GPT-6 Luna vs Claude Opus 5: Cinquenta vezes o preço e a mesma tarde

GPT-6 Luna custa US$ 0,10 por milhão de tokens de entrada e US$ 0,50 por milhão de saída. Claude Opus 5 custa US$ 5,00 e US$ 25,00. É uma diferença de cinquenta vezes em ambos os lados da tabela de preços, e é a primeira coisa que qualquer um nota nesse par — um modelo que o fornecedor lançou em 22 de setembro de 2026, com preço definido em comparação a um modelo que a empresa lançou em 24 de julho de 2026, que está no mercado há dois meses. O número de cinquenta vezes é real. Também é, de longe, o dado menos útil nesta comparação, porque esses dois não estão competindo pela mesma chamada, e por causa de algo que aconteceu no lado da cerca do segundo modelo na mesma tarde em que a Luna foi lançada.

GPT-6 Luna é o nível pequeno da geração GPT-6 da OpenAI, ficando abaixo do GPT-6 Sol, a US$ 2,00/US$ 10,00, e bem abaixo do carro-chefe GPT-6 Astra, a US$ 10,00/US$ 50,00. O Claude Opus 5 foi o carro-chefe da Anthropic até 22 de setembro, quando a Anthropic lançou o Claude Opus 5.5 a US$ 4,00/US$ 20,00 e rebaixou o Opus 5 em um degrau. Ambos os modelos citados no título deste artigo estão, hoje, um degrau abaixo do topo da escada de seu próprio fornecedor — por razões que não têm nada a ver uma com a outra. Isso importa mais do que a relação de preços, e é por aí que este artigo começa.

A tarde em que ambos os fornecedores enviaram.

A OpenAI anunciou o GPT-6 Sol e o GPT-6 Luna em 22 de setembro. Poucas horas antes, a Anthropic anunciou o Claude Opus 5.5. Dois dos três modelos nessa frase cortaram preços em cerca de metade em relação aos seus antecessores, o que não é tanto uma coincidência quanto um mercado: os dezoito meses anteriores de lançamentos de pesos abertos vindos de laboratórios chineses já haviam pressionado fortemente para baixo o custo de um token competente, e ambos os fornecedores estavam respondendo à mesma pressão.

A consequência prática para quem mantém uma implantação do Claude Opus 5 é que o modelo com base no qual construíram já não é o modelo que a Anthropic está vendendo com mais força. O Claude Opus 5.5 custa $4,00/$20,00 — um corte de 20% no preço de tabela — com entrada em cache a $0,20 por milhão, abaixo dos $0,50 do Opus 5, e a Artificial Analysis mede-o em 58 no seu Intelligence Index no esforço máximo, o maior valor que já registrou. O Claude Opus 5 mede 51 no mesmo índice. Se você está executando o Opus 5 hoje, a comparação de cinquenta vezes no título deste artigo não é a que está diante de você. A que está diante de você é se você migra para o Opus 5.5, e a resposta para isso é um cálculo separado de qualquer coisa que o GPT-6 Luna esteja fazendo.

Dito isso, o número de cinquenta vezes ainda determina uma decisão real, porque as cargas de trabalho para as quais o GPT-6 Luna foi criado são exatamente as cargas de trabalho em que uma fatura do Claude Opus 5 fica desconfortável. Ambos os fatos podem ser verdadeiros ao mesmo tempo.

O que cada um destes dois realmente é

As especificações, uma linha por dimensão, ambos os lados em cada uma:

• Preço por 1M de tokens — GPT-6 Luna $0,10 entrada / $0,50 saída vs Claude Opus 5 $5,00 entrada / $25,00 saída

• Entrada em cache — GPT-6 Luna US$ 0,01 por 1M, um desconto de 90% em comparação com Claude Opus 5 US$ 0,50 por 1M no cartão do Opus 5, reduzido para US$ 0,20 no Opus 5.5

• Janela de contexto — GPT-6 Luna 1.050.000 no total, com 922.000 de entrada máxima, vs Claude Opus 5 1M, ambos limitados a 128.000 tokens de saída

• Reprecificação de contexto longo — GPT-6 Luna dobra a entrada e o cache e eleva a saída em 1,5x acima de 272K tokens de entrada, aplicado à solicitação inteira, em comparação com o Claude Opus 5, que tem preço fixo em toda a sua janela

• Índice de Inteligência AA — GPT-6 Luna 37 no esforço máximo vs Claude Opus 5 51

