Melhor modelo de IA para agentes: custo em reais e qualidade
- Snapshot de
- revisado toda semana e a cada lançamento
- metodologia v1.1
Cada tarefa faz várias chamadas ao modelo, e o contexto cresce a cada passo. É o caso em que o preço por milhão de tokens engana mais: o multiplicador está no número de chamadas, não na tarifa.
Veredito
Escolha pela confiabilidade da chamada de ferramenta e pela recuperação depois do erro, não pelo placar de conhecimento. Um agente que erra e se corrige sozinho custa menos que um agente que erra e para, mesmo quando a tarifa é maior.
Quando escolher outro
Escolha um modelo mais barato quando o agente seguir um roteiro fechado, com poucas ferramentas e pouca decisão. Escolha um modelo mais caro quando a tarefa for aberta, quando o agente operar sobre sistemas de produção ou quando o erro exigir intervenção humana. Se o modelo oferecer níveis de esforço, compare o nível, não só o nome.
Custo mensal e qualidade
Custo em reais nos três volumes deste caso, ao lado do benchmark que mais pesa.
| Modelo | AgentesArena AgentHpreferência humana | volume pequeno1.000 tarefas por mês | volume médio10.000 tarefas por mês | volume grande100.000 tarefas por mês |
|---|---|---|---|---|
| Claude Haiku 5.5Anthropic | 1,49%high de esforço, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 16 out 2026 | R$ 42,23 | R$ 422,31 | R$ 4.223,11 |
| GPT-6 LunaOpenAI | 3,01%max de esforço, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 16 out 2026 | R$ 42,23 | R$ 422,31 | R$ 4.223,11 |
| Mistral Small 4Mistral AI | não medido | R$ 56,07 | R$ 560,65 | R$ 5.606,54 |
| GLM-5.3-FlashZ.ai | −1,16%, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 16 out 2026 | R$ 56,31 | R$ 563,08 | R$ 5.630,81 |
| GPT-5.6 LunaOpenAI | −2,05%xhigh de esforço, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 16 out 2026 | R$ 94,17 | R$ 941,70 | R$ 9.417,04 |
| DeepSeek-V4.1-FlashDeepSeek, tarifa de pico | 2,74%max de esforço, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 16 out 2026 | R$ 103,98 | R$ 1.039,76 | R$ 10.397,58 |
| MiniMax M3MiniMax | −8,31%, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 16 out 2026 | R$ 122,32 | R$ 1.223,24 | R$ 12.232,44 |
| Mistral Large 3Mistral AI | não medido | R$ 162,61 | R$ 1.626,14 | R$ 16.261,38 |
| Gemini 3.8 FlashGoogle DeepMind | 3,75%high de esforço, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 16 out 2026 | R$ 316,73 | R$ 3.167,33 | R$ 31.673,29 |
| DeepSeek-V4-ProDeepSeek, tarifa de pico | 0,16%high de esforço, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 16 out 2026 | R$ 399,40 | R$ 3.993,99 | R$ 39.939,90 |
| Claude Haiku 4.5Anthropic | não medido | R$ 422,31 | R$ 4.223,11 | R$ 42.231,05 |
| Muse Spark 1.3Meta | 3,82%max de esforço, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 16 out 2026 | R$ 439,30 | R$ 4.393,00 | R$ 43.930,00 |
| Mistral Large 4Mistral AI | −4,03%, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 16 out 2026 | R$ 448,52 | R$ 4.485,23 | R$ 44.852,29 |
| GLM-5.3Z.ai | 1,78%max de esforço, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 16 out 2026 | R$ 505,80 | R$ 5.058,02 | R$ 50.580,18 |
| Mistral Medium 3.5Mistral AI | −11,72%, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 16 out 2026 | R$ 633,47 | R$ 6.334,66 | R$ 63.346,58 |
