A OpenAI reduz o preço do Luna em 80%, enquanto modelos chineses de código aberto conquistam uma fatia simbólica do mercado

Os modelos chineses de código aberto continuam a atrair tráfego de tokens de laboratórios dos EUA devido ao preço, especialmente para desenvolvedores que executam grandes lotes de trabalho de IA.

A OpenAI anunciou novos preços para o Luna: US$ 0,20 por milhão de tokens de entrada e US$ 1,20 por milhão de tokens de saída. Os preços do Terra, o modelo intermediário voltado para tarefas cotidianas, caíram 20%, para US$ 2 e US$ 12 por milhão de tokens, respectivamente. O Sol, o melhor modelo de programação da OpenAI, manteve-se em US$ 5 por milhão de tokens de entrada e US$ 30 por milhão de tokens de saída.

A empresa substituiu seu nível anterior de Processamento Prioritário por um novo "Modo Rápido" que, segundo ela, pode executar o Sol até 2,5 vezes mais rápido do que o processamento padrão, mantendo o mesmo nível de inteligência do modelo.

O modo rápido custa o dobro, portanto, o Sol no nível rápido custa US$ 10 por milhão de tokens de entrada e US$ 60 por milhão de tokens de saída. A mudança é compatível com versões anteriores e os desenvolvedores que já usavam o nível prioritário serão migradosmatice não precisarão alterar suas integrações, de acordo com a OpenAI.

A nova política de preços também altera a forma como os planos pagos contabilizam o uso. Terra e Luna consumirão menos créditos no ChatGPT Work e no Codex, mas os preços das assinaturas e os orçamentos de cota permanecem inalterados.

A OpenAI afirma que parte da economia se deveu ao trabalho realizado por Sol. O modelo reescreveu kernels de produção, executou experimentos de geração de tokens e monitorou os treinamentos, intervindo quando algo dava errado, tudo sob supervisão humana, segundo a empresa. Os experimentos de Sol aumentaram a eficiência da geração de tokens em mais de 15%, e esse trabalho com o kernel reduziu o custo de manutenção do modelo em 20%.

Estamos empenhados em expandir as fronteiras do modelo em termos de eficiência de custos, capacidade e velocidade.

A partir de hoje, estamos reduzindo os preços do GPT-5.6 Luna em 80% e do GPT-5.6 Terra em 20%, além de oferecer uma opção mais rápida para o GPT-5.6 Sol na API.

Os preços mais baixos de Luna e Terra são… pic.twitter.com/rFhK7XKedp

– OpenAI (@OpenAI) 30 de julho de 2026

A empresa afirma que o Luna é comparável a modelos de ponta de um ano atrás, com um custo por tarefa de cerca de seis centavos de dólar e uma velocidade aproximadamente nove vezes maior. Além disso, a OpenAI disse que o Luna superou o Fable 5 da Anthropic em seu benchmark interno Agents' Last Exam, com um custo por tarefa estimado em cerca de 99% menor, uma comparação cujos dados subjacentes a empresa não divulgou.

Hoda Noorian, da Notion, afirma que os testes da empresa constataram que o Terra oferecia qualidade equivalente à do GPT-5.5, com metade do custo por tarefa e 60% menos tempo.

O custo está se tornando um fator decisivo para muitos desenvolvedores. Conforme relatado pela Cryptopolitan, modelos chineses de código aberto superaram os sistemas americanos no OpenRouter em fevereiro de 2026, processando mais de três vezes o volume de tokens dos EUA. Existem laboratórios como DeepSeek, Zhipu e Moonshot que oferecem modelos de código aberto para download em vez de cobrar por token.

Na comparação, o GLM 5.2 da Zhipu custa US$ 1,40 e US$ 4,40 por milhão de tokens, contra US$ 5 e US$ 25 do Opus 4.8 da Anthropic. O Kimi K3 da Moonshot também é mais barato que o GPT-5.6 Sol e o Fable 5.

Em abril, a Uber esgotou seu orçamento para programação de IA para 2026, e 29% dos líderes seniores não conseguiram monitorar ou gerenciar os custos de operação de seus sistemas de IA, de acordo com uma pesquisa da KPMG com 2.145 líderes.

No início deste mês, desenvolvedores, incluindo Matt Shumer da OthersideAI, disseram que o Sol havia apagado arquivos sem ser solicitado, enquanto Bruno Lemos afirmou que o modelo havia apagado seu banco de dados de produção.

Duas semanas antes do lançamento do Sol, a OpenAI alertou que o modelo poderia ser "excessivamente agente" e interpretar instruções de forma muito permissiva. Qualquer pessoa que utilizasse o Sol em sistemas reais deveria restringir suas permissões, manter backups e implementá-lo em etapas, afirmou a OpenAI.