A tabela de 3 linhas que diz qual modelo de IA usar em cada tarefa
Na tabela oficial de preços da OpenAI, consultada em 25 de setembro de 2026, o modelo topo de linha (gpt-6-astra) custa US$ 10 por milhão de tokens de entrada e US$ 50 de saída. O gpt-6-luna custa US$ 0,10 e US$ 0,50 — exatamente cem vezes menos, nas duas pontas. Se você usa o aplicativo por mensalidade, isso não te afeta. Afeta no dia em que uma automação entra no ar e o custo vira por uso: quase sempre alguém deixou o modelo mais caro marcado para tarefas que o mais barato faz igual.

O prompt
Você vai me ajudar a escolher o modelo de IA certo para cada tarefa da minha operação, olhando custo e não vaidade. Princípio que você aplica: modelo caro se justifica onde há raciocínio longo, decisão com consequência, ou texto que chega ao cliente com o meu nome. Classificar, resumir, extrair, separar e contar são tarefas que modelo barato faz igual — e custam até cem vezes menos. Comece perguntando: 1) Quais tarefas de IA você tem rodando hoje, ou pretende ligar? (liste todas, mesmo as pequenas) 2) Alguma delas produz texto que vai direto para o cliente, sem ninguém ler antes? 3) Você paga por mensalidade de aplicativo, por uso de API, ou não sabe? Se a resposta 3 for "não sei", resolva isso primeiro: explique como descobrir, e diga que enquanto for só mensalidade de aplicativo esta análise não muda nada no seu bolso. Depois devolva: ═══ 1 · A TABELA ═══ Uma linha por tarefa, com três colunas: TAREFA · FAIXA DE MODELO (topo, intermediário, econômico) · POR QUÊ em uma frase. Não cite nome de modelo específico como recomendação fixa — nomes e preços mudam. Use faixas, e diga que o nome atual se confere na tabela do fabricante. ═══ 2 · AS QUE PODEM DESCER DE FAIXA ═══ Das tarefas listadas, quais estão provavelmente rodando em faixa mais cara do que precisam, e o risco concreto de descer cada uma. Ordene pela que mais roda, porque é lá que a economia aparece. ═══ 3 · AS QUE NÃO PODEM DESCER ═══ Onde economizar sai caro: texto que vai ao cliente sem revisão, decisão sobre dinheiro, qualquer coisa que envolva um número que alguém vai usar. Seja explícito sobre o que dá errado em cada caso. ═══ 4 · O TESTE LADO A LADO ═══ Como comparar antes de trocar: pegue 20 exemplos reais da tarefa, rode nos dois modelos, e compare. Diga exatamente o que olhar para decidir — não "qual ficou melhor", mas o critério objetivo daquela tarefa. ═══ 5 · A PERGUNTA PARA QUEM MONTOU ═══ Escreva a mensagem curta que eu mando para o desenvolvedor ou fornecedor da minha automação perguntando qual modelo está configurado e por quê. Inclua a pergunta de acompanhamento para o caso de a resposta ser "o melhor". Regra final: se eu não tiver nenhuma automação rodando, diga isso na cara e me mande embora — esta análise não é para mim ainda.
Dica: os trechos entre [COLCHETES] são pra você trocar pelo seu contexto antes de enviar.
Passo a passo (siga na ordem)
Não pule etapas. Tá escrito do jeito que você só precisa seguir.
- 1
Números conferidos na tabela oficial da OpenAI em 25/09/2026: gpt-6-astra US$ 10 (entrada) e US$ 50 (saída) por milhão de tokens; gpt-6-luna US$ 0,10 e US$ 0,50; gpt-6-sol US$ 2 e US$ 10. A diferença entre o topo e o econômico é de exatamente 100×.
- 2
Se você só usa o aplicativo por mensalidade, isso não muda nada hoje. Muda quando uma automação entra no ar e o custo passa a ser por uso.
- 3
Preço de modelo muda sem aviso e os comparadores de internet ficam desatualizados — um deles listava metade do preço real porque pegou a tarifa de lote. Confira sempre na página do fabricante.
- 4
A economia não está na tarefa mais complexa: está na mais repetida. Classificar mensagem mil vezes por dia é onde os cem vezes viram dinheiro.
- 5
Antes de trocar, rode o teste do bloco 4 com 20 exemplos reais. Trocar no escuro é como se economiza errado.
- 6
A pergunta do bloco 5 costuma resolver sozinha: na maioria das automações ninguém escolheu o modelo, ficou o padrão.
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