Nota do autor: Gemini 4 Carbon e GPT-6 Astra dividem o trabalho por tipo de tarefa, e um não substitui o outro. Neste artigo, a escolha é explicada em quatro dimensões: benchmarks, protocolo, preço e cenários de uso.
Depois que o Gemini 4 Carbon foi liberado para desenvolvedores pagos em 10 de novembro de 2026, muitas equipes passaram a ter que escolher entre ele e o GPT-6 Astra como modelo principal. A conclusão vem primeiro: não é uma questão de quem substitui quem. No FrontierSWE 2, benchmark de engenharia em repositórios públicos, o GPT-6 Astra lidera, com 65,5% contra 61,2%. Já em contexto longo (GraphWalks), matemática (RiemannBench), ciência em terminal e na maioria dos benchmarks de trabalho com conhecimento, o Gemini 4 Carbon tem pontuação mais alta. No SWE-sweep, 9,6% contra 9,5%, dá para considerar empate.
Este não é aquele texto de “cada um tem seus pontos fortes” que não conclui nada. O preço de tabela dos dois difere em cerca de 5 vezes e os protocolos também são diferentes, então distribuir as tarefas entre eles compensa mais do que escolher pelo ranking geral. Todos os resultados citados aqui são autodeclarados pelos fabricantes ou constam na documentação oficial, não são testes independentes de terceiros.
Valor central: ao terminar a leitura, você vai saber quais tarefas mandar para o Carbon e quais para o Astra, e também quais são as armadilhas de cada lado em contexto, limite de saída e faixas de cobrança.
Gemini 4 Carbon vs GPT-6 Astra: as principais diferenças
Os dois modelos se posicionam como “o modelo para os trabalhos mais difíceis”, mas os hábitos de interface são bem diferentes. O Astra faz parte da série GPT-6 da OpenAI. A recomendação oficial é usar primeiro a Responses API, com a intensidade de raciocínio controlada por reasoning.effort, e os níveis vão até max. O Carbon é baseado no Gemini 4 Argon e funciona pela interface nativa do Gemini ou pela interface de chat compatível com a OpenAI. A intensidade de raciocínio tem só três níveis, definidos em thinking_level.
| Critério | Gemini 4 Carbon | GPT-6 Astra |
|---|---|---|
| ID do modelo | gemini-4-carbon |
gpt-6-astra |
| Contexto | Janela compartilhada de 1M (entrada, raciocínio e saída dividem o mesmo espaço) | 1.050.000 tokens |
| Limite de saída | Saída síncrona padrão de 65.536; para saídas maiores, é preciso usar background=True na Interactions API |
Saída máxima de 128.000 |
| Níveis de raciocínio | thinking_level: low / medium / high, padrão medium |
reasoning.effort: low / medium / high / xhigh / max |
| Modalidades de entrada | Texto, imagem, áudio, vídeo | Texto, imagem |
| Modalidades de saída | Texto | Texto |
| Corte de conhecimento | March 2026 (alguns domínios podem ser mais antigos) | April 30, 2026 |
| Protocolo recomendado | Gemini nativo ou Chat compatível com a OpenAI | Preferencialmente a Responses API |
Como entender a janela compartilhada de 1M do Gemini 4 Carbon
O 1M do Carbon não significa “1M de entrada mais uma saída extra”. A entrada, os tokens de raciocínio e a resposta final dividem a mesma janela. Nos modelos da geração anterior, “raciocínio + resposta” tinha um teto de 64K, e o Carbon e o Argon passaram a usar esse mecanismo compartilhado. Por isso, ao encher a janela com documentos longos, é preciso deixar uma folga para o raciocínio. Caso contrário, a resposta pode acabar truncada.
No Astra, a janela de 1,05M de contexto e o teto de 128K de saída são independentes, o que facilita planejar saídas longas. O preço disso aparece na cobrança: quando a entrada de uma única requisição passa de 272K tokens, a requisição inteira é cobrada na faixa mais cara. Vamos fazer essa conta mais adiante.
O ritmo de lançamento do Gemini 4 Carbon e do GPT-6 Astra
O Carbon foi anunciado pela primeira vez em 28 de outubro de 2026. No início, ficou restrito a equipes de defesa em cibersegurança previamente verificadas, e o acesso foi sendo ampliado aos poucos pelo Fairwind Program. Em 10 de novembro, o Google anunciou a abertura para desenvolvedores pagantes, empresas, cientistas e consumidores, e o changelog da Gemini API registrou, no mesmo dia, o gemini-4-carbon como disponível de forma geral (GA). Quanto a quando ele chega para os usuários gratuitos ou de planos mais básicos, o Google não informou data desta vez.
