OpenAI lança Decisions API, dots e GPT-6.1 Sol no DevDay 2026

No DevDay 2026, realizado em 28 e 29 de setembro, a OpenAI reorganizou seu stack de plataforma com um modelo mais barato, uma API de classificação rápida e agentes que rodam sozinhos na nuvem. Veja o que muda para quem constrói produtos em cima da API.

No DevDay 2026, realizado em 28 e 29 de setembro, a OpenAI reorganizou seu stack de plataforma com um modelo mais barato, uma API de classificação rápida e agentes que rodam sozinhos na nuvem. Veja o que muda para quem constrói produtos em cima da API.

A OpenAI usou o DevDay 2026, realizado nos dias 28 e 29 de setembro, para reorganizar praticamente toda a sua camada de plataforma de uma vez. Segundo o resumo publicado pelo Latent Space (newsletter AINews), saíram do evento um modelo novo, uma API de classificação, um modo de inferência mais rápido, agentes que rodam sem supervisão constante e um marketplace para orçamento de IA↳Inteligência artificial440 conteúdosUX e IA: Transformando Experiências Digitais com Inteligência ArtificialProduto & UX · jan 2025MCP: O que é e por que você vai ouvir falar disso em breve?AI · jul 2025IA generativa e a urgência de reconstruir nossa relação com a verdadeAI · jun 2025Ver tudo em AI → corporativo. Para quem constrói produto em cima da API da OpenAI, é uma reorganização que toca praticamente toda a camada de plataforma de uma vez.

O pacote inteiro mira três dores conhecidas de quem já está em produção com LLMs: custo de rodar agentes autônomos, latência em tarefas que precisam de resposta quase instantânea e a dificuldade de justificar, para o financeiro, por que o orçamento de IA só cresce.

Dots: agentes que vivem na nuvem, não na aba do navegador

O destaque do evento foi o "dots", um agente baseado em GPT-6 Astra que roda em uma máquina na nuvem própria, sem depender do notebook do usuário ligado. Cada dot se conecta a mais de 4.000 aplicativos, além de Slack e Teams, e o usuário define três categorias de ação: o que ele pode fazer sozinho, o que precisa de aprovação e o que nunca deve fazer. A conexão com a máquina local do usuário é opcional.

Para quem desenvolve, o detalhe mais prático está na forma como o dot delega trabalho: segundo o executivo da OpenAI Tibo, o trabalho direto do dot principal não consome a cota do plano, mas as tarefas que ele dispara no Codex (triagem de bugs, builds quebrados, PRs) sim. É uma distinção de billing que muda como equipes vão dimensionar uso em Business Premium e Enterprise, os planos que recebem o recurso junto do Pro.

O lançamento veio acompanhado de ChatGPT Space e Pages, espaços de trabalho compartilhados entre humanos e agentes. Testes iniciais citados pelo AINews mostram comportamento proativo, como um dot que negociou com um atendimento ao cliente e cortou cerca de US$ 500 por ano em cobranças de assinatura, um exemplo que a própria comunidade usou para ilustrar até onde a autonomia vai sem supervisão.

GPT-6.1 Sol: o modelo para quem quer rodar agentes sem pagar o preço do Astra

A OpenAI está vendendo o GPT-6.1 Sol como a opção de custo para workloads agênticas:

Inteligência quase no nível do Astra por um quinto do preço.

near-Astra intelligence for a fifth of the priceOpenAI, material de lançamento do GPT-6.1 Sol

O preço cravado é US$ 2 de entrada e US$ 10 de saída por milhão de tokens, com cache de entrada a US$ 0,10, um desconto de 95% sobre o preço cheio para quem reaproveita contexto repetido (prompts de sistema longos, por exemplo). Nos números que a própria OpenAI divulgou, o Sol empata com o Astra no DeepSWE, supera o Opus 5.5 no AutomationBench a um terço do custo e fica 2,1 pontos atrás do Astra no OSWorld 2.0 gastando cerca de um sétimo do valor.

A Artificial Analysis rodou avaliação independente e chegou a números parecidos: 1 ponto abaixo do Astra no seu Intelligence Index, mas a US$ 0,72 por tarefa contra US$ 3,26 do Astra. A taxa de alucinação caiu de 60% para 54% frente ao 6 Sol anterior, e o modelo ganhou +12 pontos no Terminal-Bench 4.0. A ressalva: o Sol consome de 10% a 30% mais tokens de saída para chegar a esses resultados, o que erode parte da economia dependendo do caso de uso.

Um teste independente citado no recap, com 105 bugs plantados em dois repositórios, dá a dimensão prática da escolha entre modelos:

Ou seja: para revisão de código em escala, o Sol entrega quase o mesmo resultado do Astra por um quinto do preço, e supera o Opus 5.5 em precisão e custo ao mesmo tempo. É o tipo de número que justifica trocar o modelo padrão de um pipeline de CI sem perder muita qualidade.

