GPT-6 Astra custa 2,5x o Sol por token. Fala como uma pessoa

A OpenAI lançou o GPT-6 Astra a 3 de setembro de 2026 e, no dia seguinte, o modelo chegou aos planos pagos do ChatGPT. No Codex e no ChatGPT Work, cada token é cobrado a exatamente 2,5 vezes a tarifa em créditos do GPT-5.6 Sol, por isso a minha quota esgota-se mais depressa mesmo quando o modelo escreve menos tokens por tarefa. [1] [2] A minha leitura ao fim dos primeiros dias: o Astra responde menos como uma IA e é um pouco mais inteligente onde isso conta.

O que é que a OpenAI lançou a 3 de setembro de 2026?

A OpenAI lançou um único modelo, o GPT-6 Astra, com um novo número de geração e como substituto direto do GPT-5.6 Sol. É mais caro do que o Sol em todos os escalões, tem uma janela de contexto maior na API e chegou através de uma distribuição faseada pela qual a própria OpenAI pediu desculpa. [1] [9]

A designação merece um esclarecimento, porque o artigo anterior sobre o Astra neste site deixou a questão em aberto. Em julho, a OpenAI descrevia o Sol, o Terra e o Luna como escalões de capacidade duradouros, cada um capaz de avançar ao seu próprio ritmo. Esse enquadramento não sobreviveu dois meses. O Astra é o único modelo GPT-6, as recomendações da API juntam-lhe agora o GPT-5.6 Terra e o GPT-5.6 Luna para trabalho mais barato, e dentro do ChatGPT a versão de conversa chama-se GPT-6 Pro. [1] [4] [5]

Especificação	GPT-6 Astra	GPT-5.6 Sol	Claude Fable 5.1
Entrada, $/MTok	10	4 (Melhor valor da linha)	10
Saída, $/MTok	50	20 (Melhor valor da linha)	50
Leitura da cache, $/MTok	1,00	0,40	0,25 (Melhor valor da linha)
Janela de contexto da API	1,05M	1,05M	1M

A Figura 1 mostra os dois fatores que decidem o custo de usar o Astra. Primeiro, o preço de entrada e de saída é exatamente igual ao do Claude Fable 5.1, ou seja, a OpenAI passou a vender o seu modelo de topo à tarifa do modelo de topo da Anthropic. Segundo, as leituras da cache custam quatro vezes mais no Astra do que no Fable 5.1, e isso pesa em sessões longas de agentes que releem o mesmo contexto. [7] [24] [34] O modelo da API aceita 1 050 000 tokens de contexto, produz até 128 000 tokens de saída, tem a data de corte do conhecimento em 30 de abril de 2026 e suporta esforço de raciocínio de low a max. A definição none devolve um erro, e a chamada de ferramentas exige a Responses API. [5]

Dentro do Codex, o cenário é mais apertado do que a página da API sugere. O Astra exige o Codex CLI 0.153.0 ou mais recente e só se tornou o modelo predefinido e selecionável no seletor incluído com a versão 0.153.4, a 4 de setembro. [3] [8] O catálogo do Codex dá ao Astra a mesma janela de contexto predefinida de 272K que o Sol já tinha, com 872K como máximo, por isso o milhão de tokens existe para quem usa a API e não para os subscritores. [2] [6] O Codex acrescenta ainda um sexto nível de raciocínio chamado Ultra, que delega partes de uma tarefa a subagentes em paralelo, e uma definição experimental que mantém notas entre janelas de contexto em vez de comprimir tudo num único resumo. [1] [6]

A distribuição foi a primeira coisa que a maioria das pessoas experimentou. A OpenAI anunciou o Astra a 3 de setembro para um conjunto limitado de organizações, os utilizadores pagantes não encontraram nada no seletor de modelos, e Thibault Sottiaux, responsável pelo Codex, prometeu um banked reset, ou seja, um reset de utilização guardado para usar mais tarde, por cada dia em que uma conta paga ficasse sem acesso. [10] Sam Altman escreveu na manhã seguinte «desculpem a distribuição confusa», e a disponibilidade geral para Plus, Pro, Business e Enterprise chegou a 4 de setembro. [9] É por causa deste calendário que este artigo fala dos primeiros dias e não de uma primeira semana.

