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A OpenAI afirma que reduziu o preço de dois modelos GPT-5.6, reduzindo o preço da API do Luna em 80% e o do Terra em 20%, enquanto trabalha para tornar seus modelos mais eficientes.
De acordo com o preço atualizado, o GPT-5.6 Luna agora custa US$ 0,20 por milhão de tokens de entrada e US$ 1,20 por milhão de tokens de saída, abaixo dos US$ 1 e US$ 6.
Da mesma forma, Terra caiu de US$ 2,50 para US$ 2 por milhão de tokens de entrada e de US$ 15 para US$ 12 por milhão de tokens de saída.
Índice de Inteligência de Análise Artificial v4.1
Fonte: OpenAI
Em uma postagem no X, a OpenAI também observou que os novos preços afetam a forma como conta o uso no Codex e ChatGPT Work.
Por exemplo, se novas tarefas usarem esses modelos, elas deduzirão menos das cotas dos clientes, para que você possa concluir mais trabalhos com a mesma cota.
A OpenAI também está atualizando a revisão automática no aplicativo ChatGPT e Codex CLI de GPT-5.4 para GPT-5.6 Luna, o que deve reduzir o custo em aproximadamente dez vezes.
GPT-5.6 Sol obtém uma opção de API mais rápida
A OpenAI também criou um modo rápido para clientes de API, mas não haverá alterações no preço padrão do Sol, pelo menos não agora.
O modo GPT-5.6 Sol Fast é até 2,5 vezes mais rápido que o processamento padrão sem reduzir a inteligência do modelo.
O desempenho extra custa o dobro do preço padrão da API, o que significa que ele foi especialmente projetado para codificação, pesquisa e cargas de trabalho de agente urgentes.
Em todos os outros casos de uso, você realmente não precisa do modo GPT-5.6 Sol Fast.
Segundo a empresa, as recentes melhorias do GPT-5.6 Sol permitiram obter os ganhos de eficiência que geraram as reduções Luna e Terra.
Em seus próprios resultados de testes, a OpenAI também coloca o Luna no topo de seu índice de inteligência entre os modelos comparados, apesar de seu custo por tarefa substancialmente mais baixo.
Teste todas as camadas antes que os invasores o façam
As equipes de segurança registram 54% dos ataques bem-sucedidos e alertam sobre apenas 14%. O restante se move pelo seu ambiente sem ser visto. O whitepaper do Picus mostra como a simulação de violação e ataque testa suas regras de SIEM e EDR para que as ameaças parem de escapar da detecção.
Obtenha o whitepaper
De acordo com o preço atualizado, o GPT-5.6 Luna agora custa US$ 0,20 por milhão de tokens de entrada e US$ 1,20 por milhão de tokens de saída, abaixo dos US$ 1 e US$ 6.
Da mesma forma, Terra caiu de US$ 2,50 para US$ 2 por milhão de tokens de entrada e de US$ 15 para US$ 12 por milhão de tokens de saída.
Índice de Inteligência de Análise Artificial v4.1
Fonte: OpenAI
Em uma postagem no X, a OpenAI também observou que os novos preços afetam a forma como conta o uso no Codex e ChatGPT Work.
Por exemplo, se novas tarefas usarem esses modelos, elas deduzirão menos das cotas dos clientes, para que você possa concluir mais trabalhos com a mesma cota.
A OpenAI também está atualizando a revisão automática no aplicativo ChatGPT e Codex CLI de GPT-5.4 para GPT-5.6 Luna, o que deve reduzir o custo em aproximadamente dez vezes.
GPT-5.6 Sol obtém uma opção de API mais rápida
A OpenAI também criou um modo rápido para clientes de API, mas não haverá alterações no preço padrão do Sol, pelo menos não agora.
O modo GPT-5.6 Sol Fast é até 2,5 vezes mais rápido que o processamento padrão sem reduzir a inteligência do modelo.
O desempenho extra custa o dobro do preço padrão da API, o que significa que ele foi especialmente projetado para codificação, pesquisa e cargas de trabalho de agente urgentes.
Em todos os outros casos de uso, você realmente não precisa do modo GPT-5.6 Sol Fast.
Segundo a empresa, as recentes melhorias do GPT-5.6 Sol permitiram obter os ganhos de eficiência que geraram as reduções Luna e Terra.
Em seus próprios resultados de testes, a OpenAI também coloca o Luna no topo de seu índice de inteligência entre os modelos comparados, apesar de seu custo por tarefa substancialmente mais baixo.
Teste todas as camadas antes que os invasores o façam
As equipes de segurança registram 54% dos ataques bem-sucedidos e alertam sobre apenas 14%. O restante se move pelo seu ambiente sem ser visto. O whitepaper do Picus mostra como a simulação de violação e ataque testa suas regras de SIEM e EDR para que as ameaças parem de escapar da detecção.
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