GPT-6.1 Sol aproxima-se do Astra com menor custo por tarefa

O GPT-6.1 Sol foi lançado a 29 de setembro de 2026, e os resultados independentes dão-me um motivo mais claro para o experimentar do que o lançamento anterior do Sol. A Artificial Analysis coloca-o perto do GPT-6 Astra nos seus testes de inteligência, com um custo medido por tarefa muito inferior. Isso é útil mesmo sem uma descida das tarifas de entrada sem cache e de saída. [1] [3] [4] [5]

O que mostram os benchmarks do GPT-6.1 Sol?

O avanço do Sol 6 para o Sol 6.1 é maior do que o do Sol no lançamento anterior. No Intelligence Index v4.3.2 atual da Artificial Analysis, a pontuação arredondada sobe de 48 para 52 com esforço máximo. O Astra continua ligeiramente à frente, com 53. As três linhas abaixo vêm da mesma versão atual da avaliação. [4] [5] [6]

O Sol 6.1 aproxima-se do Astra nesta comparação e custa cerca de 78% menos por tarefa do benchmark. Calculei essa percentagem a partir de 0,72 e 3,26 dólares. Isso explica o meu interesse no lançamento: o modelo mais barato aproxima-se do resultado agregado do mais capaz sem exigir a mesma despesa medida.

O índice abrange dez avaliações, principalmente em inglês e com texto. A Artificial Analysis pondera o trabalho de agentes, a programação, o raciocínio científico e as tarefas gerais, enquanto mede separadamente as capacidades visuais e multilingues. Um ponto de diferença numa pontuação agregada e arredondada não demonstra que os modelos sejam intercambiáveis em qualquer trabalho. [7]

A medição do custo também é mais útil do que comparar apenas os preços por token. A Artificial Analysis combina os tokens realmente utilizados com as tarifas e as taxas habituais de acerto da cache, e depois pondera os resultados entre as tarefas. Assim, capta parte do trabalho adicional que o modelo decide fazer. É a distinção que explico na minha análise dos limites dos benchmarks de IA para medir a qualidade prática de um modelo: as tarefas do avaliador têm de se parecer com o trabalho que você pretende concluir. [7]

O GPT-6.1 Sol é mais barato do que o GPT-6 Sol?

Os preços de entrada sem cache e de saída não mudam, mas o custo medido por tarefa desce no conjunto de testes da Artificial Analysis. A OpenAI indica 2 dólares por milhão de tokens de entrada sem cache e 10 dólares por milhão de tokens de saída para o Sol 6.1, quando a entrada não excede 272 000 tokens. As leituras da cache ficam de facto mais baratas: 0,10 dólares por milhão de tokens, metade da tarifa de cache do Sol 6. As entradas mais longas têm um escalão de preços separado. [1] [3]

Um pedido hipotético com 100 000 tokens de entrada sem cache e 10 000 tokens de saída custa 0,30 dólares com essas tarifas normais. O cálculo é igual ao do Sol 6. Não indica quantos tokens o modelo mais recente precisa de usar para concluir o pedido, e é aí que o resultado independente sobre o custo se torna interessante.

Os testes de lançamento da OpenAI apontam na mesma direção. A empresa refere que o Sol 6.1 iguala o Astra no DeepSWE 1.1 por cerca de um quinto do custo por tarefa. São resultados da OpenAI, obtidos com a sua própria configuração de avaliação, e o anúncio avisa que os resultados do ambiente de investigação podem diferir dos do ChatGPT. Usaria essa afirmação para escolher um teste e a comparação independente como segunda verificação. [1]

Este argumento é diferente da descida dos preços do GPT-6 Sol e Luna. Esse lançamento tornou cada token mais barato. O Sol 6.1 tem agora de demonstrar que consegue produzir melhor trabalho que passa a revisão com esses tokens.

Onde pode usar o Sol 6.1 e o que testou o Reddit?

O lançamento da OpenAI abrange o ChatGPT Work, o Codex e a API, com uma disponibilização gradual nos planos pagos. O Sol 6.1 não chega ao Chat habitual no lançamento. O identificador do modelo na API é gpt-6.1-sol; a página oficial indica uma janela de contexto de 1 050 000 tokens e até 128 000 tokens de saída. [1] [2]

A discussão no r/ChatGPT do dia do lançamento serve sobretudo para registar expectativas. Um comentário pergunta se alguém tem acesso, enquanto outro questiona os benchmarks especializados do anúncio. A discussão consultada não fornecia uma comparação verificada do Sol 6.1 com base em experiência direta. Também não executei uma comparação controlada para este artigo. [8]

Isso também permitiria testar se o modelo mais recente evita o excesso de engenharia que observei com o GPT-5.6 Sol. A próxima medição útil é o custo de uma alteração que posso integrar, incluindo o tempo que gasto a corrigi-la.