GPT-6 Sol: A Referência Completa para o GPT-6 de Nível Médio da OpenAI

GPT-6 Sol é o nível intermediário da família — o modelo entre o carro-chefe GPT-6 Astra acima dele e o barato e rápido GPT-6 Luna abaixo dele, lançado em 22 de setembro de 2026 a US$ 2,00 por milhão de tokens de entrada e US$ 10,00 por milhão de tokens de saída. Isso é metade do que GPT-5.6 Sol custava por um modelo que o fornecedor descreve em sua própria documentação como "feito para impulsionar fluxos de trabalho complexos de programação e agentes": janela de contexto de 1.050.000 tokens, teto de saída de 128.000 tokens, entrada de texto e imagem, e seis níveis de esforço de raciocínio, de none a max.

Esta página é a referência para esse modelo — aquela em que você chega depois de digitar o nome dele. Ela deliberadamente não é um segundo anúncio. A data de lançamento é usada aqui para datar o modelo, não para noticiar um evento: o modelo é hoje um produto de API ativo e em disponibilidade geral, e o que um leitor que chega a esta página precisa é da tabela de preços, do envelope, das alegações do fornecedor claramente identificadas e do que um avaliador independente mediu. A âncora de data e hora é 22 de setembro de 2026, seis dias antes de esta página ser escrita, então o lançamento também está dentro de uma janela de atualidade de sete dias; a seção que você está lendo é o motivo pelo qual a página é uma referência, e não uma notícia. O motivo de ela existir é a demanda de busca medida como dado primário neste site: as pessoas digitam o próprio nome do modelo, e o tráfego difuso em torno desse nome é inteiramente no formato de “versus” e já é atendido pelas páginas de comparação que publicamos separadamente.

Onde o GPT-6 Sol se situa na pilha do GPT-6

A própria documentação da OpenAI nomeia três modelos GPT-6 e atribui a cada um uma função. GPT-6 Astra é o carro-chefe — o próprio guia da empresa o chama de seu modelo mais inteligente, voltado para uso de computador, navegação, engenharia de software, ciência e criação de documentos, com preço de US$ 10,00 / US$ 50,00 antes de quaisquer níveis. GPT-6 Luna é o nível de eficiência, voltado para trabalhos bem definidos e de alto volume, e custa US$ 0,10 / US$ 0,50. GPT-6 Sol é o intermediário: a página de modelos da OpenAI o descreve em uma linha como feito para codificação complexa e fluxos de trabalho agênticos, e seu guia da família orienta os desenvolvedores a escolher gpt-6-astra para o mais alto nível de capacidade, gpt-6-sol para "raciocínio forte em tarefas exigentes" e gpt-6-luna para trabalho repetitivo eficiente em escala.

Dois fatos tornam o nível real em vez de um mero rótulo de preço. O Sol tem a mesma janela de 1.050.000 tokens e o mesmo teto de saída de 128.000 tokens que o Astra — o nível intermediário não é uma janela menor, é menos dólares de capacidade por token. E o Sol suporta uma configuração de raciocínio que o Astra não: reasoning.effort aceita none no Sol, de modo que o modelo pode ser executado sem nenhuma passagem de raciocínio, enquanto a escada do Astra começa em low. Para todo o resto, a escada de esforço é idêntica — none, low, medium (o padrão), high, xhigh, max.

A Artificial Analysis atribui a data de 3 de setembro de 2026 ao GPT-6 Astra, e a de 22 de setembro de 2026 ao GPT-6 Sol e Luna — três semanas que separam o primeiro lançamento da geração principal de seus irmãos mais baratos. Observe que nossa própria linha de catálogo para o GPT-6 Astra traz uma data de catálogo de 4 de setembro; isso é um artefato de catálogo, e o 3 de setembro do rastreador independente é a data de lançamento que usamos aqui.

A tabela de preços, na íntegra

Todos os números desta seção vêm da própria documentação de preços da OpenAI e da página do modelo GPT-6 Sol, ambas consultadas em 28 de setembro de 2026, e ambas com valores por milhão de tokens em USD.

• Padrão, até 272.000 tokens de entrada — US$ 2,00 de entrada, US$ 0,20 de entrada em cache, US$ 2,50 de gravação em cache, US$ 10,00 de saída.

