Modelos de IA da OpenAI: qual GPT usar em cada produto

Para escolher entre os modelos de IA da OpenAI, considere tanto a tarefa quanto o produto que você usa: o GPT-6.1 Sol é um ponto de partida para trabalhos complexos no Work e no Codex, o GPT-6 Luna atende a tarefas bem delimitadas e repetitivas, e o GPT-6 Astra é o modelo de ponta para os problemas mais exigentes. No chat convencional do ChatGPT, a distribuição é outra: Free e Go usam o GPT-5.6 Luna por padrão, enquanto o GPT-6 está sendo liberado para contas pagas elegíveis. O nome do modelo, sozinho, não revela o que a sua conta pode executar.

Informações verificadas nas fichas dos modelos, na página de descontinuações e na Central de Ajuda da OpenAI em 25 de outubro de 2026. As recomendações abaixo resultam da análise dessas fontes, não de testes práticos com os modelos.

Modelos de IA da OpenAI: compare IDs, contexto e acesso

A linha atual de modelos de ponta da OpenAI na API reúne GPT-6 Astra, GPT-6.1 Sol e GPT-6 Luna. O GPT-6 Sol continua com documentação própria; o GPT-6 Pro é uma opção do ChatGPT baseada no Astra; e gpt-oss é a família disponível para download. Essa distinção faz diferença quando um fundador pede a um desenvolvedor que reproduza, dentro de um aplicativo, uma resposta obtida no ChatGPT. Catálogo de modelos da OpenAI.

A coluna de finalidade abaixo reproduz as descrições curtas da OpenAI; na linha do Pro, usa a descrição da opção Pro. Os valores de contexto correspondem às contagens exatas de tokens das fichas individuais dos modelos, não a limites garantidos para conversas no ChatGPT. O ID da API é o identificador que o software envia para selecionar um modelo. Work é a experiência do ChatGPT voltada a tarefas mais longas e entregas prontas; Codex é seu agente de desenvolvimento de software.

Fontes sobre disponibilidade: lançamento do Sol e do Luna, lançamento do GPT-6.1 Sol, lançamento do Astra, ChatGPT Work e Codex e parceiros de implantação do gpt-oss.

Azure: não confirmado significa que as páginas da OpenAI consultadas não confirmam a disponibilidade daquele modelo no Azure. Isso não quer dizer que a Microsoft não possa oferecê-lo. Mesmo quando um canal de implantação é citado, isso não garante acesso na sua região ou assinatura. Quem contrata pelo Azure deve pedir ao desenvolvedor que confirme o modelo exato disponível para implantação antes de prometer seu uso aos colegas.

As descrições da OpenAI indicam o posicionamento pretendido para cada modelo; não garantem que a mesma ordem de desempenho se repita em toda tarefa. Para entender a família, veja o guia do GPT-6.

Modelos do ChatGPT: qual é o padrão do seu plano?

Seu plano do Chat determina o modelo padrão e os níveis de raciocínio que você pode selecionar. O anúncio de uma liberação gradual não comprova que todas as conversas existentes já tenham mudado. Disponibilidade de modelos no ChatGPT.

Fontes: tabela geral de planos do Chat, modelos do Business, modelos do Enterprise.

ChatGPT grátis: o acesso no Chat e no desktop é diferente

Uma conta Free ou Go pode encontrar gerações diferentes do Luna em experiências diferentes. No anúncio do Sol e do Luna, a OpenAI oferece a esses usuários acesso ao GPT-6 Luna no aplicativo para desktop. Isso não substitui o GPT-5.6 Luna informado pela Central de Ajuda como padrão do Chat convencional. Confira qual experiência está usando antes de comparar respostas. Acesso pelo desktop.

Para um fundador que usa o Chat para redigir um comunicado aos clientes, o que vale na prática é o modelo e o nível de raciocínio exibidos naquela conversa. Já o desenvolvedor que abre o Codex com a mesma conta precisa verificar a seleção do Codex separadamente. Uma assinatura dá acesso a produtos com controles próprios; ela não vincula um único modelo permanentemente ao seu nome.

