Opus 5.5 vs. GPT-6 Sol vs. Grok 4.7: preços melhores e um claro vencedor

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Autoria: Rafael Quintanilha – QuantBrasil · Assistir no YouTube

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Idioma original: português

Vídeo original: Opus 5.5 vs GPT-6 Sol vs Grok 4.7: preços melhores e um claro vencedor · Canal: Rafael Quintanilha – QuantBrasil · 33:22 · Assistir no YouTube

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

Resumo

O vídeo compara as atualizações do Grok 4.7, Opus 5.5 e GPT-6 Sol e Luna, com foco em preço, desempenho, velocidade e limites de uso. Na avaliação do apresentador, o Opus 5.5 foi o grande destaque para programação, pois melhorou nos benchmarks e ficou mais barato e rápido que a versão anterior. O GPT-6 Sol e Luna mantêm ou melhoram modestamente o desempenho em várias tarefas, mas a redução de preço pode beneficiar quem usa os planos da OpenAI. O apresentador recomenda o GPT-6 Sol para workflows agênticos, o GPT-6 Astra para modelagem 3D e o Grok 4.7 em casos específicos, como Cursor e tarefas delegadas na nuvem.

Pontos-chave

• O Grok 4.7 trouxe melhorias modestas em relação ao Grok 4.6 e, após o lançamento do Opus 5.5, perdeu parte de seu apelo competitivo.
• Segundo o apresentador, o Opus 5.5 melhorou o desempenho em programação, ficou mais barato e rápido que o Opus 5 e teve limites ampliados.
• O Opus 5.5 permite alterar o nível de esforço durante uma sessão sem invalidar o prompt cache, segundo o vídeo.
• O GPT-6 Sol e Luna custam menos que suas versões anteriores, mas os ganhos de desempenho nos benchmarks apresentados foram limitados.
• A redução de preço do GPT-6 Sol pode aumentar o uso disponível para assinantes dos planos da OpenAI.
• O apresentador considera o GPT-6 Sol uma boa opção para workflows agênticos e tarefas de automação e computer use.
• O GPT-6 Astra continua sendo a recomendação do apresentador para tarefas de modelagem 3D.
• O Grok 4.7 pode fazer sentido para quem usa Cursor ou delega tarefas de programação com ferramentas da xAI.
• A recomendação geral do vídeo é usar o Opus 5.5 para programação, mas adaptar a escolha do modelo ao caso de uso e ao orçamento.

Capítulos

Início	Capítulo	Resumo
00:00	Apresentação dos lançamentos	O vídeo anuncia a comparação entre Grok 4.7, Opus 5.5 e os modelos GPT-6, além de contextualizar o cenário anterior.
03:39	Grok 4.7: melhorias e limitações	O apresentador avalia os benchmarks do Grok 4.7, suas diferenças em relação ao Grok 4.6 e os casos em que pode ser útil.
07:18	Opus 5.5: preço, velocidade e desempenho	A análise destaca a redução de custos, o aumento de velocidade e os ganhos do Opus 5.5, especialmente em programação.
11:59	Ajuste de esforço e comunicação do Opus 5.5	O vídeo explica como alternar níveis de esforço sem quebrar o prompt cache e comenta melhorias na comunicação do modelo.
15:35	GPT-6 Sol e Luna	O apresentador examina a redução de preços dos novos modelos da OpenAI e compara seus resultados em automação e programação.
21:22	Comparação de benchmarks e custo	Os modelos são comparados com dados do Artificial Analysis, incluindo inteligência, custo por tarefa e diferentes níveis de reasoning.
27:37	Recomendações por caso de uso	O apresentador sugere quais modelos usar para programação, workflows agênticos, modelagem 3D e tarefas delegadas.
31:47	Custos do setup e encerramento	O vídeo comenta o custo do setup pessoal do apresentador e termina com pedidos de opinião e divulgação da trilha de formação.

Citações

Essa talvez tenha sido uma das melhores atualizações do ano, possivelmente a melhor até agora. — 07:18

Os grandes ganhos estão nas empresas aprenderem a servir seus modelos de forma mais eficiente. — 09:24

O Opus 5.5 parece ter sido o grande vencedor dessa rodada de atualizações. — 27:07

Com o Opus 5.5, para mim, essa discussão acabou. — 28:08

Conceitos e entidades

• Opus 5.5 (modelo): Modelo da Anthropic apresentado como o principal destaque para programação, com melhorias de desempenho, preço e velocidade.
• Grok 4.7 (modelo): Modelo da xAI comparado aos demais lançamentos e apontado como opção para usuários de Cursor e tarefas delegadas.
• GPT-6 Sol (modelo): Modelo da OpenAI cuja redução de preço é destacada para workflows agênticos e tarefas de automação.
• GPT-6 Luna (modelo): Modelo da OpenAI apresentado como uma alternativa de custo muito baixo.
• GPT-6 Astra (modelo): Modelo da OpenAI que, segundo o apresentador, continua sendo especialmente adequado para modelagem 3D.
• Anthropic (empresa): Empresa responsável pelo Opus 5.5, cuja atualização é o foco principal da análise de desempenho para programação.
• OpenAI (empresa): Empresa que lançou as versões GPT-6 Sol e Luna discutidas no vídeo.
• xAI (empresa): Empresa responsável pelo Grok 4.7.
• Cursor (ferramenta): Ferramenta de programação mencionada como um contexto em que usuários podem optar pelo Grok 4.7.
• Codex (ferramenta): Ferramenta da OpenAI mencionada em relação a workflows agênticos e ao controle remoto.
• prompt cache (conceito): Cache associado ao prompt e ao contexto da sessão, cujo custo e preservação são discutidos ao comparar modelos e níveis de esforço.
• workflow agêntico (conceito): Fluxo em que um agent executa tarefas como consultar dados, revisar código, operar interfaces ou conectar integrações.
• Artificial Analysis (ferramenta): Fonte de benchmarks usada no vídeo para comparar inteligência e custo por tarefa entre modelos.

Tradução completa (pt-BR)

00:00 Três das principais empresas de inteligência artificial anunciaram atualizações dos seus modelos num espaço de apenas 24 horas. Primeiro, a xAI anunciou o Grok 4.7, que saiu duas semanas atrasado, mas manteve os mesmos preços da família anterior. Depois, a Anthropic revelou o Opus 5.5, uma atualização considerável em relação à versão 5, que agora também supera o Fable, sendo mais barata e mais rápida. E, por fim, a OpenAI anunciou a versão GPT-6 das famílias Sol e Luna, que

00:34 embora tenham resultados similares aos da versão 5.6, agora custam apenas metade do preço. Por isso, no vídeo de hoje, vamos desempacotar todas essas novidades. Quero te mostrar o que muda para o seu caso de uso e responder à pergunta: qual empresa se saiu melhor nessa janela de atualizações? Muito bem, pessoal. Estou gravando este vídeo um dia depois de todos esses lançamentos. Então, obviamente, não consegui testar a fundo todos os modelos que vou mostrar para vocês. Agora, o

01:05 que quero abordar aqui — nosso objetivo no vídeo de hoje — é fazer um vídeo de primeiras impressões, em que vou passar pelo lançamento de cada um desses modelos. Vamos ver o que mudou em relação ao anterior e como isso bagunçou o tabuleiro dos modelos de IA. Antes de passar pelas atualizações, queria dizer mais ou menos onde estávamos antes dessas novidades, tá? Então, tínhamos o Grok 4.6, que veio depois do Grok 4.5 e apresentou alguns tipos de melhora. E tínhamos Elon Musk dizendo que o Grok 4.7 seria lançado algumas semanas depois do 4.6, que seria melhor que o 4.6 em todos os aspectos, talvez só um pouquinho mais lento, mas com mais eficiência de token, tá? Então, foi isso que Elon Musk disse no final de julho. E, em agosto, ele disse: “Não, o Grok 4.7 é significativamente melhor do que o 4.6 e

01:35 deve ficar pronto em três a quatro semanas”. Isso foi no dia 12 de agosto, então, se considerássemos o limite máximo do prazo, ele deveria ter saído no início de setembro, tá? E aí, no dia 14 de setembro, quando o prazo já tinha estourado, ele disse que o Grok 4.7 deveria ficar mais ou menos no nível do Opus 5, não do Opus 5.1: melhor em alguns aspectos, pior em outros, e ainda precisavam resolver algumas coisas, tá? Então, dá para ver que ele foi perdendo um pouco da confiança no

02:05 lançamento do próprio Grok, tá? Ele foi dizendo: “Ah, o Grok 4.8 vai ser melhor, e o Grok 4.9 provavelmente vai ficar no nível do Astra e do Fable”. Então, passou de “vai ser melhor em todos os aspectos” para dizer que vai competir com o Opus 5, tá? Só que, antes desses lançamentos, o Opus 5 talvez fosse o modelo de que as pessoas mais gostavam para desenvolvimento de software, certo? E também tivemos o lançamento do GPT-6 Astra, que, embora seja um modelo muito capaz e inteligente, principalmente para modelagem 3D, como mostrei no meu vídeo de review e primeiras impressões do GPT-6 Astra, acabou ficando muito caro para usar.