| Grok 4.6xAI | 0,89%xhigh de esforço, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 16 out 2026 | R$ 752,39 | R$ 7.523,92 | R$ 75.239,23 |
| Grok 4.7xAI | 3,21%xhigh de esforço, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 16 out 2026 | R$ 752,39 | R$ 7.523,92 | R$ 75.239,23 |
| Claude Sonnet 5.5Anthropic | 12,99%max de esforço, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 16 out 2026 | R$ 810,64 | R$ 8.106,42 | R$ 81.064,20 |
| Gemini 4 ArgonGoogle DeepMind | 13,23%high de esforço, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 16 out 2026 | R$ 810,64 | R$ 8.106,42 | R$ 81.064,20 |
| GPT-6.1 SolOpenAI | 13,6%max de esforço, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 16 out 2026 | R$ 810,64 | R$ 8.106,42 | R$ 81.064,20 |
| Claude Sonnet 5Anthropic | 4,58%high de esforço, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 16 out 2026 | R$ 844,62 | R$ 8.446,21 | R$ 84.462,11 |
| Gemini 3.1 Pro PreviewGoogle DeepMind | −4%, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 16 out 2026 | R$ 941,70 | R$ 9.417,04 | R$ 94.170,39 |
| GPT-5.6 TerraOpenAI | 0,37%xhigh de esforço, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 16 out 2026 | R$ 941,70 | R$ 9.417,04 | R$ 94.170,39 |
| Qwen3.8-2.4T-A95BAlibaba, sem preço de cache: fator 1 | não medido | R$ 1.262,08 | R$ 12.620,77 | R$ 126.207,74 |
| Qwen3.8-MaxAlibaba, sem preço de cache: fator 1 | 1,76%, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 16 out 2026 | R$ 1.262,08 | R$ 12.620,77 | R$ 126.207,74 |
| Kimi K3Moonshot AI | 1,93%max de esforço, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 16 out 2026 | R$ 1.266,93 | R$ 12.669,32 | R$ 126.693,16 |
| Claude Opus 5.5Anthropic | 18,88%max de esforço, maior valor da coluna, empate técnico com GPT-6 Astra, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 16 out 2026 | R$ 1.621,28 | R$ 16.212,84 | R$ 162.128,41 |
| GPT-5.6 SolOpenAI | 7,08%xhigh de esforço, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 16 out 2026 | R$ 1.689,24 | R$ 16.892,42 | R$ 168.924,21 |
| Claude Opus 5Anthropic | 8,68%max de esforço, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 16 out 2026 | R$ 2.111,55 | R$ 21.115,53 | R$ 211.155,26 |
| Claude Fable 5.1Anthropic | 14,03%max de esforço, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 16 out 2026 | R$ 3.968,26 | R$ 39.682,63 | R$ 396.826,27 |
| GPT-6 AstraOpenAI | 14,13%max de esforço, empate técnico com Claude Opus 5.5, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 16 out 2026 | R$ 4.223,11 | R$ 42.231,05 | R$ 422.310,53 |
Reais por mês, convertidos pelo dólar oficial do dia, em 19 out 2026, 13:05:47. Só modelos com preço oficial, do mais barato no volume médio para o mais caro. Perfil de carga da X-Apps, aprovado em 14 set 2026. Com a escrita de cache fora da conta, cada valor é um piso.
Agentes (Arena Agent) (preferência humana): o maior valor publicado do modelo, com o nível de esforço ao lado. O maior valor da coluna sai em negrito, com um fio à esquerda, e o sinal = marca quem cruza o intervalo publicado do líder.
Ranking pelos benchmarks relevantes
Cada benchmark relevante com o peso da X-Apps, sem somar escalas diferentes.