Como ler o comparativo de benchmarks entre Gemini 4 Carbon e GPT-6 Astra
A tabela abaixo vem do model card do Gemini 4 Carbon, publicado pelo Google, com resultados até outubro de 2026. Os números são autorrelatados pelo fabricante. A coluna do Astra traz valores que o Google citou no próprio model card, não são testes internos da OpenAI nem reavaliações de terceiros. Os três itens de segurança cibernética medem o desempenho no caminho Fairwind e não representam a capacidade padrão da API paga, então ficaram fora da comparação.
| Benchmark (autorrelatado, até 2026-10) | Gemini 4 Carbon | GPT-6 Astra | Maior na tabela | Leitura |
|---|---|---|---|---|
| AA Index v5.0 | 59 | 57 | Carbon | Valor citado no model card do Google |
| FrontierSWE 2 | 61.2% | 65.5% | Astra | Astra lidera em tarefas de engenharia em repositórios públicos |
| SWE-sweep | 9.6% | 9.5% | Praticamente empate | Diferença dentro da margem de erro |
| Terminal-Bench 4.0 （AA） | 65.2% | 59.1% | Carbon | Tarefas de várias etapas no terminal |
| Terminal-Bench-Science 0.1 （AA） | 64.8% | 63.3% | Carbon | Vantagem pequena |
| GraphWalks 256k-1M BFS （F1） | 96.2% | 71.8% | Carbon | Maior diferença, em contexto longo |
| RiemannBench | 80.0% | 72.0% | Carbon | Raciocínio matemático e científico |
| Agents’ Last Exam v1.1 | 77.4% | 73.1% | Carbon | Avaliação geral de agentes |
| Vals Index v2.2 | 70.4% | 65.0% | Carbon | Trabalho intensivo em conhecimento |
| AutomationBench（Zapier） | 53.9% | 41.4% | Carbon | Automação de fluxos de trabalho |
| OSWorld-2.1 (subconjunto offline) | 81.5% | 80.9% | Claude Opus 5.5（87.2%） | Nenhum dos dois é o primeiro |
Onde o Gemini 4 Carbon se destaca
O ponto mais forte do Carbon é a recuperação em contexto longo: no GraphWalks, na faixa de 256K a 1M, o F1 é de 96,2%, contra 71,8% do Astra, uma diferença de mais de 20 pontos percentuais. Em matemática (RiemannBench), no Agents’ Last Exam e no AutomationBench, a distância também é clara. Em ciência no terminal, a vantagem é de apenas 1,5 ponto, ou seja, pequena, e não vale exagerar.
Vale prestar atenção ao critério do AA Index, 59 contra 57. A página da Artificial Analysis mostrava 60 quando foi consultada em 11 de novembro, mas o gráfico da mesma página ainda dizia “sem API pública”, o que contradiz o fato de a API ter sido aberta em 10 de novembro. Por isso, este texto usa só o 59 do model card, referente a outubro de 2026.
Onde o GPT-6 Astra se destaca
No FrontierSWE 2, o Astra tem o maior resultado da tabela, 65,5%. O Claude Opus 5.5 vem em segundo, com 62,3%, e o Carbon em terceiro, com 61,2%. Se o seu trabalho principal é alterar código em repositórios open source reais, esse item vale mais do que o ranking geral. No SWE-sweep, os dois ficam em 9,6% e 9,5%, bem acima dos 4,3% do Argon e dos 3,6% do Opus 5.5, mas a diferença de 0,1 ponto entre eles não deve ser tratada como vitória de nenhum lado.
Gemini 4 Carbon vs. GPT-6 Astra: preços e cobrança
O preço é onde os dois mais se distanciam. Pela tabela de preços da APIYI (apiyi.com) em 2026-11-11, o Astra no plano básico custa US$ 10 de entrada e US$ 50 de saída por milhão de tokens, enquanto o Carbon, no plano promocional, custa US$ 2 de entrada e US$ 10 de saída. Dá cerca de 5 vezes de diferença. Todos os valores abaixo são o preço de tabela padrão, sem bônus de recarga nem desconto por grupo.
