Entre os números divulgados no lançamento do GPT-5.5, um explica a decisão de preço: o modelo usa cerca de 40% menos tokens que o antecessor para completar tarefas equivalentes de programação.
Esse é o dado que reconcilia preço por token dobrado com possibilidade de custo final estável. Se cada tarefa exige menos idas e vindas, menos texto de raciocínio e menos tentativa descartada, o total gasto pode cair mesmo com a unidade mais cara.
A mudança de métrica tem consequência prática para quem compara fornecedor. Preço de tabela virou informação incompleta, porque dois modelos com o mesmo preço por token podem ter custo final muito diferente na mesma tarefa.
Há um efeito adicional menos comentado. Consumir menos token também significa responder mais rápido e caber em janela de contexto menor, o que amplia o tipo de aplicação viável sem mudar de infraestrutura.
Para operação de qualquer tamanho, a medida confiável continua sendo a mesma e dá trabalho: rodar a tarefa real nos candidatos, contar o gasto total até o resultado ficar pronto e comparar isso, não a tabela de preços.