| # | Modelo | AgentesArena Agentpeso 0,25Hpreferência humana |
|---|---|---|
| 1 | Claude Opus 5.5 | 18,88%max de esforço, intervalo publicado de 16,14% a 21,61%, maior valor da coluna, empate técnico com GPT-6 Astra, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 16 out 2026 |
| 2 | GPT-6 Astra | 14,13%max de esforço, intervalo publicado de 11,83% a 16,43%, empate técnico com Claude Opus 5.5, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 16 out 2026 |
| 3 | Claude Fable 5.1 | 14,03%max de esforço, intervalo publicado de 12,04% a 16,03%, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 16 out 2026 |
| 4 | GPT-6.1 Sol | 13,6%max de esforço, intervalo publicado de 11,7% a 15,51%, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 16 out 2026 |
| 5 | Gemini 4 Argon | 13,23%high de esforço, intervalo publicado de 11,9% a 14,56%, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 16 out 2026 |
| 6 | Claude Sonnet 5.5 | 12,99%max de esforço, intervalo publicado de 9,86% a 16,11%, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 16 out 2026 |
| 7 | Claude Opus 5 | 8,68%max de esforço, intervalo publicado de 7% a 10,37%, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 16 out 2026 |
| 8 | GPT-5.6 Sol | 7,08%xhigh de esforço, intervalo publicado de 5,66% a 8,49%, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 16 out 2026 |
| 9 | Claude Sonnet 5 | 4,58%high de esforço, intervalo publicado de 2,88% a 6,28%, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 16 out 2026 |
| 10 | Muse Spark 1.3 | 3,82%max de esforço, intervalo publicado de 2,99% a 4,65%, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 16 out 2026 |
| 11 | Gemini 3.8 Flash | 3,75%high de esforço, intervalo publicado de 2,65% a 4,85%, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 16 out 2026 |
| 12 | Grok 4.7 | 3,21%xhigh de esforço, intervalo publicado de 1,58% a 4,84%, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 16 out 2026 |
| 13 | GPT-6 Luna | 3,01%max de esforço, intervalo publicado de 2,55% a 3,47%, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 16 out 2026 |
| 14 | DeepSeek-V4.1-Flash | 2,74%max de esforço, intervalo publicado de 2,38% a 3,1%, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 16 out 2026 |
| 15 | Kimi K3 | 1,93%max de esforço, intervalo publicado de 1,2% a 2,67%, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 16 out 2026 |
| 16 | GLM-5.3 | 1,78%max de esforço, intervalo publicado de 0,94% a 2,62%, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 16 out 2026 |
| 17 | Qwen3.8-Max | 1,76%, intervalo publicado de 1,15% a 2,37%, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 16 out 2026 |
| 18 | Claude Haiku 5.5 | 1,49%high de esforço, intervalo publicado de 0,55% a 2,44%, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 16 out 2026 |
| 19 | Grok 4.6 | 0,89%xhigh de esforço, intervalo publicado de −0,22% a 2,01%, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 16 out 2026 |
| 20 | GPT-5.6 Terra | 0,37%xhigh de esforço, intervalo publicado de −0,94% a 1,69%, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 16 out 2026 |
| 21 | DeepSeek-V4-Pro | 0,16%high de esforço, intervalo publicado de −1,61% a 1,93%, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 16 out 2026 |
| 22 | GLM-5.3-Flash | −1,16%, intervalo publicado de −1,85% a −0,48%, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 16 out 2026 |
| 23 | GPT-5.6 Luna | −2,05%xhigh de esforço, intervalo publicado de −2,79% a −1,3%, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 16 out 2026 |
| 24 | Gemini 3.1 Pro Preview | −4%, intervalo publicado de −5,36% a −2,64%, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 16 out 2026 |
| 25 | Mistral Large 4 | −4,03%, intervalo publicado de −5,97% a −2,08%, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 16 out 2026 |
| 26 | MiniMax M3 | −8,31%, intervalo publicado de −9,41% a −7,21%, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 16 out 2026 |
| 27 | Mistral Medium 3.5 | −11,72%, intervalo publicado de −13,51% a −9,93%, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 16 out 2026 |
Ordenado por: Agentes (Arena Agent), entre os 27 modelos com resultado neste benchmark. Os pesos são premissa da X-Apps, aprovada em 20 out 2026.
Evidência: H preferência humana · C medido por concorrente · I medição independente. Ao lado do valor da coluna que ordena, a distância até os limites do intervalo publicado pela fonte: ± quando as duas metades são iguais, + acima e − abaixo quando não são. Intervalos que se cruzam não separam os modelos. O maior valor de cada coluna sai em negrito, com um fio à esquerda, e o sinal = marca quem cruza o intervalo publicado do líder.
