Modelo de custos do GPT-6 Luna
Atualizado September 23, 2026 · publicado originalmente September 23, 2026
O GPT-6 Luna é o modelo econômico da família GPT-6 da OpenAI, lançado em 22 de setembro de 2026 junto com o GPT-6 Sol. A OpenAI o direciona a trabalhos de alto volume com um objetivo claro: resumir, extrair dados e responder perguntas rápidas. Com $0.10 por 1M de tokens de entrada, é o modelo para o qual se deve rotear primeiro, e do qual só se sai quando a tarefa provar que precisa de mais.
Preços do GPT-6 Luna
| Nível | Entrada | Entrada em cache | Saída |
|---|---|---|---|
| Padrão | $0.10 | $0.01 | $0.50 |
| Batch ou flex | $0.05 | $0.005 | $0.25 |
| Modo rápido | $0.20 | $0.02 | $1.00 |
| Contexto longo (acima de 272K de entrada) | $0.20 | $0.02 | $0.75 |
Por 1M de tokens, conforme a página de preços da OpenAI. Uma gravação em cache custa $0.125. O Luna tem a mesma janela de contexto de 1,050,000 tokens do restante do GPT-6, data de corte de conhecimento em maio de 2026 (a mais recente dos três) e toda a faixa de esforço, de none a max.
Mesma pontuação do GPT-5.6 Luna, 61% mais barato por tarefa
A Artificial Analysis avaliou as duas gerações do Luna no seu Intelligence Index (v4.3.2) com esforço máximo.
| Modelo | Pontuação do índice | Custo por tarefa | Velocidade de saída |
|---|---|---|---|
| GPT-6 Luna (max) | 37 | $0.07 | 132.2 tokens/s |
| GPT-5.6 Luna (max) | 37 | $0.18 | 142.3 tokens/s |
| GPT-6 Sol (low) | 33.9 | $0.13 | — |
A pontuação não mudou. O custo por tarefa caiu 61%, principalmente pelo menor preço por token. O GPT-6 Luna em max também supera o GPT-6 Sol em esforço low tanto em pontuação quanto em custo. Se você usava o Sol em low para economizar, o Luna em max é um negócio melhor neste índice.
Quanto custa o alto volume
Um milhão de requisições de classificação por mês, cada uma com 600 tokens de entrada e 100 de saída, sem cache:
| Modelo | Custo mensal |
|---|---|
| GPT-6 Luna, batch | $55 |
| GPT-6 Luna | $110 |
| GPT-5.6 Luna | $240 |
| Claude Haiku 4.5 | $1,100 |
| GPT-6 Sol | $2,200 |
| GPT-6 Astra | $11,000 |
O Claude Haiku 4.5 custa 10× mais por token e marcou 15 no mesmo índice, por ser um modelo sem raciocínio. Mover o mesmo trabalho do Sol para o Luna reduz a conta em 95%, e é por isso que vale a pena construir um roteador que envie apenas os casos difíceis ao Sol.
O porém: latência e verbosidade
Os números do índice acima são em esforço máximo, e nesse nível o Luna demora a começar. A Artificial Analysis mediu 104 segundos até o primeiro token. Ele também usou 150M de tokens de saída no índice inteiro, contra uma mediana de 84M, o que a Artificial Analysis descreve como um tanto verboso. Essa verbosidade já está dentro dos $0.07 por tarefa, então o número de custo se mantém, mas a espera não serve para um chat voltado ao usuário.
Para tráfego interativo, execute o Luna em none, low ou no padrão medium e meça a precisão com os seus próprios prompts. As pontuações desta página são só para esforço máximo, então a precisão em configurações mais baixas é algo a testar, não a consultar. Reserve o esforço máximo para jobs em batch, onde a latência não importa e o preço batch reduz a conta pela metade de novo.
Os limites de taxa escalam mais que no Sol
O Luna começa em 500K tokens por minuto no Tier 1, igual ao Sol, mas chega a 180M de tokens por minuto no Tier 5 (o Sol para em 40M), com até 30,000 requisições por minuto. Para pipelines em massa, essa folga importa tanto quanto o preço.
Como usar o Luna
- Roteie por tipo de tarefa: extração, classificação, etiquetagem e resumos curtos vão para o Luna por padrão.
- Envie o volume não urgente pela Batch API a $0.05/$0.25.
- Escolha o esforço por rota: low para o interativo, max para jobs offline.
- Escale para o GPT-6 Sol quando um validador rejeitar a saída do Luna, não logo de início.
Fontes: página do modelo GPT-6 Luna da OpenAI, Artificial Analysis: GPT-6 Luna, Artificial Analysis: GPT-5.6 Luna, TechCrunch. Preços consultados em 23 de setembro de 2026.
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