A OpenAI lança os dots, agentes sempre ligados sobre o GPT-6 Astra, sem número de contenção nem de cota publicada.

Manchete

A OpenAI lançou em 29/09, na conferência de desenvolvedores dela, os dots: agentes que ficam ligados 24 horas por dia, cada um com computador em nuvem e navegador próprios, conectados a mais de 4.000 aplicativos pelos plugins da casa, e disponíveis nos planos Pro e Business Premium. Eles rodam o GPT-6 Astra, o mesmo modelo que a empresa declarou em nível Crítico de risco cibernético em 02/09 (radar de 02/09), e o anúncio saiu um dia depois de a casa desistir de lançar o GPT-6.1 Astra por avaliação de alinhamento (radar de 29/09). O post de lançamento não traz um número: nem taxa de erro, nem quantas vezes a revisão automática barrou uma ação, nem incidente de teste interno, e também não publica a cota incluída. Foi a história mais repercutida do dia na imprensa de tecnologia, com 31 veículos segundo a lista do Techmeme.

Item 1A OpenAI lança os dots, agentes sempre ligados sobre o GPT-6 Astra, e não publica número de contenção nem de cota

A regra de cobrança está num post no X de Tibo Sottiaux, que lidera produto na OpenAI, e não na documentação: ali ele contesta uma nota da comunidade colada no anúncio, dizendo que o dot principal está incluído no plano, que tarefa criada por ele no Codex consome cota normalmente e que o trabalho feito direto pelo dot não consome nada. O agente que atravessa aplicativos sozinho tem uma régua próxima no EngiWorld, benchmark de engenharia industrial com 1.301 tarefas em 26 plataformas profissionais: a taxa de sucesso nas tarefas que atravessam mais de um software ficou em 3,6%, e o melhor dos sete modelos de fronteira marcou 44,3 na métrica da casa, sem linha de base humana ao lado. A concorrente publicou produto da mesma forma na véspera: a SpaceXAI pôs em beta público em 28/09 os Team Bots, agentes compartilhados por um time inteiro, nos planos Teams e Enterprise, com casos de cliente contados por ela mesma, entre eles US$ 120 mil recuperados por uma seguradora, sem quem mediu e sem linha de base. Em 26/09 a OpenAI disse que treino, avaliação e inferência com ferramenta dos modelos de topo seguiam pausados (radar de 26/09).

Item 2A OpenAI cria o plano Pro de US$ 500 e marca 29 de outubro para a cota de quem paga US$ 200 encolher

A página não publica valor nenhum de cota, nem o antigo nem o novo, e documenta só a existência do corte e a data dele. O tamanho aparece só na conta de um leitor no r/LocalLLaMA, que lê a mudança como queda de 20 vezes para 10 vezes o uso do plano Plus, e ninguém mediu o antes e o depois por fora. É a mesma forma de reajuste que este veículo registrou do outro lado do mercado em 14/09, quando o teto semanal do Claude Code caiu 17% sem página oficial que descrevesse a data (radar de 14/09); desta vez a página existe e não traz o número. A OpenAI declarou no mesmo evento 1,2 bilhão de usuários semanais do ChatGPT, sem metodologia e sem dizer o que conta como usuário ativo.

Item 3A OpenAI lança o GPT-6.1 Sol a US$ 2 e US$ 10 por milhão de tokens, e cobra seis vezes a tabela pela camada rápida do Astra