| Modelo (preço de tabela da APIYI em 2026-11-11) | Entrada | Saída | Leitura de cache | Escrita de cache | Grupos | Endpoints |
|---|---|---|---|---|---|---|
gemini-4-carbon |
2 | 10 | 0.10 | Sem multiplicador próprio | default, svip | /v1beta nativo, /v1/chat/completions |
gpt-6-astra (entrada ≤272K) |
10 | 50 | 1 | 12.5 | CodexResponses, CodexReverse, default, svip | OpenAI, de preferência /v1/responses |
gpt-6-astra (entrada de 272,001 a 1,050,000) |
20 | 75 | 2 | 25 | Mesmos | Mesmo |
Todos os valores estão em dólares por milhão de tokens. Os grupos default, svip e CodexResponses têm multiplicador de grupo 1, e o CodexReverse tem 0,5. A recarga na APIYI usa câmbio fixo de 1:7 e pode ser combinada com bônus de recarga e descontos por grupo. O valor realmente cobrado é o que aparece no console.
Modelos e preços valem conforme a lista de modelos da plataforma. O snapshot da tabela geral de docs.apiyi.com/models é anterior ao lançamento público do Carbon, então, se essa linha ainda não aparecer quando você abrir a página, confie no console e na interface de preços. O Carbon já está disponível na lista de modelos.
Preços oficiais e o reajuste de 1º de dezembro
Os preços oficiais precisam ser analisados separadamente dos que aparecem acima. No Google Cloud e no AI Studio, o Carbon custa, até 30/11/2026, US$ 2 de entrada, US$ 0,10 de cache e US$ 10 de saída na região global. Nas regiões não globais, os valores são 2,20, 0,11 e 11. A partir de 01/12/2026, o preço oficial sobe para 4 de entrada, 0,20 de cache e 20 de saída na região global. A versão Cyber Permissive nunca teve preço promocional. Se a APIYI vai acompanhar o reajuste ou não, vale conferir a lista de modelos no dia.
| Referência oficial | Entrada | Saída | Cache | Observação |
|---|---|---|---|---|
| Gemini 4 Carbon, até 30/11/2026 (global) | 2 | 10 | 0,10 (cache implícito, 95% de desconto) | O preço de saída inclui os tokens de raciocínio |
| Gemini 4 Carbon, a partir de 01/12/2026 (global) | 4 | 20 | 0,20 | O Cyber Permissive tem o mesmo preço |
| GPT-6 Astra padrão (≤272K) | 10 | 50 | Entrada em cache: 1 | Escrita em cache: 12,50 por 30 minutos, 25 por 12 horas |
| GPT-6 Astra com entrada acima de 272K | Entrada e cache ×2 | Saída ×1,5 (ou seja, 75) | — | Vale para a requisição inteira; a saída não vai a 100 |
A OpenAI também tem um modo Fast, que, segundo a empresa, chega a cerca de 2 vezes a velocidade pelo dobro do preço.
Fazendo as contas pela tabela de preços
Os cálculos abaixo são feitos apenas com base nos preços de tabela. Não são resultado de testes reais com tarefas:
- Requisição comum: 100K de entrada e 20K de saída. O Astra custa 1,0 + 1,0 = US$ 2,0; o Carbon custa 0,2 + 0,2 = US$ 0,4.
- Requisição de contexto longo: 400K de entrada e 20K de saída. O Astra passa da faixa de 272K e custa 8,0 + 1,5 = US$ 9,5; o Carbon custa 0,8 + 0,2 = US$ 1,0.
Um aviso importante: o preço de saída do Carbon inclui os tokens de raciocínio. O Google deixa claro que o Carbon gasta mais tokens de raciocínio que o Argon, rodando os ciclos de verificação por mais tempo. Por isso, a diferença real na fatura de cada tarefa tende a ser menor que a diferença entre os preços unitários. O caminho mais seguro é rodar um lote das suas próprias tarefas em cada modelo e conferir o valor realmente cobrado.
Como invocar o Gemini 4 Carbon e o GPT-6 Astra
Os dois modelos podem ser acessados com a mesma chave API e o mesmo base_url https://api.apiyi.com/v1. A diferença está no endpoint escolhido e no parâmetro de raciocínio que você passa. Abaixo vai uma comparação no nível dos parâmetros; é só adaptar ao jeito como você já usa o seu SDK.
Pontos principais para chamar o GPT-6 Astra:
- Use o SDK da OpenAI, defina o
base_urlcomohttps://api.apiyi.com/v1e escreva o modelo comogpt-6-astra. - Prefira chamar
client.responses.create(...), passando a intensidade de raciocínio porreasoning={"effort": "high"}. As opções são low, medium, high, xhigh e max. - Mantenha cada entrada abaixo de 272K tokens; caso contrário, a requisição inteira cai na faixa de preço mais alta.