Modelos GPT-5.6: a seleção anterior pode ser mantida

Uma seleção explícita já existente do GPT-5.6 Sol continua no GPT-5.6. A liberação gradual transfere a antiga seleção Latest para o GPT-6, preservando o nível de esforço. Comportamento das seleções existentes.

Por isso, colegas com o mesmo plano podem relatar modelos diferentes. Confira as configurações das conversas e as permissões do espaço de trabalho antes de atribuir a diferença a uma resposta defeituosa ou a um problema na conta. As permissões de modelos no Business e no Enterprise também podem restringir as opções de cada usuário.

Ao comparar modelos da OpenAI, separe modelo, produto e esforço

Sempre que um resultado for relevante, registre em conjunto o modelo, o produto e o esforço de raciocínio. Pense no modelo como o motor, no produto como o veículo e no esforço como o quanto se exige desse motor. O veículo determina os controles e as ferramentas disponíveis; a ficha técnica do motor, sozinha, não descreve a viagem inteira.

Em uma reunião semanal de operações, dizer “o ChatGPT escreveu isso” é vago demais para permitir a reprodução do resultado. Registre o modelo selecionado, se a tarefa foi executada no Chat, no Work, no Codex ou em um aplicativo via API, e a configuração de raciocínio. Guarde também os documentos de referência e as instruções. Assim, a próxima pessoa terá algo concreto para repetir quando o resultado mudar.

Mais esforço não seleciona automaticamente outro modelo. No Chat dos planos Plus e Pro, pedir a uma conversa em Instant que pense mais não a leva automaticamente a um nível superior de raciocínio. Use o controle da interface. O Business pode acrescentar raciocínio automaticamente por meio da configuração Higher intelligence; por isso, o comportamento pode variar entre espaços de trabalho. Comportamento nos planos pessoais, controles do Business.

Ao revisar um plano de lançamento, aumente o esforço quando a tarefa exigir conciliar restrições. Se o problema for a falta de um documento de referência, forneça esse documento primeiro. Raciocínio adicional não substitui os fatos de que a tarefa precisa.

Qual modelo GPT o Codex está usando?

O Codex não tem um único modelo padrão que se possa presumir para todos os planos, clientes e espaços de trabalho. A OpenAI recomenda o GPT-6.1 Sol para programação complexa e fluxos com agentes, quando disponível, e o Luna para tarefas bem delimitadas e repetitivas. A disponibilidade varia conforme o método de login e o cliente usado. Modelos do Work e do Codex.

O Codex mantém o modelo que você selecionou manualmente. Administradores do espaço de trabalho podem definir modelos iniciais e níveis de raciocínio para Work e Codex separadamente do Chat. Se um CTO quer uma configuração de referência consistente para revisão de código, deve defini-la e documentá-la, em vez de presumir que todos os engenheiros receberam a mesma. Configurações iniciais.

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   Confira a seleção atual

   No Work ou no Codex, confira o seletor de modelo abaixo do campo de mensagem. Em uma sessão interativa do Codex CLI, use /model para consultar e alterar o modelo ou o esforço.

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   Selecione o modelo explicitamente para repetir o trabalho

   Para uma nova sessão da CLI, a OpenAI documenta o comando codex --model gpt-6.1-sol. Use um modelo que sua conta e seu cliente de fato disponibilizem; encontrar um nome em um guia não concede acesso a ele.

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   Verifique o cliente e o espaço de trabalho

   O Astra exige Codex CLI 0.153.0 ou mais recente. No Enterprise, além de atualizar o cliente, confirme com o administrador a permissão de acesso ao modelo.

Fontes: controles de modelo do Codex, requisito de cliente para o Astra.

Uma retirada de modelo ilustra a separação entre produtos: o GPT-5.5 foi retirado do Codex com login pelo ChatGPT em 14 de outubro de 2026, às 19:00 UTC. Segundo a OpenAI, a mudança não afetou o acesso pela API nem as sessões do Codex autenticadas com uma chave de API. Não trate a retirada de um modelo do Codex como uma data de desligamento da API. Aviso de retirada no Codex.

