GPT-6 Astra, GPT-6.1 Sol e GPT-6 Luna foram criados para diferentes níveis de trabalho. A Astra é a opção de maior capacidade para as tarefas mais difíceis de ponta a ponta. A GPT-6.1 Sol equilibra desempenho em trabalhos complexos com um preço bem menor. A Luna é a escolha econômica para tarefas focadas e de alto volume.
Para muitos fluxos de trabalho profissionais, a GPT-6.1 Sol é um ponto de partida sensato. Ela custa um quinto das tarifas padrão de tokens de entrada e saída da Astra, enquanto a OpenAI a posiciona como oferecendo desempenho próximo ao da Astra. iWeaver oferece um teste grátis da GPT-6.1 Sol, para que você teste esse equilíbrio em uma tarefa real antes de decidir se vai subir para a Astra ou descer para a Luna.
Comparação de modelos GPT-6
| Detalhe | GPT-6 Astra | GPT-6.1 Sol | GPT-6 Luna |
|---|---|---|---|
| Função principal | Trabalho mais difícil de ponta a ponta | Trabalho complexo com menor custo | Trabalho focado e de alto volume |
| Preço de entrada padrão | US$ 10 / 1M tokens | US$ 2 / 1M tokens | US$ 0,10 / 1M tokens |
| Preço de saída padrão | US$ 50 / 1M tokens | US$ 10 / 1M tokens | US$ 0,50 / 1M tokens |
| Janela de contexto | 1.050.000 | 1.050.000 | 1.050.000 |
| Saída máxima | 128.000 | 128.000 | 128.000 |
| Esforço de raciocínio | Baixo a máximo | Baixo a máximo | Nenhum a máximo |
| Entrada de imagem | Suportado | Suportado | Suportado |
| Melhor ponto de partida | Trabalho difícil e de alto risco | Fluxos de trabalho profissionais mais complexos | Tarefas repetitivas e sensíveis a custo |
As especificações e o posicionamento se baseiam no catálogo de modelos da OpenAI, na página do modelo GPT-6 Astra e na página do modelo GPT-6.1 Sol. As tarifas padrão de tokens não incluem todas as cobranças de long-context, cache, modo de processamento, regional ou de ferramentas.
Escolha a GPT-6 Astra para o trabalho mais difícil
A OpenAI descreve a Astra como o modelo mais capaz para trabalho de ponta a ponta exigente. Ela foi pensada para raciocínio difícil, engenharia de software, pesquisa, uso de computador e criação de documentos, em que a qualidade importa mais do que o menor preço por token.
A Astra faz sentido quando uma tarefa é ambígua, abrange muitas etapas, exige julgamentos contínuos ou traz um alto custo de falha. Exemplos incluem uma migração complexa de sistema, uma investigação de pesquisa aberta ou um fluxo de trabalho que precisa coordenar várias ferramentas enquanto se adapta a novas informações.
O preço padrão de tokens dela é cinco vezes o da GPT-6.1 Sol, então direcionar cada solicitação rotineira para a Astra pode ser um desperdício. A pergunta certa é se a capacidade extra da Astra reduz erros, retrabalhos ou revisões humanas o suficiente para justificar a diferença.
iWeaver’s previous GPT-6 Astra vs Sol vs Luna guide fornece a comparação original da família e um baseline útil para a atualização 6.1.
Escolha a GPT-6.1 Sol para um trabalho profissional equilibrado
A GPT-6.1 Sol foi criada para codificação complexa, uso de computador e tarefas profissionais. Ela mantém o mesmo contexto documentado e os mesmos tamanhos máximos de saída da Astra, mas com um custo substancialmente menor por token.
Isso torna a Sol uma ótima candidata padrão para síntese de pesquisa, análises com muitos documentos, codificação em múltiplas etapas, criação de relatórios estruturados e fluxos de trabalho com agentes. Ela é especialmente relevante quando a Luna é leve demais para a tarefa, mas a Astra é difícil de justificar para cada execução.
A GPT-6.1 Sol suporta low, medium, high, xhigh e max para o esforço de raciocínio. Medium é o padrão documentado. Comece por ele e aumente o esforço apenas quando uma avaliação representativa mostrar que a tarefa mais difícil se beneficia disso.
Escolha a GPT-6 Luna para volume e eficiência
A Luna é o modelo da OpenAI mais sensível a custo para cargas de trabalho focadas e de alto volume. Os preços padrão de tokens via API ficam muito abaixo tanto de Sol quanto de Astra.
Ela é uma candidata razoável para classificação, extração, transformação, resumos curtos, operações rotineiras com clientes e outras tarefas repetíveis com instruções claras. Como a Luna também suporta none para esforço de raciocínio, além de configurações mais altas, os desenvolvedores têm mais espaço para otimizar workloads simples visando velocidade e custo.
Preço baixo não torna automaticamente a Luna a opção operacional mais barata. Se uma tarefa falha repetidamente ou precisa de muita revisão, direcioná-la para a Sol pode reduzir o custo total.
Uma regra prática de roteamento de modelos
Use o menor modelo que atenda de forma confiável aos critérios de aceitação:
- Comece com a Luna para tarefas estreitas e repetitivas.
- Vá para a GPT-6.1 Sol quando o trabalho exigir raciocínio mais profundo, contexto longo ou várias etapas coordenadas.
- Reserve a Astra para as tarefas mais difíceis, em que a Sol não atinge a qualidade ou a confiabilidade exigidas.
Essa abordagem de roteamento é mais útil do que declarar que um modelo é o vencedor. Ela conecta a escolha do modelo à complexidade da tarefa, ao risco e ao custo de revisão.
Como testar a diferença
Crie um pequeno conjunto de avaliação a partir do seu trabalho real. Inclua uma tarefa simples, uma tarefa típica e uma tarefa difícil. Use as mesmas fontes, requisitos de saída e critérios de pontuação para cada modelo.
Meça:
- Correção e completude.
- Conformidade com as instruções.
- Declarações não suportadas ou mudanças desnecessárias.
- Tempo e uso total de tokens.
- Esforço de revisão e correção humana.
Comece com o teste grátis da GPT-6.1 Sol no iWeaver e use o resultado como seu baseline equilibrado. Se a tarefa for concluída facilmente, a Luna pode ser suficiente. Se a saída ainda ficar aquém após um prompt bem elaborado e um esforço de raciocínio apropriado, a Astra merece um teste controlado.