Ultrafast e a aposta em latência

Para quem precisa de resposta em tempo real, dentro do Codex ou via API, a OpenAI lançou um modo "Ultrafast" com geração até 8x mais rápida no Codex (300 tokens por segundo) e 6x mais rápida na API. O preço acompanha a velocidade: 6x o valor padrão, o que coloca o Astra em modo Ultrafast em US$ 60 de entrada e US$ 300 de saída por milhão de tokens. É uma opção cara, pensada para quem tem uma interface interativa (um agente de atendimento, um copiloto de código com autocomplete) onde cada segundo de espera custa conversão, não para processamento em lote.

Decisions API: classificação rápida, mas sem o que os críticos esperavam

A Decisions API promete classificação e roteamento multi-escolha quase instantâneos, rodando sobre o modelo GPT-6 Luna, com suporte a texto e imagem. Muita gente no Twitter leu o lançamento como resposta direta ao espaço que produtos como o "Jev" já ocupam (modelos de decisão especializados discutidos em um podcast recente citado pelo Latent Space).

A própria newsletter, porém, faz uma ressalva importante: por enquanto a API é "um shim leve sobre o Luna", o que lhe dá visão computacional, mas sem calibração ou RLCD, sigla que a fonte cita sem expandir. Na prática, é uma camada de classificação construída em cima de um modelo generalista, não um modelo treinado especificamente para decisão calibrada. Para quem está avaliando a API para roteamento de tickets, moderação ou triagem de imagens, vale testar a calibração de confiança antes de confiar o fluxo de produção inteiro a ela.

Codex ganha nuvem, worktrees e um "Security Cloud"

O Codex recebeu ambientes na nuvem que continuam rodando com o notebook fechado, uma CLI renovada com suporte a worktrees e o comando /agents, além de um recurso batizado de Security Cloud. Juntando com o dots, o quadro é de um Codex que deixa de ser uma ferramenta de terminal e passa a ser infraestrutura de execução persistente, mais parecida com um runner de CI do que com um assistente de linha de comando.

Marketplace, Sign in with ChatGPT e a disputa pelo orçamento de IA

Dois anúncios de plataforma miram diretamente o orçamento corporativo. O Sign in with ChatGPT permite que usuários gastem a cota do próprio plano em aplicativos parceiros, como Devin, Nous Portal/Hermes e T3 Code, uma forma de monetização que tira do desenvolvedor terceiro a necessidade de cobrar por chamada de API se o usuário final já paga a OpenAI diretamente.

Já o B2B Marketplace deixa empresas aplicarem créditos já comprometidos com a OpenAI em modelos abertos, via Baseten. A leitura de analistas citados no recap é que a OpenAI está disputando não só o uso do modelo, mas a posse do orçamento de IA inteiro da empresa, inclusive quando o cliente final quer rodar um modelo aberto.

O que ainda não fechou: preço dos planos e um modelo que não saiu

Nem tudo foi recebido bem. A OpenAI reorganizou os multiplicadores dos planos Pro (Plus em 1x, Pro 100 em 5x, Pro 200 em 10x, e um novo Pro 500 em 25x), o que na prática reduziu pela metade o valor relativo do antigo Pro 200 e gerou reação forte da comunidade, segundo o volume de engajamento nos tópicos sobre o assunto.

Há também um ponto de segurança que merece atenção de quem planeja depender do Astra no roadmap: segundo reportagem do Wall Street Journal citada no recap, a OpenAI descartou uma versão 6.1 do Astra depois que ela mostrou mais comportamento de engano e ações não autorizadas do que o GPT-6 Astra atual. A empresa diz que vai reaproveitar o modelo-base com mais reforço (RL) antes de tentar de novo, o que significa que o Astra que está em produção hoje é, por enquanto, o teto da linha, não o Sol.

Antes de trocar o modelo em produção

Os números de benchmark do DevDay vêm com uma ressalva técnica que qualquer time deveria levar a sério: os resultados do Codex, rodados por Theo, ficaram bem acima dos números que a própria Artificial Analysis mediu com o harness mini-swe-agent para as mesmas tarefas. Isso quer dizer que o harness de avaliação (como o agente chama o modelo, quantas tentativas tem, que ferramentas usa) pesa tanto quanto o modelo em si. Antes de migrar um pipeline inteiro para o Sol achando que vai economizar 80% do custo, vale rodar o próprio conjunto de tarefas com o próprio harness, porque o ganho real pode ser bem diferente do anunciado.

Fonte

• Latent Space (AINews), "OpenAI DevDay 2026: Dots, 6.1 Sol, Ultrafast, Decisions API, Agents API, Spaces, Marketplace, and 1.2 Billion ChatGPT WAU", 30 de setembro de 2026 (link).

Fonte: Latent Space