Em 19 de outubro de 2026, o Journal du Net publicou uma comparação de seis modelos da OpenAI e da Anthropic em quatro tarefas. As cobranças variaram conforme o trabalho, e o menor valor nem sempre veio acompanhado de três execuções aprovadas: Claude Haiku 5.5 passou em 0 de 3 tentativas de correção de código, enquanto GPT-6 Luna passou em apenas 1 de 3 tentativas de deduplicação.
O que o teste comparou
O Journal du Net informou que usou as APIs oficiais, configurou o raciocínio no nível alto e fez três execuções por modelo, calculando a média. O cache de prompt, que permite reaproveitar partes de uma entrada, ficou ativado nos dois serviços. No cálculo da Anthropic, o veículo incluiu uma gravação inicial no cache e leituras nas duas execuções seguintes.
As tarefas foram corrigir um erro no Flask; extrair dados de 20 faturas fictícias em PDF para JSON; responder a 20 perguntas numéricas sobre um prospecto pré-IPO de 400 páginas da SpaceX; e deduplicar um arquivo sintético com 300 registros de clientes, dos quais 40 eram duplicados. Na tarefa de código, uma correção só contava como aprovada quando passava nos testes oficiais acrescentados pelos desenvolvedores do Flask.
Cobranças e aprovações por tarefa
A tabela reúne os valores por tarefa e o número de execuções aprovadas, sempre sobre três tentativas. São cobranças relatadas pelo Journal du Net para esse teste, não uma tabela de preços atual da API.
| Tarefa | GPT-6 Astra | Claude Opus 5.5 | GPT-6.1 Sol | Claude Sonnet 5.5 | GPT-6 Luna | Claude Haiku 5.5 |
| Correção de código | US$ 0,4278; 3/3 | US$ 0,2534; 3/3 | US$ 0,0730; 3/3 | US$ 0,1217; 2/3 | US$ 0,0048; 3/3 | US$ 0,0398; 0/3 |
| Extração de faturas | US$ 0,4023; 3/3 | US$ 0,2405; 3/3 | US$ 0,0791; 3/3 | US$ 0,1284; 3/3 | US$ 0,0041; 3/3 | US$ 0,0088; 3/3 |
| Perguntas sobre o prospecto | US$ 2,9275; 3/3 | US$ 1,0770; 3/3 | US$ 0,5369; 3/3 | US$ 0,5358; 3/3 | US$ 0,0294; 3/3 | US$ 0,1458; 3/3 |
| Deduplicação de registros | US$ 0,6184; 3/3 | US$ 0,3451; 3/3 | US$ 0,1126; 3/3 | US$ 0,1673; 3/3 | US$ 0,0061; 1/3 | US$ 0,0105; 3/3 |
Nas quatro tarefas, Claude Opus 5.5 teve cobranças menores que GPT-6 Astra. Entre os modelos intermediários, GPT-6.1 Sol custou menos que Claude Sonnet 5.5 em três tarefas; no prospecto, Sonnet ficou US$ 0,0011 abaixo de Sol. Esses resultados valem para os trabalhos e as condições descritos pelo Journal du Net.
Os valores mais baixos também precisam ser lidos junto com as aprovações. Claude Haiku 5.5 teve a menor cobrança na correção de código entre os seis modelos, mas não passou em nenhuma das três execuções. GPT-6 Luna teve a menor cobrança na deduplicação e passou em uma tentativa. Já na extração de faturas e nas perguntas sobre o prospecto, todos os modelos passaram nas três execuções.
Tokens e o limite de preço do Haiku 5.5
Um token é uma unidade de texto processada pela API; a quantidade depende do modelo. No teste de correção de código, o Journal du Net registrou 77.979 tokens de entrada para os modelos OpenAI e 120.242 para os modelos Anthropic com o mesmo material. Na tarefa do prospecto, os números foram 362.517 e 592.569, respectivamente. São contagens desses dois insumos, não uma regra de conversão válida para qualquer texto.
A página oficial de preços da Anthropic lista tarifas cinco vezes maiores para Claude Haiku 5.5 quando o prompt ultrapassa 100 mil tokens. Até esse limite, a entrada custa US$ 0,10 por milhão de tokens; acima dele, US$ 0,50. A leitura do cache passa de US$ 0,01 para US$ 0,05 por milhão, a gravação no cache de US$ 0,125 para US$ 0,625, e a saída de US$ 0,50 para US$ 2,50 por milhão de tokens.
Os modelos listados pela OpenAI
A página de preços da API da OpenAI lista GPT-6 Astra e os modelos GPT-5.6 Sol, GPT-5.6 Terra e GPT-5.6 Luna. Ela não lista GPT-6.1 Sol nem GPT-6 Luna, nomes usados nas cobranças atribuídas a esses modelos pelo Journal du Net. Para contexto sobre um dos modelos da comparação, a NeoTeo também publicou uma análise do GPT-6 Astra como agente.
O resultado prático depende do que conta como trabalho concluído: a cobrança por execução, sozinha, não informa quantas tentativas passaram. Nas quatro tarefas do Journal du Net, essa diferença aparece com clareza nos resultados de Claude Haiku 5.5 em código e de GPT-6 Luna na deduplicação.