• Índice de Inteligência AA, com esforço equiparado — GPT-6 Luna 29 em seu esforço médio padrão vs Claude Opus 5 51 no máximo, a única configuração em que a Anthropic o mede

• Velocidade de saída — GPT-6 Luna 153,9 tokens/seg vs Claude Opus 5 53,6 tokens/seg

• Custo de execução do índice — GPT-6 Luna $122,39 vs Claude Opus 5 $7.274,74

• Interruptor de desativação do raciocínio — o GPT-6 Luna oferece nenhum, baixo, médio, alto, xhigh e máximo, enquanto o Claude Opus 5 tem raciocínio adaptativo e sempre ativo

• Lançado — GPT-6 Luna 2026-09-22 vs Claude Opus 5 2026-07-24

Três dessas linhas estão fazendo mais trabalho do que as outras, e a primeira é a linha de esforço. O 37 do GPT-6 Luna é sua pontuação em esforço máximo. Seu padrão é médio, e no médio ele pontua 29. O 51 do Claude Opus 5 é um número de esforço máximo, porque a Anthropic não expõe uma configuração mais baixa que a Artificial Analysis mede. Então, a diferença principal de catorze pontos é uma comparação entre o teto de um modelo e o teto de outro modelo — e uma equipe que instala o GPT-6 Luna e não muda nada está rodando o 29, não o 37. Essa é uma diferença de vinte e dois pontos, não de catorze, e é invisível a menos que você vá procurar o padrão de esforço.

A segunda é a linha de custo do índice. Não é uma estimativa — é o que a Artificial Analysis realmente gastou executando a suíte completa de avaliação em cada modelo com o seu próprio dinheiro. $122.39 contra $7,274.74 é uma diferença de cinquenta e nove vezes no custo de descobrir o quão bom é o modelo, e é o proxy mais limpo disponível para como os dois se comportam em volume. O Claude Opus 5 gerou 140 milhões de tokens durante essa execução; o GPT-6 Luna gerou 150 milhões. O modelo barato era maisverboso e ainda assim custou cinquenta e nove vezes menos.

O terceiro é o interruptor de desligamento. Pode-se instruir o GPT-6 Luna a não raciocinar de modo algum. O Claude Opus 5 não. Essa única linha de especificação é o motivo pelo qual um desses modelos pode ficar atrás de um classificador, de um roteador ou de uma tela de moderação, e o outro não, e explica grande parte da diferença de preço sem apelar para a capacidade de forma alguma.

Onde o nível barato deixa de ser barato

Há um precipício na tabela de preços do GPT-6 Luna, e é a coisa mais cara de se deixar passar. Solicitações que excedem 272.000 tokens de entrada são cobradas o dobro das tarifas de entrada e de cache e 1,5x a tarifa de saída — para a solicitação inteira, não apenas para a parte que ultrapassou o limite. Uma chamada de 300.000 tokens no GPT-6 Luna é cobrada a US$ 0,20 por milhão de entrada por todos os 300.000 tokens, porque ultrapassou em 28.000. Divida o mesmo documento em duas chamadas e o custo cai pela metade, sem qualquer alteração no prompt.

Claude Opus 5 não tem cláusula equivalente. Seu $5.00/$25.00 é constante ao longo de toda a janela completa de 1M, o que significa que a proporção de cinquenta vezes é uma proporção de cinquenta vezes em todo lugar — exceto acima de 272K tokens de entrada, onde a taxa efetiva de entrada do GPT-6 Luna dobra para $0.20 e sua taxa de saída sobe para $0.75, e a diferença diminui para vinte e cinco vezes. Ainda enorme. Ainda vale a pena saber, porque as cargas de trabalho com maior probabilidade de ter um contexto de trabalho de 300.000 tokens são exatamente as agênticas para as quais ambos os fornecedores estão vendendo.

A segunda coisa a precificar é o esforço. Executar o GPT-6 Luna com esforço máximo numa tarefa que teria sido perfeitamente adequada no médio é a forma mais comum de gastar a economia que você acabou de fazer. A diferença entre 37 e 29 é o tamanho da penalidade pela configuração errada e, ao contrário de uma cláusula de preço, ela não aparece em lugar algum numa fatura — aparece como volume de tokens, o que parece sucesso.

A divisão que realmente decide isso

A versão honesta desta comparação é que os dois modelos não são substitutos, e a relação de preços é uma distração em relação a uma questão de carga de trabalho que tem uma resposta clara de qualquer maneira.

