GPT-6 Sol: preço, recursos, API e como usar

O GPT-6 Sol é um modelo da OpenAI voltado a programação complexa, trabalho profissional e fluxos com agentes e ferramentas. Ele está ativo na API como gpt-6-sol e também participa de diferentes experiências do ChatGPT, mas o nome exibido muda conforme o produto.

No Chat comum, usuários pagos elegíveis veem a opção GPT-6, não “GPT-6 Sol”. Segundo o guia atual de modelos do ChatGPT, Sol é o modelo que alimenta os níveis Instant, Medium, High e Extra High. A opção GPT-6 Pro é diferente: ela é alimentada pelo GPT-6 Astra.

Na API, GPT-6 Sol continua funcionando e não está marcado como deprecated na documentação consultada. Entretanto, a própria ficha oficial de gpt-6-sol aponta GPT-6.1 Sol como o Sol mais recente, e o catálogo atual recomenda gpt-6.1-sol como ponto de partida para equilibrar inteligência e custo.

Status atual do GPT-6 Sol

Produto	Como aparece	Status atual	Observação
Chat comum	GPT-6	Em disponibilização gradual para contas pagas elegíveis	GPT-6 Sol alimenta Instant, Medium, High e Extra High. O nome “Sol” não aparece necessariamente no menu.
GPT-6 Pro no Chat	GPT-6 Pro	Disponível em planos elegíveis	É alimentado por GPT-6 Astra, não por GPT-6 Sol.
ChatGPT Work	GPT-6 Sol ou GPT-6.1 Sol	Modelos selecionáveis conforme plano, workspace e rollout	Work é separado do Chat comum.
Codex	GPT-6 Sol ou GPT-6.1 Sol	Disponibilidade conforme plano, configurações e versão do produto	Voltado a desenvolvimento e trabalho técnico.
OpenAI API	`gpt-6-sol`	Ativo	A ficha não o marca como deprecated, mas identifica GPT-6.1 Sol como a versão Sol mais recente.
Novo projeto na API	`gpt-6.1-sol`	Recomendação atual para equilíbrio	A escolha final deve ser confirmada com evals no caso de uso real.

“Ativo” não significa “melhor escolha para qualquer projeto”. Também não significa que o modelo será mantido indefinidamente. A página oficial de Deprecations deve fazer parte do monitoramento de qualquer integração em produção.

O que é GPT-6 Sol?

A OpenAI apresentou o GPT-6 Sol em 22 de setembro de 2026, junto ao GPT-6 Luna. A proposta era levar parte dos avanços do GPT-6 Astra a um modelo mais rápido e econômico para tarefas profissionais, programação, uso do computador e agentes.

Dentro da família GPT-6, os três nomes representam posições diferentes:

GPT-6 Astra: maior capacidade para os trabalhos mais exigentes.
GPT-6 Sol: equilíbrio entre capacidade, velocidade e custo.
GPT-6 Luna: foco em eficiência e cargas de alto volume.

Sol possui raciocínio configurável. Na API, o desenvolvedor pode escolher entre none, low, medium, high, xhigh e max. Quanto maior o esforço, maior pode ser a capacidade de resolver tarefas difíceis, mas também podem aumentar latência e consumo de tokens de raciocínio.

Linha do tempo: Work, Codex, API e Chat

Data	Evento
22 de setembro de 2026	GPT-6 Sol e Luna chegam ao ChatGPT Work, Codex e OpenAI API. O anúncio informa que ainda não estavam disponíveis no Chat comum.
29 de setembro de 2026	OpenAI lança GPT-6.1 Sol como uma versão Sol mais capaz para Work, Codex e API.
7 de outubro de 2026	GPT-6 começa a chegar ao Chat comum. Nos planos pagos elegíveis, a experiência é alimentada por uma versão de GPT-6 Sol ajustada para conversação cotidiana.
13 de outubro de 2026	`gpt-6-sol` permanece ativo na API, enquanto o catálogo recomenda GPT-6.1 Sol como opção equilibrada para novos projetos.

A documentação de segurança da OpenAI distingue a versão de outubro usada no Chat das versões lançadas em setembro para Work e Codex. Isso ajuda a explicar por que duas experiências com o nome GPT-6 Sol podem responder de maneira diferente: prompts de sistema, ferramentas, níveis de raciocínio e configuração do produto também influenciam o resultado.

