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OpenAI lançado em 22/09/2026 API access

GPT-6 Luna

O GPT-6 Luna é o modelo mais barato e mais rápido da família GPT-6, lançado pela OpenAI em 22 de setembro de 2026. Custa US$ 0,10 por milhão de tokens de entrada e US$ 0,50 de saída, relê o cache por US$ 0,01 e trabalha com 1,05 milhão de tokens de contexto. Serve para tarefa clara e repetitiva, como extração, classificação e resumo estruturado; para trabalho aberto e complexo, a própria OpenAI indica o GPT-6.1 Sol ou o Astra.

27º de 267 no ranking por ECI
156,31 ECI, índice de capacidade da Epoch AI
sem par ELO na Arena, preferência humana
72,0 LiveBench, média geral de 0 a 100 · 43º
Ainda sem votos. Dê a sua nota.
Ficha técnica

O GPT-6 Luna em números oficiais

Dados publicados pelo fabricante na documentação e no anúncio. Fonte de cada um no fim da página.

Fabricante
OpenAI
Identificador na API
gpt-6-luna
Lançamento
22/09/2026, junto com o GPT-6 Sol
Entrada
US$ 0,10 por milhão de tokens
Saída
US$ 0,50 por milhão de tokens
Leitura de cache
US$ 0,01 por milhão (10% da entrada)
Escrita de cache
US$ 0,125 por milhão (1,25 vez a entrada)
Acima de 272 mil tokens de entrada
US$ 0,20 de entrada e US$ 0,75 de saída, na requisição inteira
Lote e Flex
US$ 0,05 de entrada e US$ 0,25 de saída
Modo rápido (Fast)
US$ 0,20 e US$ 1
Janela de contexto
1.050.000 tokens (até 922 mil de entrada)
Resposta máxima
128 mil tokens
Conhecimento
até 18/05/2026, o mais recente da família
Raciocínio
esforço none a max, padrão medium
Limite no nível 5 da API
30 mil requisições e 180 milhões de tokens por minuto
Onde roda
API da OpenAI, ChatGPT Work, Codex, app de desktop nos planos Free e Go, e Amazon Bedrock (us-east-1)
Risco cibernético
Alto na escala Preparedness
Análise

Onde o GPT-6 Luna vai bem, onde fica atrás e para quem serve

Onde vai bem

  • Preço: US$ 0,10 e US$ 0,50 por milhão de tokens, um décimo do Claude Haiku 4.5 (US$ 1 e US$ 5) e um vigésimo do GPT-6 Sol.
  • Programação pelo custo: 66,6% no DeepSWE no esforço máximo, por US$ 0,22 por tarefa. A OpenAI diz que fica no nível do Claude Opus 5 e do Fable 5 no esforço médio, custando 93% e 96% menos por tarefa.
  • Uso de computador: 52,7% no OSWorld 2.0 offline no esforço máximo, acima do GPT-5.6 Sol no esforço médio, por um décimo do custo por tarefa.
  • Volume: no nível 5 da API, 30 mil requisições e 180 milhões de tokens por minuto, contra 15 mil e 40 milhões do Sol e do Astra.
  • Janela e atualização: 1,05 milhão de tokens, a mesma do Astra, e conhecimento até 18/05/2026, o mais recente dos quatro modelos GPT-6.

Onde fica atrás

  • Esforço baixo: no esforço low, fez 2,4% no DeepSWE e 1,2% no AutomationBench. No Codex, a OpenAI recomenda começar no esforço alto.
  • Automação complexa: 20,7% no AutomationBench na melhor configuração, contra 33,2% do GPT-6 Sol e 41,4% do Astra.
  • Recusa: a OpenAI diz que parte das notas altas do Luna contra jailbreak pode refletir uma tendência maior a recusar pedidos, inclusive legítimos.
  • Imagem: até 25/09/2026, um defeito de codificação prejudicava a leitura de imagem. A OpenAI corrigiu e recomenda refazer avaliações com imagem.
  • Ferramentas no Chat Completions: só com esforço none. Para chamar função com raciocínio, é preciso usar a Responses API.

