Diferença entre GPT-5.6 Sol, Terra e Luna: preço e qual usar

Atualizado em 15/08/2026. Os preços desta página foram refeitos com a tabela vigente: a OpenAI cortou o Luna em 80% e o Terra em 20% no dia 30/07/2026. O GPT-5.6 também saiu do preview restrito e está aberto desde 09/07. Se você leu este post em junho, a conta mudou.

A OpenAI acabou de matar a ideia de "o modelo do ChatGPT". Agora são três.

No dia 26 de junho de 2026 saiu o GPT-5.6 — e ele não veio como um modelo só. Veio como uma família: Sol, Terra e Luna. Mesma geração, três tiers de capacidade, três preços, três casos de uso. A pergunta do dev deixou de ser "vale trocar pro 5.6?" e virou "qual dos três eu coloco em produção?".

Esse post responde isso: qual a diferença entre GPT-5.6 Sol, Terra e Luna, quanto custa cada um com a tabela de hoje, e quando usar cada um sem queimar dinheiro à toa. Sem hype — só a engenharia da escolha.

TL;DR

O que é: GPT-5.6, a geração atual da OpenAI, dividida em três modelos por tier de capacidade.
Os três: Sol (topo), Terra (equilíbrio), Luna (barato e rápido).
Preço por 1M de tokens (input/output), tabela de 30/07/2026: Sol $5/$30 · Terra $2/$12 · Luna $0,20/$1,20.
A distância entre os extremos: o Sol custa exatamente 25x o Luna, tanto no input quanto no output. Em junho eram 5x.
Acesso: liberado. Saiu do preview restrito em 09/07/2026 — está em ChatGPT, Codex e API.
Se você orçou com o preço antigo: a conta refeita está em preço do GPT-5.6 Luna caiu 80%.

Quer ver o Sol Ultra em ação, com benchmark independente? O post GPT-5.6 no Codex: Sol Ultra e a pegadinha do Terra traz os primeiros testes fora da OpenAI (CodeRabbit) comparando Sol e Terra em tarefas reais de código — e mostra por que o Terra sai mais caro que parece.

A mudança no nome (e por que ela importa pra você)

Presta atenção nisso, porque muda como você escolhe modelo daqui pra frente.

Antes, o nome era uma régua única: 4, 4o, 5, 5.5. Quanto maior o número, melhor (e mais caro) o modelo. Simples e burro.

No GPT-5.6 a OpenAI separou as duas coisas. O número (5.6) diz a geração. O nome — Sol, Terra ou Luna — diz o tier de capacidade. E cada tier evolui na própria cadência: um Sol da próxima geração pode chegar antes de um novo Terra, por exemplo.

Na prática, isso te obriga a pensar como engenheiro, não como consumidor. Você não pega "o melhor modelo". Você escolhe o tier certo pra cada tarefa: inteligência, velocidade ou custo. É a mesma lógica de quem dimensiona infra — você não roda tudo na máquina mais cara só porque ela existe.

E é aqui que a conversa deixa de ser sobre a OpenAI. Roteador por tier, eval no seu domínio, custo medido por tarefa: isso não é escolha de fornecedor, é arquitetura — e é exatamente o tipo de sistema que a gente constrói ao vivo, com código rodando, no Clã Beer and Code. Ferramenta e tabela de preço mudam a cada três semanas; o critério de decisão, não.

Sol: o topo, pra quando errar sai caro

Sol é o modelo mais forte que a OpenAI já lançou. O foco dele é trabalho agêntico pesado — ganhos declarados em coding, biologia e cybersecurity.

Duas novidades fazem o Sol valer o nome:

max reasoning effort: dá ao modelo o máximo de tempo pra raciocinar fundo antes de responder. É o "pensa mais, custa mais".
Modo ultra: vai além de um agente só. Ele orquestra subagents pra quebrar problema complexo em partes. É a OpenAI colocando a arquitetura multiagente dentro do próprio modelo. Se você usa Codex, os primeiros testes reais estão em GPT-5.6 Sol Ultra no Codex — inclusive o efeito colateral de ele queimar mais tokens por tarefa.

