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Temperatura é o parâmetro que regula a aleatoriedade com que o modelo do ChatGPT escolhe cada palavra. Por isso, as respostas do ChatGPT mudam quando a pergunta se repete. No app, porém, o usuário não consegue ajustar a temperatura do ChatGPT: o ajuste fica na API. Além disso, memória, busca, plano e atualizações também mudam a resposta.
Em resumo
- A temperatura regula o sorteio de cada palavra. Na API da OpenAI, ela vai de 0 a 2, mas os modelos atuais só a aceitam com o raciocínio desligado.
- Nas configurações do ChatGPT, não há como ajustar a temperatura, e a OpenAI não informa qual valor usa. Escrever “temperatura 0” no prompt muda só o texto do pedido.
- Memória, localização, plano e busca mudam as respostas do ChatGPT de pessoa para pessoa. Numa pesquisa da Profound, respostas a perguntas que descreviam perfis diferentes dividiram só cerca de 1 em cada 4 marcas.
- Por isso, um print não prova nada. O que se repete é a frequência com que cada marca aparece, e só perguntas repetidas mostram esse número.
Por que o ChatGPT dá respostas diferentes à mesma pergunta?
Porque o modelo não escolhe sempre a palavra mais provável: ele sorteia entre as continuações plausíveis, e a temperatura regula esse sorteio. Além disso, a busca na web, a memória, a localização, o plano e as atualizações mudam o caminho de cada resposta. Assim, o ChatGPT dá respostas diferentes mesmo quando a pergunta é idêntica.
A própria OpenAI descreve o mecanismo na Central de Ajuda. No exemplo da empresa, a frase “Em vez de virar à esquerda, ela virou ___” pode terminar de vários jeitos plausíveis. Daí vem a variação:
“Como há várias maneiras plausíveis de completar uma frase […] existe um elemento inerente de aleatoriedade na forma como o modelo responde. Como resultado, a mesma pergunta pode gerar respostas diferentes em consultas distintas.”
OpenAI, Central de Ajuda (2026)
Aliás, o próprio app permite ver isso. No controle de atualização da resposta, a opção Tentar novamente gera outra versão para o mesmo pedido. Cada causa, porém, muda uma parte diferente das respostas do ChatGPT:
| Causa | O que muda | Quem controla |
|---|---|---|
| Sorteio de palavras | Palavras, ordem e marcas | A OpenAI |
| Busca na web | Fontes da resposta | O modelo ou o usuário |
| Memória e instruções | Contexto e consulta de busca | O usuário |
| Localização | Resultados locais | O IP de quem pergunta |
| Plano | O modelo que responde | A conta |
| Atualizações | Comportamento do modelo | A OpenAI |
Cada peça, do treino à memória, aparece em detalhe no guia de como o ChatGPT funciona. Já a decisão de buscar, que troca as fontes da resposta, está no guia sobre quando o ChatGPT pesquisa na internet.
O que é a temperatura do ChatGPT e dá para ajustar?
A temperatura é um parâmetro de amostragem: ela define o quanto o modelo arrisca ao escolher a próxima palavra. Na API da OpenAI, vai de 0 a 2, e valores baixos deixam a saída mais focada. No app, porém, ninguém consegue ajustar a temperatura do ChatGPT, e a OpenAI não publica o valor que usa.
Na referência da API, a OpenAI explica que valores como 0,8 deixam a saída mais aleatória. Por outro lado, valores como 0,2 a deixam mais focada e determinística. A mesma página traz o top_p, outro controle do sorteio. Com 0,1, por exemplo, o modelo só considera as palavras do topo que, somadas, chegam a 10% da probabilidade. Mas a empresa recomenda mexer em só um dos dois.
No app, o usuário controla o estilo, e não o sorteio. Nas configurações de Personalização, ele escolhe estilo e tom e ajusta características como entusiasmo e uso de emojis. Entre esses controles, listados nas notas de versão da OpenAI, não existe um parâmetro de temperatura do ChatGPT.
Nem na API o ajuste vale para todo modelo. O guia dos modelos atuais manda tirar a temperatura do pedido sempre que o modelo raciocina. Dois deles, entre eles o mais avançado, não aceitam o ajuste em nenhum caso. Da mesma forma, os modelos mais novos da Anthropic recusam valores fora do padrão, e os do Google ignoram o parâmetro. Ou seja, a temperatura explica o sorteio, mas não é um botão que a marca consiga girar.
A temperatura 0 deixa as respostas do ChatGPT iguais?