Para quem faz sentido

  • Extração, classificação, transformação e resumo estruturado em volume, a lista que a própria OpenAI dá para o Luna.
  • Edição pontual de texto ou código e extração simples de dados, com resultado fácil de conferir.
  • Primeiro filtro de uma esteira: o Luna separa o simples e passa o difícil para o GPT-6.1 Sol ou o Astra.
  • Documento longo lido por inteiro a preço baixo: mesmo acima de 272 mil tokens, a entrada fica em US$ 0,20 por milhão.

Quando escolher outro

  • Tarefa aberta e complexa, sem critério claro de resultado: a OpenAI indica o GPT-6.1 Sol ou o Astra.
  • Automação com muitas etapas e ferramentas, onde o GPT-6 Sol marca 33,2% contra 20,7% no AutomationBench.
  • Programação ou agente no esforço low: as notas desabam, e no esforço alto o custo por tarefa ainda fica em centavos.
  • Atendimento em que recusar um pedido legítimo custa caro, sem antes testar com casos reais.

O que a OpenAI publicou no lançamento

O Luna saiu em 22 de setembro de 2026 com o GPT-6 Sol. É o sucessor do GPT-5.6 Luna, que a OpenAI equipara à antiga faixa nano da família GPT-5. A entrada caiu pela metade em relação ao preço promocional do antecessor, de US$ 0,20 para US$ 0,10, e a saída caiu mais, de US$ 1,20 para US$ 0,50.

Os gráficos do anúncio mostram duas coisas. Primeiro, o custo por tarefa fica abaixo de US$ 0,30 em todas as provas, mesmo no esforço máximo. Segundo, o modelo depende muito do esforço: entre o low e o max, a nota no DeepSWE vai de 2,4% a 66,6%. Em factualidade, a OpenAI diz que o Luna, nos esforços mais altos, se iguala ao GPT-5.6 Sol por cerca de um centésimo do custo.

GPT-6 Luna nos gráficos publicados pela OpenAI
GPT-6 Luna
OpenAI
GPT-5.6 Luna
OpenAI
GPT-6 Sol
OpenAI
Claude Opus 5
Anthropic
AutomationBench
automação
20,7% (US$ 0,037)17,0% (US$ 0,07)33,2% (US$ 0,27)26,9% (US$ 3,05)
Agents' Last Exam
tarefas de agente
50,9% (US$ 0,15)50,4% (US$ 2,57)56,4% (US$ 2,93)55,9% (US$ 7,29)
DeepSWE v1.1
engenharia de software
66,6% (US$ 0,22)62,2% (US$ 0,53)68,8% (US$ 2,74)73,7% (US$ 11,84)
FrontierCode 1.1 Main
programação
42,4% (US$ 0,11)39,8% (US$ 0,37)49,3% (US$ 2,14)53,4% (US$ 4,31)
OSWorld 2.0 offline
uso de computador
52,7% (US$ 0,27)52,7% (US$ 0,49)64,4% (US$ 3,25)70,2% (US$ 24,11)
Erro factual
perguntas difíceis, menor é melhor
7,6% (US$ 0,012)12,0% (US$ 0,022)4,5% (US$ 0,13)não medido

Gráficos do anúncio do GPT-6 Sol e do Luna. Melhor nota de cada modelo em qualquer nível de esforço; entre parênteses, o custo médio por tarefa. O ponto marca o melhor de cada linha. No OSWorld, o Luna empata com o antecessor na nota e custa pouco mais da metade por tarefa.

Luna contra Claude Haiku 4.5: o preço

Na Anthropic, o modelo de preço mais próximo é o Claude Haiku 4.5, a US$ 1 de entrada e US$ 5 de saída por milhão de tokens. O Luna custa um décimo nas duas linhas e relê o cache por US$ 0,01, contra US$ 0,10. Cada fabricante chama o seu de o mais rápido da casa.