Pontos principais para chamar o Gemini 4 Carbon:
- Modo compatível com OpenAI: mesmo
base_url, chamando/v1/chat/completions, com o modelo escrito comogemini-4-carbon. - Modo nativo do Gemini: use o endpoint
/v1betae definathinking_levelcomo low, medium ou high. Quanto ao mapeamento dos níveis de raciocínio na interface compatível, vale a documentação do APIYI. - Para migrar do
gemini-4-argon, basta trocar o nome do modelo. Othinking_budgetfoi descontinuado, e valores personalizados de temperature, top_p e top_k são ignorados e geram um aviso. - Não crie nem envie mais
cached_contentexplícito, porque o cache implícito já vem ativado por padrão. Problemas difíceis podem levar alguns minutos, então o ideal é configurar o timeout do cliente para algo entre 15 e 20 minutos.
🚀 Início rápido: os dois modelos já estão na lista de modelos do APIYI (apiyi.com), e uma única chave API dá acesso a ambos. Vale rodar o mesmo lote de tarefas no nível medium do Carbon e no nível medium do Astra, comparar a qualidade dos resultados e o valor realmente cobrado, e só então decidir se compensa subir de nível.
Recomendação por cenário: quando escolher o Gemini 4 Carbon e quando escolher o GPT-6 Astra
Pensando em divisão de tarefas, dá para separar o trabalho do dia a dia nas categorias abaixo. Tudo o que aparece na coluna “Base” vem de benchmarks autodeclarados pelos fabricantes ou de recomendações da documentação oficial.
| Tipo de tarefa | Recomendação | Base |
|---|---|---|
| Corrigir problemas em repositórios reais, alterar código de projetos públicos | GPT-6 Astra | FrontierSWE 2 com 65,5%, o maior da tabela |
| Busca e associação em documentos acima de 256K | Gemini 4 Carbon | GraphWalks: 96,2% contra 71,8%, e sem a faixa de aumento de preço a partir de 272K |
| Matemática formal, raciocínio científico, tarefas científicas no terminal | Gemini 4 Carbon | Pontuações mais altas em RiemannBench e Terminal-Bench-Science |
| Automação de fluxos de trabalho, avaliações de trabalho com conhecimento | Gemini 4 Carbon | Pontuações mais altas em AutomationBench e Vals Index |
| Saída única muito longa (acima de 65K) | GPT-6 Astra | Limite de saída de 128K, sem precisar do modo em segundo plano |
| Áudio e vídeo como entrada | Gemini 4 Carbon | O Astra só aceita texto e imagem |
| Agentes já construídos sobre a Responses API | GPT-6 Astra | Protocolo nativo, com os níveis xhigh e max disponíveis |
| Controle de computador, tarefas de desktop | Nenhum dos dois é a primeira escolha | No OSWorld-2.1, o Claude Opus 5.5 tem 87,2% |
| Desenvolvimento de funcionalidades no dia a dia, programação interativa | Gemini 4 Argon | Recomendação oficial do Google: mesmo preço unitário, mas gasta menos tokens |
Cenários típicos para escolher o GPT-6 Astra
Se o seu time já construiu agentes sobre a Responses API, precisa do nível max de raciocínio para resolver problemas difíceis a fundo, ou quer gerar de uma vez arquivos longos de quase 128K, o protocolo e as especificações do Astra se encaixam melhor. Correções de engenharia em repositórios públicos também são um ponto forte dele. O custo disso é um preço unitário em torno de 5 vezes maior e um acréscimo aplicado à requisição inteira quando a entrada passa de 272K.
Cenários típicos para escolher o Gemini 4 Carbon
Para busca e síntese em documentos e bases de código longos, raciocínio matemático e científico e análise multimodal com entrada de áudio e vídeo, o Carbon leva vantagem tanto nos benchmarks quanto no preço. A recomendação do próprio Google também é bem clara: o Carbon fica para o trabalho que exige o limite máximo de capacidade, enquanto a maior parte da engenharia de software e do trabalho com conhecimento do dia a dia continua no Argon. Na prévia do /swarm do Antigravity, a recomendação oficial também é colocar o Carbon nos papéis que mais exigem raciocínio profundo, como arquitetura, coordenação e auditoria.
