> ## Documentation Index > Fetch the complete documentation index at: https://docs.tess.im/llms.txt > Use this file to discover all available pages before exploring further. # GPT-6.1 Sol > Conheça o GPT-6.1 Sol, o modelo da OpenAI que chega perto do GPT-6 Astra em documentos, processos de negócio e trabalho profissional, por uma fração do custo. GPT-6.1 Sol é a atualização do GPT-6 Sol, lançada pela OpenAI em 29 de setembro de 2026, uma semana depois da geração anterior. Ele foi feito para o **trabalho profissional do dia a dia**: entender documentos complexos, executar processos que passam por vários sistemas e operar aplicativos no computador. O destaque é a relação entre qualidade e custo. Segundo a OpenAI, o GPT-6.1 Sol **chega perto do GPT-6 Astra**, o modelo mais forte da empresa, por cerca de **um quinto do custo** do Astra. E mantém o mesmo preço de tabela do GPT-6 Sol, com ganhos em quase todas as frentes. Na avaliação independente da Artificial Analysis, ele fica a apenas um ponto do Astra. | **Modelo do provider** `gpt-6.1-sol` | **Contexto** 1,05M tokens | **Max output** 128K tokens | **Provider** OpenAI | | :- | :- | :- | :- | | **Entrada** Texto + imagem | **Saída** Texto | **Reasoning** Sim | **Knowledge cutoff** 30 de abril de 2026 | ## Quando usar o GPT-6.1 Sol e quando usar o GPT-6 Astra A OpenAI posiciona o GPT-6.1 Sol como o novo equilíbrio entre capacidade e custo para o trabalho importante do dia a dia. O Astra continua sendo a escolha para as tarefas mais difíceis, como pesquisa científica de ponta. | | GPT-6.1 Sol | GPT-6 Astra | | - | - | - | | Melhor para | Documentos, processos de negócio, uso de computador e análises do dia a dia | O trabalho mais exigente e a pesquisa científica mais difícil | | Qualidade | Perto do Astra na maioria das avaliações publicadas | A mais alta da família GPT-6 | | Contexto / max output | 1,05M / 128K | 1,05M / 128K | | Preço por uso | Um quinto do Astra | Referência | > [!TIP] > > Comece pelo GPT-6.1 Sol. Suba para o Astra só quando a qualidade do Sol ainda não fechar o entregável. ## O que muda em relação ao GPT-6 Sol ### Documentos complexos, com tabelas e letras miúdas Na avaliação GDP.pdf, os modelos respondem perguntas reais sobre PDFs de trabalho em finanças, saúde, jurídico e outras sete áreas profissionais, com tabelas, gráficos, diagramas e detalhes em letras miúdas. O GPT-6.1 Sol pontuou **acima do Claude Opus 5.5 por menos da metade do custo por tarefa** e chegou perto do Astra por cerca de um quinto do custo. ### Processos de negócio do começo ao fim No AutomationBench, agentes executam fluxos completos com 47 ferramentas de vendas, marketing, operações, suporte, finanças e RH. O GPT-6.1 Sol ficou **2,2 pontos acima do Claude Opus 5.5 por cerca de um terço do custo**, e 4,8 pontos acima do GPT-6 Sol na mesma configuração. ### Mais firmeza para operar aplicativos Em tarefas longas de uso de computador (OSWorld 2.0), o GPT-6.1 Sol superou o GPT-6 Sol em 7 pontos por menos da metade do custo. Ficou a 2,1 pontos do Astra, custando cerca de um sétimo por tarefa. ### Menos erros factuais Em perguntas difíceis, nas quais usuários já tinham apontado erros de modelos anteriores, a parcela de respostas com algum erro factual caiu de 11,4% para 7,7%, uma redução de cerca de 32% em relação ao GPT-6 Sol. Em todas as configurações testadas, a taxa de erro ficou a menos de 2 pontos da do Astra. ### Mais transparente sobre o que não conseguiu fazer A OpenAI relata que o modelo respeita melhor as restrições definidas pelo usuário e avisa com mais frequência quando uma ferramenta não está funcionando, em vez de seguir como se estivesse tudo certo. ## O que os benchmarks mostram A OpenAI publicou a maior parte dos resultados como comparação com outros modelos, em qualidade e custo por tarefa. | Benchmark | Resultado do GPT-6.1 Sol | Custo por tarefa | O que avalia | | - | - | - | - | | GDP.pdf | Acima do Opus 5.5 e perto do Astra | Menos da metade do Opus 5.5; cerca de 1/5 do Astra | Perguntas profissionais