A janela pesa tanto quanto o preço. O Haiku 4.5 trabalha com 200 mil tokens; o Luna, com 1,05 milhão. Acima de 272 mil tokens de entrada o Luna dobra a entrada, mas um pedido desse tamanho nem cabe no Haiku 4.5. Nenhuma tabela de fabricante usada aqui compara a qualidade dos dois: o teste com as suas tarefas decide.

Preço por milhão de tokens
GPT-6 Luna
OpenAI
Haiku 4.5
Anthropic
GPT-6 Sol
OpenAI
Entrada US$ 0,10US$ 1US$ 2
Saída US$ 0,50US$ 5US$ 10
Leitura de cache US$ 0,01US$ 0,10US$ 0,20
Entrada acima de 272 mil tokens US$ 0,20não cabe na janelaUS$ 4
Janela de contexto 1,05 milhão200 mil1,05 milhão

Páginas de preço da OpenAI e da Anthropic, consultadas em 01/10/2026.

Astra, 6.1 Sol, Sol ou Luna: qual escolher na OpenAI

O Luna é a base da família. A OpenAI o descreve como o mais rápido e o mais econômico, forte em tarefa focada e de volume. No Codex, a recomendação é escolher o Luna quando você sabe como é um bom resultado, e começar no esforço alto.

Subir de modelo custa caro: o GPT-6.1 Sol custa 20 vezes mais por token, e o Astra, 100 vezes. Por isso vale montar a esteira em camadas, com o Luna resolvendo o que é claro e repetitivo e passando adiante só o que exige mais.

A família GPT-6 atual, preço por milhão de tokens
GPT-6 AstraGPT-6.1 SolGPT-6 SolGPT-6 Luna
Entrada US$ 10US$ 2US$ 2US$ 0,10
Saída US$ 50US$ 10US$ 10US$ 0,50
Leitura de cache US$ 1US$ 0,10US$ 0,20US$ 0,01
Escrita de cache US$ 12,50US$ 2,50US$ 2,50US$ 0,125
Acima de 272 mil tokens
entrada e saída
US$ 20 e US$ 75US$ 4 e US$ 15US$ 4 e US$ 15US$ 0,20 e US$ 0,75
Janela de contexto 1,05 milhão1,05 milhão1,05 milhão1,05 milhão
Conhecimento até 30/04/202630/04/202620/04/202618/05/2026
Aceita esforço none nãonãosimsim
Papel, pela OpenAI maior inteligênciaequilíbrio de custo e inteligênciasubstituído pelo 6.1 Solmais rápido e econômico

Página de preços e páginas de cada modelo na documentação da OpenAI, consultadas em 01/10/2026.

Na prática

Exemplos de uso do GPT-6 Luna

Triagem de chamados e leads

Cada mensagem que chega é classificada por assunto, urgência e produto, e só os casos ambíguos sobem para um modelo maior. A US$ 0,10 por milhão de tokens de entrada, o volume deixa de ser o problema da conta.

Extração de dados de documentos

Notas, contratos e formulários viram campos estruturados para o sistema. É o tipo de tarefa que a OpenAI lista para o Luna, com resultado fácil de conferir contra a fonte.

Subagente de código em tarefas delimitadas

Um agente principal divide o trabalho e entrega ao Luna correções pontuais e testes simples. No DeepSWE, o Luna no esforço máximo marcou 66,6% por US$ 0,22 por tarefa, nos números da OpenAI.

O que as provas dizem

Onde o GPT-6 Luna se destaca e onde fica atrás, pelos números

O GPT-6 Luna tem resultado publicado em 23 provas compiladas pela Epoch AI. A régua aqui é a geração: a posição dele entre os modelos lançados entre 26/12/2025 e 21/12/2026 que fizeram a mesma prova. Contra o acervo inteiro, que tem modelos de 2023, um lançamento recente fica no topo de quase tudo, e isso não diz nada.

