O GPT-6 Astra é o modelo de ponta da OpenAI neste ano, feito para trabalhos longos e em várias etapas no computador: navegar, preencher formulários, escrever código, produzir documentos. Ele é real, está no ar e, para a maioria das pessoas, não é o modelo que você deve usar primeiro. Um irmão mais barato, o GPT-6.1 Sol, cobre quase tudo o que o Astra faz por um quinto do preço.
A OpenAI apresentou o Astra há cerca de cinco semanas, começando por um conjunto limitado de organizações e depois abrindo para os planos pagos do ChatGPT e para a API. O resto da família veio em seguida: GPT-6 Sol e GPT-6 Luna cerca de três semanas depois, e o GPT-6.1 Sol uma semana após isso. A nomenclatura é confusa, as alegações de benchmark são exageradas e as notas de segurança são incomumente diretas. Este guia explica o que é cada modelo, quem tem acesso, quanto custa e quem pode ignorá-lo com segurança.
Tudo abaixo vem da documentação e das páginas de preços da própria OpenAI, além de reportagens e avaliações externas, com a fonte indicada onde aparecem. Quando as alegações da OpenAI e os números independentes divergem, você vê os dois.
O que é o GPT-6 Astra
A documentação da OpenAI descreve o Astra como seu "modelo mais capaz para os trabalhos mais exigentes" e diz que ele é mais forte em raciocínio complexo, programação, uso do computador, pesquisa e criação de documentos (documentação da API da OpenAI). Ele recebe texto e imagens e devolve texto. A janela de contexto é de 1,05 milhão de tokens, a saída máxima é de 128.000 tokens, e você pode ajustar o esforço de raciocínio em cinco níveis, de baixo a máximo.
Ele funciona pelos endpoints Chat Completions e Responses, e pela Batch API. Não faz conversas em tempo real, fine-tuning nem áudio. Na Responses API, pode usar busca na web, busca em arquivos, execução de código e uso do computador, então pode ser o motor de um agente, e não só de um chatbot.
O Astra fica no topo de uma pequena família. Os três modelos GPT-6 da página de modelos da OpenAI compartilham a mesma janela de 1,05 milhão de tokens e o mesmo limite de saída de 128.000 tokens (documentação da API da OpenAI). A diferença está em quanta inteligência você está comprando.
| Modelo | Descrição da OpenAI | Entrada / saída por 1 mi de tokens |
|---|---|---|
| GPT-6 Astra | O mais capaz, para os trabalhos mais exigentes | $10 / $50 |
| GPT-6.1 Sol | Desempenho próximo ao do Astra com custo menor | $2 / $10 |
| GPT-6 Luna | O mais eficiente, para tarefas focadas de alto volume | $0.10 / $0.50 |
Os preços são os de tabela no modo padrão, da página de preços da OpenAI. O GPT-6.1 Sol é uma atualização do GPT-6 Sol lançado antes, por isso você ainda pode ver o nome antigo em alguns lugares.
O cartão acima coloca lado a lado os dois modelos entre os quais você provavelmente vai escolher. A janela de contexto é idêntica. O que muda é preço e teto de desempenho.
Quais planos do ChatGPT têm o Astra
A comparação de planos da OpenAI deixa a divisão clara. Free e Go nem listam o Astra. O Plus inclui, o Pro tem acesso ampliado, e o plano Pro é vendido como "raciocínio Pro com tecnologia do GPT-6 Astra". Os chats de texto ilimitados do plano Free rodam no GPT-5.6 Luna, não na família GPT-6.
| Plano | GPT-6 Astra | GPT-6.1 Sol | GPT-6 Luna |
|---|---|---|---|
| Free | Não | Não | Não |
| Go | Não | Não | Não |
| Plus | Sim | Sim | Sim |
| Pro | Ampliado | Ampliado | Ampliado |
| Business | Flexível | Flexível | Flexível |
| Enterprise | Flexível | Flexível | Flexível |
"Flexível" é a palavra da OpenAI para Business e Enterprise: o acesso existe, e as organizações podem comprar créditos para ter mais uso. Um assento Business padrão custa US$ 20 por mês com cobrança anual ou US$ 25 com cobrança mensal, e o assento Premium, US$ 100 ou US$ 125 (preços Business da OpenAI).
O post de lançamento da OpenAI diz que o Astra chegou primeiro a um conjunto limitado de organizações e, nos dias seguintes, a usuários Plus, Pro, Business e Enterprise, à API, ao Microsoft Azure e ao AWS Bedrock (OpenAI). Se você está num plano pago e não o vê, confira de novo mais tarde.