Por que GPT-6 Sol não aparece com esse nome no ChatGPT?

No Chat comum, procure por GPT-6. O Help Center afirma expressamente que a opção não é rotulada como Sol. Quando GPT-6 está selecionado em uma conta paga elegível, GPT-6 Sol alimenta os níveis de pensamento disponíveis entre Instant e Extra High.

Opção no Chat	Modelo que a alimenta	Uso
Instant	GPT-6 Sol em planos pagos elegíveis	Respostas rápidas para tarefas cotidianas.
Medium	GPT-6 Sol	Raciocínio padrão.
High	GPT-6 Sol	Mais processamento para tarefas difíceis.
Extra High	GPT-6 Sol	Maior nível de pensamento disponível com Sol no Chat.
Pro	GPT-6 Astra	Problemas especialmente exigentes e fluxos mais longos.

A disponibilidade depende do plano, do rollout e, em workspaces gerenciados, das permissões definidas pelo administrador. Se GPT-6 ainda não estiver no menu, isso não prova que sua conta está com erro nem que Sol foi retirado.

Intelligent UI pertence à experiência do ChatGPT

O lançamento de outubro também apresentou Intelligent UI. O ChatGPT pode combinar texto, gráficos, formulários, botões, diagramas e elementos interativos quando isso ajuda a responder à pergunta.

Isso não significa que gpt-6-sol devolva automaticamente uma interface pronta por meio da API. Em um aplicativo próprio, o desenvolvedor ainda precisa definir os componentes, interpretar a saída estruturada e construir a experiência visual.

Chat, Work, Codex e API não são a mesma coisa

Superfície	Objetivo	Como Sol é usado	Cobrança
Chat	Perguntas, pesquisa, planejamento e conversa cotidiana	GPT-6 Sol alimenta GPT-6 em níveis de Instant a Extra High	Limites do plano ChatGPT
Work	Pesquisa e criação de documentos, planilhas, apresentações, relatórios e Sites	GPT-6 Sol pode ser escolhido diretamente; GPT-6.1 Sol é outra opção	Uso e créditos de Work
Codex	Programação, testes, comandos, revisão de código e repositórios	GPT-6 Sol e GPT-6.1 Sol podem aparecer como opções distintas	Limites do plano ou créditos do Codex
API	Construção de aplicativos próprios	O model ID é `gpt-6-sol`	Tokens, ferramentas e modo de processamento

A página de ChatGPT Work e Codex também esclarece que entrar no Codex com uma assinatura ChatGPT utiliza as regras do plano, enquanto usar uma API key segue a cobrança da API. Uma assinatura Plus, Pro ou Business não se transforma automaticamente em saldo para chamadas programáticas.

Principais capacidades

Programação e agentes de longa duração

A ficha do modelo descreve GPT-6 Sol como voltado a programação complexa e fluxos agentic. Ele pode receber uma meta, usar ferramentas, examinar resultados, corrigir erros e continuar o processo em várias etapas.

Isso pode ser útil em tarefas como:

Investigar e corrigir um bug em vários arquivos.
Executar testes e interpretar falhas.
Pesquisar documentação e aplicar uma alteração.
Operar uma interface com computer use.
Coordenar ferramentas próprias e servidores MCP.
Analisar documentos e produzir um entregável estruturado.

Uso de ferramentas

Com a Responses API, a documentação lista suporte a:

Web search.
File search.
Image generation como ferramenta.
Code Interpreter.
Hosted Shell.
Apply Patch.
Skills.
Computer use.
MCP.
Tool search.

Computer use e ferramentas que alteram arquivos, executam comandos ou interagem com contas precisam de permissões limitadas, isolamento, logs, validação de argumentos e aprovação humana para ações de alto impacto.

Tool search

Tool search ajuda um agente que possui muitas ferramentas. Em vez de inserir todas as definições completas no contexto desde o início, o aplicativo pode oferecer uma representação menor e recuperar a ferramenta detalhada apenas quando ela for necessária.