O GPT-6 Luna encaixa-se em qualquer cenário em que a saída seja consumida por um programa e não por uma pessoa, e em que o volume seja o ponto central. Classificação, extração, decisões de roteamento, sumarização em massa, o loop interno de um agente que faz milhares de chamadas pequenas por tarefa. A US$ 0,10/US$ 0,50, com uma taxa de entrada em cache de um centavo, e com Batch e Flex pela metade da tarifa padrão, a economia não é uma disputa acirrada contra nada na linha Opus. A Artificial Analysis sinaliza uma regressão real que vale a pena conhecer antes de migrar: o Coding Agent Index do GPT-6 Luna caiu dois pontos, para 41, contra 43 do GPT-5.6 Luna, com os declínios concentrados em SWE-Atlas-QnA e DeepSWE v1.1. Também sinaliza um ganho real da mesma magnitude — a taxa de alucinação do modelo no AA-Omniscience caiu de cerca de 93% para 77%, enquanto sua precisão quase não se alterou. Ele se recusa a responder com mais frequência em vez de saber mais, e, para qualquer coisa que tenha um consumidor a jusante, essa é a metade mais valiosa da troca.

O Claude Opus 5 pertence aos contextos em que o resultado é o produto. Os resultados publicados pela própria Anthropic — reportados pelo fornecedor, não reproduzidos de forma independente — colocam-no em 96,0% no SWE-bench Verified e 79,2% no SWE-bench Pro, e a diferença de catorze pontos no índice é o tipo de margem que decide se um agente de horizonte longo conclui uma tarefa ou para silenciosamente a meio caminho. Se você está no limite do que o modelo consegue fazer, um modelo cinquenta vezes mais barato e vinte e dois pontos atrás no esforço padrão não é uma versão mais barata da mesma coisa.

Executando ambos sem escolher

O motivo pelo qual esta comparação não se resolve em uma única recomendação é que a fronteira entre as duas cargas de trabalho não é estável. Ela se desloca toda vez que qualquer um dos fornecedores lança algo, e se deslocou duas vezes nas três semanas anteriores a este artigo — uma vez quando a Anthropic cortou a tarifa do Opus para $4.00/$20.00, e outra quando a OpenAI reduziu pela metade o preço de todo o seu nível pequeno. Uma equipe que fixou um vencedor em julho está rodando a configuração errada hoje.

O Claude Opus 5 está no OrcaRouter pelo preço de tabela da Anthropic, sob o modelo de preços repassados, o que significa que uma mudança de tarifa do fornecedor entra no ar do nosso lado no mesmo dia, em vez de esperar que um revendedor renegocie — e é esse o motivo concreto pelo qual o corte do Opus 5.5 chegou ao nosso catálogo sem um projeto de integração. O GPT-6 Luna não está no OrcaRouter até o momento em que escrevo; você o acessa pela própria API da OpenAI. Portanto, a configuração honesta para uma equipe que quer os dois é uma chave para o Claude Opus 5 junto com o que você já usa para a OpenAI, com failover automático cobrindo a lacuna quando um provedor se degrada. Mover uma rota entre um classificador de um centavo e um raciocinador de vinte e cinco dólares alterando uma configuração em vez de um caminho de código vale mais do que escolher corretamente em setembro.

O que fazer esta semana

Se você estiver executando o Claude Opus 5, a diferença de cinquenta vezes no título é um número real apontando para a decisão errada. Sua decisão é o Opus 5.5 — um corte de 20% na lista, uma pontuação de índice mais alta e uma taxa de entrada em cache que caiu 60% — e o GPT-6 Luna é uma questão diferente que, por acaso, está na mesma página.

Se você está executando um pipeline de classificação ou extração de alto volume em um modelo da classe Opus, o GPT-6 Luna é a maior redução de custo única disponível para você neste mês, e a migração é menor do que o corte de preço sugere: a mesma classe de contexto de 1M, o mesmo limite de saída de 128.000 e uma tarifa por token cinquenta vezes menor nos dois lados. Teste-o com esforço médio antes de assumir o padrão, coloque suas chamadas de contexto longo no lado certo de 272.000 tokens e verifique a regressão de codificação com sua própria avaliação, em vez de com um gráfico do fornecedor.

E se você estiver executando os dois, o que precisa ser corrigido não é qual deles você escolheu. É que mudar de ideia atualmente custa um deploy de código.