ERNIE 5.5 Flash Preview vs GPT-5.6 Luna: A Tabela de Tarifas Pela Qual Ele É Medido Já Foi Descontinuada

ERNIE 5.5 Flash Preview e GPT-5.6 Luna estão sendo citados no mesmo fôlego esta semana, e a parte incômoda é o calendário. O ERNIE 5.5 Flash Preview entrou no ar como endpoint cobrado na plataforma Qianfan da Baidu em 10 de novembro de 2026, com o post de lançamento vindo um dia depois. O GPT-5.6 Luna foi lançado em 9 de julho de 2026, e está marcado como obsoleto no rastreador Artificial Analysis desde 22 de setembro de 2026, quando o GPT-6 Luna chegou a aproximadamente metade do preço. Portanto, a comparação de que um leitor realmente precisa não é a que os dois nomes sugerem. É o ERNIE 5.5 Flash Preview contra uma tabela de preços que seu próprio fornecedor já superou — e, em segundo lugar, contra o sucessor que o substituiu. O sucessor tem preço de US$ 0,10 e US$ 0,50 com o mesmo índice medido e fica na mesma chave do modelo que substituiu.

Isso não torna o confronto direto inútil. Torna-o um trabalho diferente. Há uma diferença real de preço, uma diferença real de contexto e uma questão legítima sobre qual desses dois você colocaria diante de uma tarefa não supervisionada. O que não existe, de nenhum dos lados, é um placar compartilhado. Cada número abaixo é ou uma execução do próprio Baidu, ou uma execução da própria Artificial Analysis, ou uma taxa publicada, e nenhum deles pode ser subtraído do outro.

O que aconteceu com o GPT-5.6 Luna, e por que isso importa aqui

O GPT-5.6 Luna é um modelo com contexto de 1M, com preço de US$ 0,20 por milhão de tokens de entrada e US$ 1,20 por milhão de saída. No Artificial Analysis, ele tem um Intelligence Index de 23,8, e o mesmo registro traz uma sinalização de descontinuação (deprecated) com data de substituição em 22 de setembro de 2026. Seu substituto, o GPT-6 Luna, está listado a US$ 0,10 de entrada e US$ 0,50 de saída no mesmo contexto de 1M e pontua 23,5 no esforço xhigh e 18,5 no medium no mesmo índice — estatisticamente equivalente ao modelo que substituiu, por menos da metade do preço de saída.

Duas coisas decorrem disso, e ambas contrariam o enquadramento óbvio desta página. Primeiro, um SKU obsoleto não é um SKU morto — ele ainda atende a solicitações, e muito código ainda aponta para ele —, mas é um card que ninguém mais defende no quesito preço. Segundo, se o seu motivo para comparar o ERNIE 5.5 Flash Preview a uma Luna é que a Luna é o nível rápido e barato que você já conhece, o modelo que você realmente conhece agora é o GPT-6 Luna. Comparar uma prévia de dois dias com um card aposentado favorece a prévia no preço e não diz nada sobre a conta que você pagaria no próximo trimestre.

Há uma terceira coisa, menos lisonjeira para a comparação e que vale a pena dizer desde já: o GPT-5.6 Luna tem uma pontuação independente. O ERNIE 5.5 Flash Preview não tem. Em 11 de novembro, não há nenhuma linha do ERNIE 5.5 em lugar algum do ranking do Artificial Analysis, portanto todos os números do ERNIE neste texto são da Baidu, executados nos harnesses da Baidu, avaliados por modelos que a Baidu escolheu.

Seis dimensões, ambos os lados na mesma linha

Leia estes como um mapa de onde os dois discordam, não como uma contagem. As linhas de preço e contexto são números concretos de cartões publicados. As linhas de pontuação não são o mesmo tipo de número entre si, e é disso que trata a próxima seção.

• Preço — ERNIE 5.5 Flash Preview a $0,28 de entrada e $1,13 de saída por milhão de tokens, contra GPT-5.6 Luna a $0,20 de entrada e $1,20 de saída. A entrada do ERNIE é 40% mais cara; a saída é cerca de 6% mais barata.