02:36 Então, eu mesmo, que sou um grande defensor da assinatura do ChatGPT como uma das que mais valem a pena — meu harness favorito é o Codex —, comecei a ter que substituir alguns workflows pelo Fable, orquestrando o Opus 5. Então, essa era mais ou menos a conjuntura antes dos lançamentos, tá? E aí, com esses

03:08 lançamentos, acho que algumas coisas foram abaladas, com notícias especialmente boas para quem estava com problemas de limite no ChatGPT e, eu diria, ainda melhores para quem prefere programar no Claude Code, tá bom? Então, vamos voltar agora aos lançamentos, começando pelo Grok 4.7, que foi o primeiro modelo a sair. E aí, eles disseram que é o modelo mais capaz para programação e trabalho no mundo real. Então, era para ser superior

03:39 ao Grok 4.6, pelo mesmo preço e na mesma velocidade, tá bom? Este é o benchmark do próprio Cursor. Então, temos aqui o Grok 4.7, de fato, mais ou menos no nível do Opus 5, tá? O Grok 4.7 veio para brigar com o Opus 5, com a diferença de que é muito mais barato. Então, pareceria, sim, uma boa vantagem, né? Temos aqui o Grok 4.7, que está no nível do Opus 5, só que é bem mais barato. Legal. Só que, um dia depois, a Anthropic

04:10 lançou o Opus 5.5, que nem aparece neste gráfico. E, basicamente, essa comparação do Grok 4.7 com o Opus 5 já não faz mais sentido, né? Se olharmos aqui o CursorBench agora, vejam onde o Opus 5.5 entrou. Ele ficou muito à frente. E olha só: entrou até mais barato. O Opus 5.5 chega a ser mais barato do que o Grok no padrão, no modo default, né? E, se escolhermos o X High, aí ele fica um pouquinho mais caro do que o Grok 4.7 no máximo, mas com um nível de inteligência sensivelmente superior.

04:41 Então, o lançamento do Grok 4.7 foi meio natimorto. A verdade é essa, tá? As comparações ficaram defasadas, ó. A comparação foi com o GPT-5.6 Smax, mas agora já temos o 6; e o Fable 5.1 já não faz mais sentido, agora que temos o Opus 5.5, tá? Então, não houve muita vantagem aqui. Além disso, a vantagem do Grok 4.7 em relação ao Grok 4.6 pareceu pouco significativa, tá?

05:13 Aqui vamos ver: no CursorBench, foi de 40 para 46, beleza? No PSW, de 65 para 71. Uma melhora, claro, mas, pelo que originalmente era a expectativa criada pelo próprio Elon Musk, ficou um pouco aquém, tá? Então, onde acho que faz sentido usar o Grok 4.7? Cara, você tem a assinatura do Cursor, gosta de programar no Cursor e de usar o Grokbot, por exemplo. E é bem legal que agora você consegue despachar agentes na nuvem do Grokbot com o Grok 4.7 por padrão.

05:43 Vi alguns comentários na internet de pessoas que não gostaram muito do Grok 4.7, tá? Algumas acharam até que houve uma regressão em relação ao 4.6. Nos benchmarks, ele está ligeiramente superior, mas é algo bem básico, tá? E, de novo, o próprio Elon Musk continua repetindo que, para obter o melhor resultado com o Grok, você deve usar o harness deles, o Grok Build, tá bom? Então, às vezes, ao testar no Cursor, você pode ver diferenças de desempenho

06:15 em relação ao harness principal deles, por assim dizer, tá? Tem um detalhe que também acho interessante: eles disseram que treinaram o 4.7 para entender nativamente o harness do Grokbot, tá? Isso é legal, pois proporciona uma integração melhor com o Grokbot para quem gosta de usá-lo, como é o meu caso. Também vou deixar aqui o vídeo para você assistir ao review que fiz do Grokbot e dos meus casos de uso. Mas, se o Grok 4.7 decepcionou, não podemos dizer o mesmo deste aqui: o Opus 5.5.

06:48 Sinceramente, pessoal, talvez esse tenha sido um dos melhores lançamentos do ano, possivelmente o melhor lançamento do ano até o momento. Sei que é uma afirmação forte, mas é difícil encontrar problemas neste lançamento da Anthropic. Por quê? Porque a Anthropic parece ter entendido bem o playbook da OpenAI. Do que o pessoal gosta na OpenAI? Bons limites, um modelo muito capaz e um bom subsídio. E a Anthropic parece ter conseguido implementar isso no Opus 5.5, com a diferença de manter um modelo

07:18 que hoje pode ser considerado o melhor modelo do mundo, tá bom? Testei o Opus 5.5 mais do que essas outras alternativas em tarefas de programação ontem e fiquei muito, muito satisfeito. Mas não é só isso, não é só o desempenho, porque, claro, os outros modelos já eram bons o suficiente. Só que o Opus 5.5 custa 40% menos do que o Opus 5, tá? E eles também reduziram em 60% o preço do cache de entrada, tá? Então, o cache agora ficou ainda mais barato. Eles

07:50 que hoje pode ser considerado o melhor modelo do mundo, tá bom? Eu testei o Opus 5. Mais do que essas outras alternativas, em tarefas de programação, no dia de ontem, e fiquei muito, muito satisfeito. Mas não é só isso, não é só o desempenho, porque, claro, os outros modelos já eram bons o suficiente. Só que o Opus 5, pessoal, custa 40% a menos do que o Opus 5, tá? E eles também colocaram uma redução de 60% no cash input, tá? Então, o cash agora ficou ainda mais barato. Eles

08:22 Aumentaram o limite e estabeleceram um reset que você pode usar à la Codex, tá? Então, eles meio que fecharam completamente a diferença em relação ao que a OpenAI tinha, com a diferença de que o modelo principal deles hoje é o Opus 5.5, não o Fable. O Fable ficou sem uso. E lá na OpenAI você ainda tem o GPT-6 Astra, muito além do que você poderia usar num limite tradicional. A maior parte das pessoas

08:53 não consegue. Recebi muitos comentários críticos aqui, dizendo que não estavam conseguindo mais usar o plano de 20 porque o Astra estava consumindo tudo. A Anthropic foi muito, muito inteligente nesse lançamento. Claro, não é só inteligência, né? Temos que dar os parabéns ao time de engenharia e pesquisa deles, que foi capaz de melhorar a performance, o preço e a velocidade num só release. Então é realmente impressionante, tá? Vamos dar uma olhada no que tem de relevante aqui. Vamos começar pela parte de custo e velocidade,

09:24 tá? O Opus 5.5 agora precisa de menos computação, ou seja, ficou mais eficiente. Cara, é aqui que estão os grandes ganhos, pessoal. Os ganhos estão nas empresas aprenderem a servir seus modelos de forma mais eficiente, tá? Então, o preço agora reflete isso, e os testes mostram que, com a configuração padrão, ele deve custar cerca de 40% menos do que o Opus 5. O preço de input é 4 e o de output é 20 por milhão de tokens de output, o que ficou 20% mais

09:55 barato do que o Opus 5. E o cache read, que representa a maior parte do trabalho quando você está trabalhando com workflows agênticos e, principalmente, workflows de programação, agora custa 20 centavos por milhão de tokens. É 60% menos do que custava no Opus 5, o que o torna excelente para tarefas de horizonte mais longo, como eu disse, principalmente para programação, que é aquele tipo de tarefa em que você fica ali com várias iterações, várias iterações, e aquilo vai se acumulando no cache e ficando mais

10:25 barato, tá bom? E, por fim, o output agora é 30% mais rápido do que no Opus 5, então eles ainda foram capazes de aumentar o TPS, tá? E, se isso já não parecia bom o suficiente, eles ainda disseram que estão aumentando o limite de 5 horas em todos os planos Pro, Max, Team e Enterprise, certo? Além de já oferecerem o reset do rate limit que você pode ver na sua página. Então, se você entrar aqui no seu uso do Claude, ó, agora eu tenho isso aqui: eles fizeram o reset ontem, né? Então, ó, créditos de uso. Você

10:57 consegue ver, ó, está aqui o reset, que posso usar até o dia 22 de outubro. Então, basicamente, tenho um mês para usar esse reset, tá? Então, basicamente, é um lançamento impecável, né? E, se você olhar agora a performance, olha o salto do Opus 5 para o Opus 5.5, né? No Terminal-Bench 4.0, foi de 52 para 66, superando bastante, por exemplo, o GPT-6 Astra e o Fable, tá? No SWE-bench, os ganhos foram um pouco mais discretos, né? Não

11:27 em relação ao Opus 5, mas em relação ao GPT-6 Astra. No CursorBench, a melhora também foi absurda, assim como em várias outras coisas. Estou focando mais na parte de programação porque, de fato, acho que é onde esse lançamento brilha mais, tá? Então, foi excelente o que eles foram capazes de fazer aqui. E tem um detalhe: o Max chega a ser até pior do que o Xhigh. Então, na prática, você nem precisa usar o Max. Pode usar o Xhigh e voltar

11:59 para o High, dependendo de como você quer implementar. Há uma questão para a qual eu gostaria de chamar a atenção de vocês, tá? A própria PM do Claude Code disse que a gente pode trocar o esforço do Opus 5.5 sem quebrar o prompt cache. Isso é muito comum, né? Era um problema muito comum. Às vezes você está no meio de uma tarefa, vamos supor que está ali numa tarefa com o Fable, e aí quer executar com Opus ou com Sonnet, e essa troca de modelos quebrava o cache,

12:29 né? Isso significa que você tinha que carregar toda aquela conversa de novo no contexto, o que dava uma pancada nos seus limites. Agora você pode fazer um workflow parecido, só que trocando o esforço no meio de uma sessão. Por que isso é relevante, pessoal? Porque eu estava gostando muito de usar o Fable para planejar e o Opus para executar, certo? Só que eu estava fazendo isso com subagents. Agora, já que o Fable não faz mais sentido diante dos preços que temos, podemos ver aqui: olha, basicamente, o score do Opus 5.5 é maior que o do Fable, sendo que ele é

13:00 mais barato. Então, se você estava usando, sei lá, o Fable no High, cara, o Fable no High é muito pior do que o Opus 5.5 no Xhigh, certo? Sendo que o Opus 5.5 no Xhigh é mais barato. Então, você não precisa tirar o Fable da equação neste momento. Pode ficar apenas com o Opus 5.5. E aí você o coloca na configuração em que tem a melhor performance. Estou olhando aqui no Terminal-Bench. Você pode deixá-lo no Xhigh para fazer o planejamento e, na hora da implementação, baixar para High ou Medium para fazer seus limites renderem ainda mais, sem penalização no cache, tá?