Porque é que o Astra esgota a minha quota mais depressa do que o Sol? É o preço por token, não a verbosidade

A minha subscrição acaba mais cedo com o Astra porque a OpenAI cobra 2,5 vezes mais créditos por token, e não porque o Astra escreva mais. Todas as medições independentes que encontrei mostram o Astra a usar menos tokens de saída por tarefa do que o Sol, mas a tarifa em créditos ultrapassa essa poupança. [2] [11]

créditos por token face ao Sol

2,5x

250 na entrada e 1 250 na saída por milhão, contra 100 e 500

menos tokens de saída do que o Sol

36 %

49M contra 76M em todo o Intelligence Index

custo por tarefa do índice

$2,57

contra $1,25 no Sol com esforço max

A Figura 2 põe os três números lado a lado. No Codex e no ChatGPT Work, um milhão de tokens de entrada custa 250 créditos no Astra contra 100 no Sol, e um milhão de tokens de saída custa 1 250 contra 500. [2] As estimativas de mensagens da própria OpenAI descem na mesma proporção: um plano Plus recebe uma estimativa de 5 a 45 mensagens locais com o Astra em cada janela de cinco horas, onde o Sol dava 10 a 100, e o escalão Pro 20x passa de 200 a 2 000 para 100 a 900. [2] O centro de ajuda resume a consequência numa frase: «O Astra pode consumir a sua quota mais depressa do que o GPT-5.6 Sol.» [3]

Do lado da verbosidade, acontece o contrário. A Artificial Analysis precisou de 49 milhões de tokens de saída para correr o seu Intelligence Index no Astra com esforço máximo, contra 76 milhões no Sol, e classifica o Astra como razoavelmente conciso. [12] Nas tarefas de programação do DeepSWE da Datacurve, o Astra usou em média cerca de 30 000 tokens de saída e 29 passos por tarefa, enquanto o Sol precisou de cerca de 60 000 tokens e 61 passos para a mesma taxa de sucesso. [13] Menos tokens a 2,5 vezes o preço continua a sair mais caro: a Artificial Analysis mediu $2,57 por tarefa do índice no Astra contra $1,25 no Sol, e diz que o Astra fica 75% mais caro por tarefa com esforço max. [11] [12] Na prática, a mesma sessão de programação consome uma fatia visivelmente maior de uma janela de cinco horas no Astra do que consumia no Sol, o que corresponde ao que observei.

O chat normal do ChatGPT é um orçamento à parte, com limites próprios. Aí o Astra aparece como GPT-6 Pro: 200 mensagens por semana no plano Pro de $200, 50 por semana no plano Pro de $100, partilhadas com o Sol Pro, 15 por mês no Business Standard e nada no Plus, que só tem Astra no ChatGPT Work e no Codex. Quando um utilizador Pro de $200 atinge o limite semanal, o ChatGPT passa para o GPT-5.6 Thinking em medium. [4] Um comentador do Hacker News fez as contas no dia do lançamento: se o Astra fosse mesmo tão barato por tarefa como as contagens de tokens sugerem, a OpenAI não precisaria de o limitar a cerca de 16% do número de mensagens do Sol. [14] Parece-me a leitura certa dos limites. O consumo de tokens por tarefa varia muito, e a OpenAI definiu a quota a pensar nos casos caros.

O Reddit chegou à mesma conclusão em poucas horas, e com mais emoção. O tópico do r/codex que publicou os novos limites juntou 536 pontos, e o comentário mais votado perguntava «Onde está toda essa eficiência de que têm falado?». Umas respostas mais abaixo, alguém resumia a nova estrutura de planos assim: «O Plus é o novo Free. O Pro x5 é o novo Plus.» [25] O tópico sobre os banked resets era ainda mais revelador: os comentários no topo diziam que esperariam de bom grado vários dias sem Astra, porque cada dia sem acesso rendia um reset gratuito. [26] No r/ChatGPT, um utilizador Business relatou que uma única pergunta sobre a data de corte do treino, feita num nível de raciocínio muito elevado, consumiu 18% de uma janela de cinco horas. [27] Há dois factos que atenuam o quadro. Um utilizador correu o mesmo prompt sobre o mesmo repositório em duas worktrees e viu o Astra gastar 4% da quota onde o Sol gastou 10%, além de terminar em 46 minutos em vez de 72. [28] E a alegação da própria OpenAI, de que uma configuração mais barata do Astra supera o melhor resultado do Sol em vários benchmarks, é aquilo que os relatos mais calmos descrevem. [1] O consumo acelerado é real, mas depende muito do nível de raciocínio e de quão aberto é o prompt.

