OpenAI reduziu em 80% o preço do modelo GPT-5.6 Luna e em 20% o do Terra nesta quinta-feira, em resposta à crescente resistência de clientes corporativos aos custos de inteligência artificial.
Principais pontos:
- O Luna passa a custar US$ 0,20 por milhão de tokens de entrada e US$ 1,20 por milhão de tokens de saída, abaixo dos anteriores US$ 1 e US$ 6.
- O Terra cai para US$ 2 e US$ 12 por milhão de tokens, enquanto o preço do modelo topo de linha Sol permanece inalterado.
- A empresa atribui os cortes a ganhos de eficiência, incluindo reescrita de kernels feita pelo Sol, que reduziu em 20% os custos de operação.
Queda de preços do GPT-5.6 Luna e Terra
A empresa detalhou as novas tarifas em um comunicado no seu próprio site, creditando ganhos de eficiência em toda a linha de modelos, nos sistemas de inferência e no software de serving.
O Luna, modelo mais rápido e mais barato da família, passa a rodar a US$ 0,20 por milhão de tokens de entrada e US$ 1,20 por milhão de tokens de saída. O Terra, opção intermediária, cai para US$ 2 por milhão de tokens de entrada e US$ 12 por milhão de tokens de saída, ante US$ 2,50 e US$ 15 anteriormente.
O preço do Sol, o modelo mais avançado da série, não foi alterado. A OpenAI também substituiu o nível de Processamento Prioritário por um modo Fast no Sol, que roda até 2,5 vezes mais rápido que o processamento padrão, ao dobro do preço padrão.
As assinaturas do ChatGPT e do Codex permanecem estáveis. Terra e Luna apenas consomem menos créditos dos limites pagos. As novas tarifas mais baixas de API começaram a ser disponibilizadas na AWS no mesmo dia.
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Notion e Dust relatam execuções mais baratas
A OpenAI posiciona o Luna para workloads de alto volume, como análise em larga escala de documentos, triagem de interações com clientes e rotinas de programação e testes dentro de loops de agentes que chamam ferramentas. Segundo a empresa, o modelo entrega hoje desempenho comparável ao de sistemas considerados de fronteira há um ano, a cerca de 6% do custo por tarefa e com quase nove vezes mais rapidez, de acordo com testes internos.
Vários clientes citados no anúncio reportam contas semelhantes em suas próprias implementações. A líder de produto de IA da Notion, Hoda Noorian, afirmou que o Terra iguala a qualidade do GPT-5.5 em tarefas delimitadas, a metade do custo e em 60% menos tempo. Já o cofundador da Dust, Stanislas Polu, disse que o Luna executa o mesmo trabalho “agente” 40% mais rápido e 40% mais barato do que o modelo padrão anterior da empresa.
Anthropic e Google sentem pressão sobre preço por token
Analistas receberam o movimento com cautela, alertando que a queda nos preços por token pode impulsionar o volume de uso, mas ao mesmo tempo pressionar as finanças da OpenAI e da Anthropic, que ambas protocolaram prospectos confidenciais de listagem em junho.
Google e Microsoft vêm oferecendo camadas de modelos de baixo custo há meses, enquanto sistemas chineses de código relativamente aberto seguem reduzindo a distância de desempenho a uma fração do preço.
As reclamações sobre custos não são novas. Sam Altman afirmou em um evento com clientes da OpenAI, em junho, que o gasto com IA passou em poucos meses de um tema quase ausente a um enorme problema, com clientes pedindo sistemas mais eficientes. A Uber, por exemplo, esgotou seu orçamento de inteligência artificial para 2026 em apenas quatro meses e depois introduziu faixas de consumo em algumas ferramentas a partir de US$ 1.500 por mês.
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