• Preço do sucessor — o ERNIE não tem sucessor e tem um cartão versus o GPT-6 Luna a US$ 0,10 de entrada e US$ 0,50 de saída, o que é menos da metade do preço de saída do ERNIE e um quinto do seu preço de entrada.

• Janela de contexto — 1.024.000 tokens vs 1.000.000. Uma diferença de arredondamento; nenhum dos dois é o fator decisivo.

• Teto de saída — 921.600 tokens em uma única chamada vs. um contexto de 1M sem um teto de saída de chamada única comparável publicado na mesma forma. Esta é a única especificação em que o ERNIE está genuinamente em uma classe diferente.

• Pontuação independente — nenhuma linha da Artificial Analysis versus um Intelligence Index de 23,8. Um dos lados dessa linha tem um terceiro por trás, e o outro não.

• Custo medido por tarefa — não divulgado pelo Baidu vs. US$ 0,33 por tarefa no conjunto de testes do Artificial Analysis, com média de 522 segundos por tarefa, caindo para US$ 0,15 por tarefa no GPT-6 Luna.

• Status — uma prévia que a Baidu chama de checkpoint intermediário do pós-treinamento versus um SKU marcado como obsoleto com um substituto nomeado já em distribuição.

Por que os dois números principais não podem ser subtraídos

O número que as pessoas vão querer colocar lado a lado é o Terminal-Bench 4.0: 46,5 para o ERNIE 5.5 Flash Preview, do apêndice da Baidu, contra 11,6 para o GPT-5.6 Luna, da própria avaliação da Artificial Analysis. Uma diferença de 35 pontos parece decisiva. Não é diferença alguma, porque os dois números vêm de harnesses diferentes, scaffolding diferente e avaliadores diferentes, e apenas um deles foi produzido por alguém sem nenhum interesse no resultado.

O Baidu é incomumente transparente sobre a configuração de seus benchmarks, e é isso que torna a discrepância compreensível. Suas notas de rodapé nomeiam os harnesses — Claude Code 2.1.x, mini-swe-agent 2.4.6, Codex 0.162.1 e algo abreviado como DSH — e os modelos juízes, Qwen3.8-Max, DeepSeek-V4.1-Flash-1017 e Gemini 3.1 Flash-Lite. Uma nota de rodapé admite que ERNIE 5.5 Flash Preview e GLM-5.3 não têm capacidade multimodal nativa, e que o entendimento de imagens durante a avaliação foi fornecido por meio de uma ferramenta alimentada pelo Claude Opus 5.5. Portanto, pelo menos algumas linhas dependentes de visão medem um sistema no qual o modelo em teste chama o modelo de outro fornecedor para olhar as coisas. Essa é uma escolha de engenharia defensável. Também é um motivo para que essas linhas não sejam uma pontuação comparável em condições equivalentes.

O par de onisciência tem o mesmo problema de uma forma mais sutil. A Baidu relata AA-Omniscience-Public em 25,2; a Artificial Analysis registra −17,1 para o GPT-5.6 Luna em seu índice Omniscience. Os rótulos são diferentes, um número é de uma execução feita pelo fornecedor e o outro não, e a métrica penaliza respostas erradas dadas com confiança, que é exatamente o comportamento que uma avaliação autorrelatada tem menos probabilidade de revelar. Trate esses dois como pontos de dados não relacionados, e não como uma diferença de 42 pontos.

A única comparação genuinamente justa é a interna: GPT-5.6 Luna com 23,8 versus GPT-6 Luna com 23,5, ambos medidos da mesma forma pelas mesmas pessoas. É por meio desse par que se percebe que o sucessor representa uma mudança de preço, e não de capacidade — e é esse par que revela o que o ERNIE 5.5 Flash Preview realmente precisa superar.

O que cada lado realmente ganha

O ERNIE 5.5 Flash Preview vence no teto e no frescor. Uma margem de saída de 921.600 tokens contra uma janela de 1.024.000 tokens significa que uma única chamada pode emitir quase tanto quanto pode conter, o que é a pré-condição mecânica para a compilação de onze horas do Unreal Engine que a Baidu colocou no centro do seu post de lançamento. Nada na ficha do GPT-5.6 Luna compete com isso, e nada na do GPT-6 Luna também. O ERNIE também vence o único concurso que não é sobre números: é o modelo com algo a provar este mês, e a Baidu prometeu pesos Apache 2.0, uma data que não forneceu.