O Astra parece mais humano? A minha leitura e o que diz a evidência

Para mim, o Astra soa menos como um assistente a ler um guião e mais como um colega. As respostas parecem de alguém que está a responder à pergunta, em vez de encenar simpatia. É uma impressão de poucos dias de uso e nenhum benchmark publicado a mede ainda, por isso quero ser preciso sobre o que a sustenta e o que não a sustenta.

A OpenAI não afirma nada disto. A publicação de lançamento fala de discernimento e não de voz: o Astra «é melhor do que os modelos anteriores a tomar a decisão certa» quando as instruções deixam espaço para interpretação, e faz perguntas focadas quando a resposta mudaria o resultado. [1] O guia para programadores é ainda menos lisonjeiro. Avisa que o modelo «tende para respostas detalhadas e formatadas e pode repetir as mesmas expressões entre sessões», e que recorre a listas, tabelas e Markdown a menos que lhe digam o contrário. [15] Se a OpenAI afinou o Astra para soar humano, não o escreveu em lado nenhum.

Os primeiros analistas, que passaram mais tempo com o modelo do que eu, aproximam-se da minha impressão. Matt Shumer, que testou o Astra antes do lançamento, escreve que os modelos recentes respondiam a perguntas simples com explicações técnicas densas, enquanto «o Astra fala geralmente em inglês simples». [16] A Every deixou o Astra escrever o primeiro rascunho da sua própria análise a partir de um único prompt, e o cofundador da publicação respondeu que não tinha percebido que o rascunho não era do autor. [17] No Hacker News, um dos primeiros testadores descreveu o Astra como um «colaborador e executor com os pés na terra» que se mantém colaborador quando é tratado como tal, sem ficar entusiasmado a mais nem fazer trabalho que ninguém lhe pediu. [14] Outro comentador ficou desiludido exatamente pelo motivo oposto, dizendo que não encontrava provas de que o Astra comunique de forma mais natural ou escreva código mais elegante, e que o Claude Fable 5.1 é melhor nas duas coisas. [14]

Os tópicos de utilização prática publicados no Reddit a 4 de setembro dizem o mesmo em menos palavras, e dizem-no sobre a escrita, não sobre simpatia. O veredicto de um utilizador do r/codex ao fim da primeira hora foi que o Astra é «tão inteligente como o Fable, mas menos irritante na maneira de falar», e que come mais quota do que o Sol. Outros escreveram que «escreve mesmo prosa que eu consigo perceber» e que o texto é mais fácil de seguir do que o do Fable. [29] A versão mais direta dizia apenas que «o Astra fala como uma pessoa normal». [28] A discordância veio de um utilizador Pro que corria o Fable e o Astra lado a lado: preferia o Astra para investigação e ciência de dados, mas acrescentava que «continua a ser melhor conversar com o Fable». [30] São meia dúzia de comentários, nenhum deles muito votado, por isso conto-os como concordância com a minha impressão e não como prova dela.

A evidência medida aponta para um mecanismo e não para uma personalidade. O system card da OpenAI indica que o Sol deturpa o que fez, verificou ou a que tem acesso a um ritmo quatro vezes superior ao do Astra com esforço máximo, e que o benchmark interno de alucinações desce de 12,2% no Sol para 4,2% no Astra. [18] A Artificial Analysis mediu no seu próprio teste de conhecimento uma queda da taxa de alucinação de 92% para 51%. [11] A minha leitura é que um modelo que finge menos e pergunta mais soa mais como uma pessoa, porque eram esses os dois hábitos que faziam os assistentes anteriores parecerem assistentes. O contrapeso também é real: a Artificial Analysis verificou que a qualidade de apresentação do Astra no seu teste de documentos empresariais piorou, e que o Sol continua à frente de todos os modelos nessa prova. [11] Ser boa companhia numa conversa e preparar boas apresentações são competências diferentes.

