GPT-6.1 Sol e Sonnet 5.5: os planos de US$ 20 voltaram a valer a pena?

Autoria: Rafael Quintanilha – QuantBrasil · Assistir no YouTube

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Idioma original: português

Vídeo original: GPT-6.1 Sol e Sonnet 5.5: os planos de US$20 voltaram a valer a pena? · Canal: Rafael Quintanilha – QuantBrasil · 34:18 · Assistir no YouTube

Tópicos: Agentes de IA, Avaliação e benchmarks de IA, Mercados e economia, Modelos de IA

Resumo

O vídeo compara Sonnet 5.5, GPT-6.1 Sol e Gemini 4 Argon em desempenho, preço, velocidade e disponibilidade, com foco no custo-benefício para uso cotidiano e programação. O Sonnet 5.5 é apresentado como uma opção mais barata e rápida para tarefas bem definidas, enquanto Opus 5.5 é indicado para trabalhos mais complexos. O GPT-6.1 Sol se destaca pelo baixo custo por tarefa e pelo potencial de tornar os planos de US$ 20 da OpenAI atraentes novamente, embora o apresentador observe latência alta. O Gemini 4 Argon mostra resultados promissores em benchmarks, mas ainda não está disponível para testes públicos.

Pontos-chave

Sonnet 5.5 custa metade do preço do Opus 5.5 e é apresentado como adequado a tarefas cotidianas com escopo bem definido.
Opus 5.5 é recomendado para tarefas complexas, de horizonte longo ou que exigem julgamento mais cuidadoso.
O apresentador considera que a assinatura Max da Anthropic rende o bastante para não exigir a troca frequente entre modelos.
GPT-6.1 Sol oferece desempenho próximo ao GPT-6 Astra em algumas comparações, por uma fração do custo.
A OpenAI reduziu o subsídio de uso do plano de US$ 200, mas o apresentador avalia que o custo menor do GPT-6.1 Sol pode compensar essa mudança.
No momento da gravação, GPT-6.1 Sol apresentava latência maior e velocidade de geração inferior às versões anteriores comparadas.
Gemini 4 Argon tem resultados promissores em alguns benchmarks, mas seu acesso está restrito a um programa de testes.
Segundo a comparação apresentada, GPT-6.1 Sol tem custo por tarefa muito baixo, tornando os planos de US$ 20 da OpenAI mais atraentes.

Capítulos

Início	Capítulo	Resumo
00:00	Apresentação dos novos modelos	O vídeo introduz Sonnet 5.5, GPT-6.1 Sol e Gemini 4 Argon e propõe comparar desempenho, preço e custo-benefício.
01:03	Sonnet 5.5: usos e preço	O apresentador descreve as melhorias do Sonnet 5.5, seus casos de uso e o preço reduzido em relação ao Opus.
04:08	Benchmarks e escolha entre Sonnet e Opus	A comparação de benchmarks e recomendações da Anthropic serve para distinguir tarefas cotidianas de trabalhos complexos.
09:50	GPT-6.1 Sol e mudanças nos planos da OpenAI	O vídeo contextualiza o lançamento e explica a redução do subsídio dos planos de assinatura da OpenAI.
16:06	Desempenho, custo e velocidade do GPT-6.1 Sol	O apresentador compara benchmarks e preços do modelo, destacando o baixo custo por tarefa e a latência elevada observada.
23:23	Gemini 4 Argon: benchmarks e disponibilidade	O vídeo analisa os resultados divulgados pelo Google e explica que o modelo ainda não está disponível para testes públicos.
26:29	Comparação conjunta dos modelos	Os modelos são comparados em benchmarks e em cenários de uso diário, considerando desempenho, preferências e assinaturas.
29:36	Custo por tarefa e planos de US$ 20	O apresentador destaca a vantagem de custo do GPT-6.1 Sol e avalia que os planos mais baratos da OpenAI voltaram a ser atraentes.
33:16	Conclusões e encerramento	O apresentador pede a opinião dos espectadores sobre os modelos e encerra com recomendações relacionadas ao curso de programação agêntica.

Citações

O escopo é bem definido, você sabe exatamente o que precisa ser feito, não tem muita margem para erro. — 02:35

Com o meu plano de US$ 200, deixando o Opus 5.5 no X High, ele vai ser capaz de resolver para mim e ainda sobrar bastante limite. — 09:18

É muito lento. — 20:18

Os planos de US$ 20 da OpenAI, que tinham ficado basicamente sem uso depois do Astra, voltaram. — 32:14

Conceitos e entidades

Sonnet 5.5 (modelo): Modelo da Anthropic apresentado como uma opção mais rápida e barata para tarefas cotidianas com escopo bem definido.
Opus 5.5 (modelo): Modelo da Anthropic recomendado no vídeo para tarefas complexas que exigem julgamento cuidadoso.
GPT-6.1 Sol (modelo): Modelo da OpenAI destacado pelo baixo custo e por resultados próximos aos do GPT-6 Astra em algumas avaliações.
GPT-6 Astra (modelo): Modelo da OpenAI usado como referência de desempenho, especialmente em computer use e tarefas visuais.
Gemini 4 Argon (modelo): Modelo do Google com resultados promissores em benchmarks, ainda sem disponibilidade pública no momento discutido.
OpenAI (empresa): Empresa cujos modelos GPT e planos de assinatura são comparados no vídeo.
Anthropic (empresa): Empresa responsável pelos modelos Sonnet e Opus analisados no vídeo.
Google (empresa): Empresa que anunciou o Gemini 4 Argon, ainda restrito a um programa de testes.
Artificial Analysis (ferramenta): Fonte de benchmarks usada no vídeo para comparar inteligência e custo dos modelos.
Rafael Quintanilha (pessoa): Apresentador do vídeo, que compartilha sua avaliação dos modelos e das assinaturas.

Tradução completa (pt-BR)

00:00 Nesta semana, as principais empresas de inteligência artificial anunciaram novos modelos, começando pelo anúncio do Sonnet 5.5 pela Anthropic, um modelo que custa metade do preço do Opus, mas tem desempenho compatível em diversas tarefas. Depois, tivemos o anúncio do GPT-6.1 Sol, apenas uma semana depois do GPT-6, que não tinha caído nas graças da comunidade. Agora, porém, ele tem inteligência próxima à do GPT-6 Astra, só que custa cinco vezes menos. E, por

00:32 último, tivemos o anúncio do Gemini 4 Argon. Um modelo que, no papel, é excelente, mas que, no momento, ainda não conseguimos utilizar. Por isso, no vídeo de hoje, quero desempacotar todas essas novidades com você. Vamos analisar os benchmarks, o preço, a velocidade, o desempenho e a percepção da comunidade, e responder à pergunta: qual modelo está vencendo a batalha do custo-benefício? Pessoal, começando pelo lançamento do Claude Sonnet 5.5, que saiu na segunda-feira, um

01:03 dia antes do Dev Day da OpenAI, e veio para complementar o Opus 5.5, um modelo cujo review fiz na semana passada. Vou deixar o link aqui para você assistir, porque o Opus vai servir de referência para boa parte do que vamos discutir no vídeo de hoje. Por quê? Porque o Opus veio muito bom e eficiente. Então, naturalmente, quando saiu o Sonnet 5.5, as pessoas ficaram se perguntando em que situações o usariam e se fazia sentido utilizá-lo. E é justamente isso que vamos

01:34 responder, olhando aqui o anúncio oficial da Anthropic, certo? Então, para começar, o Sonnet 5.5 é uma atualização, um upgrade, um avanço considerável em relação ao Sonnet 5. Entre parênteses: essa notícia não é lá grande coisa, porque o Sonnet 5 nunca caiu muito nas graças das pessoas. Porém, eles estão dizendo: “Olha, se você não gostava do Sonnet 5 lá atrás, dê uma olhada no 5.5, porque fizemos algo bem melhor com ele”, tá?

02:04 Ele também é 30% ou mais rápido e 30% mais barato, tá? Então, realmente ganhou velocidade e ficou mais barato, o que é sempre excelente. Aí eles começam dizendo que o Sonnet 5.5 é uma alternativa rápida e de baixo custo em comparação com o Opus 5.5. Enquanto o Opus foi construído para

02:35 trabalhos mais complexos, que exigem um julgamento mais cuidadoso, o Sonnet 5.5 é mais forte em tarefas do dia a dia com escopo bem definido. O que querem dizer com isso? Você vai ver esse termo aparecer em algumas situações, tá? “Com escopo bem definido” quer dizer que o escopo está claro: você sabe exatamente o que precisa ser feito e não há muita margem para erro. Nesse tipo de tarefa, o Sonnet seria ideal. Isso inclui, por exemplo, tarefas como consertar bugs ou até mesmo

03:06 criar documentos mais polidos, apresentações — slides — e planilhas. Eu mesmo usei recentemente os modelos da Anthropic para criar apresentações e o resultado ficou muito legal, tá? E uma coisa bem interessante: eles dizem que o Sonnet 5.5 tem um bom olho para design, certo? Apesar disso, ainda estão planejando o lançamento do Haiku 5.5, que será construído para um volume de entregas ainda maior e para aplicações mais sensíveis a custo, nas quais o preço faz toda a diferença. Isso

03:37 vai chegar nas próximas semanas, tá? Então, o Sonnet teve uma nota muito boa no Terminal-Bench, que é um benchmark para programação agêntica. Inclusive, se você quer aprender mais sobre programação agêntica, na semana passada lançamos a trilha do engenheiro de IA, e um dos cursos da trilha é justamente sobre programação agêntica. Vou deixar o link para você conhecer a trilha e o curso de programação agêntica, tanto na descrição quanto no comentário fixado. E o que mais importa para a gente aqui é realmente a questão do

04:08 preço, porque o Sonnet custa exatamente metade do preço do Opus, tá? US$ 2 por milhão de tokens de entrada, US$ 10 por milhão de tokens de saída e US$ 0,20 por milhão de tokens para leitura do cache, né? Isso é o que mais importa em tarefas de horizonte mais longo. Em velocidade, o Sonnet está gerando saídas 30% mais rápido do que a versão anterior. Então, vamos dar uma passada rápida pelos benchmarks, comparando particularmente o Sonnet com o Opus. Vamos comparar todos os

04:39 modelos nos quais estamos dando mais atenção hoje, especialmente mais para o final do vídeo. Mas, começando pelo Sonnet e pelo Opus, você vê que o que chama atenção é que o Sonnet cresce de forma bem linear aqui, e o modelo Max chega a superar o Opus 5 Max e até o Opus 5 X High. Vou falar mais disso enquanto analiso os benchmarks. Eu não gosto muito de comparar usando o Max, pessoal, porque vejo que, na prática, a maioria das pessoas não utiliza os modelos no modo Max. Por mais que sejam interessantes e que você possa utilizá-los pontualmente, quando o reasoning está no Max, os modelos ficam muito mais lentos e também muito mais suscetíveis a overthinking e overengineering. Então, você olha aquele código e ele está cheio de condições meio esdrúxulas, né, para algo acontecer.

