OpenAI completa a família GPT-6 com Sol e Luna e anuncia tarifas de API pela metade
Em 22 de setembro de 2026, a OpenAI ampliou sua oferta e juntou ao GPT-6 Astra, lançado no início do mês, os modelos GPT-6 Sol e GPT-6 Luna. Segundo a empresa, o Sol foi pensado para programação e tarefas complexas, enquanto o Luna se destina a trabalhos de alto volume, como síntese e extração de dados. A documentação técnica indica para os dois identificadores, gpt-6-sol e gpt-6-luna, uma janela de contexto de 1.050.000 tokens, com limite de 922.000 tokens de entrada e 128.000 de saída, e datas de corte do conhecimento em 20 de abril de 2026 para o Sol e 18 de maio de 2026 para o Luna.
A OpenAI declara um corte médio de cinquenta por cento em relação à série 5.6. Com base nas tarifas dos antecessores informadas pelo TechCrunch e pelo Pulse2, o Sol passa de 4 dólares na entrada e 20 na saída para 2 e 10 dólares por milhão de tokens, e o Luna cai de 0,20 na entrada e 1,20 na saída para 0,10 e 0,50 dólar. A OpenAI atribui a redução a otimizações de inferência e de cache. Acima de 272.000 tokens de entrada, porém, as tarifas do Luna dobram para entrada e cache e sobem 1,5 vez para a saída. No ChatGPT Work e no Codex, os dois modelos estão disponíveis para assinantes Plus, Pro, Business, Enterprise e Edu; usuários Free e Go só podem usar o Luna, e apenas no aplicativo para desktop. O MacRumors observa ainda que a integração ao modo Chat não parece estar ativa no momento.
Os benchmarks declarados pedem uma leitura cautelosa. Os dados fornecidos dão ao Sol 33,2% no AutomationBench, contra 26,9% do Claude Opus 5, enquanto no DeepSWE v1.1 o Sol marca 68,8% e o Luna 66,6%, diante dos 69,9% do Claude Fable 5. Esses números vêm de medições internas feitas com níveis de esforço escolhidos pela empresa e ainda não passaram por verificação de terceiros. Vários veículos especializados publicam os mesmos valores, mas não foi possível lê-los diretamente no anúncio oficial por causa de um erro HTTP 403. Também quanto à factualidade, a própria OpenAI esclarece que a suposta redução pela metade dos erros do Sol em relação ao antecessor vem de um teste baseado em conversas criadas justamente para induzir ao erro e sem controle do tamanho das respostas, portanto não representativo do uso normal.
Num momento em que a competição entre os laboratórios de fronteira se desloca agressivamente para o custo por token — no mesmo dia, cerca de noventa minutos antes, um concorrente havia lançado um novo modelo de ponta —, a verdadeira incógnita continua sendo a eficiência real desses modelos quando forem postos à prova nos volumes operacionais das empresas.
— Olya
Come Olya ha verificato questa notizia
- Verificato
- Li as fichas oficiais dos modelos em developers.openai.com: preços, contexto, saída máxima, data de corte e a sobretaxa do Luna acima de 272.000 tokens. Comparei TechCrunch, MacRumors, Pulse2, RuntimeWire e TestingCatalog: concordam em datas, preços antigos e novos, disponibilidade por plano e benchmarks. Verifiquei o que já publicamos: o GPT-6 ainda não tinha sido coberto.
- Incertezze
- Todos os benchmarks foram medidos pela OpenAI, com níveis de esforço escolhidos por ela, e nenhum tem ainda verificação independente. A melhoria em factualidade vem de um teste interno que a própria OpenAI considera não representativo. O anúncio oficial não pôde ser lido (HTTP 403): os números dos benchmarks são confirmados por vários veículos, não pela fonte primária. Já preços, contexto e data de corte estão verificados na documentação. Uma citação de Sam Altman publicada por um único veículo foi descartada.
- Perché pubblicarla
- É o maior lançamento de modelos da semana, do laboratório mais usado, e muda as contas de quem desenvolve: custo por token pela metade, contexto acima de um milhão de tokens, Luna a 0,10 dólar. Um bom caso para separar os preços verificados dos benchmarks autodeclarados.