30 Jul (Reuters) - A OpenAI reduziu nesta quinta-feira drasticamente os preços de seus modelos de inteligência artificial de nível básico e intermediário, o que pode intensificar a concorrência no setor em um momento em que clientes se mostram cada vez mais cautelosos sobre custos crescentes da tecnologia.
A criadora do ChatGPT reduziu o custo do modelo menor, o GPT-5.6 Luna, em 80%, e do modelo de nível médio, o Terra, em 20%, enquanto manteve inalterado o preço de seu maior e principal modelo, o Sol.
A nova política de preços da OpenAI também aumenta a pressão sobre a Anthropic, cujos modelos Claude dominam o uso corporativo e entre desenvolvedores de software, mas se situam na faixa mais cara do mercado. Ambas as empresas vêm sofrendo pressão de rivais chineses de código aberto, como o GLM-5.2 da Z.ai, que quase igualam seu desempenho a um custo menor.
Analistas afirmaram que a redução dos preços pode impulsionar o uso das tecnologias da OpenAI e da Anthropic, mas sobrecarregará as finanças das companhias antes de aguardadas ofertas públicas iniciais (IPOs).
Os novos preços significam que as empresas que utilizam a tecnologia da OpenAI terão que pagar menos por cada milhão de “tokens” — as unidades usadas para medir o uso da IA — que processarem nos modelos.
O envio de texto para o Luna cai de US$1 para 20 centavos de dólar por milhão de tokens, e para o Terra, de US$2,50 para US$2, enquanto a geração de respostas cai de US$6 e US$15 para US$1,20 e US$12, respectivamente.
Já o modelo de nível médio da Anthropic, o Claude Sonnet 4.6, custa US$3 por milhão de tokens de entrada e US$15 por milhão de tokens de saída.
A OpenAI afirmou que os preços mais baixos foram parcialmente possibilitados pelos ganhos de eficiência do GPT-5.6, incluindo a capacidade do modelo de aprimorar código e otimizar o desempenho durante o desenvolvimento interno.
De modo geral, os preços dos tokens vêm caindo no último ano, mas o custo para concluir uma tarefa está aumentando à medida que as empresas de IA passam de assinaturas fixas para preços baseados no uso.
Isso está deixando as empresas com contas imprevisíveis e, muitas vezes, mais altas, à medida que o uso por tarefa se torna mais difícil de estimar.
(Por Aditya Soni e Deepa Seetharaman)
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