• Proporção de entrada em cache — A OpenAI cobra a entrada em cache a 10% da tarifa sem cache, um desconto de 90%, e afirma que as gravações em cache são cobradas a 1,25× a tarifa de entrada sem cache. O lançamento do GPT-6 também removeu um atrito que costumava custar dinheiro silenciosamente: alterar o esforço de raciocínio ou a disponibilidade de ferramentas já não invalida o cache.

• Contexto longo, acima de 272.000 tokens de entrada — $4,00 de entrada, $0,40 de entrada em cache, $5,00 de gravação em cache, $15,00 de saída. O limite é 272K, e está declarado na própria página do modelo GPT-6 Sol da OpenAI, e não tomado emprestado da página do Astra, que traz o mesmo número. A mesma página enuncia a regra de reprecificação em uma frase: prompts com mais de 272K tokens de entrada são cobrados a 2× as tarifas de entrada e de cache e 1,5× a de saída para a solicitação completa. Isto não é uma cobrança extra sobre o excedente. Uma solicitação de 300.000 tokens cobra todos os 300.000 tokens à tarifa de contexto longo, portanto o custo de cruzar a linha é uma mudança em degrau, e não uma inclinação — e o degrau chega a uma fronteira que a maioria dos pipelines de documentos longos cruza por acidente.

• Batch and Flex — ambos têm preço de 50% das tarifas padrão aplicáveis, então Batch and Flex no Sol são $1,00 / $5,00 para contexto curto e $2,00 / $7,50 para contexto longo, com entrada em cache a $0,10 e $0,20, respectivamente.

• Fast mode — 2× a tarifa aplicável, que é US$ 4,00 / US$ 20,00 para contexto curto e US$ 8,00 / US$ 30,00 para contexto longo. A OpenAI renomeou o processamento prioritário para Fast mode em 30 de julho de 2026 e aceita tanto service_tier: "priority" quanto "fast".

• Dois acréscimos que vale a pena conhecer — endpoints de processamento regional têm um acréscimo de 10% para modelos lançados a partir de 5 de março de 2026, e endpoints FedRAMP têm um acréscimo de 10% sobre as tarifas padrão. Para GPT-6 Sol e Luna, a residência de dados na UE está disponível apenas com processamento Standard.

• Contexto para o preçoA tabela de preços da OpenAI ainda traz o GPT-5.6 Sol a $4.00 / $20.00, com preço promocional declarado para vigorar pelo menos até 21 de novembro de 2026. Os $2.00 / $10.00 do Sol representam um corte de 50% nos dois valores em relação ao seu predecessor direto, e a OpenAI disse a repórteres que as novas tarifas são permanentes, e não promocionais. Trata-se de uma declaração de porta-voz, e não de um compromisso escrito na tabela de preços, portanto vale tratá-la como declarada pelo fornecedor, e não como um fato contratual.

O envelope

• Contexto e saída — janela de contexto de 1.050.000 tokens, máximo de 922.000 tokens de entrada, máximo de 128.000 tokens de saída. O número de 1.050.000 é da própria OpenAI; a Artificial Analysis lista 872.000 em sua tabela de especificações para o mesmo modelo, e a seção de perguntas frequentes dessa página diz 870 mil. Trate o número do fornecedor como o contrato e o número do monitor como uma medição de uma configuração específica de serviço.

• Modalidades — texto e imagem como entrada, texto como saída, conforme a página do modelo da OpenAI. A nossa própria linha do catálogo para o modelo também lista uma entrada de arquivo juntamente com texto e imagem, e a página da OpenAI não. A página do fornecedor prevalece, então a leitura honesta deste modelo hoje é entrada de texto e imagem.

• Data de corte de conhecimento — 20 de abril de 2026. A do GPT-6 Luna é 18 de maio de 2026, e a da Astra é 30 de abril de 2026, portanto os três modelos da família não compartilham a mesma data de corte.

• Endpoints — Chat Completions e Responses são ambos suportados, e Batch tem suporte. Realtime, tradução e transcrição em tempo real, Assistants, ajuste fino, embeddings, geração e edição de imagens, fala, transcrição e tradução de áudio, moderação e a rota legada de Completions não são suportados.

• Ferramentas e saída estruturada — streaming, saídas estruturadas, chamada de funções, busca de arquivos, entrada de imagem, busca na web e cache de prompt estão todos listados. Há um ponto crítico: no Chat Completions, a chamada de funções só funciona quando reasoning_effort é none. O raciocínio com ferramentas exige a API Responses.

• Parâmetros não suportados quando o raciocínio está ativado — com o esforço de raciocínio definido como qualquer valor diferente de none, remova temperature, top_p e top_logprobs; no Chat Completions, remova também logprobs.