05:10 No meu dia a dia, prefiro sempre usar o X High quando tenho limite para isso. Então, se formos comparar no X High, aí sim ele fica abaixo do Opus 5. Você vai ver que

05:42 talvez o único modelo do Sonnet que faça sentido aqui seja o X High, tá? Porque o High já apresenta um salto bem grande de desempenho em relação, por exemplo, ao Opus 5 no modo médio e ao Opus 5 no modo High. “Tá, Rafael, mas o R1 seria mais barato.” É, mas já vamos ver como os limites têm rendido bastante hoje, tá? Então, uma boa alternativa poderia ser olhar com mais carinho para o Sonnet 5.5 X High, principalmente se você está tendo problemas com o limite na

06:12 sua assinatura do Claude Code. Porém, como vimos no vídeo passado, as assinaturas estão rendendo muito. Eu mesmo, pessoal, tenho usado o Opus 5 basicamente a semana inteira e gastei quase nada. Vou até mostrar para vocês o meu uso aqui, que vai ser reiniciado na terça-feira, às 5 da manhã. Estou gravando aqui no sábado à tarde, então ainda tenho mais dois dias. Basicamente, usei 31% do meu limite usando o Claude Max, né, o plano de US$ 200. Então, usando basicamente o Opus 5 no X High, eu não

06:44 teria necessidade nenhuma de trocar para o Sonnet, a não ser, talvez, pela velocidade, tá? Agora, se você está no plano de US$ 20, pode fazer sentido olhar para o Sonnet no modo High e no X High, principalmente orquestrado pelo Opus. Beleza? E aqui temos uma comparação mais direta de preço entre os dois. Estamos vendo que a única coisa que não mudou e não caiu pela metade foi a leitura do cache, né? Então, a leitura do cache do Sonnet tem o mesmo preço que a do Opus 5.5, o que ainda faz dele um modelo bem interessante, tá? Mas é muito

07:15 interessante ver como ele ficou aqui: custa só metade do preço. Digo “só metade do preço” porque, normalmente, a diferença de preço entre as famílias é maior, né? Vemos, por exemplo, que o GPT-6.1 Sol é cinco vezes mais barato do que o Astra. É claro que talvez a comparação com a Anthropic fosse com o Fable, mas o Fable basicamente ficou sem uso depois que tivemos um Opus tão bom e muito mais eficiente. Então, se tirarmos o Fable do caminho, o Sonnet e o Opus ficaram com preços muito parecidos, considerando a diferença que pode haver. Então, quando saiu essa nova

07:46 versão do Sonnet, a principal dúvida das pessoas foi: “Beleza, se o Opus ficou tão eficiente, preciso usar o Sonnet?” E há este artigo oficial no blog de desenvolvedores da Anthropic, com uma seção chamada “Escolhendo entre o Sonnet 5.5 e o Opus 5.5”, que eu queria mostrar para vocês, tá? Então, na família Claude 5.5, o Opus foi construído para trabalhos mais complexos, que exigem um julgamento mais cuidadoso. Basicamente, são as mesmas palavras que vimos naquele artigo. E, de novo, as

08:17 As mesmas palavras aqui, ó: use o Sonnet 5.5 para aquelas tarefas do dia a dia com escopo bem definido, como, por exemplo, consertar bugs e iterar rapidamente em funcionalidades, além, claro, de criar documentos mais polidos, tá? E achei esta tabelinha interessante. Eles dizem: “Qual seria a sua carga de trabalho?” Tarefas do dia a dia com escopo bem definido, etc., etc. Comece com Sonnet. Alto volume de desenvolvimento no dia a dia? Comece com Sonnet. Documentos polidos, planilhas e slides? Vá de Sonnet. Tarefas

08:47 agênticas bem definidas que você executa de forma repetida, investigação, revisão ou rascunho: vá de Sonnet. E quando você iria de Opus? Quando tem um trabalho mais complexo que requer um julgamento mais cuidadoso, incluindo tarefas de programação agêntica de horizonte mais longo e trabalho de conhecimento. Então, teoricamente, você poderia pensar: “Ah, vou utilizar o Sonnet, sei lá, 95% das vezes, porque quando é que eu tenho uma tarefa de horizonte longo? Não é sempre, né?” E aqui, no último item, eles até

09:18 falam: “Ó, os problemas mais difíceis, né? Aqueles em que você precisa da máxima inteligência.” Não é sempre que você vai ter esse tipo de problema. Porém, como eu disse para vocês, na minha experiência, como a assinatura do Claude Max está rendendo muito, não vejo necessidade de trocar para o Sonnet e ter essa carga cognitiva de ficar pensando: “Ah, não, agora eu troco para este. Ah, agora eu uso este. Não, agora vou jogar para este aqui. Vou trocar o reason.” Basicamente, com o meu plano de US$ 200, deixando o Opus 5.5 no X High, ele vai ser capaz de resolver as coisas para mim e ainda vai sobrar bastante limite, tá? Agora, se

09:50 você está estourando seu limite mesmo no plano de US$ 100 ou de US$ 200, aí faz sentido pensar nessa orquestração. Ou, se você está no plano de US$ 20, aí pode ser que, sim, você consiga fazer seu plano render com modelos muito avançados. Então, isso aqui me agrada principalmente para quem está no plano de US$ 20. Vamos passar, então, para o próximo anúncio da semana, que foi o GPT-5.1. Esse foi um anúncio feito durante a Dev Day da OpenAI, tá? A Dev Day aconteceu no dia 29 de setembro, numa terça-feira, e é um evento anual em que a OpenAI costuma anunciar muitas novidades.

10:21 Na Dev Day, tem muita coisa interessante para a gente repercutir. Em particular, eles lançaram os GPTs, a versão deles do Grokbot, que é um produto que me agrada bastante, tá? Eu já fiz, inclusive, um vídeo sobre o Grokbot, que vou deixar aqui para você assistir. Então, vou fazer um vídeo dedicado só aos GPTs. Se você quiser ver meu review sobre esse produto, convido você a se inscrever aqui no canal, se ainda não é inscrito. E aproveita também e

10:52 curte aqui o nosso trabalho, beleza? Então, pessoal, vou deixar para falar dos GPTs em outro vídeo e vou falar também da Decisions API e das mudanças que tivemos com os novos decision models, né, aqueles baseados no Jev, na arquitetura do Jev, que eu inclusive trouxe aqui no canal e de que o pessoal também gostou bastante. Também vou deixar o vídeo para você ver meu review completo sobre o Jev, porque agora estão começando a surgir as alternativas. Todo mundo quer uma mordida desse bolo. Então, a gente vai analisar a Decisions API da OpenAI. Também teve o Clef,

11:24 que veio da Cloudflare, e outras alternativas que também quero explorar num vídeo dedicado. Então, garanta que você está inscrito aqui. Beleza? Mas vamos começar falando do GPT-5.1. Só de novo, uma bela animação para esse lançamento. E a gente precisa começar pelo elefante na sala, pessoal, que é o seguinte: antes do GPT Astra, quando o melhor modelo era o 5.6 Sol, esse era um excelente modelo, e a sua assinatura de US$ 200, como a que eu sempre tive… Quem me acompanha aqui no canal sabe que o

11:55 pessoal até brinca que sou fã da OpenAI. Eu sempre gostei dos planos da OpenAI, sempre gostei do harness da OpenAI, do Codex. Então, sempre fui um usuário intenso dos modelos da OpenAI. Com o GPT-5.1 Astra, fiz um vídeo aqui no canal em que disse: “Olha, esse modelo é muito bom, principalmente para uso do computador e modelagem 3D, só que ficou muito caro e a minha assinatura de US$ 200, que sempre rendeu, passou a não render mais nada, de modo que comecei a trocar o Astra pelo

12:27 Claude com o Opus, ainda quando estava na versão 5.1.5. E, depois que veio o 5.5, basicamente fiquei utilizando só o Opus, principalmente para tarefas de programação. Então, o cenário de que estamos falando aqui, antes da Dev Day, é um cenário de muita pressão para a OpenAI, em que eles perderam, né, a dominância dos modelos por uma margem grande para a Anthropic. A OpenAI, que era considerada uma empresa em que você conseguia ter modelos bons e acessíveis, e a Anthropic, o contrário: elas inverteram de posição. A

12:59 gente passou a ter um modelo excelente, como é o Opus 5.5, basicamente sem gastar limite, como acabei de falar, e um modelo que é legal, é bom, mas que você basicamente não conseguia usar, que era o Astra, mesmo estando com uma assinatura muito cara que, no passado, já tinha rendido muito. Então, o pessoal ficou meio irritado com a OpenAI, a verdade é essa. E aí, para piorar tudo, no golpe de misericórdia, antes da Dev Day, o Tibo, que vocês conhecem, foi ao Twitter anunciar os resets. O pessoal adora ele porque sempre traz a boa notícia dos resets