Isso pode reduzir tokens e ruído, mas não elimina a necessidade de verificar se o modelo escolheu a ferramenta correta e enviou argumentos válidos.

Prompt caching

GPT-6 Sol permite reutilizar prefixos de prompt em agentes e conversas longas. A leitura de entrada já armazenada em cache custa 10% da entrada normal. A OpenAI também afirma que mudanças compatíveis em reasoning effort e disponibilidade de ferramentas podem preservar partes anteriores do contexto para reaproveitamento.

Cache reduz custo e latência quando existe um prefixo grande e repetido, como instruções, documentação ou definições de ferramentas. Ele não beneficia da mesma maneira prompts completamente diferentes em cada chamada.

Resultados publicados pela OpenAI

Os números abaixo foram publicados pela OpenAI no lançamento. Eles mostram o posicionamento histórico do modelo, mas não constituem uma comparação independente nem garantem o desempenho de um aplicativo específico.

Avaliação	Configuração de GPT-6 Sol	Resultado informado	O que é avaliado
AutomationBench	`xhigh`	33,2%, com custo médio de US$ 0,27 por tarefa	Fluxos empresariais completos usando várias ferramentas.
Agents’ Last Exam	Esforço máximo	56,4%	Tarefas profissionais longas e de valor econômico.
DeepSWE v1.1	Esforço máximo	68,8%	Engenharia de software em bases de código reais.
OSWorld 2.0 offline	`xhigh`	60,5%	Fluxos de computer use em aplicativos.

Em uma avaliação interna de factualidade baseada em conversas desidentificadas nas quais usuários haviam sinalizado erros, a OpenAI afirmou que GPT-6 Sol cometeu aproximadamente metade dos erros de GPT-5.6 Sol. Esses prompts foram escolhidos por serem difíceis e não representam todo o uso cotidiano.

Menos erros não significa ausência de alucinações. Preços, leis, documentação, dados médicos, números financeiros e informações atuais precisam ser verificados em fontes externas.

Especificações de gpt-6-sol na API

Especificação	Valor documentado
Model ID	`gpt-6-sol`
Status	Ativo; não marcado como deprecated
Janela de contexto	1.050.000 tokens
Máximo de saída	128.000 tokens
Knowledge cutoff	20 de abril de 2026
Reasoning effort	`none`, `low`, `medium`, `high`, `xhigh` e `max`
Esforço padrão	`medium`
Texto	Entrada e saída
Imagem	Entrada
Áudio	Não suportado como modality nativa
Vídeo	Não suportado como modality nativa
Streaming	Suportado
Function calling	Suportado
Structured Outputs	Suportado
Fine-tuning	Não suportado

Knowledge cutoff é a data-limite aproximada do conhecimento incorporado ao treinamento. Ela não impede que o aplicativo forneça documentos atuais ou utilize web search, mas o modelo não deve confirmar sozinho um fato mutável posterior a abril de 2026.

Uma janela de 1,05 milhão de tokens não garante memória perfeita

A janela de contexto inclui instruções, histórico, documentos, definições e resultados de ferramentas, tokens de raciocínio e saída, conforme o fluxo. Um limite grande permite processar mais conteúdo, mas não garante que cada detalhe será recuperado corretamente.

Antes de inserir centenas de milhares de tokens, compare alternativas como file search, seleção de trechos, resumos hierárquicos, divisão em etapas e testes que posicionem fatos importantes no início, no meio e no fim do contexto.

Entrada de imagem não significa saída de imagem

GPT-6 Sol pode analisar imagens e responder em texto. Ele também pode chamar uma ferramenta de geração de imagens, mas a imagem é produzida por essa ferramenta especializada. Áudio e vídeo nativos não aparecem como modalities suportadas na ficha do modelo.

Preço do GPT-6 Sol na API

Os preços padrão documentados para gpt-6-sol são calculados por 1 milhão de tokens:

Tipo	Preço por 1 milhão de tokens
Entrada sem cache	US$ 2,00
Entrada lida do cache	US$ 0,20
Gravação de cache	US$ 2,50
Saída	US$ 10,00

A leitura em cache custa 10% da entrada normal. A gravação inicial do prefixo custa 1,25 vez a entrada normal. Ferramentas como web search ou computer use podem ter cobrança adicional por chamada.

