Comparação de modelos
Compare Claude Opus 5.5 e GPT-5.6 Luna usando a mesma rubrica texto e raciocínio fornecida pelo provedor. Nenhuma pontuação misteriosa e nenhuma classificação de benchmark inventada.
Defina seu uso. A estimativa é atualizada enquanto você digita.
Exemplo: 6.000 tokens de entrada para 10 páginas e 500 para o resumo. O tamanho varia; ajuste os valores.
Uma execução envia sua entrada ao modelo uma vez e recebe uma resposta. Tokens são partes de texto: entrada é o que você envia, saída é a resposta que recebe.
Estimativas sem impostos, ferramentas, armazenamento/gravação de cache, franquias gratuitas e descontos personalizados. Imagens incluem apenas a saída, sem prompt ou referências. Os modos de qualidade variam. Configurações não listadas não são consideradas gratuitas.
| Modelo | Acesso | Total estimado (USD) |
|---|---|---|
| GPT-5.6 LunaOpenAI | OpenAI | US$ 0,0018 |
| Claude Opus 5.5Anthropic | Anthropic | US$ 0,034 |
Tomada rápida
Um modelo Claude para grandes alterações de código, pesquisas detalhadas e tarefas de negócios com várias etapas.
As integrações existentes precisam de uma verificação de compatibilidade: não é possível desativar o pensamento nem forçar chamadas de ferramentas. O modo rápido e o processamento em lote têm preços diferentes.
A faixa econômica do GPT-5.6 para processar muitas tarefas curtas e repetitivas.
Preço baixo por token não garante baixo custo por tarefa se o modelo precisar de novas tentativas ou raciocínio extenso.
Compare os fatos publicados
Os valores usam as próprias unidades e limites publicados de cada provedor. Um espaço em branco significa que o fornecedor não publicou um valor diretamente comparável nas fontes analisadas.
| Texto e raciocínio | Claude Opus 5.5 | GPT-5.6 Luna |
|---|---|---|
| Janela de contextoMáximo combinado de prompt e contexto de trabalho documentado pelo provedor. | 1 milhão de tokens | 1,05 milhão de tokens |
| Saída máximaLimite de resposta publicado pelo provedor, quando disponível. | 128 mil tokens | 128 mil tokens |
| Corte de conhecimentoÚltima data de conhecimento confiável publicada explicitamente pelo fornecedor do modelo. As ferramentas de pesquisa e conectadas podem recuperar informações mais recentes, mas não alteram o corte integrado do modelo. | Junho de 2026 | 16 de fevereiro de 2026 |
| Preço de entradaPreço de lista padrão atual por milhão de tokens de entrada, salvo indicação em contrário. | US$ 4/1 milhão | $0.2 / 1M |
| Preço de saídaPreço de lista padrão atual por milhão de tokens de saída, salvo indicação em contrário. | US$ 20/1 milhão | $1.2 / 1M |
| EntradasTipos de mídia aceitos pelo endpoint do modelo listado. | Texto, imagem | Texto, imagem |
| Ferramentas e agentesFerramentas nativas selecionadas e recursos de criação de agentes, não uma lista exaustiva. | Uso de ferramentas, agentes, visão, fluxos de trabalho de codificação | Funções, pesquisa na web/arquivos, código, computador, MCP |
Como escolher
Comece com o trabalho que você precisa concluir e, em seguida, valide os detalhes de custo, acesso e política na rota exata do seu provedor.
A Anthropic não treina com dados da API sem permissão expressa. A retenção depende do recurso da API, do contrato da conta e do provedor de nuvem.
OpenAI diz que as entradas e saídas da API não são usadas para treinamento de modelo por padrão. Os registros padrão de monitoramento de abuso podem ser retidos por até 30 dias; as organizações qualificadas podem solicitar outros controles.
Links de provedor e API
Perguntas frequentes
Claude Opus 5.5: Um modelo Claude para grandes alterações de código, pesquisas detalhadas e tarefas de negócios com várias etapas. GPT-5.6 Luna: A faixa econômica do GPT-5.6 para processar muitas tarefas curtas e repetitivas.
Considere Claude Opus 5.5 quando sua prioridade for Mudanças na base de código. Considere GPT-5.6 Luna quando sua prioridade for Extração de dados. Teste ambos com seus próprios dados e rota do provedor antes de confirmar.
Não. Esta comparação alinha os fatos publicados pelo fornecedor para a categoria Texto e raciocínio. Ele não reivindica um vencedor universal nem combina pontuações de benchmark de terceiros incompatíveis.