Como ler estes números
- MAX, XHIGH, HIGH, MEDIUM e LOW · nível de raciocínio
- Muitos modelos podem pensar mais antes de responder, do nível mais alto (MAX) ao mais baixo (LOW). Mostramos o melhor resultado publicado e o nível usado nele; sem rótulo, a fonte não informou o nível ou usou o padrão do modelo.
- Sinal = · empatados
- A diferença entre eles é menor que a margem de erro da medição, então nenhum pode ser chamado de melhor. Nas tabelas, o sinal marca quem cruza o intervalo publicado pela fonte para o líder da coluna.
- Letras de evidência
- Dizem quem produziu o número: F: reportado pelo fabricante · C: medido por concorrente · I: medição independente · H: preferência humana · A: agregador · X: medido pela X-Apps.
- não medido
- Nenhuma fonte lida publicou resultado deste modelo neste benchmark. Não equivale a zero: a célula fica sem número.
- Arena Agent, IPS (%) · Agentes
- Mede o ganho do modelo quando executa tarefas com ferramentas, comparado a uma referência fixa. Valor negativo quer dizer abaixo dessa referência. Cada estimativa sai com intervalo de confiança.
- Nota geral (Índice Epoch, ECI)
- Quão capaz é no conjunto? Nota que a Epoch AI calcula juntando vários testes independentes. Quanto maior, mais capaz o modelo no geral.
- Raciocínio (GPQA Diamond)
- Resolve perguntas difíceis de ciência? Prova com perguntas de nível de doutorado em biologia, física e química. Mostra a porcentagem de acertos.
- Programação (Arena WebDev)
- Programadores preferem o código dele? Pessoas comparam, sem saber qual é qual, o código que dois modelos escrevem e votam no melhor. Quanto maior a pontuação, mais vezes ele vence.
- Conversa (Arena Text)
- As pessoas preferem as respostas dele? Pessoas fazem a mesma pergunta a dois modelos anônimos e votam na melhor resposta. Quanto maior a pontuação, mais vezes ele vence.
- Imagens (Arena Vision)
- Entende bem imagens? Mesma votação às cegas da conversa, com perguntas sobre imagens.
- Quebra-cabeças (ARC-AGI-2)
- Resolve problemas que nunca viu? Quebra-cabeças visuais feitos para medir a capacidade de aprender uma regra nova a partir de poucos exemplos.
- Prova muito difícil (Humanity's Last Exam)
- Acerta questões no limite do conhecimento humano? Milhares de questões escritas por especialistas para serem difíceis até para os melhores modelos.
- Correção de código (SWE-bench Verified)
- Corrige problemas reais em projetos de software? Problemas reais de projetos de código aberto; conta quantos o modelo resolve sem ajuda.
- Tarefas no terminal (Terminal-Bench)
- Opera um computador pela linha de comando? Tarefas de engenharia executadas no terminal, do começo ao fim, sem intervenção humana.
- Pedaço de texto · token
- A unidade que os fabricantes cobram. Um milhão de tokens equivale a centenas de milhares de palavras.
- Preço para enviar texto · Entrada (input), US$ por milhão de tokens
- Quanto custa o texto que você manda ao modelo: pergunta, instruções e documentos.
- Preço da resposta · Saída (output), US$ por milhão de tokens
- Quanto custa o texto que o modelo escreve de volta. Costuma ser mais caro que o envio.
- Preço médio de uso · Preço combinado 3:1 (três partes de entrada para uma de saída)
- Uma média que pesa o envio três vezes mais que a resposta, que é a proporção comum de uso.
- Dólar oficial do dia · PTAX de venda do Banco Central
- Os valores em reais usam a cotação oficial que o Banco Central publica todo dia útil, sem IOF nem spread do banco.
- Quanto texto lê de uma vez · Janela de contexto (tokens)
- O tamanho máximo de conversa e documentos que o modelo consegue considerar numa única pergunta.