sobre PDFs complexos | | AutomationBench 1.0.6 (medium) | **+2,2 pontos** sobre o Opus 5.5; +4,8 sobre o GPT-6 Sol | Cerca de 1/3 do Opus 5.5 | Processos de negócio com 47 ferramentas | | OSWorld 2.0 offline (max) | **+7 pontos** sobre o GPT-6 Sol; a 2,1 do Astra | Cerca de 1/7 do Astra | Uso de computador em tarefas longas | | DeepSWE v1.1 | **Empata com o Astra**; +6,4 sobre o melhor do GPT-6 Sol | Cerca de 1/5 do Astra | Engenharia de software em projetos reais | | Terminal-Bench Science 0.1 (max) | **Mais que o dobro** do GPT-6 Sol | Mais de 75% menor que Opus 5.5 e Astra | Análise de dados e pesquisa científica | | Factualidade (low) | **7,7%** de respostas com erro, contra 11,4% do GPT-6 Sol | — | Erros factuais em perguntas difíceis | A avaliação independente da Artificial Analysis confirma a proximidade com o Astra. | Modelo | Intelligence Index | | - | -: | | GPT-6 Astra | 53 | | **GPT-6.1 Sol** | **52** | | GPT-6 Sol | 48 | O GPT-6.1 Sol ficou em 10º lugar entre 222 modelos da mesma faixa de preço, cuja mediana é 26. O índice reúne dez avaliações, entre elas trabalho profissional real, análise de documentos e processos de negócio. > [!NOTE] > > Os resultados da tabela foram publicados pela OpenAI, medidos no ambiente de pesquisa ou na API da empresa. Os números de outros modelos vieram de relatórios públicos. Os resultados dependem das ferramentas e da configuração de cada medição. Valide no seu fluxo antes de trocar uma configuração em produção. ### Onde ele não lidera * O **Astra continua na frente** nas tarefas científicas mais difíceis: no Terminal-Bench Science, ele teve a maior pontuação entre os modelos testados (68,1%), e a OpenAI recomenda o Astra para esse tipo de pesquisa. * Na Artificial Analysis, rodando no esforço máximo, o modelo demorou mais para começar a responder e gerou texto mais devagar que a média da faixa. Para tarefas simples, esforços mais baixos tendem a ser mais ágeis. ## Onde ele gera mais valor ### Um contrato ou laudo cheio de letras miúdas Contratos, laudos, relatórios anuais e editais escondem prazos, multas e condições em tabelas e notas de rodapé. O GPT-6.1 Sol lê o documento inteiro e responde com base no que está escrito. **Resultado esperado:** respostas com a página ou cláusula de origem e os pontos de atenção destacados. ### Um processo que passa por vários sistemas Um lead chega no CRM, precisa de proposta, e-mail e registro na planilha de acompanhamento. Um pedido de reembolso passa por atendimento, financeiro e aprovação. O modelo executa as etapas em sequência e pede confirmação nos pontos críticos. **Resultado esperado:** processo concluído de ponta a ponta, com cada etapa registrada. ### Uma análise que precisa estar certa Relatórios para diretoria, respostas a clientes e pareceres internos não podem trazer informação errada. Com menos erros factuais, o GPT-6.1 Sol reduz o retrabalho na revisão. **Resultado esperado:** análise com fontes indicadas e lacunas apontadas, em vez de preenchidas por suposição. ## Como aplicar na Tess **1. Escolha o modelo pelo trabalho** Use o GPT-6.1 Sol para documentos, processos de negócio e análises do dia a dia. Reserve o GPT-6 Astra para o trabalho mais difícil, quando a qualidade do Sol ainda não fechar o entregável. **2. Forneça o material e o formato esperado** Envie os documentos, planilhas e exemplos do resultado. Diga para quem é o material e como ele será usado. **3. Defina tools e aprovações** Habilite apenas as ferramentas que o processo realmente usa. Exija confirmação antes de enviar, publicar ou alterar dados. **4. Peça uma conferência antes da entrega** Oriente o agente a verificar números, cláusulas e fontes e a dizer o que não conseguiu confirmar. ## Como escrever o pedido O GPT-6.1 Sol rende mais quando o pedido funciona como um combinado, e não como um roteiro passo a passo. Diga o que precisa sair, deixe o modelo escolher o caminho e defina como o resultado será conferido. | Parte do pedido | O que dizer | | - | - | | Resultado | O que precisa estar pronto