motivadas por questões de custo.

A OpenAI está se posicionando para se manter competitiva; a execução do Índice de Inteligência Artificial de Análise (Artificial Analysis Intelligence Index) é significativamente mais barata com os novos modelos, mesmo que ambos produzam um número ligeiramente maior de tokens por tarefa:

• GPT-6 Sol (máx.): Custa US$ 1,06 por tarefa (uma redução de cerca de 50% em relação aos US$ 1,99 do GPT-5.6 Sol), mesmo com o volume de tokens gerados aumentando de 29 mil no GPT-5.6 para 31 mil.
• GPT-6 Luna (máx.): Custa US$ 0,07 por tarefa (uma redução de cerca de 60% em relação aos US$ 0,18 do GPT-5.6 Luna), apesar do uso de tokens de saída ter aumentado de 41 mil no GPT-5.6 para 51 mil.

A Artificial Analysis destaca que esses dois lançamentos permitem que a OpenAI conquiste uma parcela significativa da fronteira de Pareto de custo-benefício — o limite ótimo em que o desempenho não pode ser aumentado sem um aumento correspondente no preço.

Ao reduzir as barreiras sem sacrificar a capacidade, a OpenAI está se posicionando para lidar com a “fadiga de tokens” das empresas e, ao mesmo tempo, se defender contra seus concorrentes de baixo custo no mercado.