Preço por token engana: o custo real por tarefa do Claude Opus 5.5 e do GPT-6 Astra

Toda vez que sai um modelo novo, a comparação é a mesma: uma tabela com preço de entrada e de saída por milhão de tokens. Nessa régua, o Claude Opus 5.5 ($4 / $20) é 2,5x mais barato que o GPT-6 Astra ($10 / $50) — e a manchete se escreve sozinha.

O problema é que ninguém paga "por milhão de tokens". Você paga por tarefa: o relatório gerado, o PR aberto, o ticket resolvido. E o custo de uma tarefa depende de quantos tokens o modelo gasta para chegar lá — o que varia muito entre modelos e, principalmente, entre níveis de esforço do mesmo modelo.

Este artigo faz a conta que importa antes de fechar o orçamento de IA do trimestre.

Fontes: docs da Anthropic (Opus 5.5) e página do GPT-6 Astra na OpenAI. Confira sempre a página de preços oficial antes de fechar orçamento.

Até aqui, vitória larga do Opus 5.5. Agora vem a parte que a tabela não mostra.

Custo por tarefa = (tokens de entrada × preço) + (tokens de cache × preço) + (tokens de saída × preço), multiplicado pelas tentativas até dar certo.

Três variáveis mudam de modelo para modelo:

• Tokens de saída por tarefa: modelos com raciocínio "pensam" antes de responder, e esse pensamento é cobrado como saída. Modelo que pensa mais gasta mais, mesmo sendo mais barato por token.
• Quanto do contexto vem do cache: em agente, o mesmo histórico é relido a cada passo. Se isso sai do cache, o preço cai muito.
• Taxa de acerto: uma tarefa que precisa de três tentativas custa três vezes — e ainda consome tempo de quem revisa.

A Artificial Analysis mediu o Opus 5.5 no esforço máximo usando cerca de 119 mil tokens de saída por tarefa — umas 4x mais que o GPT-6 Astra.

Faça a conta só da saída: 119 mil tokens a $20 por milhão dão cerca de $2,38 por tarefa no Opus. Um quarto disso (~30 mil tokens) a $50 por milhão dá cerca de $1,49 no Astra. No esforço máximo, a saída do "modelo mais barato" custa mais que a do concorrente.

Ou seja: se você migrar para o Opus 5.5 e colocar tudo no max "para garantir", a economia pode simplesmente não aparecer na fatura.

O Opus 5.5 vem com esforço padrão medium, e é aí que os números da Anthropic ficam interessantes:

• FrontierCode (se a mudança de código seria aceita): no medium, 54,6%, acima da melhor nota do Astra (53,3%), por cerca de um quinto do custo por tarefa.
• Terminal-Bench 4.0: no esforço padrão, empata com o Astra por cerca de 40% do custo — e supera o Opus 5 no esforço máximo por um quinto do custo.
• GDPval-AA (trabalho real em 44 profissões): no medium, bate o Astra no esforço máximo por cerca de um quinto do custo.

Duas ressalvas: esses números são da Anthropic, e a documentação avisa que, no mesmo nível de esforço, o Opus 5.5 tende a pensar mais por turno que o Opus 5 — principalmente em xhigh e max. Se você migrar copiando o esforço antigo, refaça os testes; e deixe folga em max_tokens para o thinking.

*Exemplo ilustrativo: 40 passos relendo ~80K de contexto em cache. Mostra a mecânica, não é medição. Se alguma requisição do Astra passar de 272K de entrada, ela fica mais cara.

A própria Anthropic diz que leitura de cache é a maior parte do custo em trabalho agêntico e de código. No exemplo acima, 3,2 milhões dos 3,4 milhões de tokens lidos vieram do cache — e é exatamente nessa linha que o Opus 5.5 é 5x mais barato ($0,20 x $1).

Para o cache trabalhar a seu favor:

• Mantenha o prefixo estável: instruções de sistema e definições de ferramentas no começo, sem mudar a cada chamada.
• Não edite o histórico: no Opus 5.5, mudar instruções no meio da conversa com mensagens de sistema preserva cache e thinking (veja o guia de migração da API).
• Escolha a duração da escrita: 5 minutos ($5) para sessões contínuas, 1 hora ($8) para fluxos com pausas.
• O prompt mínimo cacheável no Opus 5.5 é de 512 tokens.

No GPT-6 Astra, quando a entrada de uma requisição passa de 272 mil tokens, a OpenAI cobra 2x na entrada e no cache e 1,5x na saída — na requisição inteira, não só no excedente.

Exemplo: uma requisição com 300 mil tokens de entrada nova custaria $3,00 no preço normal; com a regra, vai para $6,00. Se ela gerar 20 mil tokens de saída, a saída sai de $1,00 para $1,50. Em sessões longas de agente ou de computer use, com screenshots e histórico se acumulando, essa linha é cruzada sem ninguém perceber.

O Astra tem janela de ~1,05M tokens, então a requisição não falha — só fica mais cara. Monitore o tamanho do contexto por chamada ou compacte antes de chegar lá.

E a métrica que deve aparecer no seu painel não é "gasto com API", e sim custo por tarefa concluída: gasto total dividido pelas entregas que passaram na revisão. Ela já inclui retentativas, falhas e o esforço escolhido. É com ela que dá para comparar Opus 5.5, Astra ou qualquer modelo que venha depois — inclusive o Sonnet 5.5 e o Haiku 5.5, que a Anthropic promete para as próximas semanas e que podem ser a escolha certa para rotas mais simples.

Para o comparativo completo de capacidades, veja Opus 5.5 vs GPT-6 Astra.

• Anthropic — Introducing Claude Opus 5.5 (22/09/2026)
• Claude Platform Docs — What's new in Claude Opus 5.5
• OpenAI — GPT-6 Astra (modelo, preços e limites da API)
• Artificial Analysis — medições independentes de modelos