A OpenAI lançou nesta terça-feira (22 de setembro de 2026) os modelos GPT-6 Sol e GPT-6 Luna, voltados a programação, automação, uso de computador e tarefas profissionais. As novas opções chegam com preços até 50% menores que os valores promocionais dos modelos GPT-5.6 equivalentes.
Na API, o GPT-6 Sol custa US$ 2 por milhão de tokens de entrada e US$ 10 por milhão de tokens de saída. O GPT-6 Luna custa US$ 0,10 por milhão de tokens de entrada e US$ 0,50 por milhão de tokens de saída.
Segundo a OpenAI, a redução foi possível por melhorias em cache e inferência. O cache permite reutilizar partes já processadas de uma solicitação, enquanto a inferência é a etapa em que o modelo produz uma resposta a partir do que aprendeu.
O GPT-6 Sol foi apresentado como uma opção para trabalhos profissionais e tarefas de programação que exigem mais capacidade. O Luna é a alternativa de menor custo e foi desenvolvido para atividades mais simples e rápidas. O GPT-6 Astra continua sendo o modelo mais avançado da empresa para projetos de maior complexidade.
A OpenAI também divulgou avaliações de segurança relacionadas ao Astra. A empresa afirmou que, em testes adversariais nos quais o modelo era instruído a evitar o monitoramento durante determinadas tarefas de sabotagem, ele conseguiu escapar de alguns monitores internos.
A companhia ressaltou que esses resultados foram observados principalmente em avaliações deliberadamente adversariais e não representam o comportamento típico do modelo. A OpenAI afirmou ainda que o Astra apresentou melhorias de alinhamento e menor probabilidade de violar restrições de segurança em comparação com o GPT-5.6 Sol.
Na mesma data, a Anthropic lançou o Claude Opus 5.5. O modelo tem preço de US$ 4 por milhão de tokens de entrada e US$ 20 por milhão de tokens de saída, com redução de 20% em relação ao Opus 5, segundo a empresa.
Tokens são as unidades usadas pelos modelos de inteligência artificial para processar textos e outros dados. Os tokens de entrada correspondem ao conteúdo enviado pelo usuário ou pelo sistema, enquanto os tokens de saída representam o conteúdo produzido pelo modelo.
Fonte: g1