13:29 aplicados à sua conta. Ele veio jogar um balde de água fria nas pessoas, dizendo basicamente que, embora estivessem reabrindo o plano de US$ 200, agora estavam cortando parte do subsídio que a assinatura tinha. Então, deixa eu explicar aqui para você, porque essa parte é importante e muda bastante a dinâmica para quem assina o plano do ChatGPT, tá? O ChatGPT tem o plano básico, o GPT Plus, que é aquele pelo qual você paga US$ 20, certo? E aí eles estavam oferecendo o plano de 10 vezes, né, que

14:02 seria o plano GPT de US$ 100, e o plano de 20 vezes o uso em relação ao plano básico, de US$ 20, que era o GPT de US$ 200. Ora, de 20 para 200, você aumenta 10 vezes. Então, você ganhava 20 vezes o uso. Isso era uma promoção, um subsídio dado pela OpenAI. E o que eles decidiram fazer? Acabar com esse subsídio. Então, agora o seu plano de US$ 200 oferece 10 vezes o que o seu plano de US$ 20 oferece, tá? E aí o pessoal foi pego de surpresa. “Caramba, né? Antes da

14:34 Dev Day, você já está com o limite baixo, as pessoas já estão reclamando que o limite não dá para nada, e você ainda reduz pela metade.” E o pessoal, claro, ficou enfurecido. Mas qual foi a saída da OpenAI? Qual foi a razão deles? E acho que eles têm um bom argumento aqui, tá? O argumento deles, pessoal, é que o GPT-5.1 Sol ficou absolutamente ridiculamente barato, pelo menos pelo que entrega, tá? Então, possivelmente, eles destilaram uma versão do Astra, né, quase igual ao

15:05 Astra, e estão oferecendo por um quinto do preço, possivelmente abrindo mão de uma boa parte da margem deles, talvez até perdendo dinheiro, com a expectativa de que não precisem mais dar tanto subsídio na assinatura. Então, estão reduzindo diretamente o preço do modelo. E o motivo apresentado pelo Tibo faz sentido. Eles dizem aqui: “Com o tempo, nós vimos — nós, da OpenAI — os preços caírem tanto, ou chegarem a um nível suficientemente baixo, que faz sentido para a maioria das pessoas comprar o uso, né, quando desejarem, sem que isso precise ser necessariamente por meio de uma assinatura.” E acho que isso faz sentido. Acho até interessante porque, em vez de pagar, talvez você possa gastar US$ 50 em uso na API da OpenAI e US$ 50 na Anthropic, economizar US$ 100 e usar a mesma coisa. Por quê? Você vai ver que, com o GPT-5.1 Sol, seus limites vão render muito mais do que costumavam render, tá? Porque realmente fizeram mágica com

15:36 isso.

16:06 o preço ou simplesmente estão tendo prejuízo com isso. A gente vai ter que ver qual vai ser a próxima movimentação deles, tá? Então, essa foi a argumentação. Eu não sei se o pessoal comprou muito essa ideia, mas o fato é que o GPT-6.1 Sol agora vem pelo mesmo preço do GPT-6, que era o mesmo preço do GPT-5.6, só que com um cache ainda mais agressivo, o que faz com que ele basicamente não gaste tokens, tá? Então, se você pega isso e soma com os resets, basicamente tem uso quase infinito em uma assinatura da OpenAI. E

16:38 eu tô exagerando aqui, mas é porque, vindo do Astra, isso aqui é uma redução de preço grotesca, assim, muito mesmo. E a gente vai até ver no benchmark da Artificial Analysis sobre o custo por tarefa que isso realmente é verdade, tá? Então, se a gente olhar aqui o benchmark na parte de programação, lá no Deep SWE, eles estão mostrando o Sol, ó, aqui no High, como tendo o melhor desempenho, inclusive superando o Astra, tá? E no X High e no High, ele fica basicamente no nível do que seriam o GPT-6 Astra e o GPT-6 Sol, né, que nós trouxemos aqui no vídeo anterior, que já estavam com cara de

17:10 fracasso total. E aqui está claro como ele realmente foi um modelo bem ruim, tá? Agora, quando a gente fala da OpenAI, a gente diz que o computer use deles está sempre na vanguarda, né? Eles conseguem operar o computador da melhor forma possível. Eu nunca vi ninguém chegar perto do que eles conseguem fazer no controle do computador, principalmente dentro do Codex. E uma coisa que me agradou aqui foi saber que o GPT-6.1 Sol tem um desempenho parecido com o que eu acho. Só que olha a diferença de preço, pessoal. No Max do GPT-6.1 Sol, o custo por tarefa é de 27

17:43 para uma pontuação de 71,4, tá? No Astra, a pontuação é de 71,3. Então, basicamente, a mesma pontuação, só que com um custo seis vezes maior. Então, teoricamente, a gente poderia ter o Sol operando o seu computador com a mesma precisão que o Astra, só que seis vezes mais barato. Isso, para mim, é bem legal, porque, como eu disse no meu review do Astra, ele ficou realmente imbatível para computer use, para operar interfaces, editar vídeos e fazer modelagem 3D. Se você quiser, inclusive, ver esse meu review, vou colocar aqui

18:15 para você assistir, beleza? Então é isso: em relação ao preço, o Sol ficou extremamente competitivo, também disponível aqui nos planos Plus, Pro, Business e Enterprise. E também, pessoal, uma coisa que vale a pena destacar é que ainda não temos o modo Ultra Fast no Sol. Quando esse modo Ultra Fast chegar, aí vou ficar bem, bem interessado. O que seria o modo Ultra Fast? O modo Ultra Fast permitiria executar a até 300 tokens por segundo, o que é excelente, né? Ele vai

18:47 até oito vezes mais rápido, né? E custa seis vezes mais caro. Então, isso é proibitivo para o Astra, e hoje ele só está disponível no Astra no plano de US$ 200. Então, para mim, nem vou falar disso aqui, porque acho que essa é a minoria da minoria da minoria da minoria das pessoas que teriam um caso de uso para isso. Primeiro, porque US$ 200 é muito dinheiro e, segundo, porque mesmo para quem estiver pagando US$ 200, isso vai render pouco, porque o Astra estava rendendo pouco no plano de US$ 200. Ah, beleza. No de US$ 500, você tem 2,5 vezes mais. OK, talvez você consiga rodar o Astra normal. Só que, se você

19:17 usar o Ultra Fast, ele vai ficar seis vezes mais caro, então esse ganho não vai compensar. Beleza? Então, eu espero que o Ultra Fast chegue ao GPT-6.1 Sol, porque aí sim, dentro da assinatura que temos hoje, como ele está consumindo bem pouquinho, valeria a pena usar o Ultra Fast e ainda daria para fazer a assinatura render. Agora, já que estamos falando de velocidade, uma coisa inegável que precisamos mencionar aqui é que o GPT-6.1 Sol está sendo servido de forma mais lenta, tá? Olha só, pessoal: coloquei aqui no OpenRouter para a gente comparar, no mesmo provedor, lá na OpenAI, o GPT-6.1 Sol, o GPT-6 Sol, né, esse que viveu por apenas uma semana, e o GPT-5.6 Sol, que era um modelo muito capaz. Olha essa diferença. Hoje, o GPT-5.6 Sol está sendo servido a 73 TPS, né, um throughput de 73 tokens por segundo, enquanto o GPT-6 Sol está sendo servido a 72 tokens por segundo. Então, um TPS bem interessante. E olha a latência do GPT-6 Sol, muito mais baixa. E, colocando aqui o GPT-6.1 Sol no provedor da OpenAI, olha

19:48 a diferença de latência, pessoal. Estamos falando de 10 segundos de latência e um TPS de 25 tokens por segundo. É muito lento, tá? Isso aqui possivelmente está acontecendo por duas razões. Razão número um: isso aqui ficou tão barato que todo mundo está usando e os servidores não estão aguentando. Razão número dois: claro, isso aqui é um modelo muito maior, possivelmente uma versão do Astra, e ele demora mais para ser servido do que os antecessores, tá? Então, olha só como ele ficou mais lento. Isso não era comum na OpenAI. A gente teve um TPS bem interessante.

20:18 Então, fica aqui também esse aviso. É claro que isso tende a ser algo temporário, mas fica o aviso: ele realmente está respondendo bem mais devagar, tá? Inclusive, mostro essa página de leitura para analisar o desempenho, o TPS e o preço também no meu curso de fundamentos da engenharia de IA, que faz parte da trilha que mencionei para vocês no início do vídeo. Então, se você adquirir a trilha do engenheiro de IA, também recebe o fundamentos da engenharia de IA, onde, por exemplo, analisamos as páginas do OpenRouter e como você pode analisar a página de um provedor em

20:49 todas as instâncias que fazem sentido, com todos os componentes que fazem sentido, como, por exemplo, o input, o output e o cached input. E aqui você vai ver que a única diferença entre esses três modelos está justamente no cached input da OpenAI: metade do preço do que era antes, na família GPT Sol, tá? Isso faz com que esse modelo agora seja extremamente capaz. Só que olha isso: no preço ponderado, ele custa basicamente metade do que custava o GPT-5.6, que era o modelo que

21:20 fazia a gente olhar para o plano de US$ 200 e pensar: “Cara, isso aqui vale a pena, porque consigo usar o 5.6, que é uma inteligência muito legal, muito boa, e ele não vai gastar muito; ele gasta muito pouco. Consigo fazer a minha assinatura render, ainda mais com os resets que sempre vêm.” E agora a gente está reduzindo basicamente esse custo pela metade, pessoal, só que com um ganho de inteligência muito interessante. E, já adiantando uma comparação, se a gente olhar aqui o GPT-6.1 Sol no X High, comparado com o GPT-5.6 Sol no X High, a

21:51 gente está falando de um salto de 44 para 51 de inteligência na Artificial Analysis, tá? Um salto bem significativo, pô, com um preço praticamente pela metade. Então, realmente a OpenAI reduziu bastante o custo, pessoal. Por isso que, no fim das contas, aquela diferença na assinatura talvez não importe tanto, porque acho que o Astra realmente ficou fora de cogitação, assim como o Fable ficou fora de cogitação. Como o modelo principal agora ficou muito barato, talvez o plano de

