OpenAI puxou o tapete e todo mundo vai fazer o mesmo

Autoria: AI ProgBr · Assistir no YouTube

Vídeo de autoria do canal indicado, não da IANIA; todos os direitos pertencem ao criador. Transcrição, resumo e tradução gerados automaticamente; o conteúdo no idioma original é preservado na versão em idioma original.

Idioma original: inglês

Vídeo original: OpenAI puxou o tapete e todo mundo vai fazer o mesmo · Canal: AI ProgBr · 13:38 · Assistir no YouTube

Tópicos: Agentes de IA, Aplicações empresariais de IA, Modelos de IA, Modelos locais e open source

Resumo

O vídeo comenta o lançamento do Dots, ferramenta da OpenAI que pode usar modelos da empresa, e critica as mudanças nos planos de assinatura. Segundo o apresentador, o novo plano de US$ 500 oferece limites apenas um pouco maiores que os do plano de US$ 200, enquanto a cota deste último deve ser reduzida. Ele questiona a justificativa de que modelos mais eficientes compensariam a redução e prevê que outras empresas podem seguir o mesmo caminho. Como alternativa, recomenda explorar modelos menores e locais e aprender a extrair mais deles com harnesses.

Pontos-chave

O Dots é apresentado como uma ferramenta da OpenAI que pode executar modelos da empresa em diferentes ambientes.
O acesso ao Dots seria oferecido a determinados planos, incluindo Pro, Business Premium e Enterprise, com possíveis restrições na União Europeia.
O novo plano de US$ 500 oferece 25 vezes o limite do Plus, enquanto o plano de US$ 200 passaria de 20 para 10 vezes o limite do Plus no mês seguinte.
O apresentador considera que pagar mais por limites próximos aos de planos anteriores representa uma perda de valor para os assinantes.
A OpenAI justifica as mudanças pela maior eficiência e pelo menor custo de alguns modelos, mas o apresentador duvida que isso compense a redução das cotas.
O vídeo prevê que outras empresas podem adotar políticas semelhantes de preços e limites.
Modelos menores, incluindo opções locais, são apresentados como alternativas para reduzir a dependência dos modelos mais caros.
O apresentador destaca harnesses e estratégias de uso como formas de obter mais resultados de modelos menores.

Capítulos

Início	Capítulo	Resumo
00:00	Dev Day da OpenAI e lançamento do Dots	O apresentador introduz o evento da OpenAI e descreve o Dots como uma nova ferramenta que pode usar modelos da empresa.
02:33	Mudanças nos planos e novo preço de US$ 500	O vídeo compara os limites dos planos e critica o novo plano de US$ 500 e a redução prevista na cota do plano de US$ 200.
05:12	Limites, disponibilidade e justificativa de eficiência	O apresentador examina a documentação dos planos e questiona se modelos mais eficientes compensam a redução das cotas.
09:57	Alternativas aos modelos grandes e caros	O vídeo prevê que outras empresas podem seguir a tendência e recomenda considerar modelos menores e estratégias com harnesses.
11:01	Modelos locais e como aproveitar melhor modelos menores	O apresentador defende aprender a extrair mais de modelos menores e comenta sua experiência executando modelos localmente.
13:06	Encerramento e próximos vídeos	O apresentador divulga o curso, agradece ao público e antecipa um vídeo sobre uma configuração com duas placas ARC B70.

Citações

Agora você só tem a conveniência de pagar uma única fatura, nada além disso. — 04:42

Estão reduzindo o limite de um plano e criando outro que custa mais que o dobro para oferecer basicamente o mesmo limite de antes. — 05:12

Se você continuar com o mesmo padrão de consumo, não ganhou nada; só perdeu. — 08:53

A forma de evitar depender desses modelos grandes e excelentes, que estão se tornando inviáveis, é entender melhor como tirar mais proveito de modelos menores. — 11:01