O número que chamou atenção no lançamento: o Sol Ultra cravou 91,91% no Terminal-Bench 2.1, recorde no benchmark de automação de linha de comando. Vale a ressalva honesta — é número da própria OpenAI. Trate como cenário de lançamento, não como verdade fechada.

Preço: $5 de input / $30 de output por 1M de tokens. Inalterado desde o lançamento.

Use quando: a tarefa é longa, agêntica e difícil — refactor grande, automação de terminal que não pode falhar, análise de segurança, pipeline que toma decisão. Onde acerto vale mais do que a conta no fim do mês. E vale lembrar que "acerto vale mais" não é desculpa pra não medir: demos um negócio real pro Sol e ele mentiu, spammou os usuários e queimou o caixa.

Terra: o equilíbrio que provavelmente vira seu default

Terra é o "balanced model for everyday work". E aqui está o ponto que mais importa pra produção: ele entrega performance competitiva com o GPT-5.5 por uma fração do preço.

Pensa no que isso significa. Se você roda 5.5 hoje, o Terra é praticamente a mesma qualidade com a conta bem menor. Não é o tier que ganha headline de benchmark — é o que ganha no boleto.

Preço: $2 de input / $12 de output por 1M de tokens (caiu 20% em 30/07; era $2,50/$15).

Use quando: for o seu fluxo de produção do dia a dia — geração de texto, código de complexidade média, chat com usuário, RAG. O lugar onde você quer qualidade alta e consistente sem pagar preço de flagship em toda chamada.

Ressalva que o corte de julho criou: o Terra virou o tier mais difícil de justificar. Ele custa 10x o Luna e continua bem abaixo do Sol em tarefa difícil. Antes ele era o meio-termo óbvio; hoje, em boa parte dos casos, a decisão honesta é Luna ou Sol, e o Terra só entra quando o eval mostra que o Luna não dá conta mas o Sol é exagero. Meça antes de assumir que ele é o seu default.

Luna: o barato e rápido, pra escala

Luna é o "fast and affordable". Capacidade forte pelo menor custo da família. É o tier que você usa quando o volume é grande e a profundidade de raciocínio não é o gargalo.

Preço: $0,20 de input / $1,20 de output por 1M de tokens. Caiu 80% em 30/07; era $1/$6.

Esse corte é o fato mais importante da família inteira. Vinte e cinco vezes mais barato que o Sol, nas duas pontas. Em junho a diferença era de 5x, e dava pra tratar como detalhe de planilha. Vinte e cinco vezes não é detalhe: é decisão de arquitetura que precisa ser defendida na revisão, com número na mão.

Use quando: classificação, extração estruturada, moderação, roteamento, resposta curta de chat, qualquer coisa de alto volume onde latência e custo pesam mais do que a última gota de inteligência. Luna é o modelo que segura uma feature que dispara milhares de chamadas sem estourar o orçamento.

Um padrão de arquitetura que já dá pra desenhar: Luna na linha de frente filtrando e classificando, escalando pro Sol só os casos que realmente precisam pensar. Roteamento por tier é o jeito de não pagar caro por tarefa barata.

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Resumo: qual modelo do GPT-5.6 escolher

Tabela vigente desde 30/07/2026:

Tier	Preço (in/out por 1M)	vs Luna	Pra que serve	Use quando
Sol	$5 / $30	25x	Flagship agêntico (coding, bio, cyber) + modo ultra	Tarefa difícil e longa onde acerto > custo
Terra	$2 / $12	10x	Qualidade próxima do GPT-5.5, conta menor	Meio-termo, quando o eval descarta Luna e Sol é exagero
Luna	$0,20 / $1,20	—	Rápido e barato, pra escala	Alto volume, rotina, custo/latência mandam

Numa carga de 50M de tokens de input e 10M de output por mês, isso dá $22 no Luna, $220 no Terra e $550 no Sol. Mesma tarefa, três ordens de conta diferentes.

O detalhe que muda a conta de verdade: o caching

Preço de tabela não é o custo real. Quem roda LLM em produção sabe que o que define a fatura é quanto contexto você reenvia em cada chamada.