22:22 US$ 200 nem faça mais sentido. Você vai ter muita dificuldade de esgotar o plano com o GPT-6.1 Sol. Então, por isso que acho que esse ajuste feito ali na diferença de subsídio talvez nem seja tão perceptível, tá? E agora a OpenAI vai ter que se virar para conseguir oferecer isso via API, né, com essa inteligência que está conseguindo entregar pelo preço que prometeu. E a gente está vendo isso se refletir nos servidores, que estão pedindo arrego. Aqui, ó: 10 segundos de latência é muita coisa para a OpenAI. E o último anúncio da semana que

22:53 nem faça mais sentido. Você vai ter muita dificuldade de estourar ele com o GPT-6.1 Sol. Então, por isso que eu acho que esse ajuste feito ali na diferença de subsídio talvez nem seja tão sentido, tá? E a OpenAI agora vai ter que se virar para conseguir servir isso via API, né? Com essa inteligência que ela tá conseguindo, eh, entregar, né? no preço que ela prometeu. E a gente tá vendo isso se refletir aqui nos servidores, que estão pedindo arrego. Aqui, ó: 10 segundos de latência é muita coisa para a OpenAI. E o último anúncio da semana que

23:23 Eu queria repercutir com vocês o lançamento do Gemini 4 Argon, tá? É a próxima era da inteligência de fronteira, segundo o Google, que diz entregar desempenho de fronteira em workflows complexos, em engenharia de software do mundo real, em trabalho de conhecimento, como nas áreas jurídica e financeira, e também em cibersegurança, tá? Então, isso aqui saiu no dia 30 de setembro, numa quinta-feira. E é um modelo pessoal que

23:54 no papel é bem interessante, principalmente porque vem pelo mesmo preço do GPT-6.1 Sol, tá? São 2 dólares por milhão de input tokens e 10 dólares por milhão de output tokens, com cache de 95%. Então, ele vem para brigar com o GPT-6.1 Sol e coloca de novo o Google na frente na briga da fronteira. O grande problema desse modelo aqui é que a gente não consegue testá-lo. Ele ainda não está disponível. Está disponível apenas

24:24 para esse Fairwind Program, né, que é para pessoas que estão testando em segurança nacional, cibersegurança e coisas do tipo, tá? Então, a gente vai ver que ele saiu no Artificial Analysis, no benchmark, mas nós não conseguimos testar para ver se, de fato, na prática, né, corresponde à teoria, certo? Se formos olhar aqui no benchmark disponibilizado pelo próprio Google, os resultados são promissores, né? Indo aqui para a parte de programação agêntica, a gente tem o DeepSWE liderando aqui,

24:55 ó, com 77,9. Se a gente vier aqui para o benchmark do PSWE, que não muda há muito tempo — é verdade, está bem desatualizado —, ele estaria ali junto com Astra, dentro da margem de erro aqui, né? Só que possivelmente seria muito mais barato, tá? É bem verdade que, aqui nesse benchmark, o 3.8 Flash está em segundo, né? Basicamente, está quase liderando. E eu não sei se isso aqui corresponde muito à realidade, não, tá? Mas também está muito desatualizado; nem tem o OP 5.5 nesse benchmark, tá? Então, voltando aqui para o benchmark,

25:25 né, do Google, para as notas do próprio Google, teoricamente ele iria muito bem no DeepSWE, embora no Frontier SWE ficasse bem atrás dos outros, né, inclusive bem atrás do Astra e do OP 5. Também no Terminal-Bench. Então, esse aqui me deixou um pouco com a pulga atrás da orelha. Talvez esse modelo não seja o melhor para programação, porque a gente está vendo uma diferença bem grande em relação ao Opus 5, que, para mim, se mantém como o melhor disparado para programar, tá? Mas a gente vai ter que esperar um pouquinho para ver o

25:56 resultado, né? Na prática, precisamos esperar esse modelo sair, tá? O Google disse que vai focar primeiro nos clientes que estão utilizando o modelo via API paga e nos assinantes do Google AI Ultra, tá? Eu fiz um review recente sobre o plano de inteligência artificial do Google. Vou colocar o link aqui para você assistir. É bem verdade que a maior parte das pessoas está no AI Pro, então você vai ter que esperar um pouquinho, possivelmente, para que isso chegue ao seu Gemini, para você poder utilizar o Gemini 4 Argon. E agora

26:29 que a gente já passou por esses modelos, vamos compará-los juntos no benchmark, tá? Então, começando aqui no Artificial Analysis, que é o único benchmark que conta com os três, né? O DeepSWE, como eu mostrei, está muito desatualizado, e o CursorBench parou ali no Sonnet 5. Ele ainda não tem o 6.1 e também, pelo visto, não teve acesso ao Argon. Então, para a gente ter uma comparação mais justa aqui, vamos utilizar o Artificial Analysis. E a primeira coisa que chama atenção aqui é que a Anthropic segue na liderança, né? É, realmente os três modelos

26:59 da Anthropic estão nas três primeiras posições: Opus 5, seguido pelo Sonnet e pelo Fable, tá? Só que olha só: agora o Fable tem a companhia do GPT-6 Astra e do Gemini 4 Argon. Então, o Argon entrou para brigar aqui com o que são hoje o Astra e o Fable. Então, isso aqui é indiscutivelmente uma excelente notícia. Só talvez não seja uma notícia tão boa para o Google, porque logo atrás, um pontinho atrás, a gente tem o Gemini 6.1 Sol, né? E esse modelo aqui, pessoal, tem um custo-benefício assustador, tá? Então, se você comparar praticamente

27:31 qualquer coisa com ele em relação a preço, vai ter que preferir o GPT-6.1 Sol, beleza? Só que esse benchmark aqui, pessoal, como eu falei para vocês, tende a capturar o máximo de inteligência, e eu acho que isso não reflete o uso no dia a dia, tá? Então, eu separei aqui para a gente olhar de forma mais focada os modelos que estamos revisando no vídeo de hoje e também aquele nível de reasoning que eu acho mais adequado para o dia a dia. Então, colocando aqui o Opus 5 no XH, que tem sido meu daily driver, comparado com

28:03 Gemini 4 Argon no High, o Sonnet 5.5 no XH, que, como falamos, podia fazer bastante sentido. Temos aqui também o GPT-6.1 Sol no X High, né, a novidade; o Astra 6 no High para comparar. Acima disso, né, ele já começa a ficar muito caro. E o GPT-5.6 Sol X como base de comparação. A primeira coisa que você vê é que, claro, o GPT-5.6 Sol X High ficou numa família para trás, né? O salto de inteligência aqui já está muito grande. Beleza? E a segunda coisa que acho que faz sentido a gente pensar aqui

28:33 é que o GPT-6 Astra tem o mesmo nível de inteligência que o 6.1 Sol no X High, considerando novamente que, para ele brilhar, você tem que levar a inteligência lá para cima. E, para levar essa inteligência lá para cima, você vai usá-lo uma ou duas vezes na semana, então ele não vai servir para o seu dia a dia. Se você tirar o Astra no Max, então basicamente não faz sentido, porque você pode utilizar o GPT-6.1 Sol no X High: vai render, vai ser relativamente rápido e consegue ser um bom daily driver, tá? E aí você compara o 6.1 Sol X High com o

29:06 Sonnet 5.5 X High. Acho que essa comparação vai depender de qual modelo você prefere, com qual modelo se dá melhor e qual assinatura você tem. Se você está no Claude Max, possivelmente vai poder ficar no Opus e no Sonnet sem problema nenhum. Se você é alguém que prefere o ChatGPT, pode ficar no GPT-6.1 Sol XH sem nenhum prejuízo. E a gente fica na expectativa de o Google lançar o Gemini 4 Argon para o público, para realmente compararmos e vermos se ele entra nessa briga aqui. Beleza? Olhando

29:36 então para o custo pessoal, a gente tem também coisas bem interessantes, tá? Primeiro, começando pelo custo por tarefa, olha isso aqui. Olha o custo por tarefa do GPT-6.1 Sol, tá? Isso aqui é o índice de custo por inteligência, né? Eles pegam o índice de inteligência e o custo para resolver o benchmark. E olha isso aqui, que surreal. O GPT-6.1 é basicamente três vezes mais barato do que era o GPT-5.6 Sol X High. Ele é quatro vezes mais barato do que o GPT-6

30:07 Astra no High, mais barato do que o Gemini 4. Uma observação aqui, tá? O Gemini 4 aparece aqui mais caro do que o Astra, apesar de ser mais barato em tokens. Então, isso aqui me parece aquela tendência dos modelos do Google de produzirem muito output, né, muito output, de terem muitos steps. A gente vê isso no DeepSWE: o Gemini 3.8 Flash, beleza, está aqui na frente, mas olha o número de etapas que ele leva para resolver as tarefas: 166, enquanto o Astra leva 29. Então

30:39 ele precisa de cinco ou seis vezes mais iterações do que o GPT-6, acho. Isso, pessoal, se traduz em tokens sendo produzidos, tá? Então, por isso que o Gemini acaba ficando mais caro muitas vezes, tá? O Sonnet já aparece mais caro aqui também, e o OP 5.5 é o mais caro de todos, tá? A diferença entre o GPT-6.1 Sol X High e o Opus é de um modelo que é 10 vezes mais barato. Incrível a diferença de preço. Só que aí entra o que eu falei para vocês: se a assinatura da Anthropic está rendendo, isso aqui

31:11 Realmente faz diferença. E outra: a notícia para mim aqui é que talvez, pela primeira vez, eu vá fazer o downgrade do meu plano de US$ 200 do ChatGPT, porque, com esse custo por tarefa, se eu estiver usando só o GPT-6.1 Sol X High, nunca vou atingir os US$ 200. É por isso também que peço que eles lancem logo o Ultra e o Ultra Fast, para justificar o uso do meu plano de US$ 200. Senão, vou acabar fazendo o downgrade, porque não vou conseguir estourar o limite com esse custo por tarefa pornográfico.