Gemini 4 Carbon vs. GPT-6 Astra: recomendações para decidir
Se você dividir a escolha em três perguntas, na maioria dos casos dá para chegar a uma resposta rápida:
- Qual é a sua pilha de protocolos? Se você já usa a Responses API, dê preferência ao Astra. Se usa o SDK do Gemini ou uma interface de Chat genérica, dê preferência ao Carbon.
- Uma única entrada pode passar de 272K? Se puder, o Astra cobra a requisição inteira na tarifa de 20/75, e a vantagem de custo do Carbon fica ainda maior.
- A qual categoria pertence a tarefa? Para correção de código em nível de repositório, o FrontierSWE 2 favorece o Astra. Para contexto longo, ciência e automação, o Carbon leva vantagem.
Ainda há dois limites importantes a deixar claros. As capacidades específicas de segurança cibernética passam pelo Fairwind Program: trocar o nome do modelo para gemini-4-carbon não equivale a obter o Cyber Permissive, e o site oficial também não oferece preço promocional para o Cyber Permissive. Além disso, o preço promocional de 2 dólares do Carbon vai até 30/11/2026. Se você planeja o orçamento mês a mês, inclua o reajuste de dezembro na conta.
💡 Dica de escolha: o mais seguro costuma ser dividir o trabalho entre os dois modelos, em vez de escolher só um. Pela APIYI (apiyi.com), você acessa os dois com a mesma chave. Direcione as requisições de correção de código para o Astra e as de documentos longos e raciocínio científico para o Carbon. Para alternar, basta mudar o nome do modelo e o endpoint.
Perguntas frequentes (FAQ)
Q1: O que é o Gemini 4 Carbon e qual a relação dele com o Argon?
O Gemini 4 Carbon é o modelo carro-chefe que o Google lançou com base no Gemini 4 Argon. O ID do modelo é `gemini-4-carbon`, e o Google o descreve como o modelo mais forte que tem hoje. Os dois compartilham o mesmo thinking_level, a mesma janela compartilhada de 1M e o mesmo preço unitário de entrada, mas o Carbon gasta mais tokens de raciocínio, o que o torna mais indicado para as tarefas mais difíceis, com várias etapas.
Q2: Quem é mais forte: o Gemini 4 Carbon ou o GPT-6 Astra?
Depende da tarefa. Pelos dados autodeclarados no model card oficial do Google, o Astra lidera no FrontierSWE 2, enquanto o Carbon lidera em vários benchmarks, como GraphWalks, RiemannBench e Terminal-Bench 4.0. No SWE-sweep, os dois ficam basicamente empatados. No AA Index v5.0 o placar é 59 a 57, mas esse número é citado pelo Google e vale até outubro de 2026, ou seja, não é uma reavaliação de terceiros.
Q3: Quando o Gemini 4 Carbon fica disponível via API?
Quando foi anunciado pela primeira vez, em 28 de outubro de 2026, ele estava liberado apenas para alguns defensores de cibersegurança. A partir de 10 de novembro, passou a ficar aberto para desenvolvedores pagantes, e o changelog da Gemini API registrou o lançamento como GA (disponibilidade geral) no mesmo dia.
Q4: O preço de saída do GPT-6 Astra em contexto longo é de 100 dólares?
Não. Quando a entrada passa de 272K tokens, a requisição inteira tem a entrada e o cache cobrados com multiplicador de 2x, e a saída com multiplicador de 1,5x. Isso dá 75 dólares por milhão de tokens na saída e 20 dólares na entrada.
Q5: Como invocar o Gemini 4 Carbon e o GPT-6 Astra ao mesmo tempo?
1. Cadastre-se no APIYI (apiyi.com) e pegue sua chave API. Usuários novos recebem crédito gratuito para testes;
2. Defina o base_url do SDK como `https://api.apiyi.com/v1`;
3. Para o Astra, use `gpt-6-astra` pelo endpoint `/v1/responses`. Para o Carbon, use `gemini-4-carbon` pelo `/v1/chat/completions` ou pelo endpoint nativo `/v1beta`.
Q6: Depois de 1º de dezembro, o Carbon continua custando um quinto do preço do Astra?
No site oficial, a partir de 1º de dezembro o Carbon sobe para 4 dólares na entrada e 20 dólares na saída. Nesse caso, a diferença em relação ao nível básico do Astra fica em cerca de 2,5 vezes. Se o APIYI vai acompanhar o reajuste ou não, vale o preço que estiver na lista de modelos do apiyi.com no dia.
Q7: Quais são as limitações conhecidas dos dois modelos?
