A linha de modelos da OpenAI GPT-6 agora inclui três modelos com funções bem diferentes: GPT-6 Astra, GPT-6 Sol e GPT-6 Luna.
Astra continua sendo o carro-chefe para os trabalhos ponta a ponta mais difíceis. Sol é construído em torno de codificação complexa e fluxos de trabalho agentic, equilibrando capacidade e custo. Luna é a opção mais eficiente para tarefas focadas e de alto volume.
Isso torna a escolha menos sobre encontrar um “melhor” modelo GPT-6 e mais sobre combinar o modelo com a carga de trabalho.
Se você quer uma apresentação mais profunda do modelo carro-chefe primeiro, veja nosso visão geral do GPT-6 Astra.
GPT-6 Astra vs Sol vs Luna: Um panorama rápido
| Recurso | GPT-6 Astra | GPT-6 Sol | GPT-6 Luna |
|---|---|---|---|
| Posicionamento | Carro-chefe para os trabalhos ponta a ponta mais difíceis | Codificação e fluxos agentic | Tarefas focadas e de alto volume |
| Model ID | gpt-6-astra |
gpt-6-sol |
gpt-6-luna |
| Janela de contexto | 1.05M tokens | 1.05M tokens | 1.05M tokens |
| Saída máxima | 128K tokens | 128K tokens | 128K tokens |
| Preço de entrada | $10 / 1M tokens | $2 / 1M tokens | $0.10 / 1M tokens |
| Preço de saída | $50 / 1M tokens | $10 / 1M tokens | $0.50 / 1M tokens |
| Melhor para | Raciocínio complexo, pesquisa, codificação | Codificação, agentes, fluxos de trabalho profissionais | Extração, classificação, tarefas repetitivas |
Todos os três suportam entrada de texto e imagem, saída de texto, raciocínio, chamada de função, busca na web, busca de arquivo e uso de computador. As maiores diferenças estão em capacidade, velocidade e custo.
O que é GPT-6 Astra?
GPT-6 Astra é o modelo carro-chefe GPT-6 da OpenAI. Ele foi projetado para trabalhos complexos que podem exigir várias capacidades ao mesmo tempo, incluindo raciocínio, codificação, uso de computador, pesquisa e criação de documentos.
Astra é o modelo a considerar quando a tarefa é difícil, cara para errar ou exige julgamento mais profundo em muitos passos.
Casos de uso típicos incluem:
- Engenharia de software avançada
- Projetos de pesquisa complexos
- Fluxos de trabalho em computador com vários passos
- Análises técnicas difíceis
- Agentes de longa duração
- Trabalhos valiosos de documentos e dados
Seu preço padrão de modelo é US$ 10 por milhão de tokens de entrada e US$ 50 por milhão de tokens de saída.
Isso torna a Astra a mais cara dos três, então faz mais sentido quando a capacidade extra consegue justificar o custo maior.
O que é GPT-6 Sol?
GPT-6 Sol foi criado para codificação complexa e fluxos de trabalho agentic.
Ele mantém a mesma janela de contexto de 1.05M tokens e a saída máxima de 128K que a Astra, mas custa muito menos: US$ 2 por milhão de tokens de entrada e US$ 10 por milhão de tokens de saída.
Isso faz com que Sol seja uma ótima opção para trabalho profissional recorrente, como:
- Desenvolvimento de software do dia a dia
- Revisão de código e depuração
- Agentes de IA que chamam ferramentas
- Pesquisa e análise
- Fluxos de trabalho de documentos
- Automação de negócios
- Trabalho de conhecimento
Para muitas equipes, Sol pode ser o modelo que vale testar primeiro quando a Astra parece desnecessariamente cara, mas a tarefa ainda exige um raciocínio substancial.
O que é GPT-6 Luna?
GPT-6 Luna foi projetado para eficiência.
A OpenAI o posiciona para trabalhos focados e de alto volume, com preços de US$ 0.10 por milhão de tokens de entrada e US$ 0.50 por milhão de tokens de saída.
Boas cargas de trabalho para Luna incluem:
- Classificação
- Extração de informações
- Formatação de texto
- Resumos curtos
- Processamento de conteúdo em larga escala
- Tarefas repetitivas de suporte
- Etapas leves de agentes
- Automação em segundo plano
Um detalhe importante é que a Luna ainda tem uma janela de contexto de 1.05M tokens e saída máxima de 128K. Escolher o modelo mais barato não significa abrir mão de contexto longo.
O que muda é quanto de capacidade de raciocínio você quer gastar em cada solicitação.
Comparação de preços do GPT-6
| Modelo | Entrada / 1M | Entrada em cache / 1M | Saída / 1M |
|---|---|---|---|
| GPT-6 Astra | $10.00 | $1.00 | $50.00 |
| GPT-6 Sol | $2.00 | $0.20 | $10.00 |
| GPT-6 Luna | $0.10 | $0.01 | $0.50 |
O Sol custa um quinto do valor da Astra nas tarifas padrão listadas, enquanto a Luna é ainda dramaticamente mais barata.
Mas o preço do token, sozinho, não deve decidir o modelo.
Se uma tarefa mais difícil exigir várias tentativas com um modelo mais barato, precisar de mais correções humanas, ou não conseguir ser concluída com confiabilidade, um modelo mais forte ainda pode ser mais econômico na prática. Para fluxos de trabalho repetitivos e previsíveis, no entanto, o menor custo da Luna se torna muito mais importante.