Exemplo de custo padrão

Uma chamada com 100 mil tokens de entrada sem cache e 20 mil tokens de saída custaria aproximadamente US$ 0,40:

Entrada: 0,1 × US$ 2,00 = US$ 0,20.
Saída: 0,02 × US$ 10,00 = US$ 0,20.
Total estimado: US$ 0,40.

Se os 100 mil tokens de entrada forem uma leitura de cache, a parte da entrada cai para US$ 0,02 e o total estimado passa a US$ 0,22. A primeira gravação desse mesmo prefixo custaria US$ 0,25 antes de somar a saída.

Preço acima de 272 mil tokens

Quando o prompt ultrapassa 272 mil tokens de entrada, a página do modelo aplica 2× às taxas de entrada e cache e 1,5× à saída de todo o pedido, não apenas aos tokens acima do limite.

Uma solicitação com 300 mil tokens de entrada sem cache e 20 mil de saída teria esta estimativa:

Entrada antes do multiplicador: 0,3 × US$ 2,00 = US$ 0,60.
Entrada com 2×: US$ 1,20.
Saída antes do multiplicador: 0,02 × US$ 10,00 = US$ 0,20.
Saída com 1,5×: US$ 0,30.
Total estimado: US$ 1,50, sem ferramentas ou outras cobranças.

Batch, Flex, Fast e processamento regional

Batch e Flex custam 50% das taxas Standard.
Fast mode custa 2× a taxa aplicável.
Processamento regional adiciona 10% quando disponível.
Residência de dados na União Europeia está documentada para Standard, Fast, Flex e Batch.

O modo mais barato por token nem sempre gera o menor custo por tarefa concluída. Uma resposta que exige várias tentativas, chamadas repetidas de ferramenta ou revisão manual pode custar mais que um modelo nominalmente mais caro.

GPT-6 Sol vs GPT-6.1 Sol vs Astra vs Luna

Modelo	Posicionamento atual	Reasoning effort	Entrada / saída por 1M	Entrada em cache	Principal cuidado
`gpt-6-sol`	Modelo ativo para programação e agentes; Sol anterior	`none` a `max`	US$ 2 / US$ 10	US$ 0,20	Existe um Sol mais recente e recomendado para novos projetos.
`gpt-6.1-sol`	Equilíbrio atual entre capacidade e custo	`low` a `max`	US$ 2 / US$ 10	US$ 0,10	Não aceita `none`; migração exige testes.
`gpt-6-astra`	Maior capacidade para tarefas extremamente exigentes	`low` a `max`	US$ 10 / US$ 50	US$ 1,00	Preço por token maior; compare custo por tarefa.
`gpt-6-luna`	Cargas focadas, econômicas e de alto volume	`none` a `max`	US$ 0,10 / US$ 0,50	US$ 0,01	Não foi posicionado para substituir Sol em toda tarefa complexa.

Os quatro modelos possuem contexto documentado de 1,05 milhão de tokens e saída máxima de 128 mil tokens, mas não entregam a mesma qualidade, velocidade ou uso de raciocínio.

Quando escolher GPT-6 Sol

O aplicativo já foi testado e estabilizado com gpt-6-sol.
A tarefa precisa usar reasoning.effort="none".
A migração imediata apresenta mais risco operacional que benefício.
Seus evals mostram que ele executa melhor um fluxo específico.
Você precisa manter compatibilidade temporária enquanto valida GPT-6.1 Sol.

Quando começar por GPT-6.1 Sol

O projeto ainda não foi iniciado.
A tarefa exige trabalho profissional, programação, computer use ou ferramentas complexas.
Você quer o Sol mais recente recomendado no catálogo.
Seu agente reutiliza muito contexto e pode aproveitar cached input mais barato.
Você não depende do nível none.

A OpenAI relata ganhos de GPT-6.1 Sol sobre GPT-6 Sol em programação, trabalho profissional, computer use, pesquisa científica, factualidade e alinhamento. Esses ganhos devem ser confirmados no aplicativo real, porque prompts, ferramentas e critérios de sucesso variam.

