Por que ninguém gostou do GPT-5?

Gpt5 é bom ? Em resumo: a rejeição veio principalmente por três motivos objetivos — limites de uso mais rígidos que reduziram mensagens disponíveis, a remoção súbita dos modelos antigos que entregavam comportamentos diferentes, e a quebra de fluxos de trabalho de usuários profissionais. Essas mudanças afetaram custo, produtividade e a sensação de controle que muita gente tinha sobre a ferramenta.

1. Limites de mensagens e contagem unificada que reduziram a cota prática de uso.
2. Descontinuação de modelos (ex.: GPT-4o, 4-mini, 3.5) sem transição suave.
3. Perda de variedade — modelos diferentes atendiam tarefas distintas.
4. Impacto emocional e de hábito (usuários que criaram rotina com versões anteriores).
5. Percepção de “upgrade forçado” para empurrar planos mais caros.

1. Por que os limites de mensagens irritaram tanto?

A OpenAI padronizou limites por modelo/plano: contas grátis receberam cota pequena (ex.: 10 mensagens a cada 5 horas e 1 Thinking/dia) e usuários Plus viram cotas semanais fixas para o modo de raciocínio. Isso transformou o cálculo de uso: antes havia várias cotas paralelas por modelo; agora há uma contagem unificada que, no teto teórico, pode reduzir drasticamente a cota agregada. O resultado: usuários pesados sentiram que perderam capacidade operacional imediata.

2. Por que a remoção dos modelos antigos causou reclamação?

Modelos anteriores tinham comportamentos, latência e custo diferentes. Muitos fluxos de trabalho — revisão rápida de código, rascunhos barateados, ou estilos específicos de escrita — dependiam desse ecossistema. Apagar essas opções de uma hora para outra quebrou scripts, integrações e hábitos profissionais, criando frustração legítima.

3. O GPT-5 é tecnicamente pior ou apenas diferente?

Na maioria das métricas técnicas apresentadas pela OpenAI, o GPT-5 mostra avanços (menos alucinações, melhor raciocínio, desempenho em código e visão). Ainda assim, “melhor” em benchmarks não equivale a “melhor para todo uso”: mudanças de resposta, personalidade e tuneamento podem parecer piores para tarefas específicas — daí a sensação de retrocesso.

4. A cobrança por planos mais caros influenciou a reação?

Sim. Usuários interpretaram a centralização num único modelo como forma de empurrar migração para planos Pro/Team, que anunciam menos restrições. Quando a alternativa é “pague mais para recuperar a capacidade de antes”, vem a percepção de mercadorização do recurso e surge indignação pública.

5. Que papel teve a comunicação da OpenAI nessa crise?

A implantação rápida e a falta de uma transição gradual (ou opções de rollback) amplificaram a reação. Comunidades online viram a mudança como abrupta e sem diálogo, o que agravou a perda de confiança — e levou a pedidos públicos para reativar modelos antigos. Em resposta, a OpenAI já sinalizou ajustes e reintrodução de opções.

6. Isso significa que o GPT-5 é inútil?

Não. Muitas equipes e desenvolvedores relatam ganhos reais em tarefas complexas, programação e compreensão multimodal com o GPT-5. O problema principal foi a forma e o timing da mudança — não necessariamente a capacidade técnica do modelo.

7. O que mudou desde as primeiras reclamações?

Após a onda de críticas, notícias e posts em redes, a OpenAI tomou medidas paliativas: prometeu revisar limites (duplicar cotas para Plus foi discutido) e reavaliar a disponibilidade de modelos antigos para certos grupos. Essas ações mostram que a reação teve impacto e que a empresa monitora uso e feedback.

GPT 5

A rejeição ao GPT-5 resultou menos da qualidade técnica do modelo e mais da combinação de limites, remoção abrupta de opções e comunicação falha. OpenAI lançou um modelo mais capaz, mas a implementação (contagem de mensagens e remoção de modelos) quebrou hábitos e fluxos de trabalho — e isso doeu. Se a empresa ajustar cotas e devolver variedade controlada, a ira pode ceder; até lá, muitos usuários permanecem céticos.