Percorremos numa única sessão a documentação própria de cada fornecedor e reconciliámos o catálogo com ela, linha a linha. Não a lista de um agregador: os agregadores colocam a sua própria margem no meio e têm as suas próprias razões para o que mostram. As páginas que lemos eram dos próprios fornecedores.
Novos membros
Da OpenAI: gpt-6-astra, um modelo de raciocínio; gpt-5.3-codex para código; gpt-realtime-2.1-mini, um modelo de voz em tempo real mais pequeno; e gpt-transcribe para voz-para-texto. Da Anthropic: claude-fable-5-1. Da Google: gemini-3.8-flash, gemini-3.5-flash-lite e lyria-3.5 para música. Da xAI: grok-4.6. O nível V4.1 Flash da DeepSeek juntou-se nessa mesma noite com o seu próprio nome.
Cada um destes que tem um caminho de execução foi realmente chamado com uma chave de desenvolvimento antes de a sua linha ser escrita. Uma entrada de catálogo nunca experimentada é uma suposição com um preço colado em cima.
Reformas, e novos preços
Os modelos cujos criadores publicaram uma data de fim levam agora essa data — não de memória, mas retirada da página de descontinuação do fornecedor: várias gerações de Claude, a linha antiga da Mistral, dois modelos de imagem, um modelo de voz da OpenAI, uma família de modelos de pesquisa. Um modelo realmente encerrado é marcado como encerrado, em vez de ficar ali com um preço ativo.
Os preços nunca são editados no lugar. Quando um fornecedor muda uma tarifa, a linha antiga recebe uma data de fim e começa uma nova — para que uma fatura do mês passado continue a ler-se pela tarifa realmente cobrada, e assim será sempre. É por isso que esta passagem produziu muito mais linhas do que modelos.
A data de encerramento que não existia
A descoberta que importava. Quatro modelos Gemini 2.5 no nosso catálogo tinham uma data de reforma em outubro. A página de descontinuação da Google não lista nenhuma data de encerramento para eles. Sem correção, três modelos usados hoje teriam desligado a si próprios numa data que nós inventámos, e a falha teria parecido do fornecedor.
Foi removida. As suas vizinhas — datas realmente publicadas — mantiveram-se, e duas que estavam erradas na outra direção foram corrigidas.
Capacidades primeiro significa: uma linha errada quebra tudo
O ToRun não escolhe um modelo pelo nome. Determina do que uma vez realmente precisa — se consegue ver, se consegue chamar ferramentas, se precisa de um contexto longo, se vai falar — mantém apenas os modelos que conseguem fazer tudo isso, e classifica o que resta. O que significa que uma capacidade mal registada não degrada apenas uma funcionalidade. Encaminha mal, em silêncio, tudo o que precisa dessa capacidade.
Assim, esta passagem também corrigiu as ligações. Um exemplo: o nosso nível mais alto da Anthropic não tinha nenhuma pontuação de inteligência, por isso era classificado como desconhecido e ficava abaixo do modelo mais barato da sua própria família. Outro: um modelo de música cujo identificador caía num ramo genérico e executava em silêncio um modelo diferente do que constava na linha.
Escolher um modelo à mão continua a ser respeitado exatamente como antes — razão pela qual essa escolha ainda pode ser recusada para um trabalho que não consegue fazer.