OpenAI
GPT 5.6
gpt-5.6-terra
Série de grandes modelos em camadas da OpenAI (Sol/Terra/Luna), focada em programação, raciocínio complexo e cibersegurança, com seleção de modelo conforme a curva de desempenho e custo
- Janela de contexto
- 1,050,000
- Entrada
- Saída máxima
- 128,000 tokens
- Corte de conhecimento
- 2026-02
Preços
gpt-5.6-terra /1M tokens
| Especificações | Preço unitário |
|---|---|
| Entrada | $0.500 |
| Entrada em cache | $0.050 |
| Saída | $3.000 |
| Gravação em cache (5 min) | $0.625 |
Visão geral
Visão geral do posicionamento
Modelo de texto de nível equilibrado da série GPT-5.6, posicionado entre desempenho e custo. Destina-se a tarefas como programação, raciocínio complexo e fluxos de trabalho de agentes, sendo adequado para desenvolvedores que desejam obter desempenho de ponta enquanto controlam o gasto de tokens. Por meio da interface unificada do HiAPI.ai, é cobrado por token e pode ser usado como modelo de texto geral em processos de produção e experimentação do dia a dia.
Destaques principais
- Nível equilibrado da série — equilibra desempenho e custo entre Sol e Luna, adequado à maioria das tarefas de texto convencionais.
- Alta eficiência de tokens de saída — segundo informações oficiais, alcança desempenho superior com o mesmo orçamento de tokens, ajudando a controlar o custo de tarefas longas.
- Foco em programação e defesa de segurança — a série apresenta desempenho de ponta em benchmarks de programação e segurança cibernética; Terra pode assumir esse tipo de tarefa de texto.
Descrição das capacidades
Raciocínio complexo e programação: lida com raciocínio em várias etapas e solicitações de geração e revisão de código, produzindo rascunhos e sugestões de correção diretamente utilizáveis no fluxo de desenvolvimento.
Execução de fluxos de trabalho de agentes: oferece suporte à orquestração de tarefas agênticas centradas em texto, facilitando seu uso como nó de decisão e geração em processos automatizados.
Apoio à defesa de segurança: pode ser usado em análises de texto defensivas, como modelagem de ameaças, descoberta de vulnerabilidades e sugestões de patches, com foco em descoberta e correção, não em ataque.
Apoio a processos de pesquisa: auxilia na identificação de causas de falhas em experimentos, na interpretação de resultados e na descrição da otimização de processos de treinamento, sendo adequado a cenários de documentação de pesquisa e engenharia.
Cenários de aplicação
- Programação e revisão em equipes de engenharia de software — recebe trechos de código e descrições de requisitos e produz rascunhos de implementação, pareceres de revisão e sugestões de correção de defeitos para a colaboração diária de desenvolvimento.
- Análise defensiva em equipes de segurança — recebe indícios de vulnerabilidades e código e produz textos de modelagem de ameaças e planos de patch para exercícios de blue team e processos de correção.
- Apoio experimental para pesquisadores — recebe configurações e resultados de experimentos e produz análises de causas de falha e sugestões de otimização para registros de iteração de pesquisa.
- Tarefas de texto de produção sensíveis a custo — assume, em nível equilibrado, a geração em lote de textos e diálogos, produzindo ativos de texto estruturados para processos de automação de negócios.
Limitações e recomendações de seleção
Não atinge o limiar Critical nas áreas de segurança cibernética e biológica; suas capacidades de segurança concentram-se em descobrir e corrigir vulnerabilidades e ainda não executam de forma confiável ataques autônomos de ponta a ponta. Caso a tarefa exija o máximo de desempenho, considere Sol da mesma série; se a prioridade for baixa latência e baixo custo, considere Luna. As descrições atuais de capacidade vêm em grande parte de materiais de lançamento, e as avaliações independentes de longo prazo são limitadas; recomenda-se validar em pequena escala antes de usar em cenários críticos.
Novidades
Ver o changelog →- Novo modelo gpt-5.6-luna já disponível
- Novo modelo Novo modelo gpt-5.6-terra disponível
- Novo modelo Modelo gpt-5.6-sol disponível
Artigos
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