O que a OpenAI alega, e que tipo de alegação é

O material de lançamento da OpenAI para o GPT-6 Sol, conforme noticiado pelo The Decoder no dia do lançamento, deve ser lido sobretudo como um argumento de custo em paridade, e não como uma alegação de capacidade. Os números abaixo são relatados pelo fornecedor, não foram reproduzidos de forma independente e são os formatos que a OpenAI escolheu publicar; o conjunto de benchmarks é mais restrito do que a linha habitual, como aponta a mesma cobertura — GDPval e Terminal-Bench 4.0 estão ausentes dele.

• FrontierCode 1.1, informado pelo fornecedor — O GPT-6 Sol obtém 49,3% no esforço máximo por US$ 2,14 por tarefa. A OpenAI coloca isso praticamente em pé de igualdade com o Claude Fable 5.1, com 50,3% no esforço máximo, que custa US$ 12,83 por tarefa na própria comparação da OpenAI.

• DeepSWE v1.1, segundo o fornecedor — 68,8% para o GPT-6 Sol com esforço máximo, a 1,1 ponto do melhor resultado publicado do Claude Fable 5, 69,9%, e à frente do próprio GPT-6 Luna da OpenAI, que, segundo a OpenAI, iguala o Sol em xhigh por muito menos.

• AutomationBench e OSWorld 2.0, segundo o fornecedor — A OpenAI relata que o GPT-6 Sol em esforço máximo supera o Claude Opus 5 em esforço máximo no benchmark de fluxos de trabalho empresariais, com 9% do custo por tarefa, e afirma que o GPT-6 entrega resultados de uso de computador semelhantes aos do Claude Opus 5 a um custo cerca de 80% menor, com o GPT-6 Astra ainda liderando essa categoria dentro da própria família da OpenAI.

Leia a forma dessas frases, e não os números. Cada uma associa uma pontuação próxima à de um concorrente a um custo que é uma fração da dele. Trata-se de uma alegação de paridade a custo inferior, não de dominância, e é uma afirmação materialmente mais fraca do que "o melhor modelo" — que é o que a OpenAI reserva para o Astra. As alegações do fornecedor aqui apresentadas dizem que o nível intermediário fechou a diferença de preço; não dizem que fechou a lacuna de capacidade.

A leitura independente

A Artificial Analysis avaliou o GPT-6 Sol com esforço de raciocínio máximo e publicou os resultados no dia do lançamento. Seus números são independentes e são o contrapeso ao parágrafo acima.

• Índice de Inteligência — 48 no Artificial Analysis Intelligence Index v4.3.2, que incorpora dez avaliações, incluindo AA-Briefcase v1.1, GDPval-AA v2.1, AutomationBench-AA, Terminal-Bench 4.0, SciCode, Humanity's Last Exam, GDP.pdf, CritPt, AA-Omniscience e AA-LCR v1.1. A página o coloca em 18º lugar entre 211 modelos em sua classe de comparação — um denominador que muda conforme o rastreador adiciona modelos.

• Custo por tarefa — US$ 1,06 por tarefa do Intelligence Index, contra uma taxa combinada de US$ 1,54 por milhão de tokens na mistura 7:2:1 de acerto de cache/entrada/saída da Artificial Analysis. O modelo gerou 77 milhões de tokens de saída durante a execução do índice, contra uma mediana de 88 milhões para modelos de raciocínio em sua faixa de preço, portanto não está ganhando em brevidade.

• Velocidade e latência — 88,7 tokens de saída por segundo medidos através da API da OpenAI, acima da mediana de 82,6 do rastreador para modelos de raciocínio comparáveis, com um tempo até o primeiro token de 138,06 segundos contra uma mediana de 3,79 segundos. Esses dois números descrevem o mesmo trade-off: o modelo é rápido depois que começa e lento para começar, o que é a assinatura esperada de uma longa passagem de raciocínio.

• Onde houve retrocesso — A leitura do The Decoder dos resultados da Artificial Analysis relata regressões em duas avaliações de trabalho de conhecimento em relação à geração anterior: cerca de 100 pontos Elo perdidos no GDPval-AA v2.1 e cerca de 75 no Luna, com a inspeção manual atribuindo a queda principalmente à qualidade de apresentação e a resultados incompletos. O próprio resumo da Artificial Analysis, conforme relatado, é que os custos por tarefa caíram aproximadamente pela metade, enquanto as pontuações de inteligência permaneceram nos níveis do GPT-5.6, com ganhos em algumas avaliações e regressões em outras.