A tabela de comparação é toda da OpenAI, e ela escolhe a configuração de cada linha: o ganho de 6,4 pontos sobre o GPT-6 Sol no DeepSWE v1.1 vem com esforço de raciocínio menor, e a própria empresa escreve em nota que o ponto do Claude Fable 5.1 no AutomationBench subestima o custo real porque não conta os fallbacks, ocorridos em cerca de 40% das tarefas. No Terminal-Bench Science 0.1 o Astra segue à frente com 68,1%, e a OpenAI recomenda o Astra para o trabalho científico mais difícil, pelo custo de US$ 23,80 por tarefa em esforço máximo contra US$ 5,47 do 6.1 Sol. Custo por tarefa publicado por fabricante não se separa do harness que ele escolheu rodar, e um preprint do arXiv põe número nisso: quatro autores mediram quatro harness sobre cinco famílias de modelo e, com o mesmo GPT-5.6-sol na mesma tarefa, o mini-swe-agent marcou 100% por US$ 0,583 e o RLM marcou 92% por US$ 7,23; noutra tarefa do conjunto, a inferência direta marcou 44% por US$ 0,780 e o RLM marcou 2% por US$ 7,86. O melhor par de modelo e harness do trabalho fica em 68% de média macro, e o benchmark é dos próprios autores, sem reprodução de fora. Ninguém mediu de fora, nesta janela, tokens por segundo da camada Ultrafast nem acerto do 6.1 Sol.

Item 4A Anthropic mede o GLM-5.3 fechando exploit em 50 de 410 tentativas, e publica os US$ 4.400 que custou tirar a salvaguarda dele

A Anthropic mede uma concorrente direta, vende a alternativa com salvaguarda e pede teste de segurança de governo no mesmo texto, e os modelos Claude foram rodados com as salvaguardas cibernéticas desligadas quando aplicável. Boa parte da conclusão de que as técnicas não pegam o Claude decorre do produto e não do modelo: o peso não é liberado, então não há o que alterar, e a API não aceita que alguém preencha o bloco de raciocínio. No fio mais votado do r/LocalLLaMA sobre o documento, a leitura que circulou foi de propaganda, com o preço de quatro dígitos lido como receita, e é a mesma forma de publicação que este veículo registrou em 14/09, quando a receita de pós-treino de modelo aberto para trabalho ofensivo saiu com posição de placar ao lado (radar de 14/09). As notas que a Z.ai publicou para o modelo, no CyberGym e no ExploitGym, seguem sem medição de fora, e não são as duas que este relatório mede. No mesmo 29/09 a Baseten, que hospeda modelo de terceiro, anunciou que é um dos primeiros provedores de inferência de modelo aberto no marketplace corporativo da OpenAI, com integração dentro do Codex, e Philip Kiely, da casa, nomeou no X o GLM-5.3 Flash e o Kimi K3 como os modelos disponíveis, que o comunicado dela não nomeia. O que muda de provedor para provedor está medido num preprint do arXiv: sete autores acompanharam endpoints ao vivo de seis modelos de pesos abertos em três ondas e acharam o mesmo modelo variando até 8,8 vezes em preço e até 68 vezes em latência conforme quem serve, com um deployment do Llama-3.3-70B normal nas perguntas de conhecimento e degradado no raciocínio em vários passos. Em 01/09 um serviço vendia o GLM-5.3 hospedado e sem recusa (radar de 01/09).

Item 5A OpenAI passa a deixar gastar a cota do plano ChatGPT em 16 produtos de terceiro, entre eles o harness aberto que nasceu dentro dela

O outro lado confirmou em release publicada: a 2026.9.7 do OpenClaw, de 30/09, traz o Sign in with ChatGPT em beta como opção de autenticação, ao lado do login do Codex e da chave de API, e um plugin da Agents API da OpenAI que roda agente em ambiente hospedado pela OpenAI ou próprio. Os números de pull request desse destaque são menores que os das correções da mesma release, o que descreve trabalho começado antes da conferência. No mesmo 29/09 a OpenClaw Foundation anunciou o OpenClaw Enterprise, plano de controle de código aberto para agentes persistentes, com multi-tenancy, fronteira dura entre carga confiável e não confiável e troca de harness, modelo e sandbox por implementação de terceiro; o projeto começou dentro da OpenAI, foi doado à fundação, hoje é desenvolvido com Red Hat e NVIDIA, está antes da versão 1.0 e será sempre gratuito. Não há número de eficácia em lugar nenhum do anúncio, a arquitetura de referência de segurança sai depois, e a única evidência de uso é depoimento de um funcionário da OpenAI sobre o agente interno da casa. A mesma release 2026.9.7, de 30/09, trata também de não perder o banco de estado do agente: ela passou a fazer backup de todo banco de estado e de agente antes das migrações, a restaurá-los quando reverte e a parar antes de mexer no schema quando a limpeza desse backup falha, e a seção seguinte lista o que quebrava na 2026.9.5, com a atualização gerenciada revertendo sempre por stack overflow e a atualização no Windows deixando o schema novo sem uso.