Janela de contexto: o que esses números permitem fazer?

A ficha do GPT-6.1 Sol na API informa 1,050,000 tokens de contexto, enquanto Work e Codex usam 500,000 por padrão. Um token é uma pequena unidade de texto ou de outro tipo de entrada do modelo. O contexto é o espaço de trabalho disponível para uma requisição; não representa uma quantidade garantida de documentos completos nem assegura que todos os detalhes serão usados corretamente. Especificação da API, limite do Work e do Codex.

Para um desenvolvedor que analisa um repositório, isso significa que não é seguro presumir o teto da API para uma tarefa no Codex. Selecione os arquivos relevantes e reserve espaço para instruções, resultados de ferramentas e a resposta. Ao comparar propostas de fornecedores, organize os documentos em torno da decisão e peça evidências com referências; uma pilha maior de arquivos não produz, por si só, um briefing melhor.

As fichas dos modelos GPT-6 também distinguem a janela de contexto do limite máximo de 128,000 tokens de saída. A capacidade de entrada e o tamanho da resposta têm limites separados. As fichas dos modelos gpt-oss disponíveis para download informam 131,072 tokens de contexto. Use os números correspondentes à implantação exata que você está planejando. Limites do Astra, limites do gpt-oss.

Os detalhes dessa decisão de migração estão no comparativo GPT-6.1 Sol vs GPT-6 Sol.

gpt-oss: os modelos disponíveis para download

Escolha gpt-oss quando controlar a implantação for um requisito. Pesos abertos significa que os arquivos resultantes do treinamento do modelo estão disponíveis para download e execução. A OpenAI publica gpt-oss-120b e gpt-oss-20b sob a licença Apache 2.0, mas não os oferece por sua API nem pelo ChatGPT. A presença de uma ficha no catálogo não torna o modelo um endpoint hospedado pela OpenAI. Orientações sobre modelos de pesos abertos.

A OpenAI informa que o gpt-oss-120b cabe em 80 GB de memória, enquanto o gpt-oss-20b exige 16 GB. Esses números ajudam a distinguir implantações que pedem um servidor de experimentos locais menores. Eles não garantem uma velocidade útil em qualquer dispositivo com essa quantidade de memória. Orientações de implantação da OpenAI.

Para um CTO que precisa executar o modelo em uma infraestrutura sob seu controle, vale avaliar essa família. Para um fundador que só precisa de um assistente hospedado, baixar os pesos cria uma responsabilidade adicional: operar o serviço de inferência, proteger o acesso e manter o aplicativo ao redor dele. Defina quem será responsável por esse trabalho antes de escolher o modelo.

Segundo suas fichas, os modelos gpt-oss trabalham apenas com texto. Se o fluxo depende da interpretação de capturas de tela, não presuma que esses pesos aceitam a entrada de imagens disponível no GPT-6. Modalidades do gpt-oss-20b.

Modelos GPT antigos: datas de retirada que exigem atenção

Faça a auditoria pelos IDs exatos dos modelos, pois uma família pode incluir versões já retiradas e outras ainda disponíveis. A lista abaixo reúne alguns desligamentos de modelos de uso geral para texto e raciocínio na API, conforme a página de descontinuações da OpenAI:

• 23 de outubro de 2026, já desligados: os aliases e as versões de GPT-3.5 Turbo, GPT-4 e GPT-4 Turbo listados no aviso; GPT-4.1 nano; gpt-4o-2024-05-13; e os modelos o1, o1-pro, o3-mini e o4-mini listados.
• 11 de dezembro de 2026: GPT-5, GPT-5 mini, GPT-5 nano, GPT-5 pro, o3 e o3-pro, incluindo as versões identificadas no aviso.
• 14 de janeiro de 2027: gpt-4o-2024-08-06, gpt-4o-2024-11-20, gpt-4o-mini-2024-07-18, gpt-4.1-2025-04-14 e gpt-4.1-mini-2025-04-14. A OpenAI indica gpt-6-luna como substituto.
• 1 de abril de 2027: gpt-5.3-codex, gpt-5.1, gpt-5.1-2025-11-13, gpt-5.4-nano e gpt-5.4-nano-2026-03-17.