Onde se destaca

Provas em que fica no terço de cima da própria geração.

AIME 2024 e 2025 (OTIS)98,9%
17º de 75 na geração, empatado com 3 · 17º de 168 no geral
Frontiermath Tiers 1 3 V278,9%
18º de 64 na geração · 18º de 86 no geral
ProofBench64,0%
18º de 64 na geração · 18º de 74 no geral
Frontiermath Tier 4 V256,1%
17º de 54 na geração, empatado com 1 · 17º de 67 no geral
WebDev Arena1.582
23º de 67 na geração · 23º de 82 no geral

Onde fica atrás

Provas em que fica na metade de baixo da própria geração.

Spireclimb0,0%
7º de 7 na geração · recorde: 25,7% (GPT-6 Astra)
Spireclimb Sts2 A100,0%
7º de 7 na geração · recorde: 34,7% (GPT-6 Astra)
Enigmas de jogo7,0%
56º de 58 na geração, empatado com 1 · recorde: 84,0% (GPT-6 Astra)
ARC-AGI86,7%
33º de 43 na geração · recorde: 98,5% (Claude Fable 5)
Spireclimb Sts1 A20 Heart0,0%
4º de 7 na geração, empatado com 3 · recorde: 20,0% (GPT-6.1 Sol)
Ver as 23 provas, uma a uma
ProvaNotaNa geraçãoNo geralRecorde da prova
GPQA Diamond 90,5% 35º / 73 37º / 173 96,4% Gemini 4 Argon
AIME 2024 e 2025 (OTIS) 98,9% 17º / 75 (empatado com 3) 17º / 168 100,0% GPT-5.5
Dtbench 90,1% 36º / 64 (empatado com 2) 38º / 148 98,9% Claude Opus 5.5
Lmca 44,49 35º / 64 35º / 121 68,23 Claude Opus 5.5
CritPt 19,4% 27º / 76 27º / 112 32,3% GPT-5.6 Sol
SciCode 54,6% 29º / 74 29º / 104 66,9% Claude Opus 5.5
Frontiermath Tiers 1 3 V2 78,9% 18º / 64 18º / 86 93,7% GPT-6 Astra
ARC-AGI 2 59,3% 32º / 43 32º / 83 95,0% GPT-6 Astra
WebDev Arena 1.582 23º / 67 23º / 82 1.820 Claude Opus 5.5
ARC-AGI 86,7% 33º / 43 34º / 81 98,5% Claude Fable 5
SimpleQA Verified 41,4% 37º / 59 43º / 81 76,0% Gemini 4 Argon
Xadrez (problemas) 36,0% 33º / 58 (empatado com 1) 39º / 80 76,0% GPT-6 Astra
Enigmas de jogo 7,0% 56º / 58 (empatado com 1) 69º / 77 84,0% GPT-6 Astra
ProofBench 64,0% 18º / 64 18º / 74 100,0% Claude Fable 5.1
Frontiermath Tier 4 V2 56,1% 17º / 54 (empatado com 1) 17º / 67 100,0% GPT-6.1 Sol
Apex Agents 44,3% 34º / 48 34º / 50 82,4% Gemini 4 Argon
FrontierCode 42,4% 22º / 43 22º / 43 54,6% Claude Opus 5.5
Gdp Pdf 23,0% 19º / 36 19º / 37 35,0% GPT-6.1 Sol
Furniture Assembly 44,2% 13º / 32 (empatado com 1) 13º / 34 83,3% Claude Opus 5.5
Blueprint Bench 2 31,2% 14º / 29 (empatado com 1) 14º / 31 54,4% Gemini 4 Argon
Spireclimb 0,0% 7º / 7 7º / 7 25,7% GPT-6 Astra
Spireclimb Sts1 A20 Heart 0,0% 4º / 7 (empatado com 3) 4º / 7 20,0% GPT-6.1 Sol
Spireclimb Sts2 A10 0,0% 7º / 7 7º / 7 34,7% GPT-6 Astra

Em cada prova vale o melhor nível de esforço que o modelo fez, como no ranking. Fonte das notas: Epoch AI, sob CC BY 4.0.

