OpenAI lança o modelo carro-chefe GPT-5.6 em três versões: Luna, Terra e Sol

Em 17 de julho de 2026, a OpenAI liberou para o público geral a família GPT-5.6, seu novo carro-chefe, em três tamanhos de uma só vez: Luna, Terra e Sol. Segundo um benchmark da própria OpenAI, o Sol, modelo topo de linha, superou o Claude Fable 5, da Anthropic, por 13,1 pontos no Agents' Last Exam, teste voltado a tarefas agênticas de longa duração.

Quanto custam os novos modelos

Os preços seguem o modelo "por 1 milhão de tokens", com valores separados para entrada e saída, e os três tamanhos do GPT-5.6 têm custos bem diferentes.

• Luna (modelo de entrada): $1 por 1M de tokens de entrada / $6 por 1M de tokens de saída
• Terra (modelo intermediário): $2,50 por 1M de tokens de entrada / $15 por 1M de tokens de saída
• Sol (modelo topo de linha): $5 por 1M de tokens de entrada / $30 por 1M de tokens de saída
• Para comparação: a linha Claude Opus custa $5/$25 por 1M de tokens, e o Claude Fable 5, $10/$50
• Os três modelos do GPT-5.6 têm data de corte de conhecimento em 16 de fevereiro de 2026, janela de contexto de 1 milhão de tokens e limite de saída de 128 000 tokens

Quanto o GPT-5.6 supera os concorrentes

A OpenAI se apoia no benchmark Agents' Last Exam, que avalia fluxos de trabalho agênticos longos em 55 áreas profissionais. Segundo a empresa, o GPT-5.6 Sol marcou 53,6 pontos nesse teste, um novo recorde, superando o Claude Fable 5 (no modo adaptive reasoning) por 13,1 pontos. Mesmo no modo de raciocínio intermediário (medium reasoning), o Sol fica 11,4 pontos à frente do Fable 5, com custo cerca de quatro vezes menor. Os modelos menores, Terra e Luna, também superam o Fable 5 com gastos cerca de 16 vezes menores, de acordo com a OpenAI.

No entanto, em outro benchmark popular, o SWE-Bench Pro, que testa a resolução de problemas reais de engenharia, o Claude Fable 5 marcou 80%, enquanto o GPT-5.6 Sol ficou em apenas 64,6%. Talvez por isso, na véspera do lançamento, a OpenAI publicou um artigo à parte afirmando considerar incorretas (broken) cerca de 30% das tarefas do SWE-bench Pro, e pediu que outros desenvolvedores de modelos verifiquem com mais cuidado os resultados nesse benchmark.

O que dizem os primeiros testes

Um blogueiro que teve acesso antecipado ao GPT-5.6 Sol descreve o modelo como "definitivamente muito competente", mas observa que, nas tarefas complexas de programação com que trabalha, o modelo ainda não lhe pareceu melhor que o Claude Fable 5, da Anthropic. Segundo ele, os detalhes mais interessantes estão no guia oficial da OpenAI para uso do GPT-5.6, que descreve uma série de novos recursos da API que os desenvolvedores de ferramentas de terceiros ainda precisam explorar.

O que isso significa

O lançamento do GPT-5.6 em três versões dá continuidade à disputa entre OpenAI e Anthropic pela liderança em tarefas agênticas, aquelas em que o modelo executa sozinho longas cadeias de ações, em vez de apenas responder a uma solicitação pontual. Ao mesmo tempo, a comparação entre benchmarks diferentes traz um quadro contraditório: a OpenAI vence em seu próprio teste de workflows agênticos, mas perde no SWE-Bench Pro, embora a própria OpenAI tenha questionado publicamente a qualidade de um terço das tarefas desse benchmark. Para desenvolvedores, o recado é claro: vale testar a escolha do modelo nas próprias tarefas, em vez de confiar em um único ranking médio.

Perguntas frequentes

Quanto custa o GPT-5.6 Sol?

O GPT-5.6 Sol, modelo topo de linha, custa $5 por 1 milhão de tokens de entrada e $30 por 1 milhão de tokens de saída. É mais caro que o Luna ($1/$6) e o Terra ($2,50/$15), mas mais barato que o Claude Fable 5 ($10/$50).

Como o GPT-5.6 se compara ao Claude Fable 5 em capacidades?

No benchmark Agents' Last Exam, o GPT-5.6 Sol fica 13,1 pontos à frente do Fable 5 (53,6 contra o resultado do Fable 5). Já no SWE-Bench Pro, o Fable 5 marca 80% contra 64,6% do Sol. Ou seja, a vantagem depende do tipo de tarefa.

Qual é o contexto e quais são os limites dos modelos GPT-5.6?

Os três modelos (Luna, Terra e Sol) têm janela de contexto de 1 milhão de tokens, limite de saída de 128 000 tokens e data de corte de conhecimento em 16 de fevereiro de 2026.