Uma ressalva aplica-se a tudo isso. O GPT-6 Sol e o GPT-6 Astra não foram avaliados em comparação direta com esforço de raciocínio equiparado numa mesma estrutura de testes por nenhuma parte que possamos citar, e os dois números citados lado a lado — Sol com 48 e Astra com 53 — vêm do mesmo índice, mas não necessariamente da mesma configuração. A versão honesta dessa comparação é curta: no índice, o Astra pontua acima do Sol, e nenhuma execução publicada isola quanto da diferença se deve ao modelo e quanto se deve à configuração de esforço.

Disponibilidade, e a única coisa que mudou após o lançamento

A OpenAI lançou os dois modelos em 22 de setembro de 2026 por meio de sua própria API como gpt-6-sol e gpt-6-luna, e seu material de lançamento os colocou no ChatGPT Work e no Codex para assinantes Plus, Pro, Business, Enterprise e Edu, com usuários Free e Go acessando o GPT-6 Luna pelo aplicativo para desktop. Nenhum dos modelos estava disponível na interface normal do ChatGPT Chat no lançamento — esse é o enquadramento da própria OpenAI conforme noticiado naquele dia, e é o detalhe com maior probabilidade de confundir um leitor que foi procurar o Sol no seletor de modelos e não o encontrou.

A mudança pós-lançamento que importa para qualquer pessoa que alimente este modelo com imagens está no changelog da própria API da OpenAI, datado de 25 de setembro de 2026: a OpenAI corrigiu um bug na codificação de imagens que, segundo ela, degradava a compreensão de imagens no GPT-6 Sol e no GPT-6 Luna, afetando tarefas visuais na API e no Codex, incluindo o uso de computador. A recomendação do próprio changelog é executar novamente as avaliações e repetir os fluxos de trabalho afetados se entradas de imagem fizerem parte do seu caso de uso. Essa é uma correção de três dias em um modelo de seis dias, e é a razão pela qual uma execução de benchmark da semana de lançamento e uma execução desta semana podem divergir em qualquer aspecto visual.

Executando o GPT-6 Sol no OrcaRouter

O GPT-6 Sol é roteado no OrcaRouter como openai/gpt-6-sol no OrcaRouter, pelo preço de tabela da própria OpenAI, com o preço de tabela do provedor repassado com 0% de markup, ao lado de openai/gpt-6-astra e openai/gpt-6-luna. Os três ficam atrás de um endpoint compatível com a OpenAI e uma única chave de API, e é isso que torna a questão dos níveis testável em vez de teórica: o mesmo corpo de requisição pode ser apontado para o Sol em um caminho de produção e para o Luna na tarefa em massa ao lado, sem um segundo contrato e sem alteração de código, e uma mudança de preço do fornecedor entra no ar aqui no mesmo dia, em vez de depois de um ciclo de reprecificação. Se você está migrando uma carga de trabalho para um modelo tão novo quanto esse, o failover automático entre provedores é a outra metade do argumento — é assim que você testa um modelo de seis dias de idade com tráfego real sem apostar um caminho de produção no primeiro mês dele.

Duas coisas que a tabela de tarifas faz com uma fatura real, passo a passo:

• Uma execução de análise de documentos de 900.000 tokens é cobrada no contexto longo pela solicitação inteira: 900.000 tokens de entrada a US$ 4,00 por milhão custam US$ 3,60, mais a saída. A mesma execução, mantida abaixo de 272.000 tokens, é cobrada a US$ 2,00 por milhão. Dividir uma solicitação grande demais em quatro chamadas abaixo do limite não é uma gambiarra aqui; é uma economia direta de 2× na entrada.

• Um loop de agente em cache é onde o desconto de 90% para entrada em cache faz o trabalho: um prefixo estável relido centenas de vezes custa US$ 0,20 por milhão no Sol em vez de US$ 2,00, e como mudar o esforço de raciocínio não invalida mais o cache, a escada de esforço pode ser percorrida dentro de uma única conversa sem pagar para reconstruir o prefixo.

Se o que você realmente quer é a decisão entre os dois modelos — este ou o principal —, fizemos a comparação completa do GPT-6 Sol com o GPT-6 Astra separadamente, e o registro de pré-lançamento do que então era um modelo ainda não lançado está preservado em seu próprio artigo, em vez de ser rediscutido aqui.