- Código aberto · Pesos abertos
- O fabricante publica o modelo para baixar e rodar em servidor próprio. A licença diz o que é permitido.
Outros resultados publicados
Benchmarks relevantes com resultado para menos de 5 modelos ficam fora da grade, que viraria uma coluna de não medido, e aparecem aqui inteiros.
- Tarefas no terminal (Terminal-Bench)Cmedido por concorrente4.0 · peso 0,25Claude Opus 5harness não declaradoClaude Sonnet 5harness não declarado
- OSWorld 2.0Imedição independente2.0, partial score · peso 0,20Claude Opus 5max de esforçoGPT-5.6 Solmax de esforçoMiniMax M3
- AutomationBenchCmedido por concorrentepeso 0,15Claude Fable 5.1max de esforçoClaude Opus 5max de esforço
- GDPval-AACmedido por concorrentev2 · peso 0,15Claude Opus 5Claude Sonnet 5
O que esta página ainda não mede
- confiabilidade de chamada de ferramenta em sequência longa
- recuperação depois de erro, sem intervenção humana
- quais níveis de esforço estão disponíveis e quanto cada um custa
Perfil de carga
As entradas da conta de custo, iguais para todos os modelos.
- Entrada
- 8.000tokens por chamada
- Saída
- 800tokens por chamada
- Em cache
- 0,7fração da entrada servida por cache
- Fator de cache
- derivado do preço de cache de cada modelo
- Volumes por mês
- 1.000, 10.000, 100.000tarefas por mês (pequeno, médio, grande)
- Chamadas por tarefa
- 12chamadas ao modelo por tarefa
Premissas da X-Apps aprovadas em 14 set 2026, definidas a partir de perfis típicos de projeto, sem base em cliente específico. A origem de cada uma está em Como a conta é feita.
Como a conta é feita
O que esta conta inclui
Tarefa multi-etapa com ferramentas, em que o contexto cresce a cada chamada e o cache cobre o prefixo repetido. Custo de ferramentas externas e de execução fica fora. A escrita de cache fica fora do cálculo, então o custo de carga com cache alto é um piso. Tokens de raciocínio, cobrados como saída, e a diferença de verbosidade entre modelos também ficam fora: a conta aplica a mesma saída a todos os modelos, então o valor publicado é um piso, o custo real cresce com o nível de esforço e a ordem entre modelos pode mudar no uso real.
Fórmula
Custo mensal em reais = interações por mês × (tokens de entrada × preço de entrada × (1 − fração em cache × (1 − fator de cache)) + tokens de saída × preço de saída) ÷ um milhão × cotação PTAX. Os preços são em dólar por milhão de tokens. Em agentes e programação, interações por mês = tarefas por mês × chamadas por tarefa.
A mesma conta com os números, no volume médio
Claude Haiku 5.5: 120.000 chamadas por mês × (8.000 tokens × US$ 0,10 × (1 − 0,7 × (1 − 0,1)) + 800 tokens × US$ 0,50) ÷ um milhão = US$ 83,52; × 5,0564 = R$ 422,31.
Origem de cada premissa
- Tokens de entrada por interação: Premissa da X-Apps definida a partir de perfis típicos de projeto (contexto acumulado e resultados de ferramentas), sem base em cliente específico. Aprovada em 14/09/2026.
- Tokens de saída por interação: Premissa da X-Apps definida a partir de perfis típicos de projeto, sem base em cliente específico. Aprovada em 14/09/2026.
- Fração da entrada servida por cache: Premissa da X-Apps definida a partir de perfis típicos de projeto, sem base em cliente específico. Aprovada em 14/09/2026.
- Fator de cache: razão entre o preço de leitura de cache e o preço de entrada de cada modelo; 1 quando o modelo não publica preço de cache, ou seja, sem desconto. Nunca 0. Derivada do preço de cada modelo no dataset, não é premissa numérica. Regra aprovada em 14/09/2026.
- Interações por mês, nos três volumes: Premissa da X-Apps definida a partir de perfis típicos de projeto, sem base em cliente específico. Aprovada em 14/09/2026.