O model card do Carbon lista alucinações, resistência a jailbreak ainda em reforço, lentidão ou timeouts ocasionais e maior consumo de tokens nos níveis mais altos. Além disso, a saída síncrona padrão é de apenas 65.536 tokens, e o corte de conhecimento é março de 2026. O Astra não aceita entrada de áudio e vídeo, tem preço unitário mais alto e, acima de 272K tokens de entrada, encarece a requisição inteira.
Gemini 4 Carbon vs. GPT-6 Astra: pontos principais
- Não é uma relação de substituição: cada um lidera em alguns itens, então dividir por tipo de tarefa compensa mais do que olhar só o ranking geral.
- Para correção de código, Astra: no FrontierSWE 2, são 65,5% contra 61,2%, a maior marca do Astra na tabela.
- Para contexto longo e ciência, Carbon: GraphWalks 96,2% contra 71,8%, e RiemannBench 80% contra 72%.
- SWE-sweep empatado: 9,6% contra 9,5%, uma diferença dentro da margem de erro.
- Diferença de preço de cerca de 5 vezes: o Carbon na faixa promocional custa 2/10, o Astra na faixa básica custa 10/50, e acima de 272K de entrada passa a 20/75.
- Protocolos diferentes: o Astra dá prioridade à Responses API, enquanto o Carbon usa o formato nativo do Gemini ou o Chat compatível com OpenAI.
- Uma chave para os dois lados: os dois modelos já estão disponíveis no APIYI (apiyi.com), o que facilita distribuir as requisições e comparar os resultados.
Resumo
As conclusões principais da comparação entre Gemini 4 Carbon e GPT-6 Astra:
- Cada um se sai melhor em um tipo de benchmark: o Astra vence nos problemas de engenharia em repositórios públicos, e o Carbon vence em contexto longo, raciocínio científico e na maioria das tabelas de trabalho com conhecimento. Todos os números são autodeclarados pelos fabricantes.
- Cada um tem suas limitações de especificação: o Astra tem saída independente de 128K e faixas de cobrança a partir de 272K; o Carbon tem uma janela compartilhada de 1M, com saída síncrona padrão de 65.536.
- O preço depende da data: a promoção no site oficial do Carbon vai até 30/11/2026, e a partir de 1º de dezembro o valor dobra.
Na hora de escolher, o ideal é colocar os dois modelos na mesma lógica de roteamento: tarefas de correção de código vão para o Astra, e tarefas com documentos longos ou de ciência vão para o Carbon. Pelo APIYI (apiyi.com), você roda um lote de tarefas reais com a mesma chave, compara os resultados e as cobranças e só então define a proporção de cada modelo.
📚 Referências
- Anúncio de disponibilidade do Gemini 4 Carbon: blog oficial do Google, 10/11/2026
- Link:
blog.google/innovation-and-ai/models-and-research/gemini-models/gemini-4-carbon-now-available -
Descrição: alcance e canais de disponibilização
-
Model card do Gemini 4 Carbon: Google DeepMind
- Link:
deepmind.google/models/model-cards/gemini-4-carbon/ -
Descrição: resultados de benchmarks e limitações conhecidas até outubro de 2026
-
Guia do desenvolvedor do Gemini 4 Carbon: Google AI Studio
- Link:
aistudio.google.com/learn/gemini-4-carbon-developer-guide -
Descrição: thinking_level, janela compartilhada de 1M e pontos de atenção na migração
-
Preços de modelos do Google Cloud: página de preços do Model Garden
- Link:
cloud.google.com/model-garden/pricing -
Descrição: período promocional e preços oficiais a partir de 1º de dezembro
-
Página do modelo GPT-6 Astra: documentação para desenvolvedores da OpenAI
- Link:
developers.openai.com/api/docs/models/gpt-6-astra -
Descrição: contexto, limite de saída e níveis de reasoning.effort
-
Preços da API da OpenAI: documentação para desenvolvedores da OpenAI
- Link:
developers.openai.com/api/docs/pricing -
Descrição: cobrança escalonada a partir de 272K e preço de escrita em cache
-
Tabela geral de modelos e interface de preços do APIYI
- Link:
docs.apiyi.com/models,api.apiyi.com/api/pricing - Descrição: modelos, grupos e preços de tabela; vale sempre o que aparece no console
Autor: equipe técnica do APIYI
Fale com a gente: entre em contato pela página inicial do site do APIYI. Para mais informações sobre como acessar outros modelos, consulte a central de documentação em docs.apiyi.com
