A resposta se divide em duas, porque a conta também se divide. A linha da plataforma pode realmente ser zero: o Sharkly é gratuito para organizações de até 5 pessoas e não vende tokens de modelo. A linha de modelos não pode ser zero para um Crew que continua trabalhando enquanto você faz outra coisa. Dos três modelos que os laboratórios lançaram em 22/09/2026, exatamente um tem rota gratuita, e essa rota é o GPT-6 Luna para usuários Free e Go no aplicativo desktop do ChatGPT — e um aplicativo desktop é um assento de uma pessoa, não uma credencial que uma execução possa usar. Gratuito para coordenar, centavos para executar, e nada em nenhuma das duas linhas é gratuito para revisar.
O custo de um Crew tem duas linhas que as pessoas costumam fundir em uma: a linha de assentos da plataforma onde o trabalho é atribuído, acompanhado e aceito, e a linha de tokens do Runtime que executa. Elas se movem de forma independente. A linha de assentos é um preço publicado que você pode consultar hoje. A linha de tokens é variável, pertence às suas próprias contas de provedor e, em 22/09/2026, caiu bastante.
TL;DR
A linha de assentos do Sharkly é US$ 0 até 5 pessoas e US$ 7 por usuário por mês, com cobrança anual acima disso, e o uso de modelos é bring-your-own-key. Na linha de modelos, o GPT-6 Luna é gratuito para usuários Free e Go no aplicativo desktop do ChatGPT, o GPT-6 Sol não é gratuito, e o Claude Opus 5.5 não está disponível no Claude Free de jeito nenhum. Uma licença de desktop não consegue iniciar uma execução sem supervisão. O caminho realmente barato é a API: Luna a US$ 0,10 e US$ 0,50 por milhão de tokens, Sol a US$ 2 e US$ 10, com 90% de desconto nas leituras de entrada em cache. Nada disso toca a única linha que nunca teve nível gratuito: a pessoa que aceita o trabalho.
A linha de assentos: o que significa gratuito na plataforma
O preço do Sharkly tem uma única variável: o número de pessoas. O Free custa US$ 0 para organizações de até 5 pessoas. O Team custa US$ 7 por usuário por mês, com cobrança anual, para organizações maiores que isso. O self-hosted tem preço definido caso a caso. Free e Team são o mesmo produto, então o plano não restringe funcionalidades.
O ponto que importa para um Crew: convidados, Agents, Crews, Computers e Runtimes não ocupam assentos. Um assento é uma pessoa na organização. Adicionar um sexto Agent, um segundo Computer ou um terceiro Runtime não altera a linha de assentos. Um sexto colega, sim.
Duas ressalvas honestas. O Sharkly é gratuito para usar hoje, e o valor do Team é o preço de assento publicado, então a formulação correta é "gratuito atualmente", e não "gratuito para sempre". E o Sharkly não vende tokens: uma execução é cobrada no plano Claude Code, Codex ou API já vinculado ao Runtime que a executa. É por isso que as duas linhas aqui permanecem separadas e por que nenhuma das economias de modelo abaixo depende da plataforma por onde você roteia. Mecânica dos planos: preços do Sharkly explicados.
A linha de tokens: quais modelos novos você consegue acessar de graça
| Modelo | Rota gratuita | O que essa rota não é | Entrada paga |
|---|---|---|---|
| GPT-6 Luna | Usuários Free e Go, no aplicativo desktop do ChatGPT | Ainda não está no Chat, e não é uma chave de API | API gpt-6-luna, US$ 0,10 / US$ 0,50 por 1M |
| GPT-6 Sol | Nenhuma | Somente Plus, Pro, Business, Enterprise e Edu, no ChatGPT Work e no Codex | API gpt-6-sol, US$ 2 / US$ 10 por 1M |
| Claude Opus 5.5 | Nenhuma. O Claude Free oferece Sonnet e Haiku | O Claude Code está incluído nos planos pagos, não no Free | Pro a US$ 17/mês no plano anual (US$ 200 à vista) ou US$ 20 mensal; Max a partir de US$ 100/mês; API claude-opus-5-5, US$ 4 / US$ 20 por 1M |
Duas das três respostas são não, e a terceira traz uma condição que decide tudo.