Um detalhe sobre o Sol. A tabela de planos lista o GPT-6.1 Sol do Plus para cima, mas, no lançamento, a OpenAI disse que ele estava disponível no ChatGPT Work e no Codex, e ainda não no Chat comum (OpenAI). Onde cada modelo aparece dentro do ChatGPT pode mudar de uma semana para outra, então confira o seletor de modelos em vez de confiar em qualquer tabela, inclusive esta.
O que a OpenAI diz que é novo
O destaque da OpenAI é o trabalho agêntico: tarefas mais longas em software, navegadores, documentos e código, com menos supervisão. O post de lançamento diz que, no OSWorld 2.0, um teste de controle de desktop, o Astra marcou 72,6% em cerca de 47% menos tempo por tarefa que o GPT-5.6 Sol, que marcou 65,7% em aproximadamente 75 minutos. No Agents' Last Exam, um teste de tarefas profissionais em software real, ele registra 59,3% contra 55,5% do Claude Opus 5, com cerca de 65% menos tokens de saída que o Opus (OpenAI).
A mesma tabela mostra onde o Astra não vence. No BenchCAD ele marca 95,9% contra 84,3% do Claude Fable 5.1, mas no Intelligence Index da Artificial Analysis (versão 4.1.1) fica com 61,2 contra 65,7 do Fable 5.1. São números rodados e escolhidos pelo fornecedor, embora a OpenAI tenha publicado também aqueles em que perde.
O custo faz parte da história. Os US$ 10 de entrada e US$ 50 de saída do Astra são duas vezes e meia o que o GPT-5.6 Sol custa hoje (US$ 4 e US$ 20), embora a OpenAI classifique o preço do Sol como promocional (preços da OpenAI). O GPT-5.6 mais antigo é a comparação que a maioria de quem vai migrar está fazendo.
Como funciona o uso do computador
O uso do computador é um ciclo, e o guia da OpenAI o descreve em três tempos: capturar uma captura de tela, deixar o modelo agir e repetir até concluir a tarefa (documentação da OpenAI). O modelo pode clicar, dar duplo clique, arrastar, rolar, digitar e esperar. O caminho recomendado pela OpenAI é fazer o modelo escrever pequenos scripts em Python ou JavaScript que controlam a tela com ferramentas como o Playwright, mantendo a ferramenta computer simples como alternativa. O guia recomenda o Astra para o caminho via código, enquanto o gpt-6.1-sol funciona com a ferramenta computer.
O cartão âmbar é o que importa. O mesmo guia manda os desenvolvedores isolarem o ambiente em um navegador em sandbox ou máquina virtual, confirmarem ações de alto risco, como compras, antes de executá-las, e tratarem tudo o que aparece na tela como não confiável, porque o texto de uma página web pode tentar manipular o agente. O guia chega a dizer que digitar informações sensíveis em um formulário equivale a enviá-las.
Em termos de consumidor, essa é a engrenagem por trás de agentes de navegador como o ChatGPT Atlas, o Perplexity Computer e o Claude for Chrome, e por trás da ideia genérica de Computer Use. O Astra é um motor mais forte para esse ciclo. Não é outro tipo de coisa.
O que as avaliações independentes encontraram
Testadores externos pintam um quadro mais misto que o post de lançamento. No Intelligence Index da Artificial Analysis, versão 4.2 em esforço máximo, o The Batch, da DeepLearning.AI, registra o Claude Fable 5.1 com 57, o Astra com 55, o Claude Opus 5 com 54 e o GPT-5.6 Sol com 51 (The Batch).
Ou seja, o Astra é um salto claro sobre o antecessor e fica em segundo nesta versão do índice. O ranking, porém, não é estável. Na atualização mais nova, a v4.3, o The Batch diz que o Astra empatou com o Fable 5.1 em primeiro, com 53, ajudado por dois componentes de teste trocados. Quando duas versões do índice discordam sobre quem está na frente, ninguém deveria cravar.
Mais dois dados independentes do The Batch. No Vals Index, que pondera os testes pela participação de cada área na economia dos EUA, o Astra marcou 66,61 contra 68,83 do Fable 5.1, mas levou 25 minutos por tarefa contra 76 do Fable. E nas tarefas de programação agêntica da Artificial Analysis, o Astra custou quase o mesmo por tarefa que o GPT-5.6 Sol, apesar de um preço por token 2,5 vezes maior, porque usou um terço dos tokens.
Aí tem a nota de destaque que precisa de nota de rodapé. A OpenAI reportou 99,9% no ARC-AGI-3. O ARC Prize, que roda o benchmark, confirma esse número, mas só com sua configuração Provider Adapter, que mantém o estado de raciocínio do modelo entre requisições. Na configuração padrão, o Astra marcou 62,7% (ARC Prize). Ambos são resultados de estado da arte, mas medem configurações diferentes.