Não, nem na API. A Anthropic avisa que, mesmo com temperatura 0, os resultados não são totalmente determinísticos. O Google diz algo parecido: em 0, o modelo escolhe sempre a palavra mais provável, mas uma pequena variação ainda é possível.
O laboratório Thinking Machines mediu o efeito num modelo aberto, o Qwen3-235B. Foram 1.000 execuções do mesmo pedido com temperatura 0, e saíram 80 respostas diferentes. Segundo o laboratório, a causa principal é a carga do servidor, porque o volume de pedidos processados junto com o seu muda os cálculos.
Num estudo acadêmico com cinco modelos, entre eles o GPT-4o, a acurácia variou até 15% entre execuções idênticas, com temperatura 0 e semente fixa. Portanto, nem o ajuste mais conservador garante a mesma resposta.
Escrever a temperatura no prompt funciona?
Não como ajuste. Na API, a temperatura é um campo do pedido, separado do texto da pergunta. Assim, escrever “use temperatura 0” no ChatGPT vira só mais uma instrução. O modelo pode até responder de um jeito mais sóbrio porque você pediu. Mas a OpenAI não documenta nenhum comando que altere o sorteio pela conversa.
As respostas do ChatGPT são iguais para todo mundo?
Não. Com a memória ativada, o ChatGPT pode usar conversas anteriores, memórias salvas e instruções personalizadas, inclusive para montar a consulta de busca. A localização estimada pelo IP muda os resultados locais, e o plano define o modelo. Por isso, o dono da marca e o cliente dele podem receber listas diferentes para a mesma pergunta.
De acordo com a OpenAI, conforme o plano e a região, a memória também pode incluir arquivos da Biblioteca e aplicativos conectados. Além disso, o próprio ChatGPT decide o que é relevante em cada resposta. Assim, quem já conversou com o ChatGPT sobre a própria empresa pode levar esse contexto para o teste.
A localização pesa nas perguntas locais, e uma VPN ou a rede usada podem mudar a região que o ChatGPT estima pelo IP. O plano também conta: pelas notas de versão, o Free e o Go usam um modelo diferente do Plus e do Pro. No Plus e no Pro, inclusive, o modo Instant pode subir sozinho para um nível maior de raciocínio, se o usuário deixar essa opção ligada.
Quando a pergunta descreve quem pergunta, a lista muda ainda mais. A Profound, que vende monitoramento de IA, analisou 71.147 respostas do ChatGPT, do Claude e do Gemini sobre roupas, móveis e cartões de crédito. Cada pergunta ganhou um perfil, com gênero, idade, renda ou ocupação. Como resultado, respostas para perfis diferentes dividiram só cerca de 1 em cada 4 marcas.
Com que frequência a lista de marcas se repete nas respostas do ChatGPT?
A lista inteira quase nunca se repete, e a ordem muda ainda mais. Ainda assim, as marcas mais lembradas pelo modelo voltam na maioria das respostas do ChatGPT. Por isso, o que dá para medir com segurança é a frequência com que cada marca aparece, e não a posição dela na lista.
Na pesquisa da SparkToro, 600 voluntários fizeram 2.961 execuções de 12 perguntas no ChatGPT, no Claude e na IA do Google. A chance de o ChatGPT repetir a mesma lista de marcas ficou abaixo de 1 em 100, e a de repetir a ordem, perto de 1 em 1.000. O estudo contou com a Gumshoe.ai, que vende rastreamento de IA.
Ainda assim, a frequência se manteve. No ChatGPT, o hospital City of Hope, de Los Angeles, apareceu em 69 de 71 respostas, mas liderou a lista em só 25. Em outra rodada, os voluntários escreveram 142 perguntas sobre fones de ouvido, quase todas diferentes entre si. Mesmo assim, Bose, Sony, Sennheiser e Apple apareceram em 55% a 77% das 994 respostas.
A Profound viu o mesmo padrão com perfis fixos. Respostas repetidas para o mesmo perfil dividiram cerca de 2 em cada 5 marcas e 34% dos domínios citados. Para a marca, há duas consequências. Um print isolado pode mostrar a marca por sorte ou escondê-la por azar. Além disso, a posição na lista não diz nada. Quantas respostas coletar, e com que margem, está no guia de como medir menções e citações da marca.
O que muda nas respostas do ChatGPT quando o modelo é atualizado?