Uma licença de desktop não é uma chave de API
Essa é a distinção que a maioria das listas de planos gratuitos ignora, e é justamente ela que decide se um modelo gratuito é útil para um Crew.
O Sharkly separa os papéis: o Agent define como o trabalho deve ser conduzido, o Computer fornece o host, o Runtime realiza a sessão propriamente dita, e a Task permanece como o registro compartilhado. Uma execução começa quando uma Task com um Agent pronto chega a um Computer com um Runtime disponível, e esse Runtime se autentica usando a assinatura ou a chave de API configurada na ferramenta daquele Computer.
Uma licença gratuita do ChatGPT desktop não é uma dessas credenciais. É uma pessoa conectada a um aplicativo no próprio notebook, digitando. Nada nela se vincula a um Runtime, e nada nela começa a rodar enquanto o dono dorme. Um modelo gratuito em um aplicativo desktop dá a você um modelo para avaliar. Não dá a um Crew algo em que executar.
A rota gratuita ainda vale a pena, então aqui está o par de decisões.
Use a licença gratuita de desktop quando houver uma pessoa presente e a questão for de julgamento: como um modelo raciocina sobre o seu código, se uma abordagem se sustenta antes de você dedicar um Sprint a ela, se o modelo faz sentido na sua regra de roteamento. Isso é uma tarde de avaliação de verdade, sem custo algum.
Use uma assinatura paga ou uma chave de API quando a execução precisar começar sem você. Tasks na fila, tarefas para rodar durante a madrugada, qualquer coisa que um colega dispare enquanto você está em uma reunião. Execuções que acontecem enquanto você está fora precisam de uma credencial, não de uma licença.
Uma observação para o planejamento: a OpenAI afirma que esses modelos ainda não estão disponíveis no Chat. Uma rota gratuita que hoje existe em uma única superfície pode mudar no mês que vem, o que é um argumento para registrar a regra de roteamento por escrito, em vez de moldar um fluxo de trabalho em torno do nível que por acaso estava gratuito neste trimestre.
O caminho barato que de fato sustenta um Crew
| Modelo do Runtime | Entrada / saída por 1M | Alavanca de cache | Outras alavancas |
|---|---|---|---|
gpt-6-luna |
US$ 0,10 / US$ 0,50 | 90% de desconto nas leituras de entrada em cache | Taxas de acerto padrão mais altas, painel de cache, ferramenta de diagnóstico |
gpt-6-sol |
US$ 2 / US$ 10 | 90% de desconto nas leituras de entrada em cache | Pontos de quebra de cache explícitos |
claude-opus-5-5 |
US$ 4 / US$ 20 | Leituras em cache US$ 0,20, gravações de cache US$ 5 | API em lote com 50% de desconto; o modo rápido custa US$ 8 / US$ 40, então evite-o |
A OpenAI descreve Sol e Luna como 50% mais baratos que o preço promocional do GPT-5.6. O qualificador é palavra da própria OpenAI e importa: a comparação é feita com uma tarifa promocional, não com a tarifa de tabela.
De qualquer forma, o cache é a alavanca maior. O GPT-6 eleva as taxas de acerto padrão, dá 90% de desconto nas leituras de entrada em cache, traz um painel de cache e uma ferramenta de diagnóstico, e não invalida mais o cache quando você altera o esforço de raciocínio ou a disponibilidade de ferramentas. O GitHub relata mais de 50% menos tokens de prompt precisando de processamento novo em bilhões de requisições. O Opus 5.5 lê entrada em cache a US$ 0,20 contra US$ 4 de entrada padrão. Para um Crew que relê o mesmo repositório o dia inteiro, a conta se decide aí, e não na tarifa de destaque.
