Os modelos de IA por trás do Lumi
O Lumi trabalha com os principais modelos de IA da Anthropic, da OpenAI e do Google. Em vez de mandar todas as solicitações para o mesmo modelo, o roteamento inteligente escolhe o modelo que combina com o seu pedido e com o estado atual do projeto, reaproveitando o cache do modelo sempre que possível. Assim, cada tarefa vai para o modelo que faz isso melhor, e você economiza créditos de Chat.
Como funciona o roteamento inteligente
Entende o seu pedido
Antes de cada resposta, o Lumi identifica o que você está pedindo: uma mudança rápida de texto ou estilo, um novo recurso, uma grande refatoração ou o plano de algo novo.
Escolhe o modelo certo
Com base na tarefa e no contexto atual, como imagens anexadas, o modo Plan ou um problema ainda não resolvido, o Lumi escolhe o modelo mais adequado para cuidar dela.
Reaproveita o cache do modelo
Quando você continua trabalhando no mesmo projeto, o Lumi tenta manter o modelo que já tem o seu projeto em cache, sem precisar ler tudo de novo. As respostas chegam mais rápido e gastam menos créditos de Chat. Se um modelo estiver indisponível, o Lumi troca automaticamente para um modelo reserva.
Modelos com que o Lumi trabalha
Atualizado em novembro de 2026.
Anthropic
Claude Fable 5.1
O modelo mais capaz da Anthropic, feito para o raciocínio mais difícil e para tarefas de programação longas e com várias etapas.
Claude Opus 5.5
Se destaca em trabalho de front-end complexo e em mudanças de várias etapas em grandes bases de código.
Claude Sonnet 5.5
Equilibrado e confiável com ferramentas, ideal para recursos complexos e refatorações maiores.
OpenAI
GPT-6 Astra
O modelo mais capaz da OpenAI, voltado para raciocínio profundo em problemas difíceis.
GPT-6.1 Sol
Forte em raciocínio, planejamento e depuração difícil, o que o torna ideal para o modo Plan.
GPT-6.1 Terra
Raciocínio rápido, com janela de contexto longa e compreensão de imagens.
Gemini 4 Argon
O modelo mais capaz do Google, com janela de contexto longa e forte compreensão multimodal.
Como os modelos se comparam
No que cada modelo se destaca. Todos conseguem trabalhar com cerca de 1 milhão de tokens de contexto de uma vez. O Kimi K3.1 Pro e o Gemini 4 Carbon aparecem apenas para comparação.
| Modelo | Criador | Se destaca em | No Lumi |
|---|---|---|---|
| Claude Fable 5.1 | Anthropic | O raciocínio mais difícil e programação longa com várias etapas | Sim |
| Claude Opus 5.5 | Anthropic | Front-end complexo e grandes bases de código | Sim |
| Claude Sonnet 5.5 | Anthropic | Uso confiável de ferramentas para recursos complexos e refatorações | Sim |
| GPT-6 Astra | OpenAI | Raciocínio profundo em problemas difíceis | Sim |
| GPT-6.1 Sol | OpenAI | Planejamento e depuração difícil | Sim |
| GPT-6.1 Terra | OpenAI | Raciocínio rápido e compreensão de imagens | Sim |
| Gemini 4 Argon | Contexto longo e compreensão multimodal | Sim | |
| Kimi K3.1 Pro | Moonshot AI | Modelo de pesos abertos, forte em programação e modelagem 3D | Para comparação |
| Gemini 4 Carbon | Tarefas de longa duração e cibersegurança, em lançamento gradual | Para comparação |
Perguntas frequentes
Posso escolher o modelo?
Não precisa. O Lumi escolhe automaticamente o modelo mais adequado para cada solicitação, para você se concentrar em descrever o que quer criar.
Qual é o melhor modelo de IA para programar?
Depende da tarefa. O Claude Opus 5.5 e o Claude Fable 5.1 se destacam em front-end e grandes bases de código, o GPT-6.1 Sol em planejamento e depuração, e o Gemini 4 Argon em contexto longo e imagens. No Lumi você não precisa escolher: o roteamento inteligente escolhe o modelo para cada solicitação.
Como o Lumi economiza meus créditos de Chat?
O consumo depende do modelo e de quanto trabalho a solicitação exige. O Lumi reaproveita o cache do modelo sempre que possível, então o conteúdo do projeto que um modelo já leu não é processado de novo, e as próximas solicitações no mesmo projeto gastam menos créditos.
Por que o Lumi não usa um único modelo para tudo?
Cada modelo tem pontos fortes diferentes em programação, raciocínio, compreensão de imagens e velocidade. Escolher o modelo de acordo com a tarefa gera resultados melhores do que depender de um só.
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