13:32 Excelente workflow, pessoal. Excelente. Então, aqui está o Terminal-Bench. No SWE-bench, também estamos vendo isso: já temos o 5.5 aqui. Por incrível que pareça, o Medium foi onde ele se saiu melhor, né? E, no CursorBench, também tivemos uma melhora bem pequena do Xhigh para o High, né? Basicamente, na verdade, o mesmo resultado. O Max foi melhor, mas o preço já é bem mais alto, tá? De qualquer forma, em todos eles o Fable está sendo superado com muita margem,

14:04 tá? E o Opus 5 ficou lá para trás; realmente não faz mais sentido. E aqui você pode pensar que foi onde o Grok 4.7 entrou no lugar do Opus 5, tá? Então, você também vê que o Grok 4.7 ficou bem, bem atrás. É verdade que o preço do Grok é melhor, né? Então, ele não ficaria tão à direita assim no gráfico, mas ficaria bem mais abaixo do que o Opus 5, tá? Então, realmente, foi um excelente lançamento da Anthropic. Agora, um ponto pelo qual os modelos da Anthropic estavam sendo muito criticados,

14:34 principalmente lá fora, era a forma como se comunicavam, né? A maior parte das pessoas que usam português talvez não se importe muito. E eu, que uso inglês, não me sinto tão incomodado quanto quem é nativo. Mas isso era um ponto de crítica bem grande, que foi endereçado neste lançamento, tá? Então, a comunicação, a forma como o modelo escreve e se comunica, melhorou. Isso, pessoal, mais do que necessariamente indicar uma melhora em si, me passa a impressão de que a Anthropic está prestando muita atenção ao feedback da comunidade, tá? Porque

15:05 por muito tempo foi algo que eles negligenciaram, tá? Meio que ignoravam as relações públicas deles, tá? Então, parece que, de fato, houve melhorias na comunicação, e eles mostram aqui um exemplo em que, ó, a partir do 5.5, fica bem menor e mais claro de entender, tá? De fato, só usando para perceber a diferença, mas é interessante saber que estão fazendo esforços para melhorar a comunicação. Eu já achava os modelos da Anthropic os melhores para conversar, os melhores para fazer brainstorming, os melhores para ter aquela experiência de pair programming. Com isso, provavelmente ficaram ainda melhores.

15:35 E, para fechar aqui a recapitulação dos anúncios dos novos modelos, vamos dar uma olhada no GPT-6 Sol e também no GPT-6 Luna, porque, no início do mês, eles fizeram o lançamento do GPT-6A, né? Um modelo extremamente interessante, mas que consome tokens para caramba. E agora vieram com essa nova atualização, trazendo a família Sol e Luna para o GPT-6. A primeira coisa que

16:07 Chama a atenção aqui que eles acabaram com o Terra, né? Eles acabaram com o GPT. O Terra não teve lançamento, o que possivelmente nos diz que o Sol virou o Terra. O Sol virou o GPT Terra, e o Astra passou a ser o modelo mais avançado, tá bom? O que tivemos de novidade aqui, pessoal? O principal, sem dúvida nenhuma, é reduzir o preço do Sol e do Luna em 50% em comparação com o GPT 5.6 no preço promocional. Então, o GPT 5.6 está no preço promocional até

16:39 novembro, e eles reduziram 50% desse preço, o que torna o Luna absolutamente ridículo em questão de preço, tá bom? O Luna agora custa 10 centavos por milhão de input tokens e 50 centavos por milhão de output tokens. É simplesmente um absurdo como ele ficou barato, o que o mantém no topo como minha principal escolha para usos em workflows de assistentes pessoais, como, por exemplo, o Hermes e o OpenClon, tá? Ele fica realmente muito, muito barato, tá bom? E o GPT Sol agora

17:12 também está a 2 por input e 10 por output, o que o deixou mais ou menos na faixa do Grok, tá? O Grok custa 2 por 6; aqui ficou 2 por 10, só que a gente vai ver que o cache do GPT-6 Sol também é mais agressivo. Então, ele vai ficar mais ou menos na faixa do Grok 4.7, pelo menos em questão de preço. A gente já vai ver a questão do desempenho. Mas é importante entender aqui que o GPT-6 Astra ainda continua sendo o melhor modelo de todos, pelo menos da família da OpenAI. E

17:43 aqui, para mim, vem o principal problema, porque, em um lançamento em que a Anthropic pegou seu segundo melhor modelo, né, que seria o Opus, e o tornou muito melhor do que o primeiro — ou seja, colocou essencialmente o Opus como o melhor modelo da empresa —, aqui tivemos um lançamento em que os modelos novos ainda estão atrás do GPT-6 Astra. Só que, pessoal, é muito difícil usar o GPT-6 Astra sem estourar seus limites. Para usá-lo sem estourar seus limites, você vai ter que reduzir bastante o

18:14 reasoning, tá? E aí a comparação já começa a ficar difícil. Então, quem eu acho que se beneficiou com essa atualização da OpenAI? Justamente aquelas pessoas que estão nos planos de 20 da OpenAI, porque agora você pode rodar o GPT 6 Sol, que vai custar metade do que custava antes, e ter um ganho de desempenho. Então, você mantém um modelo bem capaz, né, e aumenta seu limite, tá? Então, para essas pessoas, de fato, melhorou bastante. Se o que você

18:45 queria era usar mais o Astra, isso aqui não vai fazer tanta diferença para você, tá, pessoal? Analisando estritamente os benchmarks, a gente não vê muita mudança do 5.6 para o 6, tanto no Sol quanto no Luna, além dos preços, é claro. Aqui no Automation Bench ele melhorou um pouquinho, beleza? Acho que o GPT é realmente um dos melhores para automação, tá? E, se a gente for para a parte de programação, achei uma coisa curiosa, né? Normalmente, a OpenAI foca bastante na parte de programação. E o primeiro benchmark que

19:17 eles mostram aqui é esse Automation Bench, né? É um benchmark de automação. Depois, mostram um benchmark de factualidade, né? Ou seja, qual é o erro que ele comete. E só no terceiro ponto é que vêm falar de programação, o que já dá uma dica de que talvez não seja o melhor modelo para programação, tá bom? Aqui eles mostram o Frontier Code que a gente viu. Só que olha só, pessoal: no DeepSWE, eles destacam que o GPT 6 Sol ficou 1,1 ponto atrás do Claude Opus. De novo, não

19:49 faz mais sentido agora que a gente tem o Opus 5.5, só que olha só: o GPT 6 Sol é este aqui. O 5.6 Sol era melhor do que ele no DeepSWE, tá vendo? Então, ele regrediu no DeepSWE. E o Luna? O Luna ficou um pouquinho melhor, de fato, né? O Luna melhorou um pouquinho, mas o Sol regrediu em programação. Temos aqui o GPT 5.6 Sol no X High, que era meu modelo favorito antes das últimas atualizações, acima até do Sol no Max, tá? Então, assim, ficou algo um pouco esquisito para

20:19 programação nesse lançamento, tá? Vamos falar agora de computer use, porque, na minha visão, esse é possivelmente o melhor caso de uso para os modelos da OpenAI. Eles usam muito bem o computador, tá? E, de fato, o GPT 6 Sol ficou mais barato, né? E eles estão até dizendo que, no X High, ele tem o mesmo resultado que o Opus 5 no medium. Não entendo por que estão insistindo tanto nisso. Só que olha só: de novo, o GPT 5.6 Sol tem uma nota melhor. No Max, ele tem 66,2

20:52 e aqui, 64,4. Se a gente olhar o X High, são 60,9 e 60,5. Então, o GPT 6 Sol ficou mais barato, só que também não acompanhou em desempenho, tá? Então, isso foi um pouco frustrante, pessoal. Essa é a verdade, tá bom? Beleza. Agora que já fizemos esse apanhado de todos os lançamentos, vamos compará-los nos benchmarks. O único benchmark publicado até agora que inclui todos eles é o Artificial Analysis. Tenham em mente: é

21:22 um benchmark; não quer dizer, né, que isso aqui seja a verdade absoluta. Mas vocês vão ver que os benchmarks meio que convergem, tá? Então, não tem nada muito esquisito aqui. Vamos começar olhando o benchmark de inteligência. Este é o benchmark padrão do Artificial Analysis, em que eles combinam diversos índices, tá? Então, isso não significa que ele vai ser bom para programar. “Ah, mas, para programar, um é melhor.” Sim, pessoal, isso aqui é um índice, tá? O ID significa que ele incorpora vários outros benchmarks e