Deprecated significa que o desligamento foi anunciado; não que o acesso já terminou. Legacy indica que o modelo deixou de receber atualizações. A OpenAI também disponibiliza um campo opcional shutdown_date nos endpoints de listagem e consulta de modelos. Definições de status e monitoramento.

Se você é responsável por um fluxo de processamento de documentos, peça ao desenvolvedor o identificador configurado e o identificador de qualquer modelo de contingência. Inclua cada fluxo afetado em um cronograma de migração e valide o substituto com documentos representativos. A migração está concluída quando o aplicativo continua entregando resultados aceitáveis, não quando um arquivo de configuração passa a exibir um nome mais novo.

Quais modelos GPT escolher para cada perfil de trabalho?

Comece pelo custo de uma falha na tarefa e pelas restrições de implantação. O catálogo da API da OpenAI orienta quem está em dúvida a começar pelo Astra; as orientações para Work/Codex recomendam GPT-6.1 Sol para programação complexa e Luna para trabalhos bem delimitados. As escolhas abaixo são pontos de partida práticos para avaliação, não um ranking de benchmarks. Ponto de partida na API, orientações para Work/Codex.

Para um fundador com investimento captado: use o modelo mais capaz disponível ao preparar um documento estratégico de grande impacto com evidências conflitantes; depois, confira o raciocínio nas fontes. Experimente o Astra nessa tarefa. Não transforme o Astra em pré-requisito para ajustes rotineiros de texto se um modelo mais leve já atende ao briefing.

Para um profissional sênior de operações: comece um fluxo recorrente de extração ou classificação com Luna e uma saída claramente definida. Inclua na avaliação casos difíceis, campos ausentes e registros contraditórios. Recorra a um modelo mais capaz quando as falhas exigirem interpretação, e não apenas instruções melhores na entrada.

Para um desenvolvedor que trabalha sozinho: comece mudanças complexas de código com GPT-6.1 Sol, quando disponível. Mantenha uma configuração do Sol original que você sabe que funciona enquanto verifica as chamadas de ferramentas e os níveis de esforço. Veja Sol vs Luna para entender melhor a diferença entre trabalhos amplos de engenharia e tarefas de escopo bem delimitado.

Para um CTO de uma empresa de médio porte: escolha primeiro a forma de implantação permitida. Acesso à API da OpenAI, implantação no Azure e gpt-oss em infraestrutura própria são decisões operacionais diferentes. Depois, compare os modelos elegíveis com os mesmos critérios de aceitação. Um modelo mais capaz em uma implantação que sua organização não pode usar não é um candidato.

Para consultar os valores atuais, use o guia de preços da API da OpenAI.

Além do hype: o nome mais novo não resolve a implantação

Um nome de modelo mais recente não resolve questões de acesso, integração ou qualidade. “Usa GPT-6” não esclarece qual integrante da família está em uso. “Inclui Astra” não informa o produto nem a franquia de uso. “Contexto grande” não revela o limite de trabalho do produto. Peça a configuração completa antes de assumir um compromisso comercial.

As regras úteis para decidir são diretas:

• Aja agora se um modelo configurado já foi retirado ou está perto do desligamento, ou se o substituto corrige uma falha que seu fluxo realmente apresenta.
• Avalie antes de trocar quando a mudança de geração do Sol afetar chamadas de ferramentas, configurações de raciocínio ou os documentos que seu aplicativo consegue processar.
• Espere quando o fluxo já atende aos critérios de aceitação e o único motivo para mudar é um nome mais novo. Continue acompanhando a data de retirada.
• Mantenha a configuração quando a retirada se aplicar a outro produto ou método de autenticação, como na mudança do GPT-5.5 no Codex em relação às sessões com chave de API.