no final | | Contexto | Só os documentos e dados que importam para a tarefa | | Limites | O que o agente não pode fazer | | Ferramentas e aprovações | O que ele pode usar sozinho e o que precisa da sua aprovação | | Critério de pronto | Como saber que o trabalho está completo | | Conferência | O que ele deve checar antes de entregar | | Quando parar | Quando ele deve perguntar, em vez de supor | Nem todo pedido precisa de todas as partes. Uma consulta simples pede só resultado e contexto. Um agente que altera sistemas precisa de limites e aprovações claros. > [!TIP] > > Quando as fontes puderem discordar, diga qual vale mais. Por exemplo: a política atual vale mais que um documento antigo. Assim o modelo aponta o conflito em vez de escolher sozinho. ## Três playbooks para começar ### 1. Revisão de contrato **Entrada:** contrato em PDF, pontos de atenção da empresa e modelo de parecer.\ **Tools:** leitura de arquivos e geração de documentos. ```text theme={null} Leia o contrato inteiro, incluindo anexos e notas de rodapé. Liste prazos, valores, multas, renovação automática e condições de rescisão, com a cláusula e a página de cada item. Compare com os pontos de atenção anexados e destaque o que diverge. Não interprete cláusulas ambíguas: marque para revisão jurídica. Se o contrato não trouxer a resposta, escreva "o documento não informa". ``` **Pronto quando:** cada item tem cláusula e página de origem, as divergências estão destacadas e os pontos ambíguos estão separados para o jurídico. ### 2. Follow-up comercial de ponta a ponta **Entrada:** lista de oportunidades no CRM, modelo de proposta e política comercial.\ **Tools:** integração com CRM, e-mail e planilhas. ```text theme={null} Para cada oportunidade parada há mais de 7 dias, revise o histórico no CRM, prepare uma proposta atualizada no modelo anexado e um e-mail de follow-up no tom da empresa. Não envie nada: deixe os e-mails como rascunho para aprovação e registre na planilha o status e o próximo passo de cada oportunidade. Depois de registrar, reabra a planilha e confirme que tudo foi salvo. ``` **Pronto quando:** cada oportunidade tem proposta, rascunho de e-mail e próximo passo registrado, aguardando aprovação. ### 3. Conciliação de notas e pagamentos **Entrada:** notas fiscais em PDF, extrato bancário e planilha de contas a pagar.\ **Tools:** leitura de arquivos, análise de dados e geração de planilhas. ```text theme={null} Cruze cada nota fiscal com o pagamento correspondente no extrato e na planilha de contas a pagar. Monte uma planilha com o que bate, o que diverge em valor ou data e o que está sem par. Não ajuste valores: aponte a divergência e a fonte de cada número. ``` **Pronto quando:** toda nota está conciliada ou marcada como divergente, com a fonte de cada valor. ## Limitações e boas práticas * Para as tarefas mais difíceis, especialmente pesquisa científica de ponta, o GPT-6 Astra continua sendo a escolha mais segura. * A OpenAI mantém salvaguardas reforçadas para temas de cibersegurança e biologia. * Contexto de 1,05M tokens não substitui seleção de informação. Envie apenas o conteúdo relevante. * O preço por uso é um quinto do Astra, mas o custo final de cada tarefa depende de quanto o modelo trabalha e de quantas revisões ela pede. Compare os dois no seu fluxo pelo custo de um resultado aprovado. * Revise números, cláusulas e citações antes de publicar ou enviar. * Mantenha aprovação humana para decisões financeiras, jurídicas, clínicas ou de alto impacto. Veja também: [Modelos e Custos](/pt/models-and-cost) · [GPT-6 Sol e Luna](/pt/gpt-6-sol-luna) · [GPT-6 Astra](/pt/gpt-6-astra) · [Apresentando o GPT-6.1 Sol — OpenAI](https://openai.com/pt-BR/index/introducing-gpt-6-1-sol/) · [GPT-6.1 Sol — Artificial Analysis](https://artificialanalysis.ai/models/releases/gpt-6-1-sol) · [GPT-6.1 Sol — documentação da OpenAI](https://developers.openai.com/api/docs/models/gpt-6.1-sol). This documentation is built and hosted on [Mintlify](https://mintlify.com), a developer documentation platform.