21:54 calcula uma nota, como se fosse uma média, tá? E, nessa nota média, o que vocês vão notar é que o Opus 5 está muito além dos outros: fica muito à frente do Fable e do GPT 6 Astra, tá? Então, foi realmente um ganho absurdo. A gente sai do Opus 5, com nota 51, para 58. Ele ficou muito além dos outros. Já o GPT-6 ganhou apenas um pontinho em relação ao GPT 5.6. Então, vemos aqui que não houve nenhum ganho muito significativo de desempenho, tá? O

22:26 Grok 4.7 ganhou dois pontos em relação ao Grok 4.6, e tivemos o Luna empatado: o GPT-6 Luna empatou com o GPT 5.6 Luna. Então, vocês veem que os modelos da OpenAI foram os que tiveram o menor ganho aqui no benchmark do Artificial Analysis, com o Opus simplesmente apresentando uma melhora absurda e o Grok também tendo uma melhora modesta, tá? E aí, pessoal, podemos ver aqui a seção de custo por tarefa. Só que não gosto muito de analisar da forma como está aqui,

22:57 porque, no Artificial Analysis, por padrão, eles comparam todos no reasoning Max. Na prática, no dia a dia, a gente não vai ficar usando o reasoning Max, porque é mais caro e mais lento, tá? E, na verdade, na maior parte das vezes, nem precisamos dele. Então, na prática, você vai usar um ou dois níveis de reasoning abaixo, beleza? Então, vou fazer o seguinte: vou limpar tudo aqui e colocar os modelos que estamos comparando, mas com níveis de reasoning mais próximos dos que usamos no dia a

23:27 dia. Beleza, pessoal? Selecionei aqui 14 combinações de modelo e reasoning, tá? Peguei o GPT-6 Luna Max e X High, tá? Abaixo disso, o Luna fica muito pior, né? E o Max tem uma inteligência muito boa, só que fica mais lento. Talvez eu diria que o X High é o ponto ideal, tá bom? Também coloquei a versão anterior, 5.6 Luna Max e X High. E, para o GPT 6 Sol, coloquei o X High e o High, além das versões anteriores, 5.6 X High e High. Ou…

24:00 Coloquei o 5.5 no High, no Medium e no X High, tá? Porque, como ele é mais caro, acho que vale a pena compará-lo também no Medium. E coloquei o Grok 4.6 no High e no X High, e a atualização dele, o Grok 4.7, também no High e no X High, tá bom? Então, olha só, pessoal: primeiro, no custo por inteligência aqui no Artificial Analysis, a primeira coisa que vocês vão notar é que o GPT-6 Luna é simplesmente absurdo, tá? Ele é muito barato, é muito barato, é basicamente infinito, tá? Você pode usar

24:31 ele sem gastar o seu limite, né? Ali, de dólares, você pode usar de forma infinita. Ele é muito, muito barato mesmo, tá? Eu disse para vocês que, antes de todas essas novidades, eu gostava de usar o GPT-5.6 Sol no X High, tá? E aí, de fato, se a gente pensar aqui, ó, o GPT-6 Sol no X High ficou pela metade do preço, menos da metade do preço. Então, isso aqui foi um ganho excelente. Se eu usava isso aqui, o GPT-5.6 Sol no X High, agora consigo usar o GPT-6 no X tranquilamente, com a diferença de que

25:03 por ele ficar mais barato, consigo ligar o fast mode, então ele vai ficar mais rápido, tá? Posso jogar a inteligência lá para cima; o reasoning mais alto vai aumentar a latência, só que aí ligo o fast mode, que vai fazer com que ele fique ainda mais rápido. Então, isso vai se compensar. Vou ter basicamente um modelo mais rápido do que o GPT-5.6 Sol e até mais barato, tá? Então, gostei bastante disso como novidade na assinatura da OpenAI. Agora, olha como o Grok ficou bem mais caro, né? Inclusive, o

25:35 Grok 4.7 X High ficou mais caro do que o Opus 5.5. Né, pessoal? Principalmente por causa do cache. O cache do Grok é muito mais caro do que o cache dos modelos de hoje em dia, tá? Se a gente olhar aqui no OpenRouter, vamos até colocar para comparar. Vamos colocar aqui, ó, o Grok 4.7 e compará-lo com o Opus 5. E aí podemos colocar também o GPT-6 na comparação, né? Olha só, o Grok 4.7

26:06 tem, tá, de cache de input, 0,40. Ele é duas vezes mais caro do que o cache de input do Opus 5.5 e do GPT-6. E aí você vai ver que, no preço médio aqui do OpenRouter, o Grok é só um pouquinho mais barato do que o Opus 5. E aqui o Sol, de fato, é bem mais barato do que os dois, tá? E olha que curioso: o Opus 5 está com o maior TPS de todos aqui. Impressionante, né? Impressionante mesmo como eles fizeram um bom trabalho para servir o Opus 5.5 mais rápido,

26:37 tá? Então, a verdade é que o Grok ficou com menos apelo financeiro. Se a gente olhar o gráfico do nível de inteligência por custo e por tarefa, a gente sempre quer modelos neste quadrante, e vai ver que o GPT-6 Sol, beleza, é até barato, mas nem entra no quadrante da inteligência. E o Opus 5, tanto no Medium quanto no High, ficou fora do quadrante verdinho, mas até perto, né? Relativamente perto. Então, de fato, parece que, neste lançamento, a Anthropic se deu bem.

27:07 Se a gente voltar aqui para a inteligência e olhar agora esses reasonings isolados, temos aqui, ó, o Opus 5.5 X High liderando. Então, os Opus estão todos liderando, né? Você poderia até rodar o Opus 5.5 no X High, que teria um desempenho extremamente superior ao do GPT-6 Sol no X High, tá? Então, assim, incrível, incrível mesmo. E a gente está vendo, beleza, que a diferença de preço é mais ou menos o dobro de um para o outro, tá? OK, faz sentido, mas, pelo ganho de

27:37 performance que você vai ter aqui, realmente o Opus 5.5 parece ter sido o grande vencedor dessa corrida de atualizações, tá? Mas beleza, Rafael, já entendi a mudança de cada modelo; e agora, como devo usá-los? Bom, pessoal, para fechar esse vídeo, queria dar a minha opinião sobre o que me parece ser a melhor configuração para o meu caso de uso, claro. Aí você ajusta a sua e me conta nos comentários se concorda ou discorda de mim e como faria diferente, combinado? Olha só, eu até postei aqui

28:08 no Twitter o que me parece ser o melhor workflow depois desta leva de atualizações. Em relação à programação, eu já achava que os modelos da Anthropic eram melhores para programar. Vejam, vocês me conhecem aqui no canal, sabem que sou muito fã dos modelos da OpenAI. Mesmo assim, eu já estava migrando para os modelos da Anthropic, tá? E conheço muita gente que também gostava bastante dos modelos da OpenAI, mas estava favorecendo os modelos da Anthropic. Com o Opus 5.5, para mim, essa discussão acabou, tá? O Opus 5.5 é

28:40 com certeza objetivamente melhor para programação, para tarefas de programação, certo? Então, quando eu uso o ChatGPT? Bom, agora acredito que vale a pena trocar o GPT-5.6 pelo GPT-6 para usar qualquer tipo de workflow agêntico. Então, se eles estavam focando na parte de automação, computer use e tudo mais, use o GPT-6 Sol. Você vai ganhar duas vezes o seu uso, né? E aí ligue o fast mode, porque ele vai ficar bem

29:11 rápido mesmo, num reasoning mais alto, tá bom? Então, qualquer tipo de workflow agêntico vai ficar muito bom com o GPT-6 Sol. Rafael, o que você chama de workflow agêntico? Cara, são coisas para você usar o agent para fazer por você. Então, vai lá no meu banco de dados e verifica tal coisa, né? Cruza uma informação do meu Analytics, abre aqui um formulário e preenche para mim, né? Vem aqui, faz um code review no meu pull request, abre a página e faz um smoke test, clica na minha interface e vê se está funcionando. Todo

29:42 esse tipo de coisa que você pode colocar um agent para fazer por você, que não necessariamente envolve escrever código, mas operar o computador, revisar código e se conectar com outras integrações. Acho que isso é muito bom no ChatGPT, porque você tem o remote control, que é excelente para usar no celular. Então, consegue utilizá-lo de qualquer lugar, vai ter muito limite e tem um modelo capaz. Repito: até sair o GPT Astra, eu estava muito feliz com o GPT-5.6 no X. Se nos

30:13 benchmarks ele está mais ou menos empatado, OK, pelo menos agora você tem o ganho de limite. Então, acho que essa seria a melhor configuração, tá? Se você tem acesso ao GPT-6 Astra, quando usaria? Bom, eu usaria basicamente em tarefas de modelagem 3D, né? Nos testes que fiz aqui, o GPT-6 Sol não pareceu tão bom, embora muita gente esteja dizendo que o Opus 5.5 também ficou bom para isso, para modelagem. Mas, como o computer use do Codex, na minha visão, é melhor, eu ainda usaria o GPT-6 Astra para esse tipo de tarefa, tá bom?