Como usar GPT-6 Sol em Python

O exemplo abaixo utiliza o SDK oficial e a Responses API. Defina a variável de ambiente OPENAI_API_KEY antes de executar o arquivo.

from openai import OpenAI, APIError

client = OpenAI()

try:
    response = client.responses.create(
        model="gpt-6-sol",
        reasoning={"effort": "medium"},
        input=(
            "Analise o plano de projeto abaixo. "
            "Identifique riscos, dependências e próximos passos. "
            "Não invente informações ausentes e responda "
            "em português brasileiro."
        ),
    )
    print(response.output_text)
except APIError as exc:
    raise SystemExit(f"Falha na chamada à OpenAI API: {exc}") from exc

Consulte o guia oficial de geração de texto antes de levar o código para produção. Adicione timeout, logs, retry limitado, controle de custo e tratamento específico para erros transitórios.

Responses API ou Chat Completions?

A OpenAI recomenda Responses API para built-in tools e function calling. Chat Completions aceita function calling com GPT-6 Sol somente quando reasoning_effort está definido como none.

Se o aplicativo precisa combinar raciocínio com ferramentas, use Responses API em vez de tentar reproduzir o mesmo fluxo em Chat Completions.

É necessário migrar para GPT-6.1 Sol?

Não existe um shutdown anunciado para gpt-6-sol na documentação consultada. Portanto, a migração não é uma emergência regulada por prazo. Ainda assim, GPT-6.1 Sol é o modelo mais recente e a recomendação atual de equilíbrio no catálogo.

Faça a mudança como uma avaliação de produto, não como uma substituição cega:

Localize as chamadas existentes. Inclua código, configurações, fallbacks, filas e dashboards.
Registre o comportamento atual. Defina qualidade, formato, ferramentas, latência e custo de referência.
Verifique o reasoning effort. GPT-6.1 Sol não aceita none; comece com low se precisar migrar esse fluxo.
Crie evals representativas. Use tarefas reais, casos difíceis e falhas conhecidas, removendo dados sensíveis.
Compare function calls. Verifique seleção de ferramenta, argumentos, repetição de chamadas e recuperação de erros.
Valide Structured Outputs. Um JSON válido ainda pode conter valores incorretos.
Meça tokens e custo. Inclua cache writes, cache reads, ferramentas e novas tentativas.
Teste contexto longo. Faça uma avaliação separada acima de 272 mil tokens.
Ajuste prompts. Não pressuponha que o modelo novo responderá da mesma forma às instruções antigas.
Use canary rollout. Envie uma pequena parte do tráfego ao novo modelo.
Mantenha rollback. Preserve temporariamente uma rota segura para GPT-6 Sol durante a validação.

Checklist para escolher entre Sol, 6.1 Sol, Astra e Luna

Defina a tarefa e a métrica de sucesso.
Determine se o processo exige ferramentas, visão, computer use ou MCP.
Verifique se reasoning.effort="none" é obrigatório.
Estime o volume de entrada, saída e contexto reutilizado.
Separe tarefas que ultrapassam 272 mil tokens.
Teste pelo menos dois modelos em solicitações reais.
Compare qualidade factual e cumprimento de instruções.
Compare tool calls e recuperação de falhas.
Meça latência até o primeiro token e duração total.
Calcule custo por tarefa concluída, não apenas por milhão de tokens.
Implemente aprovação humana em ações de alto impacto.
Monitore mudanças no catálogo e na página de Deprecations.

Limitações importantes

Pode produzir erros: fatos, cálculos, referências e interpretações ainda precisam de validação.
Knowledge cutoff em abril de 2026: informações posteriores ou mutáveis exigem fontes atuais.
Contexto longo tem custo maior: acima de 272 mil tokens, os multiplicadores alcançam todo o pedido.
Não possui áudio ou vídeo nativos: use modelos especializados.
Não suporta fine-tuning: personalização por prompt e ferramentas não equivale a alterar os pesos.
Ferramentas podem falhar: argumentos e resultados devem ser verificados.
Computer use exige controle: não conceda acesso amplo a pagamentos, exclusões ou sistemas críticos.
ChatGPT e API diferem: respostas podem mudar por causa de prompts de sistema, ferramentas e níveis de raciocínio.
Não é o Sol mais recente: GPT-6.1 Sol ocupa essa posição no catálogo atual.