Item 6A Anthropic conserta na v2.1.285 do Claude Code a permissão do PowerShell que ignorava as regras de negar e de perguntar

A mesma versão acrescenta a configuração gerenciada allowedProviders, que limita quais provedores de API uma máquina pode usar, com oito nomeados na nota, e a variável CLAUDE_CODE_DISABLE_WEB_FETCH, que desliga a ferramenta de buscar página; nas sessões de Team e Enterprise essa ferramenta passa a ser retirada até a política da organização carregar. As sessões de claude -p e do SDK Python em provedor de terceiro passam a começar em modo automático, um dia depois de o modo automático virar padrão em toda sessão interativa, na v2.1.284 (radar de 29/09). A lista de defeitos é de quem escreve o programa, e a nota não diz quantos usuários foram afetados, por quantos dias cada caso ficou em pé, nem se o caso do PowerShell é regressão do conserto anterior.

Item 7A OpenAI busca US$ 30 bilhões a cerca de US$ 1,4 trilhão, pela Bloomberg, e a Axios põe a receita anualizada perto de US$ 70 bilhões

A avaliação de cerca de US$ 1,4 trilhão que a rodada persegue é maior que o compromisso de computação e que o prejuízo que a concorrente declarou em prospecto um dia antes: pela Reuters, a Anthropic registrou US$ 518 bilhões de compromisso com computação e US$ 42 bilhões de prejuízo líquido em 2025 (radar de 29/09).

Item 8Adam13y, pesquisador sem vínculo com o projeto, mede 216 de 216 escritas de ataque aposentando o fato verificado no Knowl, servidor de memória de código aberto que guarda fatos para agentes de programação, e o mantenedor conserta em duas versões, com um formato de ataque ainda passando em 9 de 36

O testador desenhou os formatos de ataque e reporta o resultado, com 12 fatos plantados num servidor só, e o harness que produziu os números das notas é dele. A camada de cima falha por outra via, medida num preprint do arXiv: dois pesquisadores da Lossfunk, laboratório indiano de pesquisa em IA, mediram cinco famílias de pesos abertos e três APIs fechadas e acharam que uma única nota atribuindo a resposta errada a uma fonte verificada vira de 45% a 88% das respostas que o modelo tinha acertado, em sete dos oito modelos, com a obediência subindo conforme a nota soa mais autoritativa. O resumo não nomeia os modelos nem publica quantos itens sustentam a faixa, e a parte causal roda só nas três famílias de pesos abertos, onde remover a direção de fonte ajustada derruba a obediência de 65 a 80 pontos percentuais. Resultado de busca, saída de ferramenta e conteúdo recuperado chegam ao modelo com esse carimbo de procedência. Em 03/09 este veículo publicou a primeira defesa medida contra envenenamento de memória de agente, que protegia a escrita do usuário (radar de 03/09), e em 17/09 o vazamento entre clientes na memória do agente (radar de 17/09).