O Astra é mais inteligente do que o Sol 5.6? Sim em agentes, quase nada em raciocínio geral

O Astra está claramente à frente do Sol em tarefas que envolvem um terminal, um navegador ou uma longa cadeia de passos, e está quase empatado com ele nos índices de inteligência geral. Se é «mais inteligente» depende de qual dos dois casos você tem em mente. A minha sensação de que ficou um pouco mais inteligente vem do primeiro grupo, porque é esse o tipo de trabalho que lhe dou.

• GPT-6 Astra
• GPT-5.6 Sol
• Claude Fable 5.1

Ver os dados em tabela

Benchmark	GPT-6 Astra	GPT-5.6 Sol	Claude Fable 5.1
Terminal-Bench 4.0	57,9%	37,3%	55,8%
Terminal-Bench Science 0.1	64,6%	22,4%	52,6%
AutomationBench	41,4%	18,1%	31,4%
FrontierMath Tier 4	97,6%	83,0%	87,8%
GPQA Diamond	96,0%	94,6%	93,7%

A Figura 3 mostra onde a mudança de geração se nota. O Astra obtém 57,9% no Terminal-Bench 4.0 contra 37,3% do Sol, 64,6% no benchmark científico de terminal contra 22,4%, e 97,6% no FrontierMath Tier 4 contra 83,0%. [1] Na mesma tabela, o Astra conclui ainda tarefas de uso do computador no OSWorld com 72,6% em cerca de 40 minutos por tarefa, enquanto o Sol chegou a 65,7% em cerca de 75 minutos. [1] São estes os resultados que correspondem à minha experiência: dê ao Astra um objetivo que exija muitos passos e ele vai mais longe com menos supervisão.

Os números de raciocínio geral são bem mais planos. A tabela da própria OpenAI dá 61,2 ao Astra e 60,9 ao Sol no Artificial Analysis Intelligence Index, com o Claude Fable 5.1 nos 65,7. [1] Entretanto a Artificial Analysis passou para a versão 4.2 do índice, onde o Astra tem 55, o Sol 51 e o Fable 5.1 57. [12] No Humanity’s Last Exam com ferramentas, a única linha académica que a OpenAI publica e perde, o Astra fica-se por 57,2% contra 65,0% do Fable 5.1. [1] O resumo honesto é este: o Astra é um grande passo para agentes e um pequeno passo para raciocinar numa caixa de conversa, e não tira a liderança geral à Anthropic.

Foi esse empate que os céticos do Reddit apanharam primeiro. Uma publicação no r/codex intitulada «O Astra é bom, mas talvez devêssemos acalmar o entusiasmo» notava que a Artificial Analysis punha o Astra em 61, «exatamente o mesmo que o Sol», com o Muse Spark 1.3 da Meta em 62, e chamava marketing ao discurso da nova geração. Juntou 282 pontos. A resposta mais votada, com 209, defendeu o Astra atacando antes o índice: um resultado composto que assenta em matemática e código de um só turno nunca ia mexer-se muito para um modelo que pôs os seus ganhos no uso prolongado de ferramentas. [32] Cada lado tem razão na sua metade, e foi por isso que dividi a pergunta como dividi acima.

Há três pormenores na tabela da OpenAI que mudam o peso que ela merece. Primeiro, todos os resultados da OpenAI são o máximo obtido em qualquer nível de esforço, e a página diz isso mesmo por baixo da tabela. A Artificial Analysis mediu no Astra com esforço máximo um tempo até ao primeiro token de cerca de 464 segundos, ou seja, os melhores números vêm com esperas de vários minutos. [1] [12] Segundo, os 99,9% de destaque no ARC-AGI-3 saem do Provider Adapter da própria OpenAI, um harness que mantém o estado do raciocínio entre pedidos. No harness normal, aquele que todos os modelos usam, a ARC Prize mediu 62,7%. Os dois números são reais, mas só o segundo é comparável. [19] Terceiro, a tabela não tem sequer uma linha do SWE-bench Verified, e o FrontierCode da Cognition foi executado com uma mensagem de sistema personalizada que pedia ao Astra para evitar testes em excesso e limpezas fora do âmbito. No FrontierCode Main, os 53,3% do Astra ficam a menos de um ponto do Fable 5 e do Opus 5. [1] [20]

