Cinco modelos em nove dias: a tabela de decisão para quem usa IA no trabalho

06/10/2026

O Dani Geek — arte original

Entre 22 e 30 de setembro de 2026, três laboratórios lançaram seis modelos de fronteira. Para a maioria dos fluxos de trabalho, a decisão correta é não mexer em nada, e a conta abaixo mostra por quê.

A contagem que circulou foi de quatro lançamentos em dez dias. Foram seis, em nove — e o que ficou fora da conta explica o resto: o GPT-6 Sol, lançado pela OpenAI em 22 de setembro e superado pela própria OpenAI sete dias depois, no DevDay. O GPT-6 Sol segue na API, mas quem está nele recebeu notas de migração: o 6.1 não aceita reasoning.effort em none ou minimal, e todo fluxo que dependia disso tem que ir pra low e ser re-avaliado.

A linha do tempo real:

Quem usa IA no trabalho precisa de três respostas: troco o modelo padrão, mexo no orçamento, ou deixo como está?

A promessa não é a mesma em todos

“Mais capaz por menos” virou o resumo preguiçoso da semana. São três promessas diferentes, e elas não se somam.

A Anthropic cortou preço no topo: o Opus 5.5 saiu a US$ 4 de entrada e US$ 20 de saída por milhão de tokens, contra US$ 5 e US$ 25 do Opus 5, uma queda de 20% (TechRepublic, unite.ai). Seis dias depois veio o Sonnet 5.5 com preço idêntico ao antecessor, US$ 2 e US$ 10, vendendo velocidade: saída mais de 30% mais rápida e, segundo os testes da própria Anthropic, até 30% menos por tarefa (MarkTechPost, unite.ai).

A OpenAI fez outra coisa: o GPT-6.1 Sol chegou a US$ 2 e US$ 10, com entrada em cache a US$ 0,10, posicionado como um quinto do preço do GPT-6 Astra, o topo da linha. A declaração institucional da empresa, reportada pelo TechCrunch, é que o modelo “quase iguala a inteligência do GPT-6 Astra em código agêntico, uso de computador e trabalho profissional a um quinto dos preços do Astra”. A OpenAI não cortou o preço do Astra; criou um degrau novo mais abaixo na mesma escada.

O Google fez uma terceira coisa. O Gemini 4 Argon, primeiro modelo de fronteira da casa desde fevereiro, saiu a US$ 2 e US$ 10 promocionais, com cache 95% mais barato, e esses valores dobram para US$ 4 e US$ 20 em prazo que o Google não anunciou (VentureBeat, mixed-news). O valor promocional não é o preço que vai ficar.

O padrão por baixo disso: três dos seis modelos chegaram no mesmo ponto, US$ 2 de entrada e US$ 10 de saída. Sonnet 5.5, GPT-6.1 Sol e Argon promocional caem exatamente ali. E os dois flagships pagos, Opus 5.5 e o Argon pós-promoção, convergiram no dobro exato, US$ 4 e US$ 20. Capacidade de fronteira ficou commodity num ponto de preço só. A corrida agora é por quem segura margem nesse patamar.

A coluna que as outras tabelas não têm: você consegue usar isso hoje?

Essa é a coluna que as tabelas de comparação costumam deixar de fora, e é onde dois dos seis lançamentos levam “não”.

O Gemini 4 Argon está liberado apenas para defensores de cibersegurança aprovados no Fairwind Program, mais acesso pré-release do governo dos Estados Unidos. Desenvolvedores em geral, empresas e consumidores sem API paga ou Google AI Ultra ficam de fora; a liberação virá “o mais rápido possível”, sem data (VentureBeat, 9to5Google).

O GPT-6.1 Sol chegou em ChatGPT Work e no Codex, nos planos Plus, Pro, Business, Enterprise e Edu. Não chegou na aba de Chat, que é onde a maior parte do público passa o dia (TechCrunch). Uma versão “Ultrafast”, até 8× mais rápida no Codex, foi prometida para “os próximos dias”.

Para o Opus 5.5 e o Sonnet 5.5 nos planos de consumo (Pro/Max) e no Claude Code, a resposta é “não especificado no anúncio”: a página de anúncio da Anthropic fala de API, AWS, GCP e Azure, e não diz o que acontece nesses planos.

O recorde de benchmark do Argon é real e irrelevante pra quem lê hoje.

“Mais capaz” não sobrevive à leitura cruzada

Lado a lado, os números dessa virada de setembro dão um vencedor diferente em cada prova.