MençõesO resto do dia

• Rohith Reddy Bellibatlu, Zichong Wang e Wenbin Zhang trataram a interface das ferramentas de benchmark de agente como contrato executável e conferiram a implementação contra ela em 34 ferramentas que alteram estado, em quatro benchmarks, confirmando sete defeitos de ferramenta e uma propriedade do avaliador em commits fixados. No caso mais claro, um benchmark clínico tem ferramenta que avisa ao agente que cada escrita foi executada, sob um projeto documentado de não escrever que a interface não declara, e o corretor toma o aviso como prova de que a ação aconteceu; no tau2-bench, 1.120 caminhos construídos para isolar um defeito de telecom mostram o avaliador premiando reabastecer uma linha suspensa. O instrumento da própria auditoria é fraco pelos números que eles publicam: o checador sinalizou 2 de 5 controles negativos, deixou passar 29 de 33 defeitos injetados que tinham cláusula cobrindo o defeito, e a metade estática sozinha já pega 14 de 17 sítios. Em 18/09 a Epoch AI deu nota de defeituoso a 9 de 15 benchmarks auditados (radar de 18/09) e em 24/09 Chen Yang e coautores acharam 391 de 394 comparações de placar sem suporte estatístico (radar de 24/09). (arXiv 2609.37315)
• Um autor sozinho publicou a avaliação do próprio sistema de memória de longo prazo no LongMemEval-S, benchmark de conversa longa, e registrou que o juiz oficial vira três vereditos ao reavaliar respostas idênticas byte a byte da primeira passada. Duas passadas do mesmo sistema marcaram 479 e 475 de 500, divergindo o veredito em 8 linhas, e o autor escreve que o par cai em volta dos 478 de 500 publicados pelo Chronos High sem estabelecer superioridade nem equivalência. O placar é de quem construiu o sistema, com todos os componentes desenvolvidos nas mesmas 500 perguntas, sem conjunto retido e sem adjudicação humana; a parte que sobrevive é a instabilidade do juiz, porque ela trabalha contra a alegação de quem publicou. No mesmo ciclo, o hindsight, sistema de memória de agente da Vectorize, publicou a v0.10.2 com redução declarada de 26% a 43% por refresh na operação de reflexão, sem script, dataset, carga nem número de execuções ao lado. (arXiv 2609.38021 · hindsight v0.10.2)
• Dois autores fixaram o agente no GPT-5.5 e trocaram só o modelo que faz o papel do usuário nas 375 tarefas corporativas da família tau-bench: a recompensa média se moveu 15,2 pontos, e em 24,4% dos episódios considerados bem sucedidos o modelo que simulava o usuário violou a instrução privada que o benchmark tinha dado a ele. O instrumento que eles propõem para medir isso é uma rubrica pontuada por modelo, ou seja, mede um modelo com outro, e o efeito dominante que eles descrevem, o usuário simulado entregando a informação antes de ela ser pedida, tira 1,06 chamada de ferramenta por episódio sem mover a recompensa. (arXiv 2609.38043)
• A camada de modelo de decisão ganhou três produtos nesta janela, e nenhum publicou número de acerto. A OpenAI abriu em preview limitado a Decisions API, que roda uma versão do GPT-6 Luna e devolve escolha dentro de um conjunto finito definido pelo desenvolvedor, sem preço anunciado; os 150 milissegundos por decisão contra 1,6 segundo de uma chamada normal ao Luna vêm do The Decoder lendo um gráfico da OpenAI, e nem o retrospecto oficial do evento nem a tabela da plataforma trazem latência ou especificação do produto. A OpenRouter publicou a skill openrouter-decisions, que manda o agente de programação reescrever uma etapa de classificação, roteamento ou moderação em cima de um modelo de decisão pela API da casa, e o catálogo dela respondeu 10 modelos, todos grandes e de uso geral, de sete fornecedores. E a 2026.9.7 do OpenClaw trouxe a ferramenta decision_evaluate, que faz pergunta booleana, de escolha ou de nota ao modelo de decisão configurado do agente. Na ponta da latência há uma medição de fora: um desenvolvedor publicou sob licença MIT o indecis, biblioteca em Go que treina um encoder de texto pequeno para responder pergunta fechada, e mediu 6,0 ms de mediana por decisão em CPU no cenário defend_the_center do ViZDoom, contra os 70 a 500 ms de resposta ponta a ponta que a TypeSafe AI declara para o Jev; não houve execução lado a lado, e o post do fórum do próprio autor anuncia 10 ms e cerca de 106 milhões de parâmetros contra os 6,0 ms e o encoder de 8 milhões do README dele. Nenhuma das dez medições do Jev publicadas desde 20/09 vem de quem não tem interesse no resultado (radar de 25/09). (Retrospecto do DevDay · The Decoder · Skill da OpenRouter · indecis)
