O erro clássico de custo em programação com IA é olhar apenas quanto custa uma tentativa.
Se o modelo barato se perde cinco vezes e termina com “permissão negada”, o modelo caro que acha a causa real na primeira pode sair mais barato.
Em setembro de 2026, o Codex recebeu GPT-6 Sol e GPT-6 Luna ao lado do GPT-6 Astra. A pergunta importante não é “qual é o mais forte?”, e sim:
qual modelo minimiza o custo de concluir cada tipo de tarefa?
1. O que foi lançado
A OpenAI lançou GPT-6 Sol e GPT-6 Luna na API em 22 de setembro de 2026 e adicionou os modelos ao ChatGPT Work e ao Codex.[1][2]
Sol é voltado para programação complexa e workflows agênticos. Luna é otimizado para tarefas focadas e em grande volume. Os dois têm janela de contexto de 1,05M e até 128K tokens de saída.[3][4][5]
Astra fica acima deles para os trabalhos end-to-end mais difíceis, incluindo código, uso de computador, pesquisa e produção de documentos.[6]
Em linguagem de escritório: Luna é o operador barato, Sol é o responsável do dia a dia e Astra é quem entra na sala e pergunta por que aquele cabo está invertido.
2. A armadilha de “GPT-6 chegou ao ChatGPT”
As notas de versão de 22 de setembro dizem que Sol e Luna chegaram ao ChatGPT Work e Codex e são separados dos modelos disponíveis no Chat comum.[1]
Logo, “está no produto ChatGPT” não significa “está no seletor de modelo de uma conversa normal”.
Astra teve uma distribuição mais ampla no ChatGPT segundo o anúncio de setembro.[6] Mesma família, superfícies diferentes.
3. Os preços nominais são muito diferentes
Preços Standard por 1M tokens de entrada/saída em 23 de setembro de 2026:[3][4][6][7][8][9]
| Modelo | Entrada | Saída |
|---|---|---|
| GPT-6 Luna | $0.10 | $0.50 |
| GPT-6 Sol | $2.00 | $10.00 |
| GPT-6 Astra | $10.00 | $50.00 |
| GPT-5.6 Luna | $0.20 | $1.20 |
| GPT-5.6 Terra | $2.00 | $12.00 |
| GPT-5.6 Sol | $4.00 | $20.00 |
Com a mesma quantidade de tokens, Sol custa cerca de 20 vezes Luna, e Astra 5 vezes Sol.
Olhando só isso, “Luna em tudo” parece uma genialidade. É como economizar no frete carregando a geladeira nas costas.
4. Simulação simples: 100K de entrada + 20K de saída
Suponha uma tarefa com 100.000 tokens de entrada e 20.000 de saída, sem cache, tarifas de ferramentas, contexto longo ou tentativas extras.
| Modelo | Custo API aproximado por tentativa |
|---|---|
| GPT-6 Luna | $0.020 |
| GPT-6 Sol | $0.400 |
| GPT-6 Astra | $2.000 |
| GPT-5.6 Luna | $0.044 |
| GPT-5.6 Terra | $0.440 |
| GPT-5.6 Sol | $0.800 |
Luna vence brutalmente no custo bruto.
Mas a conta útil é:
custo para concluir ≈ custo por tentativa × número de tentativas + intervenção humana + contexto perdido
Com o mesmo volume de tokens, uma tentativa de Astra custa aproximadamente cinco de Sol. Se Sol precisa de cinco e Astra de uma, a conta já empata.
5. Astra caro pode sair mais barato
No Terminal-Bench 4.0, a OpenAI reporta 57,9% para GPT-6 Astra e 37,3% para GPT-5.6 Sol, com custo API estimado por tarefa cerca de 9% menor para Astra na configuração comparada.[6]
No AutomationBench foi 41,4% contra 18,1%; em tarefas internas de migração de banco de dados, 63,9% contra 42,7%.[6]
Preço por token e preço por trabalho concluído não são a mesma coisa.
Astra também traz ao Codex um mecanismo para preservar e recuperar contexto ao longo de sessões extensas.[6] Isso ajuda a evitar a comédia clássica: esquecer por que o patch anterior falhou e repetir a mesma ideia com confiança renovada.
6. Roteie pela forma da tarefa, não pela ordem de preço
Não faça todo trabalho bater em Luna→Sol→Astra.
Classifique antes e suba um nível depois de uma falha significativa.
GPT-6 Luna
- busca, extração, classificação, reformatação
- pequenas alterações muito especificadas
- lotes independentes
- execução e resumo de testes
- critérios de sucesso mecânicos
GPT-6 Sol
- implementação comum em vários arquivos
- debugging com área provável conhecida
- workflows agênticos padrão
- pesquisar→corrigir→testar
- modelo principal do Codex
GPT-6 Astra
- causa raiz desconhecida
- problemas entre vários serviços, permissões ou estados
- debugging longo
- migrações e grandes refactors
- tarefas que chegam sempre a 80% e morrem
- trabalho que Sol investigou direito uma vez e não fechou
7. E o GPT-5.6 Terra?
Preço Standard:
- GPT-5.6 Terra: $2 / $12
- GPT-6 Sol: $2 / $10
A entrada custa igual e a saída do Sol é mais barata.[3][8]
Para novas cargas, Terra ficou numa posição econômica estranha. Ainda pode fazer sentido por compatibilidade, previsibilidade ou prompts já validados.
Para projetos novos, o mapa fica simples:
Luna=volume, Sol=padrão, Astra=difícil.
8. A resposta real vem de 20 tarefas suas
Benchmark é mapa, não é seu repositório.
Divida o trabalho em 3–5 categorias e registre cerca de 20 tarefas por categoria:
- conclusão sem instruções humanas extras
- tempo até ficar green
- número de tentativas
- tokens/créditos
- quantidade de logs lidos por humanos
- regressões
- frequência de troca de modelo no final
Otimize custo total por tarefa concluída, não apenas preço por milhão de tokens.
Conclusão: Sol como padrão, Luna para volume mecânico, Astra para labirintos
GPT-6 Luna: tarefas claras, volumosas e independentes.
GPT-6 Sol: trabalho normal no Codex.
GPT-6 Astra: problemas ambíguos, longos e entre sistemas.
O padrão caro não é escolher Astra. É economizar Astra por várias falhas e chamar Astra no fim mesmo assim.
A quarta leitura humana do mesmo log também entra na conta.
- OpenAI ChatGPT Release Notes help.openai.com
- OpenAI API Changelog developers.openai.com
- GPT-6 Sol developers.openai.com
- GPT-6 Luna developers.openai.com
- Models catalog developers.openai.com
- GPT-6 Astra openai.com
- GPT-5.6 Sol developers.openai.com
- GPT-5.6 Terra developers.openai.com
- GPT-5.6 Luna developers.openai.com
