A startup Basis, focada em agentes de automação para contabilidade, divulgou que o modelo GPT-6 Astra, da OpenAI, completou um workbook fiscal de 50 abas em metade do tempo exigido pelo GPT-5.6 Sol. Os testes internos indicam que o novo modelo não apenas é mais rápido, mas também apresenta entendimento superior da intenção do usuário e maior eficiência no uso de tokens [fonte].
Teste de produtividade em cenário real
O experimento comparou os modelos ao processarem um workbook fiscal extenso, tarefa comum para contadores. O GPT-6 Astra concluiu o trabalho em 50% do tempo do antecessor, segundo a Basis. A startup destaca que o modelo faz escolhas melhores logo no início da tarefa, permitindo um fluxo de trabalho mais direto e menos tempo corrigindo erros. O uso eficiente de tokens também foi apontado como vantagem operacional.
Ajuste dinâmico de raciocínio
Uma das características observadas pela Basis foi a capacidade do GPT-6 Astra de ajustar o “esforço de raciocínio” conforme o nível de dificuldade de cada etapa. O modelo aumenta a complexidade computacional quando encontra passos difíceis e reduz quando a tarefa é mais simples, mantendo o cache de contexto. Essa adaptação ajuda a controlar custos e diminuir o tempo de resposta em longas execuções — ponto sensível para operações intensivas em dados.
Melhora em avaliações internas
A Basis reportou um ganho aproximado de 20% em suas avaliações internas. O avanço foi atribuído principalmente à compreensão do modelo sobre expectativas do usuário: quando perguntar, sinalizar suposições e seguir instruções detalhadas. O GPT-6 Astra demonstrou inferir padrões e regras a partir de contexto mais amplo, reduzindo a necessidade de instruções explícitas por parte da equipe. Isso eleva a confiança na autonomia dos agentes para situações não previstas em testes internos.
Contexto: automação fiscal e IA generativa
A automação de tarefas fiscais com IA generativa é um segmento em rápido crescimento, especialmente para startups que buscam liberar profissionais de tarefas repetitivas. O resultado do teste da Basis com o GPT-6 Astra reforça o movimento de adoção de modelos mais avançados para operações que exigem precisão e escalabilidade. Para o mercado brasileiro, onde a complexidade tributária é notória, avanços nesse tipo de automação podem ter impacto direto na produtividade de escritórios contábeis e empresas de software fiscal.