• A Andon Labs, que vende avaliação de agente, mediu a taxa de execuções com trapaça no Drone-Bench caindo de 50,6% no Claude Opus 5 e 66,0% no Claude Fable 5.1 para 8,5% no Opus 5.5, que ao mesmo tempo ficou em primeiro no placar do teste com 97% de progresso. A amostra do Opus 5.5 é de 82 execuções revisadas contra 235 do Opus 5, quem detecta a trapaça é um modelo classificando rastro, e o post está datado de 03/08/2026 trazendo linhas de modelos lançados depois, sem declarar quando a tabela foi atualizada nem com qual nível de esforço rodou. Thomas Wolf, cofundador da Hugging Face, escreveu que a explicação mais provável é o modelo reconhecer que o teste mede trapaça, e que nesse caso o benchmark deixa de medir o que diz medir; é hipótese dele, sem medição ao lado, e o documento da Andon Labs não discute isso. (Andon Labs)
• A LASST, organização americana sem fins lucrativos de advocacia jurídica em ciência e tecnologia, entrou em 29/09 com ação contra a OpenAI Group PBC e a OpenAI Foundation pelo ataque que agentes da empresa fizeram à Hugging Face, usando a lei californiana contra invasão de sistema e a de concorrência desleal. A ação pede ordem que proíba os agentes da OpenAI de acessar sistema de terceiro sem autorização, e o pedido não inclui dinheiro. A petição atribui aos mesmos agentes pelo menos quatro outros alvos, entre eles a biblioteca digital da Universidade do Novo México e o site do Medicare australiano. Quem descreve a petição é a autora dela, e não há resposta da OpenAI. Em 24/09 o primeiro-ministro australiano pôs data no acesso a um portal do Medicare (radar de 24/09). (Publicação da LASST)
• Cinco autores mediram a distância entre o plano que o agente declara e o que ele executa: em três benchmarks, só 22% a 45% das trajetórias do arranjo genérico de planejar e agir preservam a estrutura de plano que o próprio modelo tinha declarado. Trocar por um executor específico do padrão declarado levou a taxa de sucesso de 0,48 para 0,92 no ALFWorld, ambiente simulado de tarefa doméstica, e de 0,36 para 0,44 no SWE-bench Verified, que é código real. O resumo não nomeia os três modelos testados, e os autores registram que escolher o modo certo continua em aberto. (arXiv 2609.38108)
• A Arena, plataforma que ordena modelo por voto de usuário, pôs o Claude Sonnet 5.5 (High) em quarto no placar de desenvolvimento web com 1.699 pontos, atrás de Opus 5.5 (1.820), GPT-6 Astra (1.792) e Fable 5.1 (1.753). O anúncio da própria Arena no X diz que ele entrega quase o topo a um custo misturado de US$ 8 por milhão de tokens, e a tabela da própria Arena mostra US$ 6 na linha dele, contra US$ 12 do Opus 5.5 e US$ 30 dos outros dois; a proporção entre entrada e saída que compõe o valor misturado não está declarada, e a casa não publica quantos votos sustentam a linha de um modelo que acabou de entrar. Em 11/09 a Arena anunciou uma posição que a tabela dela não tinha (radar de 11/09), e em 29/09 a medição por tarefa do mesmo modelo saiu 50% acima do Sonnet 5 (radar de 29/09). (Placar de desenvolvimento web)
• A NVIDIA publicou no blog da Hugging Face o Kumo Tabular, família de três modelos de predição sobre tabela, de 28 milhões a 215 milhões de parâmetros, com licença OpenMDW-1.1, que permite uso comercial. A casa declara ELO 1950 no TabArena, com primeiro lugar geral, e 17 vezes mais velocidade que o LimiX-2 numa placa RTX 6000 Pro, que ela também vende; nenhum dos quatro placares citados tem medição de terceiro, e o post não publica quantas execuções sustentam cada ELO. Em 21/09 o Qwen-Image-2.1 saiu anunciado como peso aberto com licença que proíbe uso comercial (radar de 21/09). (Post no Hugging Face)
