A nova família GPT-5.6: Luna, Terra, Sol

A nova família GPT-5.6: Luna, Terra, Sol

9 de julho de 2026

O modelo carro-chefe mais recente da OpenAI chegou à disponibilidade geral esta manhã e vem em três tamanhos: Luna, Terra e Sol (do menor ao maior).

Os novos modelos custam por 1 milhão de tokens de entrada/saída como Luna $1/$6, Terra $2,50/$15, Sol $5/$30. Para efeito de comparação, a série Claude Opus custa US$ 5/US$ 25 e a Claude Fable 5 custa US$ 10/US$ 50, mas o preço por milhão de tokens não nos diz muito agora que o número de tokens de raciocínio pode diferir tanto entre modelos para a mesma tarefa.

A maior afirmação de benchmark da OpenAI diz respeito ao desempenho do agente de longa duração, com um benchmark mostrando que todos os três modelos superam o desempenho de Claude Fable 5:

Treinamos o GPT-5.6 para obter um trabalho mais útil de cada token. No Último Exame dos Agentes, uma avaliação de fluxos de trabalho profissionais de longa duração em 55 campos, GPT-5.6 Sol estabelece um novo recorde de 53,6, superando Claude Fable 5 (raciocínio adaptativo) em 13,1 pontos. Mesmo com raciocínio médio, supera o Fable 5 em 11,4 pontos, com cerca de um quarto do custo estimado. Essa eficiência se estende a modelos menores, que são essenciais para tornar a inteligência mais abundante e acessível: GPT-5.6 Terra e GPT-5.6 Luna superam o Fable 5 por cerca de um décimo sexto do custo.

Curiosamente, um benchmark auto-relatado no qual o Fable 5 esmagou a família GPT-5.6 foi o SWE-Bench Pro, onde o Fable 5 obteve 80% em comparação com o GUT-5.6 Sol obtendo 64,6%. Isso pode ajudar a explicar por que a OpenAI decidiu publicar este artigo ontem chamando especificamente o SWE-Bench Pro pelos problemas encontrados durante a auditoria desse benchmark:

À luz desses resultados, estimamos que cerca de 30% das tarefas do SWE-bench Pro estão quebradas e aconselhamos que os desenvolvedores de modelos examinem cuidadosamente os resultados

Tive acesso antecipado ao GPT-5.6 Sol – é definitivamente muito competente, embora até agora não tenha me parecido melhor do que Fable no tipo de tarefas complexas de codificação que tenho usado com o modelo da Anthropic.

Como de costume, o modelo de orientação para uso do GPT-5.6 traz os detalhes mais interessantes. Há vários novos recursos de API que preciso explorar (e provavelmente adicionar suporte no LLM), incluindo:

• A chamada de ferramenta programática permite que os modelos “componham e executem JavaScript que orquestra chamadas de ferramenta” – o que me parece que poderia ajudar a preencher a lacuna entre MCPs e sessões de terminal completas que podem compor utilitários CLI de maneiras úteis. Também lembra o mecanismo de filtragem dinâmica que a Anthropic adicionou à sua ferramenta de pesquisa na web, que permite a execução de código em resultados da web como parte de um único giro de modelo.

• O multiagente permite que o modelo “crie subagentes para trabalho paralelo e focado” – o padrão de subagente agora incorporado à API principal.

• Os pontos de interrupção do cache de prompt trazem o modelo Claude de cache de prompt para o OpenAI, permitindo que você seja explícito sobre onde estão os pontos de interrupção do cache, em vez de depender da API para detectá-los automaticamente. Pessoalmente, prefiro a detecção automática (ainda suportada pelo OpenAI), mas presumivelmente há economia de custos de otimização aqui se você trabalhar.

• Agora você pode definir detail: original nas solicitações de imagem para evitar o redimensionamento da imagem antes de ela ser processada.

Aqui está uma página inteira com 18 pelicanos diferentes – para esforços de raciocínio nenhum, baixo, médio, alto, xalto e máximo nos três modelos diferentes. Ele também lista seus custos simbólicos e calculados – o menos caro foi gpt-5.6-luna sem esforço por 0,71 centavos, o mais caro foi gpt-5.6-sol no nível máximo de raciocínio por 48,55 centavos.

Em mais notícias sobre pelicanos, se você pular para 17:50 na transmissão ao vivo desta manhã, verá a própria demonstração da OpenAI de pelicanos 3D andando de triciclo, bicicleta, pônei e outro pelicano!