Conceitos e entidades

Dots (ferramenta): Ferramenta da OpenAI apresentada no vídeo como capaz de executar modelos da empresa em diferentes ambientes.
OpenAI (empresa): Empresa cujo evento Dev Day e mudanças nos planos de assinatura são discutidos.
GPT-6 Astra (modelo): Modelo descrito no vídeo como disponível para uso pelo Dots e como caro.
Hermes (ferramenta): Ferramenta citada como comparável ao Dots e usada pelo apresentador em um computador local.
OpenClaw (ferramenta): Ferramenta mencionada como semelhante ao Dots.
Qwen3.8 (modelo): Modelo apontado como uma opção de boa qualidade para seu tamanho, inclusive para programação.
DeepSeek (modelo): Família de modelos citada entre as alternativas aos modelos grandes e caros.
Opus (modelo): Modelo citado como exemplo de modelo grande ao qual alguns usuários recorrem.
Anthropic (empresa): Empresa mencionada em relação a planos de assinatura e ao uso de modelos Sonnet.
Sonnet (modelo): Modelo da Anthropic mencionado na discussão sobre limites de uso.

Tradução completa (pt-BR)

00:00 Certo, pessoal, hoje foi o OpenAI Dev Day, e temos algumas notícias no mundo da inteligência artificial. Queria que fossem boas notícias, mas não são lá essas coisas. De qualquer forma, vamos começar pelo lado positivo. Vamos para a tela para eu mostrar a vocês. O OpenAI Dev Day é um evento, certo, da OpenAI, em que eles falam sobre novos produtos, lançamentos e mudanças. E um evento como esse tem duas motivações. A primeira é acompanhar o que os concorrentes estão fazendo e também se adiantar aos

00:30 concorrentes, ditando o que a indústria provavelmente fará daqui para a frente. Então vamos começar devagar com a parte boa. A OpenAI lançou Dots. Dots é o MUS da OpenAI. Eu até queria fazer um vídeo sobre Music, mas ainda não tive a oportunidade. Basicamente, Dots vai ser como um Hermes, um OpenClaw, mas da OpenAI, rodando os modelos da OpenAI. Ele vai até rodar o GPT6 Astra. E, quando ouvi isso, fiquei um pouco assustado, porque o GPT6 Astra é um modelo excelente e caro, muito caro. Então eu pensei: “Certo, espera aí, se ele vai usar esse modelo, não vou usar isso, porque vai consumir toda a minha cota.”

01:01 E então, para minha surpresa e alívio, a cota usada pelo Dots no GPT Astra não vai sair da sua conta; vai sair da conta da OpenAI. Além disso, neste mês, acredito que o uso será um tanto irrestrito, sem limites, para que eles possam ver como será esse consumo. E tem uma coisa engraçada, porque vi uma postagem do líder da Meta falando

01:32 sobre o Music, que é parecido com o Dots, e comparando vários ícones de empresas de modelos Achatopic, etc. E todos pareciam, como posso dizer, uma bagunça, digamos, certo? Exceto o Music, que é da Meta. Então, li isso esta semana e, quando a OpenAI lançou Dots hoje com esse ícone, não pude deixar de me lembrar daquilo. Então vamos começar por quem terá acesso ao Dots desde já. Neste momento, ele estará disponível para quem tem o plano OpenAI

02:02 Pro. Até ontem, tínhamos o plano GO, que acho que tem anúncios e tudo mais, o plano Plus, que custa US$ 20, e o plano Pro, que custa US$ 100 e US$ 2. Calma, não quero dar spoilers aqui. Mas enfim, era isso que tínhamos até ontem. Então, neste momento, o plano Pro tem acesso ao Dots. Nem sei se todo mundo já tem acesso, mas os planos Pro, Business Premium e Enterprise terão acesso ao Dots. Acho que existem algumas limitações para a União Europeia, mas, no geral, esse é o esquema. Mas enfim, o Dots vai rodar no seu próprio

02:33 computador, em uma rede privada, em uma máquina virtual, na nuvem do GPT chat. Se você já usou Hermes, Opencore ou Music, a ideia é mais ou menos a mesma. Agora vamos ao que interessa. Como eu estava dizendo, até ontem tínhamos um plano Go por 8, um plano Plus por 100 e um plano Pro por 200. Até ontem, porque hoje temos um plano por 500. Nossa, eu já achava aquilo meio salgado; 500 é absurdo. Imagine para um brasileiro, certo? 500 dá quanto? R$

03:05 2.500. Digamos que a pessoa ganhe um bom salário: R$ 25.000. R$ 1.000 por mês já seria, nossa, um salário excelente no Brasil. R$ 500 são 10% disso para você ter acesso à IA. Se você ganha R$ 10.000, estamos falando de 25% do seu salário. É muito caro. E, se você tem o plano de US$ 200, talvez esteja pensando: “Ah, mas não preciso disso. Meu plano já é mais do que suficiente”, mas é aí que você se engana, é aí que o problema começa. O que é o plano de US$ 00? Bem, funciona mais ou menos assim. Os planos crescem em múltiplos. A base é o plano Plus.