31:41 Realmente, o que eles fizeram é muito barato, tá? E, se olharmos o gráfico do índice de inteligência pelo custo por inteligência, temos o GPT-6.1 Sol X High aqui, ó, bem no quadrante verdinho, e o Sol Max também está indo muito bem. Só que olha só: o Opus 5.5 High também cai no quadrante verde e ainda tem a inteligência mais avançada, embora o preço seja mais alto. Repito: vai depender de como isso cabe dentro do seu limite. Acho que a principal notícia aqui é que os planos de US$ 20 da OpenAI, que tinham ficado

32:14 basicamente sem uso depois do Opus, a menos que você estivesse no 5.6, voltaram. Talvez hoje você consiga usar bastante o GPT-6.1 Sol X High com US$ 20, tá? E, para o pessoal que estava no plano de US$ 200 e teve o limite cortado pela metade, talvez não precise se desesperar, porque o Sol ficou muito mais barato — inclusive, três vezes mais barato do que o GPT-5.6 Sol custava para nós. Então, mesmo com o limite caindo pela metade, teoricamente ainda saímos no lucro, tá? Então, isso aqui é uma

32:45 estratégia da OpenAI, uma estratégia arriscada da parte deles. Não sei se isso é suficiente para que o público fique do lado deles, porque o pessoal vai conseguir olhar e ver a diferença de inteligência entre o GPT e o Opus. Estamos falando aqui de um salto significativo de inteligência. Acho que quem programa está percebendo isso, mas ainda assim é uma grande notícia para quem está nos planos mais baratos, porque você realmente vai conseguir usar bastante sem se preocupar tanto com o limite. Mas agora quero saber de você:

33:16 o que achou das novidades? O que achou dos novos modelos da Anthropic, da OpenAI e do Google? Me conta aqui nos comentários. Me conta também se os seus limites agradecem, se você está conseguindo usar o GPT-6.1 Sol sem estourar todo o seu limite. Se está gostando do Opus 5.5 e do Sonnet 5.5, me conta também se tem usado o Sonnet e em quais casos de uso, porque quero saber, e isso também ajuda a nossa comunidade, beleza? Se você gostou desse

33:47 vídeo, por gentileza, inscreva-se aqui no canal, curta o vídeo e compartilhe com seu amigo ou sua amiga que gosta de programar. Aqui fazemos reviews dos modelos, mostramos também como eles funcionam na prática, mostramos o que muda e o que é melhor para o seu bolso. Se você quer aprender a programar com agents de IA, a desenvolver software com agents de IA, minha recomendação é que conheça também o meu curso de programação agêntica, que faz parte da trilha do engenheiro de IA. E, para conhecer a trilha, você pode clicar no link, que está tanto na descrição quanto no

34:18 comentário fixado, beleza? Agradeço imensamente a você por estar comigo até agora. Até a próxima.

Transcrição original

[00:00] Essa semana, as principais empresas de inteligência artificial anunciaram novos modelos, começando pelo anúncio do Sonet 5.5 pela Antropic, um modelo que vem pela metade do preço do Opos, porém com desempenho compatível em diversas tarefas. Depois nós tivemos o anúncio do GPT 6.1 Sol apenas uma semana depois do GPT 6, que não tinha caído nas graças da comunidade. Porém, agora com inteligência próxima ao GPT6 Astra. só que cinco vezes mais barato. E por

[00:32] último, nós tivemos o anúncio do Gemini 4 Argon. Um modelo que no papel é excelente, mas que no momento nós ainda não conseguimos utilizar. Por isso, no vídeo de hoje eu quero desempacotar todas essas novidades com você. Nós vamos analisar os benchmarks, o preço, a velocidade, o desempenho, a percepção da comunidade e responder a pergunta: qual modelo será que está vencendo na batalha do custo benefício? Pessoal, começando aqui pelo lançamento do Cloud Son 5. Foi um modelo que saiu na segunda-feira, um

[01:03] dia antes do Dev Day da Open AI e veio ali para complementar o OPO 5. Um modelo que eu fiz o review na semana passada. Eu vou deixar o link aqui para você assistir porque o Opus ele vai balizar muito do que nós vamos discutir, né, no vídeo de hoje. Por quê? Porque ous veio muito bom e muito eficiente. Então, naturalmente, quando saiu o Sonet 5. As pessoas ficaram se perguntando onde você usaria, se fazia sentido utilizá-lo ou não. E é justamente isso que nós vamos

[01:34] responder, olhando aqui o anúncio oficial da Antropic, certo? Então, para começo de conversa, o Sonet 5. Cloud 5. E é uma atualização, um upgrade, um avanço considerável em relação ao Sonet 5. Entre parênteses, essa notícia não é lá grandes coisas, porque o Sonet 5 nunca foi um modelo que caiu muito nas graças das pessoas. Porém, eles estão dizendo que, olha, se você não gostava do Sonic 5 lá atrás, é,

[02:04] dá uma olhada no 5.5, que a gente fez algo bem melhor com ele, tá? Então ele também é 30% ou mais rápido, sendo 30% mais barato, tá? Então ele realmente ganhou em velocidade e diminuiu em preço, o que é sempre, claro, excelente. E aí eles começam dizendo aqui que o Sonet 5.5 é um complemento rápido e de baixo custo em comparação com o Opus 5. Enquanto o OPS foi construído para

[02:35] trabalho mais complexo que requer um julgamento mais cuidadoso, o Sonet 5.5 é mais forte em tarefas do dia a dia que são wellcoped. O que que eles querem dizer com isso? E você vai ver que esse termo vai aparecer aqui em algumas circunstâncias, tá? Well scoped aqui quer dizer que o escopo é bem definido, você sabe exatamente o que precisa ser feito, não tem muita margem para erro. Nesse tipo de tarefa, o Sonet seria ideal. E aí isso inclui, por exemplo, tarefas como consertar bugs ou até mesmo

[03:06] criar documentos mais polidos, apresentações, né, slides e planilhas. Eu mesmo utilizei, né, os modelos Dropic recentemente para criar apresentações e realmente tá muito legal, tá? E uma coisa bem interessante, eles dizem que o Sonic 5.5 tem um bom olho para o design, certo? Apesar disso, eles estão planejando o lançamento ainda do HQu 5.5, né? Esse sim construído para um volume ainda mais alto de entrega e para aplicações de custo mais sensível, né, onde o preço faz toda a diferença. Isso

[03:37] vai vir nas próximas semanas, tá? Então o Sonet vem com uma nota muito boa ali no terminal band, né, que é é um terminal ali para programação agêntica. Inclusive, se você quer aprender mais sobre programação agêntica, na semana passada nós tivemos o lançamento da trilha do engenheiro de a, onde um dos cursos da trilha é justamente o de programação agêntica. Eu vou deixar o link para você conhecer a trilha e o curso de programação agêntica tanto na descrição quanto aqui no comentário fixado. E o que acaba importando mais pra gente aqui é realmente na questão do

[04:08] preço, porque o Sonet ele é exatamente metade do preço do Opus, tá? $2 por milhão de input tokens, $10 por milhão de output tokens e nós temos aqui um cash de 20 centavos por milhão de tokens em leitura do cash, né? Isso é o que importa mais em tarefas de horizonte mais long em velocidade o Sonic aqui é gerando output 30% mais rápido do que a sua versão anterior. Então vamos dar uma passada rápida aqui nos benchmarks comparando particularmente o Sonet com óculos. a gente vai comparar é todos os

[04:39] modelos que a gente tá colocando um foco maior hoje ainda mais pro final do vídeo. Mas começando aqui com o Sonet Opus, você vê, né, o que chama atenção é que o Sonet vai crescendo bem linearmente aqui e a gente tem o modelo Max sendo até superior ao Opus 5. Max e até ao Oppus 5. X High tá? É, eu vou falar ainda analisando os benchmarks aqui. Eu não gosto muito de comparar utilizando o Max pessoal, porque eu vejo que na prática a maior parte das pessoas não utiliza os modelos no Ron Max, porque por mais que eles sejam

[05:10] interessantes e pontualmente você possa utilizá-los, acaba que os modelos com quando o reasoning está no Max, ele um fica muito mais lento e dois ele fica muito mais suscetível a overthinking, a overengineering. Então você vai olhar aquele código lá, tá cheio de condições meio esdrúxulas, né, de adesão acontecer. Então, no meu dia a dia, eu prefiro jogar sempre no X high quando eu tenho limite para isso. Então, se a gente for comparar no X High, aí sim ele está abaixo do OP 5. Você vai ver que

[05:42] talvez o único modelo que possa fazer sentido aqui no Sonet seria o X High tá porque o high já tem um salto bem grande de desempenho aqui em relação, por exemplo, ao Opus 5. No médio e ao Opus 5. No high. Tá, Rafael, mas o o Ri aqui seria mais barato. É, mas a gente já vai ver como que os limites hoje têm rendido bastante, tá? Então, uma boa alternativa poderia ser olhar com mais carinho aqui para o Sonet 5. X high, principalmente se você está tendo problema de limite na

[06:12] sua assinatura do Cloud Code. Porém, como a gente viu no vídeo passado, as assinaturas estão rendendo muito. Eu mesmo, pessoal, tenho utilizado o OP 5. Basicamente a semana inteira e eu gastei quase nada. Eu vou até mostrar para vocês o meu uso aqui que vai resetar na terça-feira 5 da manhã. Tô gravando aqui sábado à tarde, então tenho mais dois dias. E basicamente eu gastei 31% do meu limite utilizando o o Cloud Max, né, o plano de $. Então, utilizando basicamente o OP 5. No X High Eu não

