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A resposta curta
Use GPT-6 Sol como candidato para o trabalho diário de aplicativos, Astra para testar se tarefas difíceis justificam custos mais altos e Luna para cargas de trabalho de volume limitado. Estes são pontos de partida da avaliação e não vencedores universais. Compare os resultados aceitos e conclua o custo da tarefa com seus próprios exemplos antes de alterar a produção.
O que levar
- Os planos ChatGPT e os preços do modelo API são diferentes.
- Mantenha o esforço de raciocínio associado a cada pontuação de benchmark.
- Uma taxa de token mais barata não garante um resultado aceito mais barato.
Fontes verificadas . Síntese de pesquisa e recomendações Rubrex. Exemplos e experimentos locais são rotulados; eles não são resultados do cliente.
Um instantâneo de modelo datado. As métricas publicadas descrevem o modelo nomeado, as configurações e o teste. Não são experimentos Rubrex ou uma classificação universal. Os preços e a disponibilidade podem sofrer alterações após a data da pesquisa.
Compare modelos e verifique a data dos dados →Quais modelos OpenAI são cobertos
Conforme verificado em 25 de setembro de 2026, o catálogo de modelos da OpenAI lista GPT-6 Astra, Sol e Luna como suas principais opções. Ela posiciona a Astra para um raciocínio exigente, a Sol para um equilíbrio entre capacidade e custo e a Luna para um trabalho focado e de alto volume. Este briefing diz respeito aos modelos de API. Uma assinatura ChatGPT, suas ferramentas e limites são uma experiência de produto separada; um preço de token de API não deve ser apresentado como o custo de uma conversa ChatGPT.
Evidência: Catálogo de modelos OpenAI [1]
Leia o preço e a capacidade juntos
A tabela registra as taxas básicas do catálogo, não uma cotação para uma tarefa concluída. Camadas de contexto longo e raciocínio gerado podem afetar a fatura, e uma janela de contexto maior não estabelece o uso confiável de todos os documentos fornecidos. Nossa recomendação é testar o Sol como uma linha de base prática e, em seguida, comparar o Astra em falhas difíceis e o Luna em tarefas limitadas e verificáveis. Mantenha as ferramentas prontas e disponíveis e a rubrica de aceitação estáveis para que a comparação meça o modelo candidato em vez de uma aplicação em mudança.
Evidência: Catálogo de modelos OpenAI [1]Catálogo de modelos públicos OpenRouter [2]
| Modelo ou imóvel | Valor publicado | Como interpretá-lo |
|---|---|---|
| GPT-6 Astra | Entrada de US$ 10/saída de US$ 50 | Contexto de catálogo de 1.050.000 tokens; preços diferenciados |
| GPT-6 Sol | $ 2 de entrada / $ 10 de saída | Contexto de catálogo de 1.050.000 tokens; preços diferenciados |
| GPT-6 Lua | $ 0,10 de entrada / $ 0,50 de saída | Contexto de catálogo de 1.050.000 tokens; preços diferenciados |
O que os resultados independentes realmente mostram
Os resultados salvos do banco Epoch AI EBR medem o desempenho no ambiente de jogo Earthborne Rangers. Eles fornecem evidências sobre o planejamento sob esse equipamento, e não uma porcentagem geral de tarefas de negócios que cada modelo pode concluir. As configurações exibidas utilizam esforço de raciocínio máximo e suas datas de execução são diferentes. Não infira uma classificação de produção confiável apenas a partir de estimativas pontuais: os erros padrão são materiais e suas permissões de ferramenta, orçamento de tarefa e definição de sucesso podem produzir uma ordem diferente.
Evidência: Epoch AI: banco EBR [3]
| Referência | Configuração exata | Pontuação | Erro padrão | Data de execução |
|---|---|---|---|---|
| Banco EBR | GPT-6 Astra (máx.) | 76.19% | 8,38 pontos percentuais | 2026-08-30 |
| Banco EBR | GPT-6 Sol (máx.) | 53.33% | 4,62 pontos percentuais | 2026-09-22 |
Um experimento de seleção útil
Crie três grupos de tarefas a partir do seu próprio produto: trabalho de rotina com verificações objetivas, casos difíceis que exigem diversas decisões e falhas onde um ser humano deve intervir. Execute os mesmos exemplos por meio de configurações candidatas e revise os resultados sem nomes de modelos quando for prático. Registre a conclusão aceita, falhas graves, custo total de token e ferramenta e duração do p95. Escale para uma configuração mais cara somente quando ela melhorar um resultado que sua equipe realmente valoriza. Uma pontuação de benchmark forte é um motivo para testar um modelo, e não uma permissão para pular esta etapa.
Limites da evidência
Este briefing sintetiza a documentação do fornecedor e os registros da Epoch AI; Rubrex não reproduziu essas execuções de benchmark. O instantâneo está datado, não ao vivo. Resultados Luna ausentes na tabela EBR selecionada significam cobertura insuficiente aqui, e não capacidade zero. Verifique as tarifas e a disponibilidade antes da adoção.
Perguntas comuns
Qual modelo GPT-6 é melhor para nosso SaaS?
Comece com uma linha de base específica da tarefa e compare a qualidade, o custo e a latência aceitos. A escolha certa pode diferir entre fluxos de trabalho de extração, codificação e agente.
Esses preços se aplicam ao ChatGPT?
Não. São taxas de token de API. As assinaturas do ChatGPT e os limites de uso do produto são separados.
Fontes e leituras adicionais
Fontes primárias por trás deste briefing. As descobertas de uma fonte aplicam-se às suas próprias condições de estudo; a publicação no arXiv não estabelece revisão por pares.
- Catálogo de modelos OpenAI OpenAI · Referência viva · Documentação mantidaRevisado: nomes de modelos atuais, limites de contexto e preços básicos de API. Acessado 25 de set. de 2026.
- Catálogo de modelos públicos OpenRouter OpenRouter · Referência viva · Documentação mantidaRevisado: campos do catálogo; preços numéricos retirados do instantâneo da API salvo em 25 de setembro. Acessado 25 de set. de 2026.
- Epoch AI: banco EBR Época AI · 2026 · Referência independenteRevisado: definição de benchmark e registros de avaliação interna salvos; CC POR 4,0. Acessado 25 de set. de 2026.
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