03:38 O plano Pro, por exemplo, tem limites cinco vezes maiores que os do plano Plus. Até ontem, o plano de US$ 2 tinha limites 20 vezes maiores que os do plano Plus. Isso é importante. Por quê? Porque o plano de US$ 500 tem um limite 25 vezes maior que o do plano Plus. E talvez você esteja pensando: isso não faz sentido. Por que alguém assinaria um plano de US$ 500 com um limite 25 vezes maior que o do plano Plus, se pode assinar o plano de US$ 2,

04:08 que tem um limite 20 vezes maior que o do plano, quase a mesma coisa, certo? 20, 25, 200, 500. Então, não faz sentido. Ninguém em sã consciência assinaria um plano de US$ 00 para ter 25% a mais. Isso mesmo, ninguém faria isso. Então, o que fizeram? Seu plano de US$ 2 continua tendo um limite 20 vezes maior que o do plano Plus até o mês que vem. A partir do mês que vem, seu plano de US$ 2 passará a valer 10 vezes o valor do plano Plus, ou seja, um para um. Se você tivesse 10 planos de

04:42 20, também teria um limite 10 vezes maior que o do plano Plus. Basicamente, agora você só tem a conveniência de pagar uma fatura, nada além disso. Não há mais uma grande vantagem. E lembrem-se de como comecei este vídeo, dizendo que esse evento tem dois objetivos, certo? Fazer com que a OpenAI consiga alcançar os concorrentes. No caso do Dots… O Twitter, por exemplo, tem o Grockbot, a Meta tem o Music; todos surfam na onda do sucesso, como Hermes e OpenClaw. Agora a OpenAI também entrou nessa e tem seu próprio Dots, mas também está aqui

05:12 para ditar exatamente o que o mercado vai fazer em seguida. E está ditando isso desta forma: reduzindo o limite de um plano e criando um plano que custa mais que o dobro para, basicamente, oferecer o mesmo limite que você tinha antes. Então, se você tinha um plano de US$ 200, agora o plano que vai servir para você custa US$ 0. Espera, vou dar mais um segundo para você assimilar isso. 500. E eu sei como é a internet, certo? Agora mesmo, alguém aqui nos comentários já está escrevendo. Vai

05:42 apagar em 20 segundos, mas está escrevendo: “Igor, você está falando besteira. Estou vendo na tela. Não existe plano de US$ 500.” Então, aqui está. Neste momento, tenho uma conta com um plano de US$ [valor omitido]. Se eu abrir a tela de upgrade, posso escolher fazer upgrade para US$ 200 ou US$ 500. Cara, nunca imaginei isso. Imagine pagar US$ 500 por mês para ter acesso a uma ferramenta que, se você não usar, já era, o dinheiro foi embora. Imagine que você assine isso e viaje por uma semana. Essa semana custou mais de US$ [trecho corrompido], então, claro, você pode usar seu Dots, certo, para deixá-lo trabalhando enquanto viaja. Talvez, talvez essa seja uma opção. Deixo meu Hermes, que está rodando em um Zima Blade, que é um computador deste tamanho, e usando meu modelo local aqui no meu Mac Studio. Certo, vamos lá. Estou aqui vendo a documentação em português, e ela está desatualizada porque eles pausaram o plano de US$ 200 em 10 de setembro, certo? E agora ele voltou. Se mudarmos o idioma

06:14 para inglês, podemos ver que a documentação já foi atualizada com o novo GPT Pro chat de 500. Uma possível explicação para essa diferença é que esse plano talvez ainda não esteja disponível no Brasil. Mas o que mais há de novo nesse plano? O Astra Ultra Fest, que só estará disponível nesta categoria. Apenas o plano de US$ 00 terá acesso ao Ultra Fest. Ultra Fest, se não me engano, é o Astra rodando a 300 tokens por segundo. Isso é muito legal, mas também deve consumir tudo rapidinho, certo? Olha, isso é importante. Agora você pode assinar novamente o plano de US$ 200. Mas