Perguntas frequentes

GPT-6 Sol ainda está disponível?

Sim. Ele alimenta níveis do GPT-6 no Chat para contas pagas elegíveis, aparece como modelo em Work e Codex e continua ativo na API como gpt-6-sol.

Por que não encontro “GPT-6 Sol” no ChatGPT?

Porque o menu do Chat o apresenta como GPT-6. GPT-6 Sol funciona nos bastidores nos níveis Instant, Medium, High e Extra High. A disponibilidade ainda pode depender do rollout e do workspace.

GPT-6 Pro é uma versão Pro de Sol?

Não. O Help Center informa que GPT-6 Pro é alimentado por GPT-6 Astra. Sol alimenta os níveis de Instant a Extra High.

GPT-6 Sol está deprecated?

Na data desta revisão, a ficha oficial não exibia a marca Deprecated e a página de depreciações não anunciava um shutdown para gpt-6-sol.

Qual é a diferença entre GPT-6 Sol e GPT-6.1 Sol?

GPT-6.1 Sol é o modelo Sol mais recente e a recomendação atual para equilibrar capacidade e custo. Ele mantém o preço padrão de US$ 2 por milhão de tokens de entrada e US$ 10 por saída, reduz a entrada em cache para US$ 0,10 e possui knowledge cutoff posterior. Entretanto, não suporta reasoning effort none.

Devo iniciar um projeto com GPT-6 Sol?

Para um projeto novo, comece comparando GPT-6.1 Sol, Astra e Luna, conforme a recomendação atual do catálogo. GPT-6 Sol continua sendo uma opção válida quando seus evals o favorecem ou quando o fluxo depende de none.

Qual é a janela de contexto?

O model ID gpt-6-sol possui janela de 1.050.000 tokens e máximo de 128 mil tokens de saída. Esses números pertencem à API e não devem ser usados como limite documentado do ChatGPT.

Quanto custa GPT-6 Sol?

No modo Standard, custa US$ 2 por milhão de tokens de entrada, US$ 0,20 por entrada lida do cache, US$ 2,50 por cache writes e US$ 10 por milhão de tokens de saída. Ferramentas e outros modos podem adicionar custos.

GPT-6 Sol aceita imagens?

Sim. Imagem é uma modality de entrada e a saída nativa é texto. O modelo pode chamar uma ferramenta de geração de imagens, mas isso é diferente de produzir imagens diretamente.

GPT-6 Sol suporta áudio e vídeo?

Não como modalities nativas em sua ficha. Voz, transcrição, áudio e vídeo exigem modelos ou ferramentas especializados.

Suporta function calling e Structured Outputs?

Sim. Ambos aparecem como suportados. Para combinar raciocínio e ferramentas, utilize Responses API. Em Chat Completions, function calling fica limitado a reasoning_effort="none".

É possível fazer fine-tuning?

Não. A ficha atual marca fine-tuning como não suportado.

ChatGPT Plus inclui créditos da API?

Não automaticamente. O uso dentro do ChatGPT segue o plano e seus limites; chamadas realizadas com API key seguem a conta e a cobrança da API.

GPT-6 Sol pode ser executado localmente?

A OpenAI o oferece como serviço hospedado. As fontes oficiais consultadas não publicam pesos de GPT-6 Sol para download e execução local.

Conclusão

GPT-6 Sol permanece relevante em quatro contextos diferentes. Ele alimenta GPT-6 no Chat para usuários pagos elegíveis, pode ser selecionado em Work e Codex e continua disponível na API como gpt-6-sol.

O principal cuidado é não confundir esses produtos. GPT-6 Pro usa Astra, a janela de 1,05 milhão de tokens pertence à API e uma assinatura ChatGPT não inclui automaticamente consumo programático.

Para aplicações existentes, não há shutdown anunciado que obrigue uma troca imediata. Para projetos novos, o catálogo atual orienta comparar GPT-6.1 Sol para equilíbrio, Astra para máxima capacidade e Luna para alto volume e baixo custo. A escolha deve ser feita por evals, custo por tarefa concluída, latência e qualidade do uso de ferramentas.

Fontes oficiais consultadas

Fontes verificadas em 13 de outubro de 2026.