[06:44] teria nenhuma necessidade de trocar para o Sonet que não fosse talvez velocidade, tá? Agora, se você está no plano de 20, aí pode fazer sentido você olhar para o Sonic High e o X High, principalmente orquestrados pelo Opus. Beleza? E aqui uma comparação mais direta de preço entre os dois. A gente tá vendo que a única coisa que não mudou, não ficou metade é o cash read, né? Então a leitura do cash do Sonet é o mesmo preço do OPO 5.5, que continua fazendo ele um modelo bem interessante, tá? Mas muito

[07:15] interessante como ele ficou aqui. Só metade do preço. Eu digo só metade do preço porque normalmente esse salto entre as famílias são maior, né, de preço. A gente vê, por exemplo, que o GPT Sol ele é cinco vezes mais barato do que o Astra. É claro que talvez a comparação aqui com Tropic seria com o Fable, mas o Fable basicamente ficou sem uso depois que a gente tem um OLPS tão bom e com eficiência tão maior. Então se a gente tirar o Fable do caminho, o Sonet e o Opus ficaram com preço muito parecido, né, pela diferença que pode ocorrer. Então quando saiu essa nova

[07:46] versão do Sonet, a principal dúvida que as pessoas tiveram foi: “Beleza, se o Opus ficou tão eficiente, eu preciso utilizar o Sonet?” E aí tem esse artigo aqui que é oficial lá do blog de desenvolvedores da Antropic, onde tem uma sessão chamada escolhendo entre o Sonic 5.5 e o OC 5.5 que eu queria trazer aqui para vocês, tá? Então, na família do cloud 5.5, o Opus é construído para trabalho mais complexo, que requer um julgamento mais cuidadoso. Basicamente as mesmas palavras que nós vimos ali naquele artigo. E de novo as

[08:17] mesmas palavras aqui, ó. Use o Sony 5.5 para aquelas tarefas do dia a dia com escopo bem definido, como, por exemplo, consertar bugs e iterar rapidamente em funcionalidades, além, claro, de criar documentos mais polidos, tá? E essa tabelinha aqui eu considerei interessante. Eles dizem: “Qual seria a sua carga de trabalho?” Eh, tarefas do do dia a dia com escopo bem definido, etc, etc. Começa com Sonet. Volume alto de desenvolvimento no dia a dia, comece com Sonet. Documentos polidos, slides de planilha, vai pro Sonet. tarefas

[08:47] agênticas bem definidas que você executa de forma repetida, investigação, revisão ou eh rascunho, né, drafting, vai pro Sonet. E quando você iria pro, então, quando você tem um trabalho mais complexo que requer um julgamento mais cuidadoso, incluindo aqui tarefas de programação agêntica de horizonte mais longo e no LED work. Então, né, teoricamente você poderia pensar, ah, eu vou utilizar o Sonet, sei lá, 95% das vezes, porque quando que eu tenho uma tarefa de long horizon? Não é sempre, né? E aqui aqui o último item, eles até

[09:18] falam, ó, os problemas mais difíceis, né? Que você precisa da máxima inteligência. Não é sempre que você vai ter esse tipo de problema. Porém, como eu disse para vocês, na minha experiência, como a assinatura do Cloud Max tá rendendo muito, eu não vejo necessidade de trocar pro Sonid e ter essa carga cognitiva de ter que ficar pensando: “Ah, não, agora eu troco para esse. Ah, agora eu uso esse. Não, agora eu vou jogar para esse aqui. Vou trocar o reason”. Basicamente, com o meu plano de $, deixando o OP 5.5 no X High ele vai ser capaz de resolver para mim e sobrar bastante limite, tá? Agora, se

[09:50] você está estourando seu limite mesmo no plano de 100 ou $2, aí faz sentido pensar nessa orquestração. Ou se você está no plano de $, aí pode ser sim que aqui você vai conseguir fazer o seu plano render com modelos muito avançados. Então isso aqui me agrada principalmente para quem está no plano de $. Vamos passar então para o próximo anúncio da semana que foi o GPT 6.1. Sol. Esse foi um anúncio feito durante a Dev Day da Open AI, tá? A Dev Day aconteceu no dia 29 de setembro, numa terça-feira e é um evento anual onde

[10:21] Open costuma anunciar sempre muitas novidades. Aqui no Dev Day tem muita coisa interessante pra gente repercutir. Em particular eles lançaram os dots, a leitura deles do Grockbot, que é um produto que me agrada bastante, tá? Eu já fiz inclusive um vídeo sobre o groc bot que eu vou deixar aqui para você assistir. Então eu vou fazer um vídeo dedicado só sobre os dots. Se você quiser ver o meu review sobre esse produto, eu te convido a se inscrever aqui no canal, se você ainda não é inscrito. E pois já aproveita também e

[10:52] curte aqui o nosso trabalho, beleza? Então pessoal, eu vou deixar para falar dos Dots em um outro vídeo e vou falar também da decisions API e das mudanças que nós tivemos com os novos decision models, né, aqueles baseados no Jev, na arquitetura do JV, que eu inclusive trouxe aqui no canal e o pessoal gostou bastante também. Também vou deixar o vídeo para você ver o meu review completo sobre o Jev, porque agora estão começando a pipocar as alternativas. Todo mundo quer uma mordida desse bolo. Então a gente vai analisar o Decisions API da Open AI. Também teve, né, o Clef

[11:24] que veio do Cloud Flir e outras alternativas que eu também quero explorar num vídeo dedicado. Então garanta que você está inscrito aqui. Beleza? Mas vamos então começar falando do GPT 6.1. Só de novo uma bela animação para esse lançamento e a gente precisa começar aqui com o elefante na sala, pessoal, que é o seguinte, pré GPT Astra, quando o melhor modelo era o 5.6 Sol, esse era um excelente modelo e a sua assinatura de ó, como a que eu sempre tive. Quem me acompanha aqui no canal sabe que o

[11:55] pessoal até brinca que eu sou fan boy do Openii, eu sempre gostei dos planos do Openii, eu sempre gostei do hardness da Openi, do Codex. Então, eu sempre fui um heavy user dos modelos da Opening App GPT 6 Astra. Eu fiz um vídeo aqui no canal onde eu disse: “Olha, esse modelo é muito bom, principalmente para computer use e 3D, modelagem 3D, só que ele ficou muito caro e a minha assinatura de $200, que sempre rendeu, passou a não render mais nada, de modo que eu comecei a trocar o Astra pelo

[12:27] Fable com o Opus ainda quando tava na versão 5.15. E depois que veio o 5.5, eu basicamente fiquei utilizando só o Opus, principalmente para tarefas de programação. Então o cenário que a gente tá falando aqui antes do David Day é um cenário de muita pressão para Open AI, onde eles perderam, né, a dominância ali dos modelos por muito em relação a Antropic. A OpenI que era considerada uma empresa que você conseguia ter, né, modelos bons e acessíveis e antropic o contrário, eles inverteram de posição. A

[12:59] gente passou a ter um modelo excelente como é o OP 5.5, basicamente sem gastar limite, como eu acabei de falar e tendo um modelo que é legal, é bom, mas você basicamente não conseguiu usar, que era o Astra, né, em mesmo você estando com uma assinatura muito cara que já tinha no passado rendido muito. Então o pessoal ficou meio irritado com a opini, a verdade é essa. E aí, pr piorar tudo no tiro de misericórdia, antes do Dev Day, o Tibo que vocês conhecem, ele vai ali no Twitter anunciar os resets. Pessoal adora ele, porque ele sempre traz ali, né, a boa notícia dos resets

[13:29] aplicando na sua conta. Ele veio para jogar ali um balde de água fria nas pessoas, dizendo basicamente que, embora eles tivessem reabrindo o plano de $2, eles estavam agora cortando parte do subsídio que a assinatura tinha. Então, deixa eu explicar aqui para você que essa parte é importante e muda bastante a dinâmica de quem assina o plano do Chat GPT, tá? O Chat GPT tem o plano básico do GPT Plus, que é aquele que você paga $20, certo? E aí eles estavam oferecendo o plano de 10 vezes, né, que

[14:02] seria o plano do GPT $ e o plano de 20 vezes o uso em relação ao ao base, né, de 20, que era o GPT de 200. Ora, de 20 para 200 você aumenta 10 vezes. Que então que você ganhava 20 vezes o uso. Isso era uma promoção, era um subsídio dado pela Openi e o que que eles decidiram fazer? Acabar com esse subsídio. Então agora o seu plano de 200, ele dá 10 vezes o mesmo que o seu plano de 20 dá, tá? E aí o pessoal foi pego de surpresa. Caramba, né? antes do

[14:34] dev day Day, você já tá com o seu limite baixo, as pessoas já estão reclamando que o limite não tá dando nada e você ainda reduz pela metade e o pessoal, claro, ficou enfurecido. Mas qual que foi a saída da Open Ai, qual que foi a razão deles? E eu acho que eles têm um bom ponto aqui, tá? O ponto deles, pessoal, é que o GPT 6.1 Sol, ele ficou absolutamente ridiculamente barato, pelo menos para o que ele entrega, tá? Então eles possivelmente destilaram, pegaram uma versão do Astra, né, quase igual ao

[15:05] Astra, e estão oferecendo a 1/5 do preço e estão possivelmente tomando uma bela de uma mordida na margem deles, talvez até perdendo dinheiro, com a expectativa de que eles não precisem mais dar tanto subsídio na assinatura. Então estão dando direto no preço do modelo. E a razão até dita pelo Tibo faz sentido. Eles dizem aqui, ó, com o tempo nós vimos, né, nós Openai vimos os preços indo tão baixo ou baixo o suficiente que fará sentido pra maior parte das pessoas comprar o seu uso, né, assim que você

[15:36] desejar, sem que seja necessariamente através de uma subscription. E eu acho que isso aqui faz sentido. Eu acho que isso aqui é até interessante porque em vez de você pagar talvez talvez você possa pagar 50 de uso na API ali da Open e 50 Tropic e você economiza 100es e usa a mesma coisa. Por quê? Você vai ver que com o GPT 6.1 Sol os seus limites vão render absolutamente muito mais do que eles costumavam render, tá? Porque realmente eles fizeram mágica com