06:46 as novas assinaturas terão uma cota de uso menor que antes, certo? Supostamente, qual é a desculpa deles? Aqui? A desculpa deles é a seguinte. Estou na página de preços da API e, se olharmos para o GPT 5.6 Sol, ele custava 4 por milhão de tokens de entrada e 20 por milhão de tokens de saída. O GPT 6.1 tem metade do custo de entrada e metade do custo de saída. Até o cache de entrada ficou muito mais barato. Então essa é a desculpa deles: que

07:21 novas assinaturas terão uma cota de uso menor do que antes, certo? Supostamente, qual é a desculpa deles? Aqui? A desculpa deles é esta. Estou na tela de preços da API e, se olharmos para o GPT 5.6 Sol, ele custava 4 por milhão de tokens de entrada e 20 por milhão de tokens de saída. O GPT 6.1 tem metade do custo de entrada e metade do custo de saída. Até o cache da entrada ficou muito mais barato. Então, essa é a desculpa deles: que

07:52 Agora os modelos estão mais baratos, certo? São mais eficientes. Então, supostamente, você não vai notar uma queda no serviço. Mas, seguindo essa lógica, tecnicamente você vai notar uma queda ou vai perder valor. Por quê? Se antes um plano de $, por exemplo, atendia bem você e supria suas necessidades dentro dos limites, e o plano de $ custa cinco vezes mais que o plano de $, certo? Você estava ali, tudo bem, pago 100, mas uso 100, certo? O que é justo. E tenho um limite muito maior do que a pessoa que paga 20. Agora, se considerarmos que

08:23 com o mesmo valor a eficiência vai dobrar, a pessoa que paga 20 vai se beneficiar, porque agora poderá consumir o dobro. Você, que paga 100 e estava no limite, não estará mais no limite; continuará pagando 100. Então, idealmente, você mudaria para um plano de 50. Não existe plano de 50, então você continuará pagando 100, porque o plano de 20 no GPT mais recente equivaleria, digamos, a 40 no GPT antigo. Mas 40 no GPT antigo não atendia às suas necessidades. O que atendia às suas necessidades era o plano de 100 no GPT antigo. Em outras palavras, agora você vai pagar

08:53 $, vai sobrar crédito, não tem o que fazer, você vai perder esse crédito. Se continuar com o mesmo padrão de consumo, não ganhou nada, só perdeu. A pessoa que pagava 200 e tinha 20 vezes mais crédito agora tem 10 vezes mais crédito, certo? Então também não ganhou absolutamente nada. Isso supondo que os modelos sejam duas vezes mais eficientes. Eficientes. Então, para essa pessoa, talvez até fique elas por elas, digamos. Esses são os cenários dos planos que já existiam. Mas o fato de existir um plano de $ 00 me faz duvidar seriamente que isso vá continuar assim, certo? Pode durar uma semana, duas, talvez um mês, mas depois vamos ver que não é bem assim, que a pessoa que pagava 200, mesmo com modelos mais eficientes, vai começar a sentir necessidade de migrar para o plano de 500. Aqui, veja: quem já tinha o plano vai continuar com o plano de 200 como era até 29 de outubro de 2026. Estou gravando este vídeo em 29 de setembro de 2026, ou seja, exatamente um mês. Depois disso, você vai mudar para a cota menor de qualquer forma. Então, o fato de você, olha, este mês continuar com a mesma cota

09:25 é mais um sinal de que essa ideia de que os modelos são mais eficientes não é muito real. Sim, e está ficando… mais caro. Esse é só o primeiro passo. Provavelmente todas as outras empresas vão seguir o mesmo caminho. Isso já aconteceu no passado, certo? E agora, com modelos maiores, apesar da lógica de que temos modelos mais eficientes — temos modelos muito bons e eficientes, inclusive locais. Fiz um vídeo aqui sobre o Quen 3.8, com 27 bilhões de parâmetros, e a qualidade desse modelo para o seu tamanho é absurda. E