Todos os três modelos têm uma janela de contexto de 1.05M
Um recurso notável da família GPT-6 é que Astra, Sol e Luna suportam uma janela de contexto de 1.050.000 tokens e até 128.000 tokens de saída.
Isso dá a todos os três modelos espaço para trabalhar com documentos longos, grandes coleções de material de origem, histórico extenso de conversas ou bases de código.
Ainda assim, o tamanho do contexto não deve ser confundido com qualidade de raciocínio. Um modelo pode aceitar uma grande quantidade de informações sem necessariamente lidar com todas as relações complexas dentro daquele contexto com a mesma qualidade.
Para um projeto de pesquisa difícil ou uma base de código interconectada, Astra ou Sol ainda podem ser uma opção melhor. Para extração em larga escala ou processamento estruturado, Luna pode ser suficiente.
GPT-6 Astra vs Sol: qual deles se encaixa melhor em trabalho profissional?
A diferença prática entre Astra e Sol costuma ser o quanto de capacidade você precisa versus a frequência com que pretende executar a tarefa.
Astra é mais adequada para trabalhos ponta a ponta incomumente difíceis, em que raciocínio mais profundo e confiabilidade importam mais do que o custo por token.
Sol é projetado para trabalhos que ainda são complexos, mas acontecem com mais regularidade: codificação, agentes, pesquisa, análise e fluxos de trabalho de negócios.
Uma equipe pode usar Astra para uma decisão difícil de arquitetura ou um problema de pesquisa complexo, enquanto Sol lida com codificação diária, análise de documentos, agentes baseados em ferramentas e tarefas profissionais repetidas.
GPT-6 Sol vs Luna: quando Luna é suficiente?
Sol e Luna atendem a um recorte diferente: julgamento versus volume.
Use Sol quando o fluxo envolve interpretação, múltiplas etapas, uso de ferramentas ou raciocínio mais profundo.
Use Luna quando a tarefa é previsível e repetida em escala.
Por exemplo, uma empresa pode usar Luna para marcação (tagging), extração, formatação, resumos curtos e classificação e, então, direcionar os casos mais difíceis para Sol.
Esse tipo de roteamento de modelo pode reduzir custos sem forçar todas as solicitações a passar pelo modelo mais capaz.
Qual modelo GPT-6 você deve testar primeiro?
| Sua tarefa | Modelo para testar |
|---|---|
| Pesquisa difícil com vários passos | GPT-6 Astra |
| Codificação ou engenharia avançadas | GPT-6 Astra ou Sol |
| Codificação do dia a dia | GPT-6 Sol |
| Fluxos de agentes | GPT-6 Sol |
| Documentos e trabalho de conhecimento | GPT-6 Sol |
| Extração de alto volume | GPT-6 Luna |
| Classificação e formatação | GPT-6 Luna |
| Automação repetitiva | GPT-6 Luna |
A tabela é um ponto de partida, não uma regra fixa. A melhor escolha depende da qualidade do prompt, das configurações de raciocínio, das ferramentas, da latência e do custo dos erros.
Onde você pode testar GPT-6 Astra, Sol e Luna?
GPT-6 Sol e GPT-6 Luna foram lançados em 22 de setembro de 2026 e estão disponíveis via OpenAI API. A OpenAI também os disponibilizou para planos de ChatGPT Work e Codex compatíveis, enquanto o GPT-6 Luna está disponível para usuários Free e Go no aplicativo de desktop.
Se você quiser comparar os modelos sem configurar fluxos separados de API, você também pode testar a série completa do GPT-6 no iWeaver.
Teste a série completa do GPT-6 no iWeaver
iWeaver oferece GPT-6 Astra, GPT-6 Sol e GPT-6 Luna, para você alternar entre os novos modelos GPT-6 em um só lugar e testá-los em tarefas reais.
iWeaver também fornece créditos diários gratuitos, o que facilita comparar os três modelos antes de decidir qual se encaixa no seu fluxo de trabalho.
Você pode usá-los para tarefas como:
- Resumo de PDF e de documentos
- Pesquisa em vários documentos
- Fluxos de escrita e de conteúdo
- Extração de conhecimento
- Perguntas de codificação e técnicas
- Produtividade do dia a dia
Isso é especialmente útil quando apenas as especificações do modelo não dizem o suficiente. Executar o mesmo prompt ou documento por Astra, Sol e Luna pode revelar diferenças significativas na qualidade das respostas, profundidade do raciocínio, velocidade e utilidade geral.
Se você quer um ponto de partida passo a passo, veja nosso guia sobre como usar o GPT-6 Astra gratuitamente.
O GPT-6 agora é uma família de modelos construída com diferentes níveis de capacidade e custo.
GPT-6 Astra foi desenhado para os trabalhos ponta a ponta mais difíceis.
GPT-6 Sol mira codificação complexa, agentes e fluxos de trabalho profissionais, reduzindo o custo de forma substancial.
GPT-6 Luna foi criado para tarefas focadas e de alto volume, em que eficiência é o que mais importa.
Em vez de escolher apenas entre especificações, teste os modelos contra a mesma carga de trabalho real. Com o iWeaver oferecendo suporte para toda a série GPT-6 e disponibilizando créditos diários gratuitos, você pode comparar Astra, Sol e Luna diretamente e ver qual funciona melhor para as tarefas que você realmente faz.