30:45 Modelagem 3D: ele realmente ficou absurdo. E o Grok 4.7, quando eu uso? Bom, primeiro, se você está no Cursor, beleza, use o Grok 4.7. Não há muito o que mudar nisso, porque você vai ter o subsídio da xAI no Cursor. E eu também gosto dele para cloud agency, né? Cloud agents, aquelas tarefas que você despacha a partir de uma conversa; ele vai trabalhar, gerar um pull request para você e você revisa. Então,

31:17 talvez aquelas coisas que não sejam tão complexas e tal. Você está numa investigação, por exemplo, utilizando o Grokbot, percebe que tem alguma coisa errada e já despacha um cloud agent. Ele vai criar um pull request para você, que já entra num pipeline de code review, por exemplo, usando o GPT-6 Sol, e pronto, beleza? Você montou um superpipeline de desenvolvimento bem prático. Então, eu, Rafael, estou pensando em usar dessa forma. Agora, note que entendo que a maior parte das pessoas não vai ter essa verba e que

31:47 Talvez nem faça sentido. Não se esqueça de que esse aqui é o meu trabalho, tá bom? Eu até disse aqui que esse meu setup custa 200 no Codex, 100 na cloud e 60 no Cursor. E eu cogitaria, sim, inverter a cloud com o Codex se continuar vendo o Opus 5.5 performando tão bem. Mas, sinceramente, não me parece que vai ser necessário, porque eles melhoraram muito o limite, e vi um feedback muito bom da comunidade: os limites do Opus estavam sendo consumidos bem mais devagar, tá?

32:19 E esses 60 no Cursor, eu também poderia reduzir tranquilamente agora que o Grok também está disponível no plano de 20. Tá bom? Então agora quero saber de você: o que achou dessa leva de novidades? Quem saiu na frente, na sua opinião? E me conta se os limites estão, sim, sendo mais respeitados agora, principalmente no Opus 5.5. Você sentiu que está consumindo menos dos limites? Conta aqui nos comentários. Quero saber a sua opinião. Aproveito também para já te

32:50 pedir para curtir este vídeo e compartilhar com aquele seu amigo ou amiga que gosta de usar IA no dia a dia para programar, usar computer use, criar workflows e automações. Tenho certeza de que este vídeo vai ser muito útil. Não deixe de se inscrever aqui no canal também para não perder as novidades. Não se esqueça de que, no dia 30 de setembro de 2026, vamos ter o lançamento da trilha do engenheiro de IA, a minha formação para você aprender a construir sistemas com IA do início ao fim, passando pelos fundamentos, aprendendo a programar com agents e a desenvolver seus próprios

33:22 harnesses, beleza? O link para você se inscrever na lista de lançamento da trilha vai estar na descrição e no comentário fixado. Não deixe de se inscrever, porque vamos ter condições especiais para a turma fundadora, e essas condições não vão durar muito, beleza? Então se inscreva lá para não perder. Agradeço imensamente por assistir a este vídeo comigo até agora e até a próxima.

Transcrição original

[00:00] Três das principais empresas de inteligência artificial anunciaram atualizações dos seus modelos num espaço de apenas 24 horas. Primeiro, a Xi anunciou o Grock 4.7, que saiu duas semanas atrasado, mas manteve os mesmos preços da família anterior. Depois, a Antropic revelou o Opus 5. Uma atualização considerável em relação à versão 5, que agora supera também o Fable, mas sendo mais barata e mais rápida. E por fim, a Open AI anunciou a versão GPT6 das famílias Sol e Luna, que

[00:34] embora tenham resultados similares com a versão 5.6, agora custam apenas metade do preço. Por isso, no vídeo de hoje nós vamos desempacotar todas essas novidades. Eu quero te mostrar o que muda pro seu caso de uso e responder a pergunta: Qual empresa se deu melhor nessa janela de atualizações? Muito bem, pessoal. Então, eu tô gravando esse vídeo aqui um dia após todos esses lançamentos. Então, obviamente eu não consegui testar a fundo todos os modelos que eu vou mostrar para vocês. Agora o

[01:05] que eu quero passar aqui, o nosso objetivo no vídeo de hoje é ser um vídeo de primeiras impressões, onde eu vou passar o lançamento, né, de cada uma dessa desses modelos. Nós vamos ver o que mudou em relação ao anterior e como que isso bagunçou ali o tabuleiro dos modelos de ar. Antes da gente passar aqui pelas atualizações, né, eu queria dizer mais ou menos onde que nós estávamos antes dessas novidades, tá? Então nós tínhamos o Grock 4.6, que era o modelo que veio ali em relação ao

[01:35] Grock 4.5, né, que apresentou alguns tipos de melhora. E nós tínhamos aqui o El Musk dizendo que o Grock 4.7 seria lançado algumas semanas depois do 4.6, que ele seria melhor que o 4.6 em todos os pontos, né? Talvez só um pouquinho mais lento, mas com mais e eficiência de token, tá? Então isso aqui o Hellow Musk disse ali no final de julho e aí ali já em agosto ele disse: “Não, Grock 4.7 é significativamente melhor do que o 4.6 e

[02:05] deve ficar pronto em três a 4 semanas.” Esse aqui foi no dia 12 de agosto, então se a gente pegasse ali o máximo do limite dele, era para ter saído agora no início de setembro, tá? E aí no dia 14 de setembro, quando ele já tinha estourado ali o limite dele, ele veio falando que o Grock 4.7 deveria ser mais ou menos ali no nível do Opus 5, não do Opus 5.1, né? Melhor em alguns lugares, pior em outros e ainda precisavam, né? Eh, resolver algumas coisas, tá? Então você vai vendo aqui que ele foi meio que perdendo um pouco de confiança no

[02:36] lançamento do próprio Grock, tá? Ele foi falando: “Ah, o Grock 4.8 vai ser melhor e o Grock 4.9 vai ser provavelmente ali do nível do Astra e do Fable. Então ele saiu de vai ser melhor em todos os aspectos para dizer que ele vai competir com o Opus 5, tá? Só que o Opus 5 antes desses lançamentos, ele era talvez o modelo que as pessoas mais estavam gostando para desenvolvimento de software, certo? E aí nós tivemos também o lançamento do GPT 6 ATRA, que embora seja um modelo muito capaz e

[03:08] inteligente, principalmente para modelagens 3D, como eu mostrei aqui no meu vídeo de review, primeiras impressões do GPT6 Astra, ele acabou ficando muito caro para ser usado. Então eu mesmo que sou um grande proponente, né, da assinatura do chat GPT, como uma das que mais vale a pena, o meu harness favorito é o Codex, eu comecei a ter que substituir alguns workflows pelo Fable, né, orquestrando o Opus 5. Então essa era meio que a conjuntura antes dos lançamentos, tá? E aí, com esses

[03:39] lançamentos, eu acho que chacoalharam algumas coisas com notícias especialmente boas para quem estava com problema de limite lá no chat GPT e melhores ainda, eu diria, para quem eh prefere programar ali no Cloud Code, tá bom? Então, vamos voltar aqui agora para os lançamentos, começando pelo Grock 4.7, que foi o primeiro modelo a sair. E aí, eh, eles disseram que é o modelo mais capaz para programação e no LED work. Então era para ser superior aqui

[04:10] ao Grock 4.6, no mesmo preço e na mesma velocidade, tá bom? Esse aqui é o benchmark do próprio cursor. Então nós temos aqui, ó, o Grock 4.7 de fato, mais ou menos ali no que seria o OP 5, tá? Então o Grock 4.7 ele veio para brigar com o OPU 5, com a diferença de que ele é muito mais barato. Então é pareceria sim uma boa vantagem, né? Tem aqui o Grock 4.7, ele é do nível do Opus 5, só que ele é bem mais barato. Legal. Só que acabou que um dia depois a Antropic

[04:41] lançou o OP 5.5, que nem está nesse gráfico aqui. E basicamente não faz mais sentido essa comparação do Grock 4.7 com OP 5, né? Se a gente ver aqui no cursor B agora, olha onde que o Opus 5. Enrou, né? Ele entrou aqui muito além. E olha só, ele entrou até mais barato. O Opus 5. Ele chega a ser mais barato do que o Grock no no padrão, né, no defô. E se a gente jogar aqui pro X High, aí ele fica um pouquinho mais caro do que o Grock 4.7 no máximo, mas um nível de inteligência sensivelmente superior.

[05:13] Então esse lançamento do Grock 4.7 foi meio natimorto. A verdade é essa, tá? Eh, as comparações ficaram defasadas, ó. A comparação foi com o GPT 5.6 Smax, que agora a gente já tem o seis, e o Fable 5.1 não faz mais sentido agora que a gente tem o Opus, o Opus 5.5, tá? Então, eh, não ficou, não teve muita, muita vantagem aqui. Além disso, a vantagem do Grock 4.7 em relação ao Grock 4.6 pareceu ali ser pouco significativa, tá?

[05:43] Aqui a gente vai ver, né, do cursor band foi de 40 para 46, beleza? de PSW 65 para 71, uma melhor, OK, claro, mas assim, pelo que originalmente era a expectativa criado pelo próprio Hellow Musk, isso aqui ficou um pouco a quem, tá? Então, onde que eu acho que faz sentido o uso do Grock 4.7? Cara, você tem a assinatura do cursor, você gosta de programar no cursor, você gosta de usar o Grockbot, por exemplo. E é bem legal que você consegue despachar a gente na nuvem do Grockbot agora com o

[06:15] Grock 4.7 por padrão. Eu vi alguns comentários na internet de pessoas que não gostaram muito do Grock 4.7, tá? Que acharam até uma regressão em relação ao 4.6. Nos benchmarks ele tá ligeiramente superior, mas aquela coisa assim bem bem básica, tá? E de novo o próprio Elow Mosk, ele segue repetindo que para que você tenha o melhor resultado no Grock, que você utilize ali o harness deles que é o Grock Build, tá bom? Então, às vezes, testando no cursor, você pode ver ali, né, diferenças, né, de performance

[06:48] em relação ao harness, né, e principal dele, vamos dizer assim, tá? Tem um detalhe que eu acho interessante aqui também, que eles disseram que treinaram 4.7 para nativamente entender o Grockbot Harn, tá? Isso é legal, fica uma integração melhor no Grock Bot para quem gosta de usá-lo, como é o meu caso. E eu vou deixar aqui também o vídeo para você assistir o review que eu fiz do Grockbot e dos meus casos de Mas se o Grock 4.7 decepcionou o mesmo, nós não podemos falar desse rapaz aqui do Opus 5.