09:57 acho que esse modelo já é suficiente para muita gente usar, inclusive para programação. Mas também temos outros modelos interessantes: Deepseak, V 4.0, V 4.1, um Quen 3.8 Next Flash, e o Quen 4 está chegando em breve. São modelos muito interessantes. Se você depende de modelos grandes, se sempre depende de usar o Opos, de usar o Astra ou o melhor GPT disponível, talvez seja hora de começar a procurar por aí e ver outros modelos como alternativas. E outros modelos também estão ficando caros. O Kimica 3 já é muito

10:29 mais caro que o Kimica 2.7. É melhor, é maior, mas também é mais caro. E a maneira de evitar depender desses modelos grandes e excelentes, que estão se tornando inviáveis, é entender melhor como tirar mais proveito de modelos menores. Isso envolve entender muito bem os harnesses, entender como tudo funciona e criar estratégias para que o conhecimento do modelo não limite você. E esses são exatamente os temas que ensinamos no nosso curso “E for Deves”. Esse curso foi criado justamente para este

11:01 momento, para ajudar as pessoas a se prepararem para uma época em que será impossível ter um plano que cubra o mês inteiro. Se você tem, por exemplo, um plano de 20 dólares da Antropic, não dá para desenvolver com ele. Ele acaba muito rápido, a menos que você mude para SONET. Mas, se você está deixando a Antropic para usar o SONET, mesmo que o SONET esteja puxado agora, certo? Mas digamos que foi antes do lançamento do mais recente: se você estivesse usando o SONET, poderia usar qualquer outro modelo open, qualquer outro modelo muito mais barato. Quando digo modelo open aqui, não estou falando de executá-lo localmente. Não, porque isso é outra

11:33 história. Todo mundo achou que eu era louco quando comprei meu Mac, minha 5090. Estou quase conseguindo executar tudo usando apenas o modelo local, porque a evolução da IA vem de todos os lados, inclusive dos usuários finais que executam modelos locais. Lembro de executar o Quent.827 B na minha 5090 a cerca de 60 tokens por segundo, 70 tokens por segundo quando foi lançado. Agora, graças ao MTP e coisas do tipo, finalmente conseguimos executá-lo a 120 tokens por segundo. No meu Mac M3 Ultra, executei o Quent

12:04 3.8 Flash Next quando foi lançado, a 30 tokens por segundo. Hoje executei aqui com um pico de 140 tokens por segundo enquanto escrevia código. A 140 tokens por segundo. Um modelo tão bom quanto o Quent 3.8 Flash Next. Você pode usá-lo localmente, mas, como eu disse, isso é outro assunto. Fica para outro dia. Se quiser ver a qualidade de um modelo minúsculo como o Quent.827 B, 827B, dê uma olhada neste vídeo aqui. Neste vídeo, estou executando-o numa 5090. Mas, se quiser ver como ele funciona numa

12:35 placa-mãe muito mais barata, uma Mark B70, também com 32 GB e custando apenas um quarto do preço, dê uma olhada neste vídeo aqui. Se quiser saber mais sobre como extrair o máximo do harness e de modelos mais baratos, dê uma olhada no meu curso, certo? Ele tem todas as informações para você entender a proposta. E, se fizer sentido para você, inscreva-se por lá e nos vemos lá dentro. E, claro, não se esqueça de deixar um comentário abaixo e se inscrever neste canal, porque vem muita coisa interessante por aí. Por fim, nosso vídeo com as duas ARC B70 será lançado em breve. Eu ainda precisava montar — olha, está tudo aqui para eu montar, então ainda tenho que montar. Precisei montar um computador novo para conseguir colocar essa configuração no ar e mostrar para vocês. Está tudo aqui para vocês. Então, muito obrigado a todos que apoiam o canal, que assistem, curtem e deixam comentários, porque isso nos permite trazer mais coisas interessantes para cá. É isso, vou ficando por aqui. Até o próximo vídeo. Obrigado!