Fonte: VentureBeat.

O Argon retoma a liderança em DeepSWE e AutomationBench, perde Terminal-Bench 4.0 para o Opus 5.5 e perde FrontierSWE v2 para o Astra. Qualquer manchete que diga “o modelo mais capaz do mundo” escolheu uma linha da tabela e esqueceu as outras.

O Sonnet 5.5, a US$ 2 e US$ 10, marca 70,6% no Terminal-Bench 4.0 contra 66,4% do Opus 5.5 — os dois números na mesma tabela da Anthropic (anthropic.com/claude-sonnet-5-5). O modelo mais barato da família venceu o mais caro na prova de agente de terminal.

Do lado da OpenAI, o ganho medido é de confiabilidade: a taxa de erro factual em prompts difíceis caiu de 11,4% para 7,7% no esforço de raciocínio baixo, e o modelo fica dentro de 1,9 ponto do Astra em todas as configurações (TechCrunch).

O Argon escreve até 1 milhão de tokens de saída em uma única resposta, contra 64 mil nos Gemini anteriores. É um salto de cerca de 15× em um eixo que ninguém estava otimizando. A janela de contexto não foi divulgada.

A decisão não é por token. É por assinatura.

É aqui que o eixo das análises sai do lugar para quem trabalha.

Se você paga Plus, Pro ou Business, nenhum preço mudou para você. O que mudou foi o roteamento: qual modelo responde quando você digita, e em qual aba ele aparece. A tabela da API não descreve a sua conta. Para esse grupo, a ação é olhar onde o novo modelo apareceu, não quanto ele custa.

Se você paga API, por volume, a mudança real dessa virada de setembro está no cache. O Opus 5.5 derrubou a leitura em cache de US$ 0,50 para US$ 0,20, e o Sonnet 5.5 também lê cache a US$ 0,20 (anthropic.com/claude-sonnet-5-5). GPT-6.1 Sol e Argon colocaram a entrada em cache a US$ 0,10. Quem tem fluxo que reenvia o mesmo contexto a cada chamada (base de conhecimento, repositório de código, manual de produto, briefing de marca) está diante da única economia material dessa virada de setembro. E ela não aparece em nenhuma manchete de release note, porque cache é tédio e benchmark é notícia.

A pergunta prática: no seu fluxo, qual porcentagem dos tokens de entrada é contexto repetido? Se você não sabe, esse é o número a levantar antes de qualquer troca de modelo.

Então: o que fazer com isso

Para a maioria, a recomendação é não fazer nada. O preço de fronteira convergiu em US$ 2 e US$ 10, três modelos empatam ali, dois deles você não consegue usar no lugar onde trabalha, e a liderança de benchmark muda conforme o benchmark. Trocar o modelo padrão antes de o seu caso ter número é escolher por manchete.

Três exceções, em ordem de retorno:

1. Fluxo com contexto repetido e volume de API: refaça a conta do cache.
2. Trabalho de agente no terminal: vale testar Sonnet 5.5 contra o que você usa hoje, com a sua tarefa, não com a tabela de ninguém.
3. Uso em Codex ou ChatGPT Work: o GPT-6.1 Sol já está lá, incluído no seu plano. Experimentar custa zero.

Os três casos pedem a mesma coisa: “meça o seu caso”.

O fio para puxar depois

Duas coisas dessa virada de setembro ficaram sem resposta.

A primeira é o prazo da promoção do Argon. O Google não disse quanto dura o US$ 2 e US$ 10. Quem desenhar arquitetura sobre esse número está construindo sobre uma data que não foi anunciada, e a dobra para US$ 4 e US$ 20 já está escrita no anúncio.

A segunda é o que a OpenAI fez com o GPT-6 Sol. Um modelo de fronteira foi superado por uma versão própria mais barata em sete dias. Se esse virar o ritmo normal, o problema de quem monta sistema deixa de ser escolher o melhor modelo e passa a ser construir para trocar de modelo sem reescrever o fluxo: abstrair a chamada, versionar o prompt, medir a saída contra um conjunto fixo de casos.

E é esse o deslocamento: de ‘qual é o melhor modelo’ para ‘quanto custa trocar de modelo’. Enquanto isso: qual pedaço do seu fluxo quebraria se o modelo que você usa saísse do ar de uma hora para outra? Me conta no @odanigeek no X ou no @odanigeek no Threads.