[07:18] Sinceramente pessoal, essa talvez tenha sido um dos melhores lançamentos do ano, possivelmente o melhor lançamento do ano até o momento. Sei que é uma frase forte, mas é difícil nós acharmos aqui é problemas nesse release da Antropic. Por quê? Porque Antropic parece que entendeu bem o playbook da Open AI. Que que o pessoal gosta da Open AI? Bons limites, modelo muito capaz, né? E um bom subsídio. E a Untruck parece que conseguiu implementar isso aqui no OPO 5. Com a diferença de manter um modelo

[07:50] que hoje pode ser considerado o melhor modelo do mundo, tá bom? Eu testei o Opus 5. Mais do que essas outras alternativas eh em tarefas de programação no dia de ontem e eu fiquei muito muito satisfeito. Mas não é só isso, não é só o desempenho, porque claro, os outros modelos eles já eram bons o suficiente, só que o Opus 5. Pessoal, ele custa 40% a menos do que o Opus 5, tá? E eles colocaram também 60% de redução no cash input, tá? Então o cash agora ficou ainda mais barato. Eles

[08:22] aumentaram o limite e estabeleceram um reset que você pode usar a latibo do Codex, tá? Então assim, eles meio que fecharam completamente o gap em relação ao que a Open AI tinha, com a diferença de que o modelo principal deles hoje é o Open 5.5, não é o Fable. O Facebook ficou sem uso. E lá na Open AI você ainda tem o GPT 6 Astra muito além do que você poderia usar num mimite tradicional. A maior parte das pessoas

[08:53] não conseguem. Eu recebi muitos comentários aqui de críticas dizendo que não estavam conseguindo mais usar o plano de 20 porque o Asta tava consumindo tudo. A Antropic foi bem bem inteligente nesse lançamento aqui. Claro, não é só inteligência, né? ter que dar os parabéns ali pro time de engenharia, de pesquisa deles, que foi capaz de melhorar a performance, o preço e a velocidade, né, num só release. Então é realmente, né, impressionante, tá? Vamos dar uma olhada aqui no que que tem de relevante aqui, ó. Vamos começar pela parte aqui de custo e velocidade,

[09:24] tá? O Opus 5. Agora ele precisa de menos comput, ou seja, ele ficou mais eficiente. Cara, isso aqui, pessoal, é aqui que estão os grandes ganhos. Os ganhos estão nas empresas aprenderem a servir os seus modelos de forma mais eficiente, tá? Então o preço agora reflete isso e os testes mostram que com a configuração padrão ele deve custar ali cerca de 40% a menos do que o Opus 5. O preço de input é 4 e output 20 por milhão de output tokens, o que ficou 20% mais

[09:55] barato do que o Opus 5 e o cash read, né, que é a maior parte do trabalho quando você está trabalhando com workflows agênticos e principalmente workflows de programação. Agora são 20 centavos por milhão de token. 60% a menos do que era o Opus 5, o que torna eh ele excelente para tarefas de horizonte mais longo, como como eu disse, principalmente para programação, que é aquele tipo de tarefa que você fica ali com várias iterações, várias iterações, e aquilo ali vai se acumulando no cash e vai ficando mais

[10:25] barato, tá bom? E por fim, o output agora é 30% mais rápido do que o Opus 5, então eles ainda foram capazes de aumentar o TPS, tá? E aí, se isso já não parecia bom o suficiente, eles ainda disseram que estão aumentando o limite de 5 horas em todos os planos Pro, Max, Team e Enterprises, certo? Além de já darem o rate limit reset que você pode ver lá na sua página. Então, se você entrar aqui no seu uso do cloud, ó, eu tenho aqui agora, ó, eles resetaram ontem, né? Então, ó, users credits. Você

[10:57] consegue ver, ó, tá aqui, ó, reset, que eu posso resetar até o dia 22 de outubro. Então, basicamente um mês aqui para usar esse reset, tá? Então assim, basicamente é impecável o lançamento, né? E se você for olhar aqui agora a performance, olha o salto, né? Do Opus 5 para o Opus 5. No terminal Bench 4.0 foi de 52 para 66, né? Superando aqui, por exemplo, o GPT6 Astra e o Fable em bastante, tá? Prontar code já foram ganhos um pouco mais discretos, né? Não

[11:27] em relação ao OP 5, mas em relação ao GPT6 Astra. No cursor bent aqui, né? absurdo também a melhora e em diversas outras coisas aqui. Tô focando mais na parte de programação porque de fato eu acho que é onde esse esse lançamento aqui ele brilha mais, tá? Então assim, excelente o que eles foram capazes de fazer aqui. E tem um detalhe, ó, o Max ele chega a ser até pior do que o Xigh. Então na prática você nem precisa usar o max. Você pode usar o X high e voltar

[11:59] ali pro high, né, dependendo de como você quer implementar. Com uma questão que eu gostaria de chamar a atenção dos senhores, tá? A própria PM lá do Cloud Code, ela disse que a gente pode trocar o esforço do OP 5.5 sem quebrar o prompt cash. Isso é muito comum, né? Era um problema muito comum. Às vezes você tá no meio de uma tarefa, vamos supor, você tá ali numa tarefa com o Fable e aí você quer executar com Opus ou com Sonet e essa troca de modelos quebrava o cash,

[12:29] né? Que significa que você tinha que carregar toda aquela conversa de novo no contexto que dava uma pancada nos seus limites. Agora você pode fazer um workflow parecido, só que trocando o esforço no meio de uma sessão. Por que que isso aqui é relevante, pessoal? Porque eu estava gostando muito de usar o Fable para planejar e o Opus para executar, certo? Só que eu tava fazendo isso com subagentes. Agora, já que o Fable não faz mais sentido frente aos preços que a gente tem, a gente pode ver aqui, ó, olha, basicamente o score do OP 5.5 é maior que o Fable, enquanto sendo

[13:00] mais barato. Então, se você tava usando ali, sei lá, o Fable no high, cara, o Fable no high ele é muito pior do que o OP 5. X high, certo? Sendo que o Op 5.5 no Xigh ele é, né, mais barato aí. Então você não precisa, mas tira o fable [roncando] da equação no momento. Você pode ficar ali apenas com o OP 5.5. E aí você joga aqui onde ele tá tendo maior performance, né? Tô olhando aqui no terminal band. Você pode ficar com ele no X high para fazer o planejamento e na hora da implementação você desce para high ou medium para fazer os seus

[13:32] limites renderem ainda mais sem ter penalização de cash, tá? Excelente workflow isso aqui, pessoal. Excelente. Então aqui é o terminal band. Lá no frontar code a gente também tá vendo aqui a gente já tem o 5.5 aqui. Por incrível que pariça o médio foi onde foi melhor, né? E no cursor bent aqui também nós tivemos uma melhora aqui do X high para o high bem pequenininho, né? Basicamente na verdade o mesmo resultado. O max ficou melhor, mas o preço já é bem mais alto, tá? De qualquer forma, em todos eles o Fable está sendo superado com muita margem,

[14:04] tá? E o o Opus 5 ficou lá para trás, realmente não faz mais sentido. E aqui você pode pensar que o Oppus 5 foi onde entrou o Grock 4.7, tá? Então você também vê que o Grock 4.7 ficou bem bem atrás. É bem verdade que o preço do Grock é melhor, né? Então ele não estaria tão à direita assim no gráfico, mas ele estaria bem mais abaixo do que é o Opus 5. Tá? Então realmente um excelente lançamento da Antropic. Agora, um ponto que os modelos de Don Tropic estavam sendo muito criticados,

[14:34] principalmente lá fora, era na forma que ele se comunicava, né? A gente aqui, a maior parte das pessoas que usam em português talvez não se importe muito ou com quem usa inglês como eu, não se sente tão incomodado como quem é nativo, mas eh isso era um ponto de crítica bem grande que foi e é endereçado nesse lançamento, tá? Então a comunicação, né, a forma do modelo, né, escrever e comunicar, eh, ficou melhor. Isso aqui, pessoal, mais do que necessariamente a melhora disso, é, me passa a impressão de que Antropic está olhando muito bem o feedback da comunidade, tá? Que por

[15:05] muito tempo foi algo que eles negligenciaram, tá? Eles meio que assim, ignoravam, né, a as relações públicas deles, tá? Então, parece que de fato foram feitos melhores aqui na comunicação e eles dão aqui algum exemplo onde, ó, fica bem menor aqui em a partir do do 5.5, né? E fica algo mais claro de de entender, tá? que de fato é só usando para perceber a diferença, mas é interessante saber que eles estão fazendo esforços para melhorar a comunicação. Eu já achava os modelos Dropic os melhores para você conversar, os melhores para você fazer um

