Apagão da OpenAI em 23 de Julho de 2026: O Que Aconteceu e Por Que Gerou Confusão

Na quinta-feira, 23 de julho de 2026, a OpenAI enfrentou uma falha parcial de várias horas que causou taxas elevadas de erro no ChatGPT, Codex e diversos outros serviços. Ao mesmo tempo, uma onda de descontinuação de modelos, que já estava planejada separadamente, entrou em vigor, gerando confusão entre usuários e desenvolvedores que não conseguiam distinguir se os erros vinham da falha do serviço ou da remoção de aliases de modelos familiares da API .

O que foi afetado

A falha impactou um conjunto amplo de serviços da OpenAI. Os principais afetados foram ChatGPT, Codex, GPTs personalizados (Custom GPTs), análises de workspace (workspace analytics), busca de conversas e outras ferramentas empresariais . Alguns usuários também relataram problemas com a geração de imagens e o DALL·E . Os relatos de falha no Downdetector começaram a aumentar por volta das 10h30, horário da costa leste dos EUA (ET) .

Como a mitigação aconteceu

A página de status oficial da OpenAI acompanhou o incidente em várias etapas. A empresa classificou o incidente como "Investigando" por cerca de quatro horas antes de aplicar uma correção de mitigação . Após aplicar a correção, a OpenAI passou para o status "Monitorando" para acompanhar a recuperação. Quando o 9to5Mac noticiou a falha, o incidente já durava cerca de quatro horas, com a mitigação aplicada aproximadamente duas horas antes . Os relatos de usuários no Downdetector começaram a diminuir após a aplicação da correção, embora alguns usuários nas redes sociais ainda reportassem problemas .

Um incidente separado no mesmo dia monitorou a "Indisponibilidade de geração de imagens no ChatGPT e na API" por meio de suas próprias fases de investigação, mitigação e monitoramento, indicando que múltiplos problemas estavam sendo resolvidos simultaneamente .

Uma sequência de falhas recentes

A falha de 23 de julho não foi um evento isolado. Os sistemas da OpenAI já haviam sofrido várias interrupções nas semanas anteriores:

• 21 de julho de 2026 (falha de 14 horas). Um incidente grave durou aproximadamente 14 horas e 25 minutos, afetando logins do FedRAMP e o desempenho da API .
• 20 de julho de 2026 (problemas no workspace FedRAMP). Codex, análises de workspace, busca de conversas, busca de GPTs personalizados, convites de usuários do ChatGPT e o endpoint de download da Plataforma de Logs de Conformidade ficaram todos inoperantes nos workspaces FedRAMP .
• 19 de julho de 2026 (erros elevados). O ChatGPT apresentou taxas elevadas de erro ao carregar ou continuar conversas .
• 7 de julho de 2026 (falha do ChatGPT). Outra falha generalizada atingiu o ChatGPT, Codex, GPTs personalizados e análises de workspace .
• 14 e 15 de julho de 2026 (problemas de login). Um incidente envolvendo problemas de login e erros intermitentes que afetavam o ChatGPT foi investigado e resolvido em cerca de uma hora .
• 3 de junho de 2026 (API + ChatGPT fora do ar). A API da OpenAI, o ChatGPT e o Codex saíram do ar, retornando erros 5xx para os endpoints da API .
• 20 de abril de 2026 (falha generalizada no Codex + ChatGPT). Milhares de usuários globalmente relataram uma falha generalizada afetando as versões web e mobile do ChatGPT e do Codex .

A onda de descontinuação de modelos que aumentou a confusão

No mesmo dia da falha, a OpenAI executou uma grande onda de descontinuação de modelos, previamente anunciada. Em 23 de julho de 2026, a OpenAI desativou aproximadamente 15 snapshots e aliases de modelos, incluindo:

• computer-use-preview-2025-03-11
• gpt-5-chat-latest, gpt-5-codex
• gpt-5.1-chat-latest, gpt-5.1-codex
• gpt-5.2-codex
• gpt-4o-search-preview
• o3-deep-research, o4-mini-deep-research

Os desenvolvedores foram orientados a migrar para modelos mais novos, como gpt-5.5, gpt-5.4-mini e gpt-5.5-pro . Essas remoções foram anunciadas com meses de antecedência — a OpenAI notificou os desenvolvedores em 22 de abril de 2026 — mas, por terem coincidido com a falha não planejada, muitos usuários e desenvolvedores provavelmente tiveram dificuldade em distinguir entre as mensagens de erro causadas pela interrupção do serviço e os erros causados pela remoção repentina de aliases de modelos familiares da API .