GPT-6.1 Sol vs GPT-6 Sol vs GPT-6 Luna para trabalho real

Esses três modelos ocupam pontos diferentes no catálogo GPT-6 da GetVibe. A escolha adequada depende da dificuldade da tarefa, de quanto raciocínio você solicita e do tamanho da saída. Esta comparação usa páginas públicas dos modelos verificadas em 3 de outubro de 2026; os preços exibidos são valores renderizados ao vivo do catálogo, não uma afirmação baseada em benchmark.

Panorama atual do catálogo

A data do panorama do catálogo é 3 de outubro de 2026. Consulte cada página vinculada quando fizer o deploy, pois a tarifa ativa em USD pode mudar.

Não trate o sufixo do modelo como um benchmark

O nome de um modelo, por si só, não informa quão bem ele lida com seu repositório, seu esquema de ferramentas ou sua restrição de saída. Use um conjunto de avaliação contendo um bug com um teste que falha, um pequeno recurso distribuído em vários arquivos e uma tarefa de explicação em que nenhuma edição deve ocorrer. Congele o prompt, o commit, as configurações de permissão e o comando de teste. Registre a correção, o resultado dos testes, a latência, o uso de entrada/saída e as rodadas de reparo. Não executamos um benchmark público para este artigo; portanto, a tabela é uma comparação de preço e configuração, não um ranking de qualidade.

O raciocínio altera tanto o comportamento quanto o custo

Cada modelo oferece um conjunto de configurações de raciocínio documentadas em sua página. Use a configuração mais baixa que passe pelo critério de correção da tarefa e aumente-a nos casos que falharem. Os tokens de raciocínio contribuem para o uso de saída; portanto, compare o custo total da tarefa em vez de presumir o mesmo tamanho de saída. Mantenha max_tokens alto o suficiente para a resposta solicitada, mas não ilimitado. Se o seu prompt solicitar código, uma explicação e testes, faça um orçamento deliberado dessas saídas.

Para um primeiro teste com o OpenAI SDK, use o ID do modelo como configuração em vez de incorporá-lo em vários pontos de chamada:

export GETVIBE_API_KEY="your-dashboard-key"
export GETVIBE_MODEL="gpt-6.1-sol"
python - <<'PY'
import os
from openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="https://getvibeapi.com/v1", api_key=os.environ["GETVIBE_API_KEY"])
response = client.chat.completions.create(
    model=os.getenv("GETVIBE_MODEL", "gpt-6-luna"),
    reasoning_effort="medium",
    messages=[{"role":"user", "content":"Explique este teste que falha e proponha a menor correção."}],
    max_tokens=1200,
)
print(response.choices[0].message.content)
PY

A variável de ambiente é a configuração do modelo; ela não é derivada do nome do modelo. Mantenha sua chave de API em um gerenciador de secrets.

Qual deles você deve testar primeiro?

• Luna: comece aqui para alterações curtas e delimitadas e tarefas com validação fácil. Sua tarifa mais baixa no catálogo faz dele uma boa base de comparação, mas verifique se o contexto e as ferramentas são compatíveis com seu cliente.
• Sol: mantenha-o como candidato para trabalhos em que a base Luna não atinge o limite de qualidade. Compare usando o mesmo teste em vez de atualizar todas as solicitações por padrão.
• 6.1 Sol: teste-o quando o planejamento em várias etapas ou o uso repetido de ferramentas for importante. Meça se ele reduz as rodadas de correção o suficiente para compensar a diferença por token.

Use a comparação de custos de agentes de código para obter um test harness e o guia de esforço de raciocínio para entender o comportamento dos parâmetros. Para executar esses modelos com um agente de código, consulte a configuração do Codex CLI; o Claude Code usa um protocolo Messages diferente.

Faça uma comparação justa de custos

Registre o uso de entrada e saída de cada tentativa, incluindo patches que falharam e novas tentativas. Divida o gasto total pelo número de alterações que passam pelos seus critérios de teste e revisão. Repita uma tarefa para levar a variação em conta. Não use um benchmark de fornecedor ou uma única resposta atraente como substituto do seu próprio repositório. Execute novamente o mesmo conjunto após uma alteração de preço no catálogo, uma atualização da CLI ou uma mudança significativa no prompt.

Mantenha o modelo escolhido em uma única configuração de ambiente ou projeto para que ele possa ser alterado e revertido sem edições no código. Publique uma nota interna curta com a data, os IDs dos modelos, os resultados dos testes e os links ativos para as páginas dos modelos. Isso é mais útil do que tratar um artigo de comparação como um ranking permanente.