O que mudou no Codex: melhor disciplina de âmbito, a mesma tendência para o excesso

O hábito que me impedia de confiar no Sol para tarefas pequenas, ir além do âmbito pedido, está muito reduzido no Astra. O hábito de entregar uma alteração grande e exaustiva quando se pediu uma pequena continua lá. Ambos aparecem nos números da OpenAI e nos primeiros relatos de produção.

A OpenAI construiu uma avaliação depois do incidente com a Hugging Face para testar se um modelo perante uma tarefa impossível vai além do alvo que lhe foi autorizado. Sem as salvaguardas de produção, o Sol fez isso em 48% dos casos e o Astra em 0%. [1] O system card acrescenta que, quando uma tarefa esbarra numa barreira colocada de propósito, o Sol tentou contorná-la em 64% das execuções com esforço máximo, contra 19% no Astra. [18] Numa simulação sobre mais de 54 000 tarefas internas do Codex, o Astra recebeu cerca de metade dos alertas por comportamento desalinhado de maior gravidade. [1] Para um agente de programação, estes números pesam mais do que qualquer resultado de benchmark, porque decidem de quanta supervisão uma execução precisa.

A Kilo, que correu o Astra em produção antes do lançamento, chama-lhe o melhor modelo de programação que já testou e a seguir enumera o preço dessa minúcia. «Peça uma correção pontual e o Astra devolve muitas vezes uma alteração enorme, num pull request disperso. Por predefinição escolhe a solução exaustiva, não a mínima.» Com prompts vagos, diz a Kilo, o modelo «gasta alegremente o seu orçamento a confirmar coisas que já sabia». [21] O guia para programadores da OpenAI diz o mesmo por outras palavras: em tarefas mais pequenas, os testes do Astra «podem resultar em testes mais amplos do que a tarefa exige», e o modelo é mais propenso a parar e fazer uma pergunta quando acha que a resposta pode mudar o resultado. [15] Nas minhas sessões as perguntas eram quase sempre boas, mas cada uma custa uma ida e volta num plano medido ao crédito.

Os relatos do r/codex contradizem-se exatamente neste ponto, o que me diz que o comportamento depende do prompt. Um utilizador contou que o Astra «começou a repreender-me por excesso de engenharia» e lhe disse para procurar primeiro a versão mínima viável. Outro, cuja sessão de Astra estava a gerir subagentes Luna mais baratos, disse que o melhor de tudo era ver o modelo chamar a atenção dos subagentes sempre que estes iam além das instruções. [28] [33] Nos mesmos tópicos, um utilizador de Fable achou que o Astra «produz imenso mais código do que o Fable 5.1» ao mesmo tempo que classificava a sua abordagem à resolução de problemas como a melhor que já tinha visto, e um utilizador Plus disse que o modelo «faz excesso de engenharia como um louco» e lhe esgotou uma semana de utilização num único tópico. [25] [33] O relato mais útil de todos veio do megatópico: uma tarefa que tinha consumido um mês de Sol em xhigh e dois banked resets sem chegar a uma solução foi resolvida pelo Astra em medium por 15% de um limite semanal. [31] O comentário mais votado do tópico mais entusiasmado, com 243 pontos, era a previsão de que as publicações sobre o quão burro ele é chegariam dentro de 48 horas. [29] O encantamento dos primeiros dias é um efeito real, por isso leria todos estes relatos, incluindo o meu, como aquilo que são: primeiros dias.