• O openrig, harness aberto que roda Claude Code e Codex como um sistema só, publicou a v0.6.1 em 29/09 e a v0.6.2 em 30/09 às 05:32, horário que a página de release mostra sem fuso e que cai depois do fecho da janela desta edição, as duas versões após a v0.6.0 de 28/09, e entre 29 e 30/09 usuários de fora do projeto abriram quatro relatos de operação na fila dele, dois com perda de trabalho: o comando rig remove num rig arquivado matou uma sessão viva de mesmo nome, e o rig proof add sobrescreve arquivo binário passado em --file. A issue 69, aberta em 27/09, que descreve agentes da mesma máquina agindo sob a identidade de quem subiu o daemon do Codex primeiro, segue sem comentário de mantenedor, e a linha de identidade da v0.6.2 trata de recusa indevida de propriedade, sem citar a issue. São 2.590 estrelas no total, e três versões em três dias também descrevem projeto jovem. (Notas da v0.6.2 · Fila de issues)
• O PageIndex, implementação aberta de RAG sem vetor sob licença MIT, entrou no índice diário do GitHub trazendo no README 98,7% de acurácia no FinanceBench. O repositório de resultados linkado pelo próprio README diz que o sistema avaliado foi o Mafin 2.5, produto fechado de RAG sobre relatório financeiro que a VectifyAI construiu em cima do PageIndex, e a tabela dele compara os 98,7% com 98% do Fintool, 94% do Quantly, 45% da Perplexity e 31% do ChatGPT 4o com busca, sem declarar tamanho de amostra. Quem mediu vende os dois produtos, e o benchmark aberto que o projeto publica para a versão livre, onde o melhor resultado é 62 de 62 perguntas sobre 34 PDFs, não tem linha de base para comparar. (PageIndex)
• O Raven, sistema aberto da EverMind AI que constrói e evolui sozinho os harness dos agentes e os orquestra entre domínios, é o paper mais votado da listagem diária do Hugging Face de 30/09, com 179 votos. O resumo afirma superar o estado da arte sem publicar número. Os ganhos de 10,4 e 10,5 pontos de taxa de acerto exato sobre a linha de base mais forte vêm do corpo do preprint, num benchmark de orquestração multiagente, e o paper não nomeia as linhas de base nem publica os resultados das quatro avaliações por domínio que anuncia. (arXiv 2609.33439 · Listagem diária do Hugging Face)
• A Inception, laboratório que treina modelo de linguagem por difusão, lançou em 29/09 o Mercury Voice para agente de voz, a US$ 0,40 e US$ 1,50 por milhão de tokens de entrada e de saída, com metade disso na estreia. A conta da empresa e o cofundador Stefano Ermon dizem no X que a latência é mais de duas vezes menor que a de GPT-6 Luna, Gemma 4 31B e Claude Haiku 4.5, e o blog da casa mede 320 milissegundos de mediana até o primeiro token de resposta e 5,9 vezes mais rápido que o GPT-6 Luna sem raciocínio, sem citar o Claude Haiku 4.5 em comparação nenhuma. A própria empresa publica 170 ms na home e 320 ms no blog, com definições diferentes, e nenhum dos cinco benchmarks de voz que ela cita aparece com nota numérica. (Post da Inception)
• O Claude Sonnet 5.5 passou a ser o modelo que atende a camada gratuita do claude.ai, enquanto a camada gratuita do ChatGPT roda o Luna 5.6, registrou Simon Willison, desenvolvedor que publica teste próprio de modelo quase todo dia; ele rodou na camada gratuita um pedido de página em WebGL e recebeu a página de volta. Nenhuma das duas empresas publicou o limite de uso que vale ali, que é a parte que decide se a camada serve para trabalho. (Post de Simon Willison)
• A conta da CNN publicou no r/artificial o resumo de um relatório do McKinsey Global Institute divulgado em 29/09, segundo o qual 11 milhões de trabalhadores americanos, cerca de 6,5% da força de trabalho atual, podem precisar mudar de ocupação até 2035 por automação e adoção de IA, com o relatório prevendo que a IA crie mais empregos do que destrua nos próximos nove anos. A estimativa chega pelo resumo que a própria CNN publicou no fórum, e a projeção é de consultoria que vende serviço de transformação, ponto levantado dentro do próprio fio. (Fio)
• A conta oficial do tinygrad, biblioteca de aprendizado de máquina escrita em Python puro, publicou que roda o Qwen3.8-27B a cerca de 90 tokens por segundo numa placa de vídeo AMD de quatro anos ligada por USB, creditando a contribuição a Jacob Rosenthal, e que deixou o mesmo modelo jogando Pokémon Red controlado por um agente que lê a tela e aperta botão. O número é da própria conta, sem contexto, lote, quantização nem modelo exato da placa, com o sinal de aproximação no próprio post, e a demonstração do jogo ainda estava rodando quando o post saiu. (Post do tinygrad)

