A OpenAI reduziu os preços do GPT-6 Sol e do Luna em 50% para defender a sua quota de mercado de programadores

Fonte Cryptopolitan

Na terça-feira, a OpenAI apresentou o GPT-6 Sol e o GPT-6 Luna, ambos com preços pelo menos 50% inferiores aos dos modelos GPT-5.6 que substituem. Os cortes de preços da OpenAI visam os programadores e as empresas que começaram a selecionar modelos com base no custo das tarefas concluídas, em vez de apenas nas pontuações de benchmark.

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

Metade do preço dos modelos GPT-5.6

O custo do GPT-6 Sol é de 2 dólares por milhão de tokens de entrada e de 10 dólares por milhão de tokens de saída. Isto compara com os preços do GPT-5.6 Sol, que são de 4 e 20 dólares, respetivamente. O custo do GPT-6 Luna é de 0,10 dólares para entrada e 0,50 dólares para saída, em comparação com 0,20 dólares para entrada e 1,20 dólares para saída no GPT-5.6 Luna. No geral, isto significa que os custos do Sol foram reduzidos para metade em ambos os casos, enquanto os custos do Luna foram reduzidos para metade para a entrada e em 58,3% para a saída.

A OpenAI atribui as reduções de preço às melhorias na inferência e no armazenamento em cache. De acordo com a publicação de lançamento, os preços para utilizar o GPT-5.6 são promocionais, enquanto um representante da OpenAI afirmou ao VentureBeat que as novas taxas do GPT-6 vieram para ficar. O plano GPT-6 Astra continua a ser a versão mais cara, custando 10 dólares para entrada e 50 dólares para saída.

Segundo 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 fixação de preços está a tornar-se uma questão central na competição de modelos de IA.

Custo de venda por tarefa concluída, e não por objetivos alcançados

A estratégia da OpenAI tornou-se mais focada na economia do que na tecnologia. O desempenho da startup no AutomationBench, um site que mede os processos de negócio em 47 ferramentas diferentes, revela que o GPT-6 Sol, com o esforço máximo, atingiu 32,0% de conclusão, com um custo de 0,34 dólares por tarefa. Já o Claude Opus 5.5, com o máximo esforço, obteve 40,0% de conclusão, com um custo de 1,28 dólares por tarefa. O Opus 5.5 apresentou uma taxa de conclusão 8 pontos percentuais superior, mas com um custo por tarefa cerca de 3,8 vezes superior em comparação com o GPT-6 Sol.

No mais recente exame da Agents, de acordo com a OpenAI, o Sol, no seu desempenho máximo, superou o desempenho máximo do Opus 5 com um custo por tarefa 60% inferior.

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

Respostas antropogénicas com Opus 5.5 no mesmo dia

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

O resultado disto é que o GPT-6 Sol tem uma taxa de 2 dólares, o que representa metade da taxa de 4 dólares do Opus 5.5 e iguala o Claude Sonnet 5. Por outro lado, tanto o GPT-6 Astra como o Claude Fable 5.1 estão ao mesmo nível, cobrando 10 dólares pelos serviços de entrada e 50 dólares pelos serviços de saída, de acordo com a análise da VentureBeat.

Preços das APIs GPT-6 Sol e Luna em comparação com GPT-5.6 e Claude

Concorrentes mais baratos continuam a reduzir a diferença

A OpenRouter afirma que a DeepSeek duplicou a sua quota de tokens na plataforma, passando de 9% em janeiro para 18% em junho, enquanto os modelos chineses, coletivamente, ultrapassaram os modelos americanos em termos de quota de tokens no início de junho. A Xiaomi também lançou os seus modelos MiMo sob uma licença MIT, dando às empresas a opção de alojar os seus próprios servidores 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 a quota de mercado global, mas sim a facilidade com que os gastos empresariais migram de um fornecedor para outro.

Além disso, o Relatório Global de Difusão da IA, publicado pela Microsoft, oferece uma perspetiva mais abrangente sobre a situação: a IA está a tornar-se mais popular em todo o mundo, enquanto os modelos de código aberto podem levar à redução dos custos de acesso, especialmente no Sul Global, apesar dos obstáculos impostos pela infraestrutura, conectividade e competências.

Porque é que tokens mais baratos podem não significar IA mais barata?

a Gartner previu que os custos de inferência por fluxo de trabalho de agentes aumentarão mais de cinco vezes até 2028. A empresa chama-lhe o "paradoxo da inferência": uma economia de escala mais baixa pode ainda aumentar as despesas gerais à medida que os fluxos de trabalho de IA se tornam mais complexos.

“Cada nova geração de recursos de IA exigirá mais tokens, e geralmente mais caros.” — Will Sommer, Analista Diretor Sénior, Gartner

Um estudo preliminar da Universidade de Oxford, "O Preço da Inteligência", constatou que os preços da inferência ajustados pela qualidade caíram cerca de 0,73 pontos logarítmicos por ano — mais de sete vezes mais rápido do que as medidas convencionais captam. Mas, medidos por tarefa concluída, os custos para o comprador deixaram de baixar à medida que os modelos de raciocínio consumiam mais tokens.

Por outras palavras, tokens mais baratos podem não reduzir os custos com IA. Podem, sim, tornar economicamente viável a utilização de muito mais IA.

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