Comparação

Com quem comparar o GPT-6 Luna

Os modelos de outros laboratórios mais próximos em capacidade e lançados na mesma época, no máximo dois por laboratório. Clique em qualquer um para ver a página dele.

ModeloLaboratórioECIELOLiveBenchLançamento
Qwen 3.8 Max Alibaba 156,88 1.536 78,5 02/08/2026
Muse Spark 1.3 Meta AI 156,76 1.528 81,6 02/09/2026
Claude Sonnet 5 Anthropic 156,36 1.491 76,0 30/06/2026
Claude Opus 4.7 Anthropic 156,32 1.532 76,5 16/04/2026
Grok 4.6 xAI 156,31 1.475 78,0 12/08/2026
GPT-6 Luna OpenAI 156,31 n/d 72,0 22/09/2026
GLM-5.3 Z.ai (Zhipu AI) 155,91 n/d 76,1 14/08/2026
Frente a frente

GPT-6 Luna ou Grok 4.6?

O Grok 4.6 é o modelo de outro laboratório mais próximo do GPT-6 Luna em capacidade. Nas 20 provas que os dois fizeram, o placar é este:

GPT-6 Luna à frente em 6 Grok 4.6 à frente em 14
As maiores diferenças primeiro
ProvaGPT-6 LunaGrok 4.6
Enigmas de jogo 7,0% 34,0%
Frontiermath Tier 4 V2 56,1% 31,7%
Apex Agents 44,3% 65,3%
Gdp Pdf 23,0% 17,2%
ProofBench 64,0% 51,0%
Frontiermath Tiers 1 3 V2 78,9% 66,0%
SimpleQA Verified 41,4% 49,3%
FrontierCode 42,4% 48,0%
ARC-AGI 2 59,3% 67,1%
Furniture Assembly 44,2% 40,0%

Placar sem peso: cada prova conta um ponto, seja de matemática, seja de programação. O ponto marca quem foi melhor em cada linha.

Família

Os outros modelos da OpenAI

Os modelos do mesmo laboratório mais próximos no tempo, do mais novo para o mais antigo.

ModeloLançamentoECIELOLiveBenchAcesso
GPT-6.1 Sol 29/09/2026 166,32 n/d 81,6 API access
GPT-6 Sol 22/09/2026 162,55 n/d 79,3 API access
GPT-6 Luna 22/09/2026 156,31 n/d 72,0 API access
GPT-6 Astra 03/09/2026 166,41 n/d 82,2 API access
GPT-5.6 Sol 09/07/2026 161,73 1.527 81,1 API access
GPT-5.6 Terra 09/07/2026 159,43 1.515 77,9 API access
GPT-5.6 Luna 09/07/2026 156,33 1.478 73,6 API access
GPT-5.5 Instant 05/05/2026 142,45 1.456 n/d API access
GPT-5.5 Pro 23/04/2026 161,97 n/d n/d API access
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Perguntas frequentes

O que as pessoas perguntam sobre o GPT-6 Luna

Quanto custa o GPT-6 Luna?

US$ 0,10 por milhão de tokens de entrada e US$ 0,50 por milhão de saída. A leitura de cache custa US$ 0,01 e a escrita, US$ 0,125. Acima de 272 mil tokens de entrada, a requisição inteira passa a US$ 0,20 de entrada e US$ 0,75 de saída. Lote e Flex saem pela metade.

GPT-6 Luna ou Claude Haiku 4.5?

Pelo preço, o Luna custa um décimo do Haiku 4.5 na entrada e na saída, e a janela é de 1,05 milhão de tokens contra 200 mil. Nenhuma tabela de fabricante usada aqui compara a qualidade dos dois. As notas independentes ficam no topo desta página, e o teste com as suas tarefas decide.