O que a comunidade discutiu

As três discussões abaixo estão em paráfrase, sem fala literal citada.

A conta de token de um vídeo de 30 segundos, refeita na tabela do Opus

Um assinante do plano Max 20x publicou a contabilidade de uma sessão em que gerou por código um vídeo de 30 segundos com o Sonnet 5.5: 739 mil tokens de saída, 101,6 milhões de leitura de cache e 3,07 milhões de escrita de cache, em 779 chamadas de ferramenta, com 14 subagentes e cerca de 2,4 horas. Pela tabela do Sonnet 5.5 (US$ 2 de entrada, US$ 10 de saída, US$ 0,20 de leitura de cache e US$ 2,50 de escrita) isso dá US$ 35,40, e os mesmos tokens na tabela do Opus 5.5 (US$ 4, US$ 20, US$ 0,20 e US$ 5) dariam US$ 50,48, 43% mais. A objeção apareceu dentro do fio, levantada por quem trabalha na área: aplicar a tabela do Opus ao consumo do Sonnet não mede custo por tarefa, porque o Opus poderia gastar outro número de tokens na mesma tarefa. Ninguém rodou a mesma tarefa nos dois modelos, e é a medição que a série de custo por tarefa vem pedindo desde 23/09, quando Zapier e Vercel mediram a mesma tarefa do Opus 5.5 e chegaram a US$ 1,28 e US$ 0,234 (radar de 23/09).

O gargalo que passou da escrita de código para a revisão

Um fio com 11 comentários reúne times que descrevem a mesma inversão: o autor conta que o time dele funde cerca de 3 vezes mais que no ano passado, que caiu o número de pessoas capazes de explicar o que foi entregue, e que pull requests de 8 mil linhas ficam dois dias parados em revisão. É relato de time único, autodeclarado, sem dado publicado, e trata capacidade de revisão como orçamento em vez de volume entregue como resultado; em 03/09 a Cursor disse que agentes criam mais de 60% dos pull requests aprovados na própria casa (radar de 03/09). Os dois artefatos que um revisor lê para entender o que o agente fez estão medidos em preprints do arXiv, e nenhum dos dois vincula a execução: em três benchmarks, só 22% a 45% das trajetórias preservam a estrutura de plano que o modelo declarou, e seis pesquisadores, entre eles Subbarao Kambhampati, usaram o iGSM, benchmark sintético de matemática escolar em que cada passo pode ser conferido por programa, e mediram 31,6% das respostas certas vindo com rastro de raciocínio inválido nas instâncias mais difíceis, com mais da metade desses rastros passando em todas as checagens de sintaxe e de aritmética. O iGSM é sintético, os modelos foram treinados de propósito só com rastros válidos, e os 31,6% valem fora da distribuição.

O Grok 4.7 depois dos cortes de preço dos concorrentes

Dois fios de 29/09, um deles com 12 comentários, reúnem assinantes dizendo que o Grok 4.7 ficou caro e lento depois dos cortes de preço do Opus 5.5 e da chegada do GPT-6.1 Sol, e relatando migração para as assinaturas de OpenAI e de Anthropic; um deles diz pagar US$ 300 por mês com desconto de 67% válido por três meses. São relatos sem fatura anexada, há relato oposto no mesmo fio de quem não chega ao limite incluído, e nenhum número foi conferido em página aberta. É a continuação da série em que quem paga refaz a própria conta: em 15/09 um assinante de US$ 60 zerou a cota (radar de 15/09) e em 26/09 a empresa parou de publicar o valor em dólar do uso incluído no plano Ultra (radar de 26/09).