[15:35] brainstorm, os melhores para você ter aquela experiência de perir programming. Com isso aqui, provavelmente ele ficou ainda melhor. E pra fechar aqui o giro nos anúncios dos novos modelos, vamos dar uma olhada aqui no GPT6 Sol e também no GPT6 Luna, porque no início do mês eles eles fizeram o lançamento do GPT 6A, né? O modelo extremamente interessante, mas papa token para caramba. E agora eles vieram com essa nova atualização, trazendo a família Sol e Luna para o GPT6. Primeira coisa que

[16:07] chama atenção aqui que eles acabaram com a Terra, né? Eles acabaram com o GPT. Terra não teve o lançamento do Terra, o que possivelmente nos diz que o Sol virou a Terra. O Sol virou o GPT Terra e o Astra passou a ser o modelo mais avançado, tá bom? O que que tivemos de novidade aqui, pessoal? Principal aqui, sem dúvida nenhuma, é reduzir o preço do Sol e do Luna em 50% comparado com o GPT 5.6 no preço promocional. Então, o GPT 5.6 está no preço promocional até

[16:39] novembro e eles reduziram 50% disso, o que torna o Luna absolutamente ridículo em questão de preço, tá bom? O Luna agora custa 10 centavos por milhão de input tokens e 50 centavos por milhão de output tokens. É simplesmente um absurdo como ele ficou barato, o que mantém ele no topo como a minha escolha principal para usos em workflows de assistentes pessoais, como por exemplo o Hermes e o OpenClon, tá? Ele fica realmente muito muito barato, tá bom? E o GPT sol agora

[17:12] também a por input e 10 por output, que deixou ele ali mais ou menos na faixa do Grock, tá? O Grock é 2 por 6, aqui ficou 2x10, só que a gente vai ver que o cash do GPT6 sol ele é mais agressivo também. Então ele vai ficar mais ou menos ali na faixa do Grock 4.7, pelo menos em questão de preço, a gente já vai ver em questão de performance. Mas é importante entender aqui que o GPT6 Astra ainda continua a ser o melhor modelo de todos, pelo menos da família da Open Air. E

[17:43] aqui para mim vem o principal problema, porque num lançamento onde a Antropic pegou o seu segundo melhor modelo, né, que seria o Opus e fez ele ser muito melhor do que o primeiro, ou seja, ele colocou essencialmente o Opus como o melhor modelo da empresa. Aqui nós tivemos um lançamento onde os modelos novos ainda estão atrás do GPT6 Astra. Só que, pessoal, o GPT6 ASATA, ele é muito difícil de você conseguir usar ele sem estourar os seus limites. Para você usar ele sem estourar os seus limites, você vai ter que reduzir bem o

[18:14] reasoning, tá? E aí já começou a ficar difícil a comparação. Então, quem que eu acho que se beneficiou com essa atualização da Open AI? justamente aquelas pessoas que estão nos planos de 20 da Open AI, porque agora você pode rodar o GPT 6 Sol, que vai ser metade do preço do que ele era antes, e o ter um ganho de performance. Então você mantém o modelo bem capaz, né, e vai aumentar o seu limite, tá? Então para essas pessoas de fato melhorou bastante. Se o que você

[18:45] queria era usar mais o Astra, isso aqui não vai fazer tanta diferença para você, tá pessoal? Analisando estritamente os benchmarks, a gente não vê muita mudança do 5.6 para o 6, tanto no Sol quanto o Luno, tá além dos preços, é claro, aqui no Automation Bench e aqui ele melhorou um pouquinho, beleza? O GPT eu acho que realmente é um dos melhores para automação, tá? E se a gente for aqui na parte de programação, ó, eu achei uma coisa que é curiosa, né? Normalmente a Open AI foca bastante na parte de programação. E o primeiro benchmark que

[19:17] eles mostram aqui é esse de automation bench, né? É um de automação. Depois eles mostram um benchmark de factualidade, né? Assim, qual é o erro que ele comete. E aí só o terceiro ponto, eles vem falar de programação, o que já te dá uma dica de que talvez não seja o melhor modelo para programação, tá bom? Aqui eles vão lá e mostram o Frontier Code que a gente viu. Só que olha só pessoal, no DPSWE eles focam aqui que o GPT 6 Sol eh ficou 1.1 ponto atrás do cloud fable, tá? De novo, não

[19:49] faz mais sentido agora que a gente tem o OP 5.5, só que olha só, o GPT 6 sol é esse aqui, ó. O 5.6 sol era melhor do que ele no Deps SWE, tá vendo? Então ele regrediu no Deep SWE e o Luna. O Luna ficou um pouquinho melhor de fato, né? O Luna melhorou ali um pouquinho, mas o sol para programação ele regrediu. A gente tem aqui o GPT 5.6 Sol no X High, que era o meu modelo favorito antes das últimas atualizações, acima até do que seria o Sol no Max, tá? Então assim, ficou algo um pouco esquisito pra

[20:19] programação esse lançamento, tá? Vamos falar aqui agora de computer use, porque essa é na minha visão, possivelmente o melhor caso de uso para os modelos da Open. A eles usam o computador muito bem, tá? E de fato o GPT 6 sol ficou, né, mais barato. E ele tá até dizendo que ele no X High tem o mesmo resultado do que o Opus 5 no medium. Eu não entendo porque que isso aqui é, eles estão batendo tanto na tecla disso. Só que olha só, de novo, o GPT 5.6 sol tem uma nota melhor. Ó, no Max ele tem 66.2

[20:52] e aqui 64.4. Se a gente for olhar o X High 60.9 e 60.5, C. Então ele ficou mais barato GPT6 sol, só que ele também não acompanhou em desempenho, tá? Então isso aqui foi um pouco frustrante, pessoal. A verdade é essa, tá bom? Então beleza. Então agora que a gente já fez esse apanhado de todos os lançamentos, vamos compará-los, né, dentro dos benchmarks e o único benchmark que saiu no momento que tem todos eles é o artificial análisis. Tenham em mente, é

[21:22] um benchmark, não quer dizer, né, que isso aqui é a verdade absoluta, mas você vai ver que os benchmarks meio que convergem, tá? Então não tem nada de muito esquisito aqui, não. Vamos começar olhando o benchmark de inteligência. Esse aqui é o é o benchmark eh padrão aqui do artificial análisis, onde eles combinam diversos índices, tá? Então isso aqui não significa que ele vai ser bom. Ah, mas para programar um é melhor. Sim, pessoal, isso aqui é um índice, tá? O ID significa que ele ele incorpora diversos outros benchmarks juntos dele e

[21:54] ele faz uma nota como se fosse uma nota média, tá? E nessa nota média o que você vai notar aqui é que o Opus 5. Muito além dos outros, ele bate muito o Fable e bate muito o GPT 6 asta, tá? Então foi realmente um ganho absurdo. A gente sai do OP 5 tendo uma nota de 51 para 58. Ele ficou muito além dos outros. Já o GPT6, ele ganhou apenas um pontinho em relação ao GPT 5.6. Então a gente vê aqui que não teve nenhum ganho muito significativo de performance, tá? O

[22:26] Grock 4.7 ganhou dois pontos em relação ao Grock 4.6 e nós tivemos o Luna empatado, o GPT6 Luna empatado com GPT 5.6 Luna. Então você vê que os modelos do OpenI foram os que tiveram menor ganho aqui no benchmark do artificial analis, tá? com o OP simplesmente eh sendo absurda a melhora e o Grock é uma melhora modesta também, tá? E aí, pessoal, a gente pode ver aqui na sessão de custo por tarefa, só que eu não gosto muito de analisar da forma como tá aqui,

[22:57] porque no artificial análisis, por padrão, ele vai comparar todo mundo no reasoning max e na prática, no dia a dia, a gente não vai ficar usando o reasoning max porque ele é mais caro e ele é mais lento, tá? E na verdade na maior parte das vezes você nem precisa. Então, na prática, você vai usar ali uns um nível ou dois de reasoning abaixo, beleza? Então, deixa eu fazer o seguinte, eu vou limpar todo mundo aqui, eu vou colocar os modelos que a gente tá comparando aqui, só que com seus reason mais reais do que a gente usa no dia a

[23:27] dia. Beleza, pessoal? Selecionei aqui 14 combinações de modelo e reasoning, tá? Eu peguei aqui do GPT6 Luna o Max e o X High, tá? Eh, o Luna abaixo disso ele fica muito pior, né? né? E o Max é, ele tem uma inteligência muito boa, só que ele fica mais lento. Eu talvez diria que o X High é o Switch Spot, tá bom? Eu botei também a versão anterior, 5.6 Luna Max e X High. E aí eu fiz para o GPT 6 Sol, eu botei o X high e o high e também a versão anterior 5.6 x high e high. Ous

[24:00] 5.5 eu botei ele no high, no medium e no X high, tá? Porque aqui como ele é mais caro, acho que vale a pena gente comparar ele no medium também. e coloquei o Grock 4.6 no high e no Xigh e a sua atualização, o Grock 4.7 no high e no X high também, tá bom? Então, olha só, pessoal, primeiro no custo por inteligência aqui no artificial análisis, primeira coisa que você vai notar é que o GPT6 Luna ele é simplesmente absurdo, tá? Ele é muito barato, ele é muito barato, ele é basicamente infinito, tá? Você pode usar

[24:31] ele sem gastar o seu limite, né? Ali de $, você pode usar ele de forma infinita. Ele é muito, muito barato mesmo, tá? Eu disse para vocês que eu gostava antes de de ter, né, todas essas novidades, usar o GPT 5.6 Sol no X High, tá? E aí, de fato, se a gente for pensar aqui, ó, o GPT 6 sol no Xigh, ele ficou metade do preço, menos da metade do preço. Então, isso aqui foi um ganho excelente. Então, se eu usava isso aqui, o GPT 5.6 sol no X High, agora eu consigo usar o GPT 6 no X tranquilamente, com a diferença que

