Preços a descer, avaliação externa — e a conta chegou no mesmo dia

A Anthropic e a OpenAI lançaram modelos novos na terça-feira, 22 de setembro, com o mesmo argumento: menos custo por resposta. O Claude Opus 5.5 sai 40% mais barato de correr do que o Opus 5 em trabalho típico; o GPT-6 Sol e o GPT-6 Luna cortam para metade o preço por token. Nenhum dos dois é um salto de capacidade — são o primeiro lançamento de cada laboratório desde que Dario Amodei pediu para travar o ritmo da fronteira — e trazem uma novidade que não se mede em dólares: o Opus 5.5 foi testado, antes de sair, por avaliadores de fora. Nas mesmas horas, a Colúmbia Britânica processava a OpenAI pelo tiroteio de Tumbler Ridge e vinha a público uma investigação do Pentágono sobre um bombardeamento no Irão em que se confiou demasiado numa máquina.

dois lançamentos, o mesmo argumento

A Anthropic diz que o Opus 5.5 «atua ao nível do Claude Fable 5.1 na maior parte do trabalho» e sai 40% mais barato de correr do que o Opus 5 em cargas típicas, porque além do preço também gasta menos tokens por tarefa. Na tabela da empresa, entrada e saída ficam em 4 e 20 dólares por milhão de tokens, 20% abaixo do Opus 5; as leituras de cache, que dominam o custo do trabalho com agentes, caem 60%, para 20 cêntimos por milhão. Em áreas de risco, como cibersegurança e biologia, os pedidos podem ser encaminhados para um modelo mais restrito.

A OpenAI seguiu a mesma lógica com duas versões da família GPT-6. O Sol, um degrau abaixo do Astra, fica em 2 dólares por milhão de tokens de entrada e 10 de saída; o Luna, para tarefas de grande volume, em 10 e 50 cêntimos. Segundo a CNBC, são metade do preço da geração GPT-5.6. A Ars Technica resume o momento: a corrida dos modelos de fronteira entrou «na fase da comparação de preços», com os laboratórios a responder aos pesos abertos chineses — Alibaba, Moonshot, DeepSeek.

quem avalia antes de sair

Há uma diferença face aos lançamentos anteriores: a Anthropic escreve que o Opus 5.5 foi «testado antes do lançamento por avaliadores externos, incluindo a Frontier Design e a METR», e que é o modelo com melhor resultado de sempre na sua auditoria automática de comportamento — menos propenso a decisões difíceis de reverter e mais resistente à injeção de instruções do que o Opus 5.

A OpenAI publicou no mesmo dia um documento com prioridades e princípios para avaliações independentes de modelos de fronteira; o resumo é o da própria empresa. A Anthropic propôs a 17 de setembro indicadores públicos para medir o que se passa dentro dos laboratórios. O contexto explica a pressa: em 8 de setembro, o investigador Jacob Coxon saiu da Anthropic a dizer que os dois laboratórios estavam a «jogar com as nossas vidas», e Altman e Musk juntaram-se depois ao pedido de travagem. Esta semana, o The New York Times juntou as intrusões que a Google, a Anthropic, a OpenAI e a Meta revelaram em modelos seus.

a colúmbia britânica processa a openai

A província canadiana apresentou na segunda-feira, 21 de setembro, num tribunal federal de São Francisco, uma ação contra a OpenAI e contra o seu diretor-executivo, Sam Altman. Segundo o processo, o ataque podia ter sido evitado: a equipa de segurança da empresa assinalou a atiradora devido a conversas sobre violência com armas e não avisou a polícia. A província pede dinheiro para a recuperação, uma ordem que mude a forma como o ChatGPT trata conversas que possam levar à violência e os registos da atiradora.

Em fevereiro, o tiroteio na escola de Tumbler Ridge matou nove pessoas, na sua maioria crianças. A atiradora, de 18 anos, matou cinco crianças e uma assistente de educação e, antes disso, a mãe e o meio-irmão, e suicidou-se no local; mais de 160 alunos, professores e funcionários ficaram horas encurralados. A escola vai ser demolida e a província paga a substituição. Altman escreveu em abril a dizer que sentia muito que a OpenAI não tivesse contactado as autoridades e prometeu mudanças; segundo o processo, nunca as cumpriu. Mais de trinta familiares já tinham processado a empresa na Califórnia.

o pentágono e o alvo errado

A investigação da Bloomberg, publicada a 18 de setembro e resumida pelo Gizmodo dois dias depois, tem por base responsáveis que participaram numa revisão interna do Pentágono ainda por divulgar. No primeiro dia da guerra com o Irão, dois mísseis Tomahawk atingiram a escola primária Shajarah Tayyebeh, em Minab: mais de 150 mortos, pelo menos 123 dos quais crianças.

O documento aponta três falhas em série: confiança excessiva no Maven Smart System, a ferramenta de integração de dados e escolha de alvos da Palantir, inteligência má e imagens de satélite desatualizadas. O recinto estava catalogado como instalação da Guarda Revolucionária com dados de anos antes, ainda que as imagens mostrassem um pátio com marcações de recreio; um analista registou alterações já em 2019, mas a nota ficou num sistema que não estava ligado à base de dados usada para escolher alvos. Listar alvos passou de horas a minutos e mais de mil foram atingidos nas primeiras 24 horas. As equipas que avaliam danos civis diminuíram cerca de 90% nos últimos anos, para menos de vinte pessoas, e nenhum dos seus membros reviu Minab antes do disparo. A Palantir diz que não é responsável pelos dados que recebe nem por identificar falhas na informação.

Esta semana, a missão de inquérito da ONU sobre o Irão concluiu haver motivos razoáveis para acreditar que os Estados Unidos cometeram o crime de guerra de lançar um ataque indiscriminado e que a falha «foi além de mera negligência». Washington continua sem assumir responsabilidade. Noutro caso noticiado esta semana, o assistente automático de um analista de operações especiais inventou um navio chinês a levar componentes nucleares para o Irão; a abordagem foi preparada e cancelada no último minuto.

Preços a descer, avaliação externa — e a conta chegou no mesmo dia

dois lançamentos, o mesmo argumento

quem avalia antes de sair

a colúmbia britânica processa a openai

o pentágono e o alvo errado

fontes