13:06 placa-mãe, uma Mark B70, também com 32 GB, custando apenas 1/4 do preço, então dê uma olhada neste vídeo aqui. Se quiser aprender mais sobre como extrair o máximo do harness e de modelos mais baratos, dê uma olhada no meu curso, certo? Ele tem todas as informações para você entender a proposta. E, se tiver interesse, inscreva-se lá e nos vemos por dentro. E, claro, não se esqueça de deixar um comentário abaixo e se inscrever neste canal, porque vem muita coisa interessante por aí. Por fim, nosso vídeo com as duas ARC B70s será lançado. Em breve eu tinha

13:38 que montar, olha, está tudo aqui para eu montar, então ainda preciso montar tudo. Tive que montar um computador novo para poder colocar essa configuração no ar e trazê-la para vocês. Está tudo aqui para vocês. Então, muito obrigado a todos que apoiam o canal, que assistem, curtem e deixam comentários, porque isso nos permite trazer mais coisas interessantes para cá. É isso, vou me despedindo agora. Até o próximo vídeo. Obrigado!

Transcrição original

[00:00] Okay, folks, today was OpenAI Dev Day, and we have some news in the world of artificial intelligence. I wish it were good news, but it’s not that great. But anyway, let’s start with the positive side. Let’s go to the screen so I can show you. The OpenAI Dev Day. It’s an event, right, from OpenAI where they talk about new products, new releases, and new changes. And an event like this has two motivations. The first is to get closer to what the competitors are doing and also to get ahead of the

[00:30] competitors, dictating what the industry will probably do from now on. So let’s start slowly with the good part. OpenAI launched Dots. Dots is OpenAI’s MUS. I even wanted to make a video about Music and haven’t had the opportunity yet, but basically Dots will be like a Hermes, an OpenClaw, but from OpenAI, running OpenAI’s models. It will even run GPT6 Astra. And when I heard that, I got a little scared, because the GPT6 Astra is an excellent

[01:01] and expensive model, very expensive. So I said, “Okay, wait a minute, if he’s going to use that model, I’m not going to use that, because it’s going to consume all my quota.” And then, to my surprise and relief, the quota used by the Dots on the GPT Astra won’t come out of your account, it will come out of OpenAI’s account. Moreover, for this month, I believe it is somewhat unrestricted, without limits, so they can see how that consumption will be. And there’s something funny, because I saw a post from the Meta leader talking

[01:32] about Music, which is similar to Dots, and he compared several icons from the companies of Achatopic models, etc. And they all looked, how can I say, like a mess, let’s say, right? Except for Music, which is Meta’s. So, I read this this week, and when Open AI launched Dots today with this icon, I couldn’t help but remember it. So let’s start with who will have access to Dots right away. At this moment, it will be available to those who have the Open AI

[02:02] Pro plan. So, until yesterday we had the GO plan, which I think has ads and everything, the Plus plan, which is the $ 20 plan, and the Pro plan, which is $ 100 and $ 2. Calm down, I don’t want to give spoilers here. But well, that’s what we had until yesterday. So, the Pro plan has access to Dots at this moment. I don’t even know if everyone already has it, but the Pro plan, the Business Premium plan, and the Enterprise plan will have access to Dots. There are, I think, some limitations for the European Union, but in general, this is the scheme. But well, Dots will run on your own

[02:33] computer, on a private network, on a virtual machine, in the GPT chat cloud. If you’ve used Hermes, Opencore, or Music before, it’s more or less the same idea. Now let’s get to the point. As I was saying, until yesterday we had a Go plan for 8, a Plus plan for 100, and a Pro plan for 200 until yesterday. Because today we have a plan for 500. Wow, if I already thought that was a bit steep, 500 is absurd. Imagine for a Brazilian, right? 500 is what? R $

[03:05] 2,500. Let’s say the guy earns a good amount of money. R $ 25,000. R $ 1,000 a month would be, wow, an excellent salary in Brazil. R $ 500 is 10%of that for you to have access to AI. If you earn R $ 10,000, we’re talking about 25 %of your salary. It’s very expensive. And if you have the $ 200 plan, you might be thinking, “Oh, but I don’t need that. My plan is more than enough, “ but that’s where you’re wrong, that’s where the problem starts. What is the $ 00 plan? Well, it works more or less like this. The plans evolve in multiples. The base is the Plus plan.