[25:03] por ele ficar mais barato, eu consigo ligar o fast mode, então ele vai ficar mais rápido, tá? eu posso jogar a inteligência lá para cima, o o reasoning mais alto vai aumentar a latência, só que aí eu ligo o fast mode, que vai fazer com que ele seja ainda mais rápido. Então isso vai se compensar. Eu vou ter basicamente um modelo mais rápido do que o GPT 5.6 Sol e até mais barato, tá? Então isso aqui eu gostei bastante como novidade na assinatura da Open A. Agora olha como o Grock ele ficou bem mais caro, né? Inclusive o

[25:35] Grock 4.7X High ficando mais caro do que o Oppus 5. Né, pessoal? Principalmente por causa do cash. O cash do Grock ele é muito, ele é muito mais caro do que o cash dos modelos hoje em dia, tá? Se a gente ver aqui no Open Router, vamos até colocar aqui pra gente comparar. Vamos botar aqui, ó, o Grock 4.7 e vamos compará-lo com o Opus 5. E aí podemos até colocar aqui o GPT 6 na comparação também, né? Olha só, o Grock 4.7 ele

[26:06] tem, tá, de cash do input 0,40. Ele é duas vezes mais caro do que o cash do input do OP 5.5 e do GPT 6. E aí você vai ver que no preço médio aqui do Open Router o Grock é só um pouquinho mais barato do que o Oppus 5. E aqui o sol de fato sendo, né, bem mais barato do que ambos, tá? E olha que curioso, o Opus 5. Tá com o maior TPS de todos aqui. Impressionante, né? Impressionante mesmo como eles fizeram um bom trabalho de servir o OLP 5.5 de forma mais rápido,

[26:37] tá? Então o Grock ficou com menos apelo financeiro, a verdade é essa, tá? Se a gente for olhar o gráfico aqui do nível de inteligência por custo, por tarefa, a gente quer sempre modelos aqui nesse quadrante e a gente vai ver que o GPT6 só, beleza? Ele é até barato, mas ele nem entra aqui no no quadrante da inteligência. E o Opus 5. Tanto no medium quanto no high, eles ficaram aqui fora do quadrante verdinho, mas até perto, né? Relativamente perto, né? Então, de fato, eh, e parece que nesse lançamento aqui a Antropic se deu bem.

[27:07] Se a gente voltar aqui pra inteligência e olhar agora esses reasonings isolados, a gente tem aqui, ó, o Opus 5. X high liderando. Então, os OP todos liderando, né? Você poderia até rodar o Opus 5. Noi cara, que você ia ter um desempenho extremamente superior ao que ao GPT 6 Sol no Xight, tá? Então assim, incrível, incrível mesmo. E a gente tá vendo, beleza, a diferença de preço é mais ou menos o dobro de um pro outro, tá? OK, faz sentido, mas pelo ganho de

[27:37] performance que você vai ter aqui, realmente o Op 5.5 parece ter sido o grande vencedor dessa corrida, das atualizações, tá? Mas beleza, Rafael, já entendi a mudança de cada modelo e agora como que eu devo utilizá-lo? Bom, pessoal, pra gente fechar esse vídeo, então, eu queria dar a minha opinião, pessoal, do que me parece ser o melhor setup para o meu caso de uso, claro. E aí você ajusta o seu e me conta nos comentários se você concorda ou discorda de mim e como você faria diferente, combinado? Olha só, eu até postei aqui

[28:08] no Twitter o que eu acho que me parece o melhor workflow depois desse dessa leva de atualizações. Em relação à programação, eu já estava achando os modelos do cloud melhores para programar. Veja, vocês me conhecem aqui no canal, sabem que eu sou muito fã dos modelos do Open AI. Mesmo assim, eu estava já indo para os modelos Don Tropic, tá? E eu conheço muita gente que também gostava bastante dos modelos do Openi que estavam favorecendo os modelos lá do cloud. Com o Opus 5. Para mim, essa discussão acabou, tá? O Opus 5. É

[28:40] com certeza objetivamente melhor para programação, para tarefas de programação, certo? Então, quando que eu uso o chat GPT? Bom, eu agora acredito que vale a pena você trocar o GPT 5.6 para o GPT 6 para usar qualquer tipo de workflow agêntico. Então, se eles estavam focando ali na parte de automação, computer use e tudo mais, usa o GPT6 Sol. Você vai ganhar ali duas vezes, né, o seu uso e aí liga o fast mode, porque você vai ter ele ali bem

[29:11] rápido mesmo num reon mais alto, tá bom? Então qualquer tipo de workflow agêntico vai ficar muito bom com o GPT seis só. Rafael, o que que você chama de workflow agente? Cara, são coisas para você usar o agente para fazer para você. Então, vai lá no meu banco de dados e verifica tal coisa, né? Cruza uma informação lá do meu Analytics, é, abre aqui um formulário e preenche para mim, né? Vem aqui, faz um code review no meu no meu no meu B request, abre ali a página e faz um smoke test, clica ali na minha interface e vê se tá funcionando. Todo

[29:42] esse tipo de coisa que você pode botar um agente para fazer para você, que não necessariamente envolve escrever código, mas operar o computador, revisar código, se conectar com outras integrações. Eu acho que no chat EPT isso é muito bom, porque você tem o remote control, que é excelente para você usar no celular, então você consegue utilizar ele eh de qualquer lugar, você vai ter muito limite e você tem um modelo que é capaz. Repito, até sair o GPT Astra, eu tava muito feliz com o GPT 5.6 no X. Se nos

[30:13] benchmarks ele tá mais ou menos ali empatado, OK, pelo menos você tem o ganho de, né, de limite agora. Então eu acho que essa seria a melhor conformação, tá? Se você tem acesso ao GPT6 Astra, quando que você usaria ele? Bom, eu usaria ele basicamente em tarefas de modelagem 3D, né? Nos testes que eu fiz aqui, o GPT 6 Sol não pareceu ser tão bom, embora embora muita gente esteja dizendo que o OP 5.5 ficou bom também para isso, pra modelagem, mas com o fato de que o computer use do Colodex,

[30:45] da minha visão, é melhor, eu ainda usaria o GPT6 Astra para esse tipo de tarefa, tá bom? modelagem 3D, ele realmente ficou absurdo. E o Grock 4.7, quando que eu uso? Bom, primeiro, se você está no cursor, beleza, usa lá o Grock 4.7, né? Não tem muito por mudar isso aí, porque você vai ter ali o subsídio, né, da Xai no cursor. E eu gosto também dele para cloud agency, né? Cloud agence, aquelas tarefas que você despacha, né, a partir de uma conversa, ele vai trabalhar ali, vai gerar um p request para você e você revisa. Então,

[31:17] talvez aquelas coisas ali que não sejam tão complexas e tal. Você tá ali numa investigação, por exemplo, utilizando o Grockbot, percebe que tem alguma coisa ali de errado, já despacha cloud agent, ele já vai, já vai criar um P request para você, já cai ele num pipeline de code review, por exemplo, utilizando o GPT 6 sol e pronto, beleza? Você montou um super pipeline aqui bem prático, né, de desenvolvimento. Então eu, Rafael, estou pensando em utilizar dessa forma. Agora note, eu entendo que a maior parte das pessoas não vai ter essa verba e que

[31:47] talvez nem faça sentido. Não se esqueça de que esse aqui é o meu trabalho, tá bom? Eu até disse aqui que esse meu setup aqui custa 200 no Coldex, 100 no cloud e 60 no cursor. E eu cogitaria sim, né, inverter o cloud com o Codex se continuar vendo o OP 5.5 performando também. Mas sinceramente não me parece o caso que vai ser necessário, porque eles melhoraram muito o limite e eu vi um feedback muito bom da comunidade que os limites do Opus não estavam gastando, né, estavam gastando bem mais devagar,

[32:19] tá? E esses 60 no cursor, eu também poderia reduzir ele tranquilamente para $ agora que o Grockbot também está disponível no plano de 20. Tá bom? Então agora eu quero saber de você que que você achou dessa leva de novidade? Quem saiu na frente na sua opinião e me conta se os limites estão sim sendo mais respeitados agora, principalmente lá no OCUS 5.5. Você sentiu que tá consumindo menos os limites? Conta aqui nos comentários. Eu quero saber a sua opinião. Aproveito também para já te

[32:50] pedir para curtir esse vídeo, compartilhar com aquele seu amigo, sua amiga que gosta de utilizar IA no seu dia a dia para programar, para usar computer e user, para criar workflows e automações. Tenho certeza que esse vídeo vai ser muito útil. Não deixa de se inscrever aqui no canal também para você não perder as novidades. Não se esqueça que no dia 30 de setembro de 2026 nós vamos ter o lançamento da trilha do engenheiro de IA. a minha formação para que você aprenda a construir sistemas com ya do início ao fim, passando pelos fundamentos, aprendendo a programar com agentes e a desenvolver os seus próprios

[33:22] harnesses, beleza? O link para você se inscrever na lista de lançamento da trilha vai est na descrição e no comentário fixado. Não deixa de se inscrever porque nós vamos ter condições especiais para a turma fundadora e essas condições não vão durar muito, beleza? Então se inscreve lá para você não perder. Agradeço imensamente a você por assistir esse vídeo comigo até agora e até a próxima.