Uma atualização de modelo merece uma comparação pequena e representativa, usando suas entradas, os resultados esperados e seu processo de revisão. O posicionamento do fornecedor ajuda a escolher candidatos; seus critérios de aceitação determinam se um deles pode assumir o trabalho.

Perguntas frequentes

Quais modelos a OpenAI usa?

A OpenAI usa modelos diferentes em seus produtos. O catálogo de modelos de ponta da API lista GPT-6 Astra, GPT-6.1 Sol e GPT-6 Luna; no ChatGPT, a seleção depende do plano e da experiência usada. Catálogo atual.

Quais são os tipos de modelos de IA?

Para essa decisão, diferencie modelos de uso geral para texto e raciocínio, modelos especializados em imagem ou áudio e modelos de pesos abertos disponíveis para download. A primeira distinção é o que a tarefa exige; a segunda, onde o modelo pode ser executado. A OpenAI separa essas categorias em seu catálogo de modelos.

O que é o modelo GPT-2?

O GPT-2 é um modelo de linguagem anterior da OpenAI, baseado na arquitetura transformer, anunciado em 2019 e treinado para prever a próxima palavra. Ele faz parte do histórico dessa linha de modelos, não é o nome de uma opção atual dos planos do ChatGPT. Anúncio do GPT-2 pela OpenAI.

Quais são as limitações dos modelos GPT?

Contexto, tamanho da saída, tipos de entrada aceitos e compatibilidade com ferramentas variam conforme o modelo e o produto. Uma janela de contexto grande também não garante uma resposta correta. Para um aplicativo, confira a ficha do modelo e avalie o fluxo completo com exemplos conhecidos. Orientações sobre GPT-6.

O que não se deve informar ao ChatGPT?

Não cole senhas nem material confidencial sem autorização e sem uma configuração aprovada para o tratamento dos dados. A OpenAI recomenda não inserir informações sensíveis que você não gostaria que fossem revisadas ou usadas; confira os controles de dados da sua conta e a política da sua organização. Orientações sobre dados nos serviços para consumidores.

Qual GPT não tem limite?

Nenhuma opção é ilimitada em todos os aspectos. As franquias de conversa do dia a dia não eliminam limites de contexto, de ferramentas, de raciocínio nem as salvaguardas. O Business distingue explicitamente o Chat em Instant, praticamente ilimitado, do uso de raciocínio, Pro, Work e Codex. Limites do Business.

Qual IA não tem censura?

Pesos abertos descreve o acesso aos arquivos do modelo, não uma promessa de comportamento sem restrições. A OpenAI informa que o gpt-oss passou por treinamento de segurança. Se o seu requisito é controlar a implantação, avalie isso diretamente, em vez de se apoiar no rótulo “sem censura”. Lançamento do gpt-oss.

Existe uma IA melhor que o ChatGPT?

Não há uma resposta universal útil sem definir a tarefa. ChatGPT é um produto; um modelo GPT é um de seus componentes. Compare fluxos completos usando seus documentos, as ferramentas necessárias, a tolerância a erros e o esforço de revisão.

Qual é a IA mais burra que existe?

Esse não é um critério útil de escolha. Um modelo pequeno pode acertar uma tarefa de extração bem delimitada, enquanto um modelo mais capaz falha por falta de contexto. Defina o trabalho e examine as falhas, em vez de classificar sistemas com um insulto.

O que colocar em prática na segunda-feira

Crie um inventário dos modelos usados nos fluxos dos quais sua empresa depende. Para cada fluxo, registre o produto, a seleção exata de modelo, o esforço, a pessoa responsável e qualquer data de desligamento. Peça a essa pessoa um exemplo que passe na avaliação e outro que falhe. Priorize dependências já retiradas e, em seguida, avalie atualizações nos casos em que a falha tem impacto.

Esse inventário transforma “qual GPT estamos usando?” em uma pergunta cuja resposta alguém consegue verificar e manter atualizada.

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