O segundo par de barras mostra outro tipo de ressalva. O Astra marcou 100% no ExploitBench, um teste de segurança. A versão mais nova feita pela própria OpenAI, construída com vulnerabilidades descobertas nos três meses anteriores para que o modelo não pudesse tê-las visto, deu 39%, ainda bem acima dos 5,5 do GPT-5.6 Sol (OpenAI). Benchmarks antigos saturam. Leia qualquer número isolado de lançamento como leria a avaliação que um restaurante faz de si mesmo.
Quanto custa
O preço de tabela do Astra na API é US$ 10 por milhão de tokens de entrada e US$ 50 por milhão de saída, com entrada em cache a US$ 1 (preços da OpenAI). Requisições acima de 272.000 tokens de entrada custam mais: a página do modelo diz 2x nas taxas de entrada e cache e 1,5x na de saída para a requisição inteira, o que bate com os US$ 20 de entrada e US$ 75 de saída da página de preços. O modo Fast dobra o preço por cerca de o dobro da velocidade. Batch e Flex cortam pela metade.
O Astra é o modelo mais caro da página por uma margem enorme. O GPT-6.1 Sol custa US$ 10 na saída, o mesmo que o Astra cobra na entrada, e os US$ 0,50 do Luna são um centésimo dos do Astra. O preço por token, porém, não é a conta toda. Os números da própria OpenAI para o Terminal-Bench Science mostram a diferença por tarefa: cerca de US$ 23,80 para o Astra contra US$ 5,47 para o GPT-6.1 Sol em esforço máximo.
Tokens de raciocínio contam como saída, e a saída é o lado caro. Uma execução longa de agente em esforço máximo pode queimar muitos deles. O estimador abaixo usa preços de tabela e deixa você inserir uma carga de trabalho; os valores padrão descrevem 5.000 tarefas por mês com 20.000 tokens de entrada e 4.000 de saída.
Nesses valores padrão, o Astra dá US$ 2.000 por mês, o Sol US$ 400 e o Luna US$ 20. O estimador ignora cache, descontos de batch e tarifas de contexto longo, então contas reais com prompts repetidos serão menores. O que não muda é a proporção. Se um modelo mais barato passa nos seus testes, a economia tem o mesmo tamanho da diferença de qualidade que você pagaria.
Limites de segurança e o que o Astra recusa
A OpenAI diz que o Astra é o primeiro de seus modelos a atingir o limiar "Crítico" de cibersegurança em seu Preparedness Framework: ele consegue encontrar falhas de software desconhecidas e desenvolver exploits funcionais, e encontrou duas zero-days até então desconhecidas durante os testes (OpenAI).
A versão pública é deliberadamente contida. A OpenAI diz que ele recusa tarefas avançadas de segurança, como criar exploits de prova de conceito, e que um sistema de classificadores verifica seu raciocínio e suas ações e interrompe automaticamente atividades potencialmente não autorizadas. Está planejado um acesso mais amplo para defensores verificados por meio do programa Daybreak da OpenAI, com salvaguardas menos restritivas prometidas para as próximas semanas.
A nota mais incomum é sobre supervisão. A OpenAI reporta que o raciocínio escrito do Astra é mais difícil de monitorar que o do GPT-5.6 Sol, com base em testes que pediam explicitamente que ele evitasse o monitoramento, e atribui isso ao maior controle que ele tem sobre o próprio raciocínio. Também diz que o Astra faz menos afirmações enganosas sobre suas próprias capacidades. Nos dois casos é a OpenAI descrevendo o próprio modelo, e ambos são motivos para manter um humano no circuito em qualquer coisa importante.
Astra, Sol ou Luna: uma regra de decisão
Comece pelo trabalho, não pelo ranking. A OpenAI diz que o GPT-6.1 Sol empata com o Astra no DeepSWE v1.1, um teste de tarefas reais de engenharia de software, por cerca de um quinto do custo, e fica a 2,1 pontos no OSWorld 2.0 por aproximadamente um sétimo do custo por tarefa. O Astra ainda tem a maior nota no Terminal-Bench Science, com 68,1%, e a OpenAI recomenda usá-lo para a pesquisa científica mais difícil (OpenAI). São comparações da própria OpenAI, então trate-as como um forte indício para testar, não como veredito.