O GPT-6 Luna serve para programar?

Para tarefa focada, sim: no DeepSWE, marcou 66,6% no esforço máximo por US$ 0,22 por tarefa, nos números da OpenAI. No esforço low, caiu para 2,4%. Para trabalho de código aberto e complexo, a OpenAI indica o GPT-6.1 Sol ou o Astra.

Dá para usar o GPT-6 Luna de graça?

No ChatGPT, os planos Free e Go têm acesso ao GPT-6 Luna no app de desktop. Os planos Plus, Pro, Business, Enterprise e Edu têm o Luna no ChatGPT Work e no Codex. Na API, o uso é cobrado por token.

Qual a posição do GPT-6 Luna no ranking de IA?

No AI Benchmark da ROO3, ordenado pelo ECI da Epoch AI, o GPT-6 Luna está em 27º lugar entre 267 modelos, com ECI de 156,31. O ECI é um índice composto que junta vários benchmarks difíceis numa escala só. A posição muda quando sai modelo novo, e a página é apurada seis vezes por dia.

O GPT-6 Luna é melhor que o Grok 4.6?

Nas 20 provas que os dois fizeram e que a Epoch AI compilou, o GPT-6 Luna fica à frente em 6, atrás em 14 e empata em 0. É uma comparação prova a prova, sem peso: uma vitória em matemática conta igual a uma em programação. Para escolher entre os dois, vale olhar as provas que se parecem com o seu uso.

Em que o GPT-6 Luna vai melhor?

Comparado aos modelos da mesma geração (lançados até 9 meses antes e até 3 meses depois dele), os melhores resultados relativos do GPT-6 Luna são: AIME 2024 e 2025 (OTIS) (17º de 75); Frontiermath Tiers 1 3 V2 (18º de 64); ProofBench (18º de 64). A régua é a posição entre os modelos daquela época que fizeram a mesma prova.

De onde vêm os números desta página?

Das mesmas três fontes do ranking, todas com licença aberta: Epoch AI (ECI e provas individuais, CC BY 4.0), Arena (ELO de preferência humana, CC BY 4.0) e LiveBench (média geral, CC BY-SA 4.0). A ROO3 não mede modelo nenhum. Quando a página traz número publicado pelo próprio fabricante, ele aparece na análise escrita, dito como sendo do fabricante, e nunca entra no ranking.

Fontes

De onde vem cada número

  1. OpenAI, anúncio do GPT-6 Sol e do GPT-6 Luna
  2. OpenAI, página do modelo GPT-6 Luna (documentação)
  3. OpenAI, tabela de preços da API
  4. OpenAI, system card do GPT-6 Astra (apêndice GPT-6 Sol e GPT-6 Luna)
  5. OpenAI, adendo do GPT-6.1 Sol (nota sobre recusa do Luna)
  6. OpenAI, changelog da API (correção de imagem em 25/09/2026)
  7. OpenAI, guia do modelo mais recente
  8. OpenAI, guia de escolha de modelo
  9. OpenAI, modelos no Codex e no ChatGPT Work
  10. OpenAI, página do GPT-5.6 Luna (faixa nano)
  11. OpenAI, modelos no Amazon Bedrock (documentação)
  12. Anthropic, tabela de preços (documentação)
  13. Anthropic, visão geral dos modelos (documentação)

Epoch AI, "AI Benchmarking Hub". Publicado em epoch.ai. Dados sob licença CC BY 4.0, reordenados por roo3.co.

Leaderboard da Arena (LMArena), do dataset público lmarena-ai/leaderboard-dataset no Hugging Face, sob licença CC BY 4.0. Não somos afiliados à Arena.

LiveBench, da equipe do LiveBench, publicado em livebench.ai sob licença CC BY-SA 4.0. A média geral é recalculada por roo3.co com a mesma conta do site (média das categorias), e esses números seguem sob CC BY-SA 4.0. Não somos afiliados ao LiveBench.

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