Em 26 de outubro de 2026, a empresa de segurança Xint relatou uma falha na compactação da OpenAI que permitiu a outros modelos ecoar raciocínio associado a solicitações próprias da equipe. A Xint afirmou que a OpenAI confirmou o problema e implantou uma correção no servidor em 23 de outubro de 2026. O teste usou prompts da própria Xint, sem alegar acesso ao raciocínio de outros usuários.
Como a compactação entrou no teste
A documentação da OpenAI descreve a compactação como um recurso que reduz o tamanho do contexto e preserva o estado necessário para turnos seguintes. O resultado é um item criptografado e opaco, cujo conteúdo não é destinado à leitura humana, segundo a documentação oficial da API.
Na demonstração descrita pela Xint, o gpt-5.6-sol gerou o raciocínio e fez a compactação. Depois, gpt-4.1 e gpt-4o receberam o item compactado e repetiram seu conteúdo. Os pesquisadores usaram quebra-cabeças de matemática e de algoritmos.
O que os números medem
Em um exemplo da Xint, o item de raciocínio tinha 405 tokens, o item compactado tinha 612 tokens e cada resposta repetida tinha 609 tokens.
A Xint diz que a repetição pelos dois modelos sustenta a etapa de eco. A equipe não tinha o texto original legível para comparar, e a compactação poderia ter reformulado o raciocínio. Assim, o resultado não permite afirmar que as respostas reproduziram o raciocínio original palavra por palavra.
A Xint testou o gpt-5.6-sol e relata que a técnica funcionou em todos os níveis de esforço de raciocínio que experimentou, do mínimo ao máximo.