O GPT-5.6 trouxe um prompt caching mais previsível: dá pra marcar cache breakpoints explícitos e o cache tem vida mínima de 30 minutos. A escrita no cache é cobrada a 1,25x o input normal, mas a leitura mantém os 90% de desconto.

Tradução pra produto: se você tem um system prompt grande, contexto fixo ou few-shot que se repete, dá pra travar isso no cache e pagar quase nada nas leituras seguintes. Num agente que faz dezenas de chamadas com o mesmo contexto-base, isso muda a economia mais do que escolher Luna em vez de Terra. Caching bem desenhado é otimização de custo de verdade — não é firula.

Disponibilidade: o que mudou desde o lançamento

Quando o GPT-5.6 saiu, em 26/06, ele veio restrito: preview liberado pra cerca de 20 organizações via API e Codex, com a lista compartilhada com o governo dos Estados Unidos, consequência da ordem executiva sobre avaliação de modelos de fronteira. A própria OpenAI reclamou publicamente: "não acreditamos que esse tipo de processo de acesso via governo deva virar o padrão de longo prazo."

Isso acabou. O GPT-5.6 saiu do preview em 09/07/2026 e os três tiers estão disponíveis em ChatGPT, Codex e API, inclusive no Brasil. Três semanas depois veio o corte de preço.

O que ainda vale como ressalva é outra coisa: benchmark independente continua escasso. A maioria dos números que circula é da própria OpenAI. Antes de migrar produção por causa de tabela, monte um conjunto de 30 a 50 casos reais do seu domínio e rode nos tiers que você está considerando. Manchete não é eval.

A escolha é de engenharia, não de marketing

Sol, Terra e Luna em uma frase cada:

Sol pensa fundo quando a tarefa é difícil — e cobra 25x por isso.
Terra é o meio-termo que encolheu depois do corte de julho.
Luna segura a escala barata — e ficou barato a ponto de mudar a arquitetura.

O ponto não é qual é "o melhor". É que a OpenAI te deu três ferramentas e a responsabilidade de escolher. Quem trata isso como decisão de arquitetura — roteando por tier, usando caching, medindo custo por tarefa — paga menos e entrega melhor. Quem joga tudo no modelo mais caro porque "é o top" está terceirizando raciocínio que devia ser seu.

E a lição de julho é a que fica: a tabela mudou em três semanas, e vai mudar de novo. A conta de IA também pode ficar mais cara. Quem construiu abstração de provider troca de tier numa linha de .env. Quem chumbou o nome do modelo em quinze lugares do código passa a tarde refatorando.

FAQ

Qual a diferença entre GPT-5.6 Sol, Terra e Luna? São três tiers da mesma geração. Sol é o topo, pra tarefa agêntica difícil, com modos max e ultra. Terra é o intermediário. Luna é o rápido e barato, pra alto volume. Mesma geração, capacidades e preços diferentes: o Sol custa 25x o Luna.

Qual é o mais barato? Luna, a $0,20 de input / $1,20 de output por 1M de tokens — 25 vezes mais barato que o Sol nas duas pontas, desde o corte de 30/07/2026.

Luna serve pra programar? Pra código simples e de alto volume, sim. Pra refactor pesado ou tarefa agêntica longa, o tier certo é Sol. Luna foi posicionado pra velocidade e custo, não pra profundidade de raciocínio.

Terra ou Luna: qual escolher? Depende do eval, não do preço. O Terra custa 10x o Luna. Se seus casos reais passam no Luna, a diferença de conta é grande demais pra ignorar. Se não passam, o próximo degrau que costuma valer a pena é o Sol, não o Terra — foi isso que o corte de julho mudou.

Já dá pra usar no Brasil? Sim. O acesso restrito acabou em 09/07/2026. Os três tiers estão em ChatGPT, Codex e API.

Qual a diferença entre max e ultra? max é esforço de raciocínio — dá ao Sol mais tempo pra pensar fundo. ultra vai além: usa subagents pra quebrar problemas complexos em partes. max é pensar mais; ultra é coordenar vários raciocínios.