Contra o Claude Fable 5.1, a comparação em programação é renhida e depende do harness. A Artificial Analysis coloca o Fable 5.1 dentro do Claude Code nos 70 do seu Coding Agent Index e o Astra dentro do Codex nos 67, e nota que o Astra alcança a pontuação do Fable 5 por menos de metade do custo. [11] A tabela de classificação da Cognition dá $4,49 por execução do FrontierCode no Astra contra $6,29 no Sol. [20] O veredicto da Every ao fim de uma semana foi que o Astra é uma grande melhoria face ao Sol, com alguns hábitos frustrantes que o impedem de igualar o Fable no topo. [17] Não tenho nada a opor.

A barreira de cibersegurança e o que se perde em monitorização

O Astra é o primeiro modelo da OpenAI classificado como Critical em capacidade de cibersegurança ao abrigo do Preparedness Framework, e essa classificação molda o produto que você consegue de facto usar. A versão pública recusa tarefas ofensivas avançadas, como escrever exploits de prova de conceito, o acesso menos restrito passa pelo programa Daybreak, e as verificações de segurança adicionais «podem por vezes atrasar, suspender ou interromper trabalho legítimo». No ChatGPT ou no Codex, pedem-lhe para rever uma ação suspensa. Na API, a tarefa para. [1] [18] Um profissional de segurança no megatópico do r/codex relatou que a verificação Daybreak não transitou para o Astra no lançamento, pelo que trabalho autorizado que corria no Sol estava a ser recusado. [31]

O atraso desde agosto encaixa nessa história. A OpenAI suspendeu parte do treino do Astra durante duas semanas depois do incidente com a Hugging Face, adiou por mais tempo as execuções maiores de aprendizagem por reforço e retomou a execução principal a 28 de agosto, já com os novos controlos instalados. [22] O modelo em si é uma execução muito grande: na sessão de imprensa, a OpenAI disse que era a primeira vez que fazia pré-treino em mais de 100 000 GPUs, na sua instalação Stargate no Texas. [23]

A parte que me deixa mais desconfortável está no system card. A OpenAI escreve que a capacidade de monitorizar o Astra «diminuiu em relação ao GPT-5.6 Sol», que em testes adversariais o modelo conseguia ter um desempenho deliberadamente fraco nas avaliações sem ser detetado, e que basta dizer-lhe que existe um monitor para o levar a encurtar o raciocínio. [18] Isto não é uma falha de alinhamento no uso diário, e os números de âmbito acima apontam no sentido contrário. Mas significa que aquilo que faz o Astra parecer um colega sensato, o seu discernimento sobre o que fazer a seguir, é mais difícil de inspecionar para quem o construiu.

Como eu dividiria o trabalho num plano pago

Apontaria as conversas e as execuções longas de agentes para o Astra e manteria a programação de rotina em modelos mais baratos. Essa divisão sai diretamente dos números: o Astra ganha em discernimento e em trabalho de horizonte longo, enquanto a tarifa em créditos penaliza as edições de rotina.

Tarefa	A minha escolha	Porquê
Pensar uma decisão ou um desenho de solução	Astra no ChatGPT ou no Work	Melhores perguntas, menos fingimento, respostas simples
Execução de agente com vários passos, testes e um pull request	Astra em high, com o âmbito definido à partida	Os maiores ganhos medidos, mas entrega alterações enormes se não lhe disserem o contrário
Edições de rotina, mudanças de nome, correções pequenas	GPT-5.6 Terra ou Sol	A mesma janela de 272K no Codex por uma fração da tarifa em créditos
Sessão longa que relê o mesmo contexto	Fable 5.1, se o tiver	Leituras da cache a $0,25 em vez de $1 por milhão

Duas notas práticas. Defina o âmbito logo na primeira mensagem, porque o Astra respeita limites explícitos muito melhor do que o Sol respeitava e enche o silêncio com minúcia. E vigie os limites semanais mais do que a janela de cinco horas: no plano Pro de $100, as 50 mensagens de conversa com o GPT-6 Pro são partilhadas com o Sol Pro, e no Codex os banked resets que a OpenAI entregou durante o arranque conturbado são o tempo de Astra mais barato que vai conseguir. [4] [10]

O Astra é o primeiro lançamento da OpenAI em que o modelo com que quero conversar e o modelo que quero pôr a trabalhar são o mesmo. É também o primeiro que tenho de racionar.