Muda o comportamento do modelo para todos os usuários do plano. Em abril de 2025, por exemplo, a OpenAI desfez uma atualização do GPT-4o no ChatGPT porque as respostas tinham ficado concordantes demais. Já em junho de 2026, outra atualização mudou as respostas de compras e de negócios locais. Segundo as notas de versão, o modelo passou a usar melhor a localização para indicar opções próximas.
As trocas também são frequentes. De acordo com a OpenAI, um modelo costuma ficar no ChatGPT por 90 dias depois que o sucessor chega. Além disso, quando ele sai, até as conversas antigas passam para o modelo novo. Na API, por outro lado, a empresa recomenda fixar uma versão específica, porque até versões da mesma família podem responder de forma diferente. Por isso, anote a data de cada coleta e compare mês a mês.
Como testar a presença da marca sem depender de um único print?
Troque o print pela frequência: rode as mesmas perguntas várias vezes, em condições fixas, e conte em quantas respostas do ChatGPT a marca aparece. Já que não dá para ajustar a temperatura do ChatGPT, só a repetição separa sorte de presença. As outras causas se controlam ou, pelo menos, se anotam.
| Causa da variação | Como controlar no teste |
|---|---|
| Sorteio de palavras | Repita cada pergunta várias vezes |
| Memória e instruções | Use chat temporário não personalizado |
| Localização | Fixe a cidade e não use VPN |
| Plano | Teste no plano que o cliente usa |
| Busca na web | Anote se a resposta trouxe fontes |
| Atualizações | Registre a data e compare mês a mês |
No ChatGPT, o chat temporário só deixa de usar memória e instruções personalizadas se você escolher Não personalizado antes da primeira mensagem. Depois que a conversa começa, porém, a opção não muda. O teste rápido, sem login ou em chat temporário, está no guia de como verificar a visibilidade em IA.
Quando o cliente mostrar um print com a concorrente, não discuta o print. Em vez disso, rode a mesma pergunta várias vezes e mostre em quantas respostas cada marca apareceu. Para um primeiro diagnóstico, a auditoria GEO grátis traz as perguntas, os motores e a planilha.
O que encontramos ao analisar 12 páginas em português sobre a temperatura do ChatGPT
Analisamos as 12 páginas em português sobre temperatura de IA que apareceram em 18 buscas como “chatgpt temperatura” e “ajustar temperatura chatgpt”. Só 4 dizem que o app do ChatGPT não deixa ajustar a temperatura. Duas ensinam um comando /temperature que a OpenAI não documenta. Três citam um valor padrão para o ChatGPT, de 0,5 ou de 0,7 a 0,8, sem fonte oficial.
Só 2 avisam que a temperatura 0 não garante a mesma resposta, e uma diz o contrário. Apenas 1 lembra que os modelos de raciocínio limitam o ajuste. Por fim, nenhuma cita memória, busca ou atualização do modelo como causa da variação, e nenhuma fala da presença de marcas nas respostas do ChatGPT.
Perguntas frequentes
A OpenAI não divulga a temperatura que o app do ChatGPT usa, e o usuário não tem como ajustar esse valor. A documentação trata a temperatura como um parâmetro da API, de 0 a 2, definido por quem faz o pedido. Por isso, valores como 0,5 ou 0,7, que circulam em tutoriais, não têm fonte oficial.
Não totalmente. Nos modelos atuais da OpenAI, a API só aceita a temperatura com o raciocínio desligado. Além disso, a Anthropic e o Google avisam que nem a temperatura 0 garante a mesma resposta. Por isso, antes de contratar uma ferramenta, pergunte quantas vezes ela roda cada pergunta.
Não. Sem memória, ainda pesam o sorteio de palavras, a localização, o plano, a busca e as atualizações do modelo. O chat temporário não personalizado tira só uma dessas causas. Por isso, duas pessoas sem memória ainda podem receber listas diferentes, e o teste continua exigindo repetição.
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Fontes principais
- OpenAI, Como o ChatGPT e nossos modelos fundamentais são desenvolvidos (2026).
- OpenAI, referência da API de respostas, com os parâmetros temperature e top_p (2026).
- OpenAI, guia de uso dos modelos GPT-6 na API (2026).
- OpenAI, notas de versão do ChatGPT (2026).
- OpenAI, Memória no ChatGPT (2026).
- Thinking Machines Lab, Defeating Nondeterminism in LLM Inference (2025).
- SparkToro, estudo sobre a inconsistência das recomendações de marcas em IA (2026).
- Profound, estudo sobre as respostas de IA para perfis diferentes (2026).