O GPT-5.6 Luna vence em verificação e no preço de entrada. Há uma pontuação de terceiros que você pode conferir, um custo publicado por tarefa concluída, um tempo medido por tarefa e uma tarifa de entrada 40% mais barata. Essas são as coisas que tornam um modelo seguro para colocar por trás de um produto, e o ERNIE 5.5 Flash Preview atualmente não tem nenhuma delas — nenhuma ficha de modelo, nenhuma data de corte de conhecimento, nenhum valor de latência e nenhuma linha independente.

O GPT-6 Luna vence no preço de forma absoluta, e é essa a constatação que reenquadra a página. Se a pergunta é "qual modelo barato e rápido devo chamar", a resposta dentro da família Luna não é o GPT-5.6 Luna; é o sucessor a US$ 0,10 e US$ 0,50 com o mesmo índice medido e um custo por tarefa inferior à metade do de seu antecessor. Uma comparação que para no GPT-5.6 Luna está comparando o ERNIE com a metade errada da família.

A decisão, dita sem rodeios

Se você precisa hoje de um modelo avaliado de forma independente com um custo por tarefa conhecido, você não precisa do ERNIE 5.5 Flash Preview — você precisa de um Luna, e especificamente do atual. Não há nada a avaliar, porque outra pessoa já o fez.

Se você tem uma tarefa cuja saída realmente chega a centenas de milhares de tokens em uma única passagem — uma build longa, uma refatoração de repositório completo, um documento que ninguém quer dividir — o ERNIE 5.5 Flash Preview é o único modelo nesta página que publica um teto de saída que permite isso, e sua taxa de saída é ligeiramente inferior à do GPT-5.6 Luna. Esse é um caso estreito e específico, e é o único caso que a ficha de especificações sustenta.

Se você estiver em algum ponto intermediário, a resposta honesta é que nenhuma das duas placas resolve a questão, porque nenhum dos fabricantes publicou tokens por tarefa concluída para a carga de trabalho que você tem em mente. Os $0.33 do GPT-5.6 Luna referem-se à suíte da Artificial Analysis, não à sua.

Uma chave, duas tabelas de tarifas e a migração que não é um projeto

ERNIE 5.5 Flash Preview não é algo que o OrcaRouter oferece. Não há nenhuma entrada ERNIE no catálogo nem nenhum endpoint da Baidu por trás dele, portanto, a própria API Qianfan da Baidu e as plataformas de terceiros que o revendem são onde você deve procurar. Nada aqui é uma oferta de encaminhá-lo.

A situação da Luna é o oposto, e é instrutiva. Tanto o GPT-5.6 Luna quanto o GPT-6 Luna estão no catálogo do OrcaRouter, pelo preço de tabela do provedor, sem markup — US$ 0,20 e US$ 1,20 para o SKU descontinuado, US$ 0,10 e US$ 0,50 para o que o substituiu. É assim que uma tabela de preços substituída se parece vista por dentro: a string do modelo muda, a chave não, e ninguém precisa assinar nada. Quando um fornecedor aposenta um modelo no meio do trimestre — como aconteceu aqui em 22 de setembro —, a troca custa uma linha em uma configuração em vez de um ciclo de compras, e você pode comparar os preços das tabelas antiga e nova na mesma fatura.

O que resolveria esta comparação não é mais uma tabela de benchmark. É uma linha do ERNIE 5.5 produzida pela Artificial Analysis, um número publicado de tokens por tarefa para a build de onze horas, e uma tabela de tarifas do ERNIE no nível que o GPT-6 Luna ocupa agora. Até que um desses exista, ERNIE 5.5 Flash Preview versus GPT-5.6 Luna é uma prévia de dois dias de idade medida contra um cartão descontinuado por dois grupos de pessoas que nunca compartilharam um harness — e a versão útil da pergunta é se a prévia consegue manter sua vantagem de teto de saída quando alguém sem interesse na resposta executar o teste.