Quanto custa, de fato, uma semana
A OpenAI publicou um número que se converte em orçamento: o Sol em raciocínio extra alto marca 33,2% no AutomationBench 1.0.6 a US$ 0,27 por tarefa. Segundo nossa própria conta, um Crew que conclui 40 tarefas dessas em uma semana gasta cerca de US$ 11 na linha de modelos. Seu repositório não é o AutomationBench e seu número será diferente, mas, no volume de uma equipe pequena, a linha de modelos hoje é um erro de arredondamento diante de uma hora de engenheiro.
As comparações por trás disso: o Sol em extra alto supera o Claude Opus 5 em raciocínio máximo por 9% do custo por tarefa do Opus 5, e o Luna em máximo marca 66,6% no DeepSWE 1.1 com 93% menos custo por tarefa que o Opus 5. Uma correção se aplica a tudo isso. A base de comparação da OpenAI é o Opus 5 do início ao fim, porque a Anthropic lançou o Opus 5.5 a US$ 4 e US$ 20 horas depois da publicação daquele post, 20% abaixo dos US$ 5 e US$ 25 do Opus 5 e 40% mais barato de operar. Nenhum dos laboratórios testou o modelo atual do outro, então trate as duas tabelas como indicativas e escolha com base em para que serve cada Runtime, não em um ranking.
Para o outro extremo da faixa: a OpenAI relata que o gasto mediano dos próprios pesquisadores com agentes de código passa de US$ 600 por dia, com um percentil 90 de US$ 7.000. Nada impede um Crew de gastar assim, exceto uma regra de roteamento por escrito e um teto acordado — o que é uma decisão de gestão, e não um nível que você escolhe na loja. Se o gasto já está distribuído entre várias ferramentas, o rastreamento de custos entre agentes vem antes de qualquer comparação de preços.
Onde o plano gratuito deixa de ajudar
Some as duas linhas em pequena escala e o total é realmente pequeno: US$ 0 de assentos até 5 pessoas, algumas dezenas de dólares por semana em tokens nos níveis mais baratos. Nenhuma das duas linhas contém a etapa cara.
Os Agents pesquisam, executam, testam e reportam. As pessoas definem a direção, concedem autoridade e aceitam o resultado. Aceitar não tem nível gratuito, nem nível barato, nem desconto, e escala com pessoas, não com dólares. A revisão humana é o gargalo, não importa quanto o Runtime cobre. Ser gratuito para 5 pessoas e custar US$ 0,10 por milhão de tokens de entrada torna barato iniciar dez execuções nesta tarde; não torna nem um pouco mais barato ler dez resultados hoje à noite. O que a camada de gestão muda não é o preço de uma execução, mas onde ela chega: execução, impedimentos, resultados e a discussão de acompanhamento voltam para a Task, de modo que contexto, progresso, impedimentos, resultados e revisão humana permaneçam visíveis da solicitação até a entrega, e o trabalho esperando por uma pessoa seja um número, em vez de uma sensação que você tem na sexta-feira.
A linha que nunca foi gratuita
Gratuito e barato agora são duas perguntas diferentes. A pergunta da plataforma tem uma resposta publicada: US$ 0 até 5 pessoas, US$ 7 por usuário por mês com cobrança anual a partir daí, e chaves e assinaturas por sua conta. A pergunta dos modelos tem uma resposta menor do que as manchetes sugerem, porque uma rota gratuita passa por um aplicativo desktop que nenhuma execução sem supervisão consegue usar, e as outras duas não existem.
A conclusão útil não é qual nível escolher. É que a conta dos modelos deixou de ser o que limita o quanto seu Crew entrega, e nada que qualquer um dos laboratórios lançou em 22/09/2026 lê um diff por você.
Se você já executa vários agentes de código, o Sharkly oferece um único lugar para ver qual Runtime produziu qual resultado, que evidências ele anexou e quanto disso está parado na frente de uma pessoa agora mesmo. Conecte um Computer, crie um Agent e atribua a ele algo entediante. Com cinco pessoas ou menos, essa parte não custa nada.