[16:06] o preço ou simplesmente estão tendo prejuízo com isso. A gente vai ter que ver qual que vai ser a próxima movimentação deles, tá? Então essa foi a argumentação. Eu não sei se o pessoal comprou muito, mas o fato é que o GPT 6.1 Sol ele vem agora pelo mesmo preço do GPT 6, que era o mesmo preço do GPT 5.6, só que com um cash ainda mais agressivo, o que faz com que ele basicamente não vá gastando os tokens, tá? Então se você pega isso e soma com os reset, você basicamente tem uso quase que infinito numa assinatura da Open. E

[16:38] eu tô exagerando aqui, mas é porque vindo do Astra, isso aqui é uma redução de preço grotesca, assim, muito mesmo. E a gente vai até ver no no benchmark do artificial análise do custo por tarefa que isso realmente é real, tá? Então se a gente ver aqui para o benchmark na parte de programação lá no Deep SWE eles estão mostrando o sol, ó, aqui no high, como tendo o melhor desempenho, inclusive batendo o Astra, tá? E no X High e no high, ele basicamente ali do nível do que seria o GPT6 Astra e o GPT6 sol, né, que nós trouxemos aqui, né, no vídeo anterior, já tava com a cara de

[17:10] flop danada. E aqui tá claro como ele realmente foi um modelo bem ruim, tá? Agora, quando a gente fala de Open AI, a gente fala que o computer use deles é sempre o estado da arte, né? Eles conseguem operar o computador da melhor forma possível. Eu nunca vi ninguém chegar perto do que eles conseguem fazer em controlar o computador, principalmente dentro do run do Codex. E uma coisa que me agradou aqui foi saber que o GPT 6.1 Sol ele tem um desempenho similar ao que eu acho. Só que olha a diferença de preço, pessoal. No Max do GPT 6.1 Sol, o custo por tarefa é 27

[17:43] para um score de 71.4, tá? No Astra, o score de 71.3, 3. Então, basicamente o mesmo score, só que é um custo seis vezes maior. Então, teoricamente a gente poderia ter o Sol operando o seu computador com a mesma precisão que o Astra, só que seis vezes mais barato. Isso para mim é bem legal, porque como eu disse no meu review do Astra, ele para computer use, ele para operar interface, ele para editar vídeo, ele para modelagem 3D, ficou realmente imbatível. Se você quiser, inclusive ver esse meu review, eu vou colocar aqui

[18:15] para você assistir, beleza? Então é isso, em relação ao preço, o Sol ficou extremamente competitivo, também disponível aqui no Plus, no Pro Business e Enterprise. E também, pessoal, uma coisa que vale a pena chamar atenção é que nós ainda não temos o modo Ultra Fast no sol. Quando esse modo Ultra Fast chegar, aí eu vou ficar bem bem interessado. Que que seria o modo Ultra Fast? O modo ultra fast seria você conseguir executar a até 300 tokens por segundo, o que é excelente, né? Ele vai

[18:47] até oito vezes mais rápido, né? E custa seis vezes mais caro. Então isso é proibitivo pro Astra e hoje ele só está disponível no Astra no plano de $00. Então, para mim, eu nem tô falando aqui porque acho que essa é a minoria da minoria da minoria da minoria das pessoas que teriam caso de uso para isso. Primeiro porque $00 é muito dinheiro e segundo porque mesmo, né, para quem estiver pagando $00, isso vai render pouco, porque o AS estava rendendo pouco no plano de 200. Ah, beleza. No de 500 você tem 2.5 vezes a mais. OK, talvez você consiga rodar então o Astra normal ali. Só que se você

[19:17] usar no Ultra Fest, ele vai ficar seis vezes mais caro, então esse ganho não vai compensar. Beleza? Então é, eu espero esse Ultra Fest no GPT 6.1 Sol, que aí sim dentro da assinatura que nós temos hoje, como ele tá consumindo bem pouquinho, valeria a pena utilizar o Ultra Fest e ainda daria para render na assinatura. Agora, já que a gente tá falando de velocidade, uma coisa que é innegável e que a gente precisa mencionar aqui é como o GPT 6.1 Sol ele está sendo servido de forma mais lenta, tá? Olha só, pessoal, eu coloquei aqui no Open Router pra gente comparar no

[19:48] mesmo provedor lá na Open AI, o GPT 6.1 um sol, o GPT 6 Sol, né? Esse que viveu por apenas uma semana e o GPT 5.6 Sol, que era um modelo muito capaz. Olha essa diferença. O GPT 5.6 Sol hoje ele está sendo servido com TPS, né, um truput de 73 tokens por segundo, enquanto o GPT 6 sol está sendo servido a um TPS de 72 tokens/ segundo. Então, um TPS bem interessante. E olha a latência do GPT6 Sol, muito mais baixa. E colocando o GPT 6.1 Sol aqui no provedor da Openi, olha

[20:18] a diferença de latência, pessoal. tá falando de 10 segundos de latência e um TPS de 25 tokens por segundo. É muito lento, tá? Isso aqui possivelmente tá acontecendo por duas razões. Razão número um, isso aqui ficou tão barato que tá todo mundo usando e os servidores não estão aguentando. Razão número dois, claro, isso aqui é um modelo muito maior, possivelmente uma versão ali do Astra e ele demora mais para ser servido mesmo em relação aos antecessores, tá? Então, olha só como ele hoje ficou mais lento. Isso não era algo comum na Open. A, a gente teve um TPS bem interessante.

[20:49] Então, né, fica aqui também essa esse esse aviso. É claro que isso aqui tende a ser algo temporário, mas fica esse aviso. Ele realmente tá rendendo bem mais lento, tá? Inclusive essa página aqui de leitura da gente analisar a performance, TPS, preço, eu também mostro lá no meu curso de fundamentos da engenharia de A, que faz parte da trilha que eu falei para vocês no início do vídeo. Então, se você adquirir a trilha do engenheiro de A, você também recebe o fundamentos da engenharia de A, onde nós, por exemplo, analisamos, né, as páginas do Open Rout, como que você pode analisar ali a página de um provedor em

[21:20] todas as instâncias que fazem sentido, com todos os componentes que fazem sentido, como por exemplo também o input, o output. e o cashed input. E aqui você vai ver a única diferença entre esses três modelos. É justamente o cashed input da Open AI, metade do preço do que era antes da família do GPT Sol, tá? O que faz com que a gente tenha esse modelo agora sendo extremamente capaz. Só que olha isso, no preço ponderado, ele é metade do preço basicamente do que era o GPT 5.6, que era o modelo que

[21:51] fazia com que a gente olhasse para o plano de ó do e fasse: “Cara, isso aqui vale a pena, porque eu consigo utilizar o 5.6, que é uma inteligência muito legal, muito boa e ele não vai gastar, ele gasta muito pouco. Eu consigo fazer a minha assinatura render, ainda mais com os reset que sempre vem”. E agora a gente tá reduzindo basicamente esse peso pela metade, pessoal, só que com o ganho de inteligência muito interessante. E aí já adiantando uma comparação, se a gente olhar aqui o GPT 6.1 Sol no X High comparado com GPT 5.6 sol no X high, a

[22:22] gente tá falando de um salto de 44 para 51 de inteligência no artificial analis, tá? um salto bem significativo, pô, com um preço sendo praticamente metade. Então, realmente a Open AI reduziu bem o seu custo, pessoal. Por isso que no final das contas aquela diferença da assinatura talvez não vá importar tanto que o Astra realmente eu acho que ficou fora de cogitação, assim como o Fable ficou fora de cogitação. Como o modelo principal agora ele ficou muito barato, talvez o plano de

[22:53] nem faça mais sentido. Você vai ter muita dificuldade de estourar ele com o GPT 6.1 Sol. Então, por isso que eu acho que esse ajuste feito ali na diferença de subsídio talvez nem seja tão sentida, tá? E a Open agora vai ter que se virar para conseguir servir isso via API, né? Com essa inteligência que ela tá conseguindo eh entregar, né? no preço que ela prometeu. E a gente tá vendo isso refletir aqui nos servidores que estão pedindo arrego. Aqui, ó, 10 segundos de latência é muita coisa para Open E. E o último anúncio da semana que

[23:23] eu queria repercutir com vocês é o lançamento do Gemini 4 Argon, tá? é a próxima era da inteligência de fronteira, segundo o Google, dizendo que entrega a performance de fronteira em workflows complexos, em software engineering, ou seja, engenharia de software do mundo real, em no LEDwork, trabalho de conhecimento como, né, jurídico e financeiro, e também cybersegurança, tá? Então isso aqui saiu no dia 30 de setembro, numa quinta-feira. E é um modelo pessoal que

[23:54] no papel é bem interessante, principalmente porque ele vem aqui ao mesmo preço do GPT 6.1 sol, tá? ão de input tokens e 10 por milhão de output token um cash de 95%. Então ele vem ali para brigar com o GPT 6.1 Sol e coloca de novo o Google ali na frente na briga da fronteira. O grande problema desse modelo aqui é que a gente não consegue testá-lo. Ele ainda não está disponível. Ele tá disponível apenas

[24:24] para esse programa Fairwind Program, né, que é para pessoas que estão testando em segurança nacional, cybersegurança e coisas do tipo, tá? Então a gente vai ver que ele saiu no artificial análisis, no benchmark, mas nós não conseguimos testar para ver se de fato a prática, né, corresponde à teoria, certo? Se nós formos olhar aqui no benchmark disponibilizado pela própria Google, os resultados são promissores, né? Indo aqui pra parte de programação agêntica, a gente tem o Deep SWE liderando aqui,

[24:55] ó, com 77,9. Se a gente vier aqui para o benchmark do PSWE, que não muda muito tempo, é verdade, tá bem desatualizado, é, eles estaria ali junto com Astra na margem de erro aqui, né? Só que possivelmente muito mais barato, tá? É bem verdade que aqui nesse benchmark o 3.8 flash tá em segundo, né? basicamente aqui é quase que liderando e eu não sei se isso aqui corresponde muito à realidade, não, tá? Mas também tá muito desatualizado, não tem nem o OP 5.5 aqui nesse benchmark, tá? Então, voltando aqui pro benchmark,

