Modelos GPT da OpenAI

Escolha o modelo adequado da família

Comece com o menor modelo capaz de atender à tarefa. Compare com um mais forte usando os mesmos testes e escolha por qualidade útil, latência, confiabilidade e custo total.

• Escolha Astra para as tarefas completas mais difíceis de raciocínio, desenvolvimento, pesquisa, navegadores e software profissional.
• Escolha Sol para trabalho profissional complexo quando não compensar pagar mais pelo Astra.
• Terra para equilibrar qualidade e custo; Luna para alto volume após validar os resultados.

Entradas, saídas, contexto e ferramentas

• GPT-6 Astra e a família GPT-5.6 aceitam texto e imagens como entrada e geram texto.
• Os quatro informam contexto de 1.05M e saída máxima de 128K.
• Astra adiciona chamadas assíncronas de ferramentas, ajustes de instruções durante a resposta e atualizações de configuração. Também aceita as ferramentas de Responses API listadas na página do modelo.
• Astra oferece raciocínio de low a max; GPT-5.6 também permite none.

Para quais tarefas usar esta família

São bons candidatos iniciais. Teste com seus prompts, ferramentas e critérios; não atendem todas as tarefas da mesma forma.

• Código e revisão em escala de repositório.
• Síntese de documentos longos com citações verificadas pelo aplicativo.
• Agentes com ferramentas que precisam de chamadas estruturadas e recuperação de erros.
• Transformação e extração em alto volume com Terra ou Luna.

Controle de raciocínio, contexto e custo

Não compare só a entrada. Inclua saída, leitura e gravação de cache, contexto longo, raciocínio, ferramentas, novas tentativas e histórico reenviado a cada interação.

• Comece com raciocínio medium e aumente só quando os testes mostrarem ganho de qualidade.
• Reduza o histórico repetido mesmo com contexto amplo.
• Registre latência, entrada, saída, ferramentas e novas tentativas por tarefa concluída, não apenas por requisição.

Envie uma requisição mínima

O exemplo usa o primeiro ID do fornecedor na tabela. Se o catálogo mostrar outro ID para sua chave, copie exatamente esse valor.

curl https://app.llmfly.ai/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $LLMFLY_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "gpt-6-astra",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Explain this request in three bullets."}],
    "stream": false
  }'

Limites e compatibilidade

• A LLMFly AI oferece suporte completo à API da GPT-6 Astra. Configure cada modelo GPT com o endpoint e as ferramentas documentados para a rota.
• Um contexto amplo pode aumentar latência e custo. Ainda é necessário buscar e selecionar as informações relevantes.
• Guarde os IDs na configuração e teste um modelo alternativo antes da produção.

Lista de testes para produção

• Defina os critérios de aprovação antes de testar 20–50 tarefas representativas.
• Meça tempo até o primeiro token, latência total, tokens de entrada e saída, novas tentativas de ferramentas e custo por tarefa resolvida.
• Teste o endpoint, o streaming, os esquemas de ferramentas e a saída estruturada usados pelo aplicativo.
• Verifique os erros 400, 401, 404, 429 e os 5xx temporários, limitando novas tentativas.
• Guarde o ID na configuração e valide uma alternativa antes de mover requisições de produção.

O que confirmar no catálogo

O catálogo mostra IDs disponíveis para sua chave, multiplicadores, disponibilidade, endpoints e notas de compatibilidade. Confirme com uma requisição pequena antes de publicar.

• GPT-6 Astra e os modelos GPT-5.6 aceitam texto e imagens e retornam texto.
• Astra aceita cinco níveis de low a max; os modelos GPT-5.6 também aceitam none.
• OpenAI publica para Astra chamadas de funções, saída estruturada, busca na web e em arquivos, uso do computador e outras ferramentas de Responses API.

Do modelo pesquisado ao ID que você pode usar

Confira o ID do fornecedor na página do modelo e confirme no catálogo o ID disponível para sua chave. Guarde na configuração para revisar e trocar sem reescrever o aplicativo.