Uma boa regra prática a partir dessa evidência: use o Sol como padrão no trabalho diário de agente, desça para o Luna em tarefas simples e repetidas, como classificação, roteamento e extração, e só passe para o Astra onde um confronto direto nos seus próprios exemplos mostrar uma diferença que vale pagar. Faça a verificação rápida abaixo.
Se você está construindo um produto, o experimento mais barato é rodar vinte tarefas reais no Sol e no Astra e comparar as taxas de sucesso e a conta de verdade. Vinte tarefas custam alguns dólares e resolvem a questão melhor do que qualquer gráfico.
Para quem usa o ChatGPT no Plus ou acima, a questão prática é menor. Você já tem a família GPT-6 no seu plano. Use o padrão nas conversas normais e teste o Astra na tarefa em que o padrão insiste em errar. Se você trabalha em outros ecossistemas, o Claude e o Google Gemini competem no mesmo patamar, e nosso ranking Top 25 LLMs acompanha todos eles.
Quem pode ignorar por enquanto
Usuários Free e Go podem ignorar o Astra por completo, porque ele não está nesses planos. Quem usa o ChatGPT para e-mails, resumos, brainstorming e ajuda com lição de casa não vai ver uma diferença que valha a corrida. Os ganhos aparecem em trabalhos longos e com muitas ferramentas.
Times que já estão fundo em outra stack têm pouco motivo para migrar. O Claude Fable 5.1, da Anthropic, supera o Astra em algumas versões do índice da Artificial Analysis, e equipes de programação vão comparar o Codex no ChatGPT com o Claude Code nos próprios repositórios, e não nos gráficos de lançamento. Empresas com dados regulados devem ler os limites de segurança acima antes de soltar um agente em sistemas em produção.
Quem deve testar agora: desenvolvedores com agentes de várias etapas que hoje falham no meio do caminho, analistas que vivem em planilhas e documentos, e qualquer pessoa cujo piloto de uso do computador morreu por falta de confiabilidade. Para esses casos, Astra ou Sol vale um novo teste. Para uma visão mais ampla das opções, veja o ranking Top 20 modelos de IA e LLMs e nosso guia de modelos de IA e LLMs em 2026. Modelos anteriores da OpenAI, como o GPT-5.5, continuam listados caso você precise de um ponto de comparação, e nosso artigo de alternativas ao ChatGPT cobre o resto.
Há também um exemplo de cliente para ler. Nosso diretório tem um estudo de caso, Perplexity x GPT-6 Astra, que mostra como uma empresa de busca descreve o uso do modelo.
Perguntas frequentes
O GPT-6 Astra é gratuito no ChatGPT?
Não. A tabela de planos da OpenAI lista o Astra para Plus, Pro, Business e Enterprise, e o marca como não incluído em Free e Go. Usuários Free recebem o GPT-5.6 Luna nos chats de texto.
Qual é a diferença entre o GPT-6 Astra e o GPT-6.1 Sol?
O Astra é o topo da linha, a US$ 10 de entrada e US$ 50 de saída por milhão de tokens. O Sol custa US$ 2 e US$ 10 e, segundo a OpenAI, entrega desempenho próximo ao do Astra. Os dois têm janela de contexto de 1,05 milhão de tokens. O Sol é o melhor padrão; o Astra é para o trabalho mais difícil.
Posso usar o Astra na API e quanto custa?
Sim. O preço de tabela é US$ 10 por milhão de tokens de entrada e US$ 50 por milhão de saída, com entrada em cache a US$ 1. O Batch corta isso pela metade e o modo Fast dobra. Entradas acima de 272.000 tokens custam mais, a US$ 20 de entrada e US$ 75 de saída.
O Astra supera o Claude?
Depende do teste. No índice v4.2 da Artificial Analysis, o Claude Fable 5.1 marcou mais; na v4.3, mais nova, os dois empataram em primeiro. Nos benchmarks de agentes e uso do computador reportados pela OpenAI, o Astra ficou à frente do Claude Opus 5. Gráficos de fornecedores e índices independentes nem sempre concordam, então teste no seu próprio trabalho.
É seguro deixar o Astra controlar meu computador?
Só com proteções. O guia da própria OpenAI manda rodar em sandbox, exigir aprovação para compras e envio de dados, e tratar o texto na tela como não confiável. A OpenAI também reporta que o raciocínio do Astra é mais difícil de monitorar que o do GPT-5.6 Sol.
Por que a nota do ARC-AGI-3 é tão diferente entre as fontes?
As configurações do teste são diferentes. Os 99,9% da OpenAI vieram da configuração Provider Adapter do ARC Prize, que carrega o estado de raciocínio entre requisições. A configuração padrão do ARC Prize deu 62,7%. O modelo é o mesmo; a estrutura em volta dele não.