[25:25] né, do Google, né, pras notas do próprio Google, ele teoricamente iria muito bem no Deep SWE, embora no Frontier SWE ele ficasse bem atrás dos outros, né, inclusive bem atrás do Astra e do OP 5. Também no terminal band. Então esse aqui me deixou um pouco com a pulga atrás da orelha. Talvez esse modelo não seja o melhor assim pra programação, porque a gente tá vendo uma diferença bem grande n em relação ao Opus 5. Que para mim se mantém como o melhor disparado para programar, tá? Mas a gente vai ter que esperar um pouquinho para ver o

[25:56] resultado, né? Na prática, precisamos esperar esse modelo sair, tá? A a Google disse que ele vai focar primeiro em clientes que estão utilizando via API paga e nos eh assinantes do Google AI Ultra, tá? Eu fiz um review recente sobre o plano de inteligência artificial do Google. Vou colocar o link aqui para você assistir. É bem verdade que a maior parte das pessoas está no AI Pro, então você vai ter que esperar um pouquinho, possivelmente para que isso chegue ali no seu antigra, no seu Gemini, para você poder utilizar o Gemini 4 Argon. E agora

[26:29] que a gente já passou por esses modelos, vamos compará-los juntos no benchmark, tá? Então, começando aqui no artificial análisis, que é o único benchmark que conta com os três, né? O Depswe, como eu mostrei, tá muito desatualizado e o cursor BCH parou ali no Sonyet 5. Ele ainda não tem o 6.1 e também, pelo visto, não teve acesso ao Argon. Então, pra gente ter uma comparação mais justa aqui, vamos utilizar o artificial analis. E a primeira coisa que chama atenção aqui, que é antropic, é, segue o líder, né? É, realmente os três modelos

[26:59] Don Tropics estão na nas três primeiras posições, Opus 5. Seguido pelo Sonet e pelo Fable, tá? Só que olha só, o Fable agora tem a companhia do GPT6 Astra e do Gemnight 4 Argon. Então o Argon entrou para brigar aqui com o que é hoje o Astra e o Febon. Então isso aqui indiscutível, é uma excelente notícia. Só talvez não seja uma notícia tão boa para o Google, porque logo atrás, um pontinho atrás, a gente tem o Gemini 6.1 Sol, né? E esse modelo aqui, pessoal, tem um custo benefício assustador, tá? Então, se você comparar praticamente

[27:31] qualquer coisa com ele em relação a preço, você vai ter que preferir o GPT 6.1 Sol, beleza? Só que esse benchmark aqui, pessoal, como eu falei para vocês, ele tende a pegar o máximo de inteligência e eu acho que isso não reflete o uso no dia a dia, tá? Então eu separei aqui para nós olharmos, né, de forma mais focada nos modelos que nós estamos revisando no vídeo de hoje e também naquele reasoning que eu acho mais adequado pro dia a dia. Então colocando aqui o Opus 5. No XH, que tem sido o meu daily driver comparado com

[28:03] Gemnight 4 Argon no high, o Sonet 5. No XH, que nós falamos que podia fazer bastante sentido. Temos aqui também o GPT 6.1 só no X High, né? a novidade, o Astra 6 no high pra gente comparar, acima disso, né, ele já começa a ficar muito caro. E o GPT 5.6 Sol X como uma base de comparação. Primeira coisa que você vê é que, claro, o GPT 5.6 Sol X high ficou numa família para trás, né? O salto de inteligência aqui já tá muito grande. Beleza? E a segunda coisa que eu acho que faz sentido a gente pensar aqui

[28:33] é que o GPT6 Astre, tendo o mesmo nível de inteligência que o 6.1 um sol no X high, considerando novamente que o IS para que ele brilhe, você tem que jogar inteligência lá pro alto e para jogar essa inteligência lá pro alto, você vai usar ele uma duas vezes na semana, então ele não vai servir para o seu dia a dia. Se você tirar o Astra no Max, então ele basicamente não faz sentido, porque você pode utilizar o GPT 6.1 só no Xigi, vai render, vai ser relativamente rápido e consegue ser um bom daily driver, tá? E aí você compara o 6.1 Sol X high com o

[29:06] Sonet 5.5 X High. Essa comparação eu acho que vai depender de qual modelo você prefere, qual modelo você se dá melhor e qual assinatura você tá. Se você tá ali no Cloud Max, você possivelmente vai poder ficar ali no Opus e no Sonet sem problema nenhum. Se você é um cara que prefere o chat GPT, você pode ficar ali no GPT 6.1 um só xh sem nenhum prejuízo. E a gente fica na expectativa aqui do Google lançar o Gemnight 4 Argon para o público pra gente realmente comparar para ver se ele entra nessa briga aqui. Beleza? Olhando

[29:36] então para o custo pessoal aí a gente tem também coisas bem interessantes, tá? Primeiro, começando pelo custo por tarefa, olha isso aqui. Olha o custo por tarefa do GPT 6.1 Sol, tá? Isso aqui é o índice de custo por inteligência, né? Eles pegam aqui o índice de inteligência e o custo para resolver o benchmark. E olha isso aqui, que surreal. O GPT 6.1, ele é basicamente três vezes mais barato do que era o GPT 5.6 Sol X High. Ele é quatro vezes mais barato do que o GPT6

[30:07] Asta no high, mais barato do que o Gemnight 4. Parênteses aqui, tá? O Gemnight 4 entrando aqui mais caro do que o Astra, apesar de nos tokens ele ser mais barato. Então isso aqui, né, me parece aquela tendência dos modelos do Google de produzirem muito output, né, muito output, de terem muitas steps. A gente vê isso no Deep SWE, né, o Gemnight 3.8 Flash, beleza, ele tá aqui na frente, mas olha o número de etapas que ele toma para resolver as tarefas. 166, enquanto o Astra é toma 29. Então

[30:39] ele precisa de seis vezes, cinco, seis vezes mais iterações do que o GPT6 acha. Isso, pessoal, se traduz em token sendo produzido, tá? Então por isso que o Gemini ele acaba ficando mais caro muitas das vezes, tá? O Sonet já entra mais caro aqui também e o OP 5.5 sendo o mais caro de todos, tá? A diferença então do GPT 6.1 Sol X High para o Alis, a gente tá falando aqui de um modelo que é 10 vezes mais barato. Incrível a diferença de preço. Só que aí entra o que eu falei para vocês, se a assinatura da Antropic tá rendendo, isso aqui

[31:11] realmente faz diferença. E outra, isso aqui, na verdade, né, a notícia para mim aqui é que talvez pela primeira vez eu vá fazer o downgrade no meu plano do chat GPT de 200, porque com esse custo por tarefa, se eu estou usando só o GPT 6.1 um sol no X high, eu não vou bater os meus 200 nunca. Até por isso que eu peço para que eles coloquem logo o ultra, o ultra fast para justificar o uso ali no meu plano de 200, senão eu vou acabar fazendo o downgrade porque eu não vou conseguir estourar com esse custo por tarefa aqui pornográfica.

[31:41] Realmente é muito barato o que eles fizeram, tá? E se a gente olhar aqui então o gráfico do índice de inteligência pelo custo por inteligência, a gente tem o GPT 6.1 um Sol X high aqui, ó, bem lá no quadrante verdinho e o Sol Max também indo muito bem. Só que olha só, o OP 5. High também cai, né, no quadrante verde e ainda tendo a inteligência mais avançada, embora o preço seja mais alto. Repito, vai depender de como isso está cabendo dentro do seu limite. Eu acho que a principal notícia aqui é que os planos de 20 da Open Ai, que tinham ficado

[32:14] basicamente sem uso depois do Astra, a menos que você estivesse no 5.6, voltaram. Você consegue talvez com $ hoje ter muito uso do GPT 6.1 Soul X High, tá? E pro pessoal que estava no plano de $200 e teve o limite cortado pela metade, talvez não precise se desesperar, porque o Sol ficou tão mais barato, três vezes mais barato inclusive do que nós estávamos utilizando no GPT 5.6 sol, que mesmo caindo pela metade, teoricamente a gente ainda saiu no lucro, tá? Então isso aqui é uma

[32:45] estratégia do PNAI, uma estratégia arriscada do lado deles. Eu não sei se isso aqui é suficiente para que o público fique do lado deles, porque o pessoal vai conseguir olhar e ver a diferença que nós temos de inteligência do GPT para o Opus. A gente tá falando aqui de um salto significativo de inteligência. Eu acho que quem programa, né, está percebendo isso, mas não deixa de ser uma grande notícia para quem está nos planos mais baratos, porque você realmente vai conseguir utilizar bastante sem se preocupar tanto com o limite. Mas agora eu quero saber de você

[33:16] o que que você achou das novidades, o que que você achou dos novos modelos da Antropic, da Open Ai e do Google. Me conta aqui nos comentários. Me conta também se os seus limites agradecem, se você está conseguindo utilizar o GPT 6.1 Sol sem estourar todo o seu limite. Se você está gostando do Oppo 5. Son 5.5, mais me conta aqui se você tem utilizado o Sonet e em quais casos de uso, que eu quero saber e ajuda também a nossa comunidade, beleza? Se você gostou desse

[33:47] vídeo, por gentileza, se inscreve aqui no canal, curta o vídeo, compartilhe com o seu amigo ou sua amiga que gosta de programar cunha. Aqui nós fazemos os reviews dos modelos, mostramos também eles nas na prática, mostramos o que muda, o que é melhor para o seu bolso. Se você quer aprender a programar com agentes de A, a desenvolver software com agentes de A, a minha recomendação é que você conheça também o meu curso de programação agêntica, que faz parte da trilha do engenheiro de A. E para você conhecer a trilha, você pode clicar no link, tá tanto na descrição quanto no

[34:18] comentário fixado, beleza? Agradeço imensamente a você por estar comigo até agora e até a próxima.