OpenAI reduz preços do GPT-6 Sol e Luna em 50% para defender a participação dos desenvolvedores

Na terça-feira, a OpenAI apresentou o GPT-6 Sol e o GPT-6 Luna, ambos com preços pelo menos 50% inferiores às taxas dos modelos GPT-5.6 que eles substituem. Os cortes de preço da OpenAI visam desenvolvedores e empresas que começaram a selecionar modelos com base no custo das tarefas concluídas, em vez de apenas nos resultados de benchmarks.

Curiosamente, esta notícia coincidiu com o anúncio da Anthropic sobre a redução de preço de seu modelo principal.

Metade do preço dos modelos GPT-5.6

O custo do GPT-6 Sol é de US$ 2 por milhão de tokens de entrada e US$ 10 por milhão de tokens de saída. Isso é comparado aos preços do GPT-5.6 Sol, que são US$ 4 e US$ 20, respectivamente. O custo do GPT-6 Luna é de US$ 0,10 para entrada e US$ 0,50 para saída, comparado a US$ 0,20 para entrada e US$ 1,20 para saída do GPT-5.6 Luna. No geral, isso significa que os custos para o Sol foram reduzidos pela metade em ambos os casos, enquanto os custos para o Luna foram reduzidos pela metade para entrada e diminuíram 58,3% para saída.

A OpenAI atribui a melhoria na inferência e no cache como fatores que permitiram as reduções. De acordo com seu post de lançamento, os preços para usar o GPT-5.6 são promocionais, enquanto um representante da OpenAI disse ao VentureBeat que as novas taxas do GPT-6 estão aqui para ficar. O tier Astra do GPT-6 continua sendo a versão mais cara, com US$ 10 para entrada e US$ 50 para saída.

De acordo com o Cryptopolitan, a OpenAI reduziu o preço do GPT-5.6 Luna em 80% e do GPT-5.6 Terra em 20%, indicando que a precificação está se tornando uma questão central na competição de modelos de IA.

Venda por custo por tarefa concluída, não por vitórias em benchmarks

A estratégia da OpenAI tornou-se mais baseada em economia do que técnica. O desempenho da startup no AutomationBench, um site que mede processos de negócios em 47 ferramentas diferentes, revela que o GPT-6 Sol no esforço máximo marcou 32,0% enquanto custava US$ 0,34 por tarefa para ser concluída. O Claude Opus 5.5 marcou 40,0% no esforço máximo enquanto custava US$ 1,28 por tarefa. O Opus 5.5 entregou uma pontuação de conclusão oito pontos percentuais maior, mas a um custo cerca de 3,8 vezes maior por tarefa em comparação com o GPT-6 Sol.

No exame mais recente de Agentes, de acordo com a OpenAI, o Sol no esforço máximo superou o desempenho máximo do Opus 5 com um custo por tarefa 60% menor.

Dados independentes fornecidos pela Artificial Analysis atribuem ao GPT-6 Sol no máximo uma pontuação de Índice de Inteligência de 48 e ao Xiaomi MiMo-V2.6-Pro 46, mas este último é consideravelmente mais barato que o anterior.

Anthropic responde com o Opus 5.5 no mesmo dia

O Claude Opus 5.5 foi lançado pela Anthropic em 22 de setembro a um preço de US$ 4 por milhão de tokens para entrada e US$ 20 para saída, reduzindo o custo por token em 20% em relação ao Opus 5. A Anthropic afirmou que, com o novo modelo, os usuários gastarão cerca de 40% menos devido ao menor uso de tokens.

O resultado líquido disso é que o GPT-6 Sol tem uma taxa de US$ 2, colocando-o na metade da taxa de US$ 4 do Opus 5.5 e igualando o Claude Sonnet 5. Por outro lado, tanto o GPT-6 Astra quanto o Claude Fable 5.1 estão no mesmo nível, cobrando US$ 10 para serviços de entrada e US$ 50 para saída, conforme a análise da VentureBeat.

Concorrentes mais baratos continuam fechando a lacuna

A OpenRouter afirma que a DeepSeek duplicou sua participação em tokens na plataforma, passando de 9% em janeiro para 18% em junho, enquanto os modelos chineses superaram coletivamente os modelos dos EUA em participação de tokens no início de junho. A Xiaomi também lançou seus modelos MiMo sob uma licença MIT, dando às empresas a opção de auto-hospedagem em vez de pagar por token.

De acordo com o Ramp AI Index, baseado em estatísticas de gastos de mais de 70.000 empresas, a taxa de adoção da Anthropic é de 43,8%, enquanto a da OpenAI é de 39,8%. As estatísticas não indicam nenhuma participação de mercado global, mas sim mostram quão facilmente os gastos corporativos são transferidos de um provedor para outro.

Além disso, o Relatório Global de Difusão de IA publicado pela Microsoft oferece uma perspectiva mais ampla da situação: a IA está se tornando mais popular ao redor do mundo, enquanto os modelos de peso aberto podem levar à redução dos custos de acesso, especialmente no Sul Global, apesar dos obstáculos impostos pela infraestrutura, conectividade e habilidades.

Por que tokens mais baratos podem não significar IA mais barata

A Gartner previu em 17 de agosto que os custos de inferência por fluxo de trabalho agêntico aumentarão mais de cinco vezes até 2028. Ela chama isso de "paradoxo da inferência": economias de unidade mais baratas ainda podem aumentar os gastos gerais à medida que os fluxos de trabalho de IA se tornam mais complexos.

“Cada geração sucessiva de capacidade de IA exigirá mais tokens, e muitas vezes mais caros.” — Will Sommer, Diretor Sênior de Análise, Gartner

Um preprint da Universidade de Oxford, “The Price of Intelligence”, descobriu que os preços de inferência ajustados pela qualidade caíram cerca de 0,73 pontos logarítmicos por ano — mais de sete vezes mais rápido do que as medidas convencionais capturam. Mas, medido por tarefa concluída, os custos para o comprador pararam de cair à medida que os modelos de raciocínio consumiam mais tokens.

Em outras palavras, tokens mais baratos podem não reduzir as contas de IA. Eles podem tornar econômico o uso de muito mais IA.