[03:38] The Pro plan, for example, has five times more limits than the Plus plan. Until yesterday, the $ 2 plan had 20 times more limits than the Plus plan. This is important. Why? Because the $ 500 plan has 25 times the limit of the Plus plan. And you might be thinking, that doesn’t make any sense. Why would someone subscribe to a $ 500 plan with 25 times the size of the Plus plan? If they can subscribe to the $ 2 plan,

[04:08] which has 20 times the limit of the plan, almost the same thing, right? 20, 25, 200, 500. So, it makes no sense. Nobody in their right mind would sign up for a $ 00 plan to get 25%more. That’s right, nobody would do that. So what did they do? Your $ 2 plan remains 20 times the size of the Plus plan until next month. From next month onwards, your $ 2 plan will be worth 10 times the value of the Plus plan, that is, one to one. If you had 10 plans of

[04:42] 20, you would also have 10 times the limit of the Plus plan. Basically, now you only have the convenience of paying one bill, nothing more than that. There’s no longer a big advantage. And remember how I opened this video saying that this event has two objectives, right? To make OpenAI able to catch up with the competitors. In the case of dots…So Twitter, for example, has Grockbot, Meta has Music, they all ride the wave of success, like Hermes and OpenClaw. Now OpenAI has joined in and has its own Dots, but it is also here

[05:12] to dictate exactly what the market is going to do next. And it’s dictating it in this way: lowering the limit of a plan and creating a plan that’s more than double the price for basically the same limit you had before. So, if you had a $ 200 plan, now the plan that will suit you is $ 0. Wait, I’ll give you another second to absorb that. 500. And I know how the internet is, okay? Right now someone here in the comments is already writing. He’s going to

[05:42] delete it in 20 seconds, but he’s writing: “Igor, you’re talking nonsense . I see it on the screen. That’s what it says. There’s no $ 500 plan. So here it is. Right now, I have an account with a $ plan. So if I come to the upgrade screen, I can choose to upgrade to $ 200 or $ 500. Man, I never imagined that. Imagine paying $ 500 a month to have access to a tool that, if you don’t use it, it doesn’t matter, it’s over. Imagine you subscribe to

[06:14] this, you’re going to travel for a week . That week cost you more than $ torn up, so, of course you can use your Dots , right, to leave it working there while you travel. Maybe, maybe that’s an option. I leave my Hermes, which is running on a Zima Blade, which is a computer this size, and using my local model here on my Mac Studio. Okay, let’s go. I I’m here looking at their documentation in Portuguese, and it’s outdated because they paused the $ 200 plan on September 10th, right? And now they’re back. If we switch the language

[06:46] to English, we can see the documentation is already updated with the new 500 GPT Pro chat. A reason for this difference could be that this plan might not be available in Brazil yet. But what else is new in this plan? The Astra Ultra Fest, which will only be available in this tier. Only the $ 00 plan will have access to Ultra Fest. Ultra Fest, if I’m not mistaken, is Astra running at 300 tokens per second. That’s really cool, but it should also consume everything quickly, right? Look , this is important. You can re-subscribe to the $ 200 plan now. But

[07:21] new subscriptions will have a smaller usage quota than before, okay? Supposedly, what’s their excuse? Here? Their excuse is this. I’m here on the API pricing screen, and if we look at GPT 5.6 Sol, it had a price of 4 per million input tokens and 20 per million output tokens. GPT 6.1 has half the input cost and half the output cost. Even caching the input has become much cheaper. So that’s their excuse: that

[07:52] now the models are cheaper, right? They’re more efficient. So supposedly you won’t see a decrease in service. But in that logic, technically you will see a decrease or you will have a loss of value. Why? If before a plan of $, for example, served you well and met your needs within the limits, and the $ plan is five times the $ plan, right? You were there, okay, I pay 100, but I use 100, right? Which is fair. And I have much more limit than the person who pays 20. Now, if we consider that

[08:23] with the same value you The efficiency will be doubled; the person who pays 20 will benefit because now they can consume twice as much. You, who pay 100 and were at the limit, are no longer at the limit; you continue paying 100. So, ideally, you would switch to a 50 plan. There is no 50 plan, so you will continue paying 100 because the 20 plan in the most recent GPT would be worth, let’s say, 40 in the older GPT. But 40 in the older GPT didn’t meet your needs . 100 in the older GPT is what met your needs. In other words, now you will pay