- Chamadas ao modelo por tarefa: Premissa da X-Apps definida a partir de perfis típicos de projeto, sem base em cliente específico. Aprovada em 14/09/2026.
Regras que esta conta assume
- Fator de cache
- O fator de cache é o preço de leitura de cache dividido pelo preço de entrada, quando o fabricante publica o preço de leitura de cache do modelo, e 1 quando esse preço não é divulgado, ou seja, sem desconto. Nunca 0: lido como 0, o fator aplicaria desconto integral sobre toda a parte da entrada servida por cache e subestimaria o custo (no caso código, com proporção de cache de três quartos, a subestimação seria de metade do valor). Dois preços em vigor não trazem preço de cache: os do Qwen3.8-Max e do Qwen3.8-2.4T-A95B, os dois no Model Studio da Alibaba Cloud, que manda consultar o console para o preço de cache desses modelos.
- Escrita de cache
- Fora do cálculo nesta versão e declarado como tal ao leitor. A escrita de cache custa 1,25x a entrada na janela de cinco minutos e 2x na de uma hora nos preços da Anthropic, e 1,25x nos da OpenAI; a taxa de reescrita do prefixo depende do padrão de uso, que o dataset não mede e que nenhuma fonte publica. Consequência declarada: em carga com muito cache o custo publicado é um piso, não uma estimativa central.
- Horário de pico
- Modelo com horário de pico na tabela de preços entra na coluna de custo pela tarifa de PICO, que é a tarifa de referência da própria página (a DeepSeek apresenta o fora de pico como desconto de metade), e o fora de pico aparece como nota. Vale para o DeepSeek-V4-Pro e o DeepSeek-V4.1-Flash: pico das 01:00 às 04:00 e das 06:00 às 10:00 UTC, de segunda a sexta, exceto feriados chineses, no máximo 35 das 168 horas da semana. No horário de Brasília (UTC-3) essas janelas vão das 22:00 à 01:00 e das 03:00 às 07:00, fora do horário comercial brasileiro, o que torna a tarifa de pico uma referência conservadora para quem usa o modelo nesse horário.
- Provedor por modelo
- Quando um modelo tem mais de um preço em vigor, a coluna de custo usa o preço indicado aqui. Muse Spark 1.3: o tier Standard da Meta Model API. O tier Contributor, doze vezes e meia mais barato, fica FORA da coluna de custo porque é o tier em que prompts e respostas do cliente treinam modelos da Meta; ele aparece só na seção de preços, com a pílula de treino de dados. Gemini 3.1 Pro Preview e Gemini 3.8 Flash: o preço da Gemini API do Google (os dois preços em vigor, Gemini API e Vertex AI, têm a mesma entrada, a mesma saída e o mesmo preço de leitura de cache, então a escolha não muda o valor).
- Fora do cálculo
- IOF, spread bancário, tributação de pessoa jurídica, marketplace de nuvem, Batch, modo rápido, escrita de cache, tokens de raciocínio além da saída declarada e custo de ferramentas ou de infraestrutura.
Perguntas frequentes
O ranking desta página usa benchmarks de terminal, uso de computador e automação de fluxos, sempre com versão declarada, e a arena de agentes, que mede preferência humana e vem com intervalo publicado. Quando os intervalos de dois modelos se cruzam, a página marca empate técnico. Na prática, o que separa um agente que funciona é a confiabilidade da chamada de ferramenta e a recuperação depois do erro, e isso nenhum placar isolado mede.
Porque cada tarefa faz várias chamadas ao modelo e o contexto cresce a cada passo. O multiplicador está no número de chamadas por tarefa, não na tarifa por milhão de tokens. O cache do prefixo repetido reduz a conta, e a página mostra o efeito para três volumes, com a premissa de chamadas por tarefa declarada.
É a configuração de raciocínio do modelo. O mesmo modelo em esforço máximo e em esforço baixo tem placar, latência e custo diferentes; por isso cada score aqui carrega a configuração usada, e um mesmo modelo pode aparecer mais de uma vez no gráfico, uma linha por configuração.
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