A OpenAI lançou dois modelos novos. O GPT-6 Luna é o modelo econômico para o dia a dia, o GPT-6.1 Sol chega perto do GPT-6 Astra e custa um quinto dele. Os dois já estão disponíveis no ChatX e substituem a série 5.6. A maior mudança é para quem usava o GPT-5 nano, porque esse modelo não existe mais no ChatX.
A nova seleção de GPT no ChatX
Em GPT agora há exatamente três modelos para escolher. O GPT-5.6 Terra e o GPT-5.6 Luna saíram da lista, as conversas existentes com esses modelos continuam guardadas, claro. A tabela mostra para que serve cada modelo e como os custos em tokens se comparam.
| Modelo | Uso | Profundidade do raciocínio | Custo em tokens |
|---|---|---|---|
| GPT-6 Luna | Perguntas do dia a dia, resumos, textos curtos, entender imagens | Desativado, Baixa, Média, Alta | cerca de um vigésimo do Sol |
| GPT-6.1 Sol | Programação, documentos, tarefas em várias etapas, busca na web | Baixa, Média, Alta | cerca de um quinto do Astra |
| GPT-6 Astra | As tarefas mais difíceis, sem concessões | Baixa, Média, Alta | referência |
O que o GPT-6.1 Sol sabe fazer
O GPT-6.1 Sol é a versão revisada do GPT-6 Sol, apresentado uma semana antes. O ChatX passou direto para a versão nova. A OpenAI descreve o modelo como inteligência quase no nível do Astra por um quinto do preço. Os testes publicados confirmam isso na maioria das áreas.
- Programação: No DeepSWE v1.1, um teste com tarefas longas em bases de código reais, o GPT-6.1 Sol alcança o nível do GPT-6 Astra por cerca de um quinto do custo por tarefa, 6,4 pontos percentuais a mais que o antecessor.
- Documentos: No GDP.pdf, em que os modelos respondem perguntas sobre PDFs complexos com tabelas, gráficos e letras miúdas, o GPT-6.1 Sol supera o Claude Opus 5.5 e fica só um pouco atrás do Astra. Para o chat com documentos no ChatX, esse é o número que mais importa.
- Fluxos de trabalho: No AutomationBench, o GPT-6.1 Sol no nível Média fica 2,2 pontos percentuais à frente do Claude Opus 5.5, por cerca de um terço do custo.
- Precisão: Com prompts propositalmente difíceis, o GPT-6.1 Sol comete um erro factual em 4,1 % das respostas. O Astra fica em 4,0 %, o antecessor estava em 4,5 %.
- Honestidade: Quando uma ferramenta de busca falha, o GPT-6.1 Sol esconde isso em apenas 2,1 % dos casos, o antecessor em 4,9 %.
A própria OpenAI aponta uma limitação. Em tarefas científicas como análise de dados e simulação, o Astra continua na frente, e aí o modelo mais caro vale a pena.
Quando o GPT-6 Luna basta
O GPT-6 Luna é o sucessor do GPT-5.6 Luna e custa a metade. Foi treinado com os mesmos métodos do Astra e herda seu estilo mais claro, com respostas mais curtas e menos jargão. Nos testes, o Luna se mostra surpreendentemente forte para a sua faixa de preço.
- Código: No DeepSWE, o GPT-6 Luna com esforço máximo chega a 66,6 %, no mesmo nível do Claude Opus 5 e do Claude Fable 5 com esforço médio, mas 93 e 96 % mais barato por tarefa.
- Fatos: Com mais esforço de raciocínio, o Luna iguala a taxa de erro do GPT-5.6 Sol por cerca de um centésimo do custo.
- Processos de negócio: No AutomationBench, o Luna melhora 5,4 pontos percentuais em relação ao antecessor com custo por tarefa 58 % menor.
Vale conhecer uma fraqueza. Se a ferramenta de busca falhar durante uma tarefa, o Luna esconde isso em 28,7 % dos casos e chuta uma resposta. Se você ativa a busca na web no ChatX, o GPT-6.1 Sol é a escolha mais segura.
O GPT-5 nano sai, a cota diária fica
Até agora o GPT-5 nano era o modelo gratuito do ChatX. Esse lugar passa a ser do GPT-6 Luna, só que não de graça. O Luna custa tokens, mas muito poucos. No nosso teste, uma explicação de cerca de 120 palavras custou 21 tokens, a mesma pergunta ao GPT-6.1 Sol 403 tokens. Usuários cadastrados recebem 10.000 tokens por dia como cota, o que com o Luna dá para várias centenas de respostas assim por dia. Convidados começam com um saldo único do mesmo tamanho. Quem tem assinatura continua usando o GPT-6 Luna de graça, e a etiqueta verde Grátis fica ao lado do modelo.
No GPT-6.1 Sol, o ChatX repassou a redução de preço do fornecedor. A mesma solicitação custa agora metade dos tokens de antes com o GPT-5.6 Sol. Quem ficou no nano por causa do custo ganha com o Luna um modelo bem mais forte por uma fração do que o Sol custa.
Um teste para a troca
Faça a mesma pergunta uma vez com o GPT-6 Luna no nível Desativado e outra com o GPT-6.1 Sol em Baixa, por exemplo o resumo de um texto longo. Depois dê uma olhada no Token Overview na barra lateral. A diferença de consumo é grande, a diferença na resposta costuma ser pequena. É exatamente aí que se vê qual modelo basta para o seu trabalho.