[08:53] $, there will be leftover credit, there’s nothing you can do, you will lose that credit. If you continue with the same consumption pattern, you gained nothing, you only lost. The person who paid 200 and had 20 times the credit now has 10 times the credit, right? So they also gained absolutely nothing. This assumes that the models are twice as efficient. Efficient. So for this guy, maybe it’ll even out, let’s say. So these are the scenarios of the plans that already existed. But the fact that there’s a $ 00 plan makes me seriously doubt that this will stay that way, okay? It might last for a

[09:25] week, two, maybe a month, but then we’ll see that it’s not quite like that , that the guy who was paying 200, even with more efficient models, will start to feel the need to migrate to the 500 one. Here, look, whoever already had the plan will continue with the 200 plan as it was until October 29, 2026. I’m recording this video on September 29, 2026, that is, exactly one month. After that, you’ll change to the smaller quota anyway. So, the fact that you, oh, look, this month here you

[09:57] continue with your same quota, is another sign that this idea that the models are more efficient isn’t very real. Yes, and it’s becoming…More expensive. That’s just the first step. Probably all the other companies will follow. It’s happened in the past, okay ? And now with larger models, despite the logic that we have more efficient models, we have very good and efficient models, including local ones. I made a video here about the Quen 3.8 with 27 billion parameters, and the quality of that model for its size is absurd. And

[10:29] I think that model is already enough for many people to use, including for code. But we also have other interesting models, Deepseak, V 4.0, V 4.1, a Quen 3.8 Next Flash, and Quen 4 is coming soon. So these are very interesting models. If you are dependent on large models, if you always depend on using Opos, always on using Astra or the best GPT available, maybe it’s time to start looking around and see other models as alternatives. And other models are also becoming expensive. The Kimica 3 is already much

[11:01] more expensive than the Kimica 2.7. It’s better, it It’s bigger, but it’s also more expensive. And the way to avoid depending on these large, excellent models, which are becoming unviable, is to better understand how you can get more out of smaller models. This involves understanding harnesses very well, understanding how everything works, and creating strategies so that model knowledge doesn’t limit you. And these are exactly the topics we teach in our” E for Deves “course. This course was created precisely for this

[11:33] moment, to help people prepare for a time when it becomes impossible to have a plan that can cover the entire month. If you have a $ 20 plan from Antropic, for example, you can’t develop with it. It runs out very quickly, unless you switch to SONET. But if you’re abandoning Antropic to use SONET, even though SONET is tough now, right? But let’s say before the last one came out, if you were using SONET, you could use any other open model, any other much cheaper model. When I say open model here, I’m not talking about running it locally. No, because that’s a whole

[12:04] other story. Everyone thought I was crazy when I bought my Mac, my 5090. I’m almost able to run everything using only the local model, because the evolution of AI is coming from all sides, including the end users who run the local models. I remember running Quent.827 B on my 5090 at around 60 tokens per second, 70 tokens per second when it came out. Now, thanks to the MTP and so on, we are finally able to run it at a speed of 120 tokens per second. On my Mac M3 Ultra, I ran Quent

[12:35] 3.8 Flash Next when it came out at 30 tokens per second. Today I ran it here with a peak of 140 tokens per second while writing code. At 140 tokens per second. A model as good as Quent 3.8 Flash Next. You can use it locally, but as I said, that is another topic. For another day. If you want to see the quality of the tiny model like the Quent.827 B, 827B, take a look at this video here. And in this video, I’m running it on a 5090. But if you want to see how it runs on a much cheaper

[13:06] motherboard, a Mark B70, also 32 GB, costing only 1/4 of the price, then take a look at this video here. If you want to learn more about extracting the maximum from harness and cheaper models , take a look at my course, okay? It has all the information for you to understand the proposal. And if it’s interesting for you, sign up there and I’ll see you inside. And of course, don’t forget to leave a comment below and subscribe to this channel, because there’s a lot of interesting stuff coming. Finally, our video with the two ARC B70s will be released. Soon I had

[13:38] to assemble, look, everything is here for me to assemble, so I still have to assemble it. I had to assemble a new computer to be able to put this setup online and bring it to you. Here’s everything for you. So, thank you very much to everyone who supports the channel, who watches, who likes, who leaves comments, because it allows us to bring more interesting things here. That’s it, I’ll be signing off now, until the next video. Thanks!