Claude x ChatGPT: as novas versões lado a lado

Entre setembro e outubro, a Anthropic e a OpenAI renovaram suas linhas de modelos de IA. A Anthropic, que faz o Claude, lançou o Fable 5.1 e a família 5.5 (Opus, Sonnet e Haiku). A OpenAI, dona do ChatGPT, lançou a geração GPT-6, com os modelos Astra, Sol e Luna, e já atualizou o Sol para a versão 6.1. Esses modelos rodam por trás dos apps e também chegam às empresas pela API, para uso dentro dos seus próprios sistemas.

O que cada empresa lançou

Anthropic (Claude)

• Claude Fable 5.1 (15 de setembro): da linha mais alta da Anthropic, apresentado pela empresa como o modelo mais avançado do mundo para programação e trabalho intelectual. O mesmo modelo, com salvaguardas diferentes, existe como Claude Mythos 5.1, liberado só para organizações aprovadas que trabalham com cibersegurança e ciências da vida.
• Claude Opus 5.5 (22 de setembro): abre a família 5.5, custa 20% menos por token que o Opus 5 e, nos testes publicados pela Anthropic, aparece à frente do Fable 5.1 em programação com agentes, uso do computador e trabalho intelectual.
• Claude Sonnet 5.5 (28 de setembro): mais rápido e barato que o Opus, indicado para tarefas do dia a dia bem definidas, correção de bugs e criação de documentos, apresentações e planilhas.
• Claude Haiku 5.5 (7 de outubro): o modelo pequeno, o mais rápido e barato da Anthropic, feito para grandes volumes, como resumos, classificação e atendimento em tempo real.

OpenAI (ChatGPT)

• GPT-6 Astra (3 de setembro): o modelo mais capaz da OpenAI, que a empresa apresenta como o mais inteligente do mundo, com destaque para uso do computador, programação e ciência.
• GPT-6 Sol e GPT-6 Luna (22 de setembro): versões mais rápidas e baratas, treinadas com métodos parecidos com os do Astra. O Luna é o mais barato, feito para o trabalho do dia a dia em escala.
• GPT-6.1 Sol (29 de setembro): atualização do Sol que, segundo a OpenAI, chega perto do Astra em programação com agentes, uso do computador e trabalho profissional, por um quinto do preço.
• GPT-6 Cyber (5 de novembro): modelo para pesquisa em segurança, liberado por enquanto a um grupo de clientes aprovados do programa Daybreak Red.

Lado a lado

Pelo preço da API, as duas linhas se encaixam em faixas, e em três delas o valor por token é idêntico:

• Faixa mais cara: Claude Fable 5.1 e GPT-6 Astra, a US$ 10 por milhão de tokens de entrada e US$ 50 por milhão de saída.
• Faixa intermediária: Claude Sonnet 5.5 e GPT-6.1 Sol, a US$ 2 e US$ 10.
• Faixa mais barata: Claude Haiku 5.5 e GPT-6 Luna, a US$ 0,10 e US$ 0,50 (no Haiku, para pedidos de até 100 mil tokens).

O Claude Opus 5.5 fica no meio, a US$ 4 e US$ 20, sem equivalente direto na OpenAI. Uma diferença que pesa em agentes está no contexto reaproveitado (cache): na faixa mais cara, o Fable 5.1 cobra US$ 0,25 por milhão de tokens lidos do cache, e o Astra, US$ 1.

Nos apps

Nos apps, a chegada foi diferente. No ChatGPT, o Astra foi liberado para os planos Plus, Pro, Business e Enterprise; o Sol e o Luna estrearam no ChatGPT Work e no Codex dos planos pagos, e quem usa os planos Free e Go ganhou o Luna no app para computador. No Claude, o Fable 5.1 está no app, no Cowork e no Claude Code, e o Opus 5.5 chegou com limites de uso maiores nos planos Pro, Max, Team e Enterprise.

Quem sai na frente

Cada empresa publica testes em que leva vantagem. A Anthropic afirma que o Opus 5.5, no nível de esforço padrão, supera o GPT-6 Astra no FrontierCode, um teste de programação, com cerca de um quinto do custo por tarefa. A OpenAI afirma que o GPT-6.1 Sol supera o Opus 5.5 em 2,2 pontos no AutomationBench, que mede fluxos de trabalho de empresas, com cerca de um terço do custo. Os números vêm de quem vende o modelo, em configurações escolhidas por cada um: servem de pista, não de veredito.

O que isso muda para empresas

• Escolha por tarefa, não por marca: os modelos mais baratos foram feitos para trabalho em volume, como resumos, classificação e atendimento, e custam um centésimo dos mais caros por token de entrada. Os mais caros ficam para o trabalho mais difícil.
• Compare o custo por tarefa: cada modelo gasta uma quantidade diferente de tokens, e os dois deixam ajustar o nível de esforço, o que muda o resultado e a conta. Uma amostra das suas tarefas reais, avaliada com os mesmos critérios, diz mais que qualquer ranking.
• Deixe a troca de modelo fácil: em pouco mais de um mês, as duas empresas renovaram suas linhas. Um sistema que troca de modelo por configuração, com testes que medem a qualidade a cada troca, aproveita os lançamentos sem refazer o projeto.
• Mantenha os cuidados de sempre: com dados de clientes, confira no contrato como o fornecedor trata e guarda as informações, e mantenha avaliação humana, registros e critérios de parada, os cuidados que aplicamos nos projetos de IA e automação.