Melhor modelo de IA para agentes: custo em reais e qualidade
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- 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 | Arena AgentHpreferência humana | volume pequeno1.000 tarefas por mês | volume médio10.000 tarefas por mês | volume grande100.000 tarefas por mês |
|---|---|---|---|---|
| GPT-6 LunaOpenAI | 1,35%max de esforço, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 2 out 2026 | R$ 41,51 | R$ 415,08 | R$ 4.150,78 |
| Mistral Small 4Mistral AI | não medido | R$ 55,11 | R$ 551,05 | R$ 5.510,51 |
| GLM-5.3-FlashZ.ai | −0,44%, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 2 out 2026 | R$ 55,34 | R$ 553,44 | R$ 5.534,37 |
| GPT-5.6 LunaOpenAI | −1,17%xhigh de esforço, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 2 out 2026 | R$ 92,56 | R$ 925,58 | R$ 9.255,76 |
| DeepSeek-V4.1-FlashDeepSeek, tarifa de pico | 4,02%max de esforço, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 2 out 2026 | R$ 102,19 | R$ 1.021,95 | R$ 10.219,50 |
| MiniMax M3MiniMax | −6,87%, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 2 out 2026 | R$ 120,23 | R$ 1.202,29 | R$ 12.022,94 |
| Mistral Large 3Mistral AI | não medido | R$ 159,83 | R$ 1.598,29 | R$ 15.982,88 |
| Gemini 3.8 FlashGoogle DeepMind | 2,97%high de esforço, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 2 out 2026 | R$ 311,31 | R$ 3.113,08 | R$ 31.130,83 |
| DeepSeek-V4-ProDeepSeek, tarifa de pico | 1,19%high de esforço, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 2 out 2026 | R$ 392,56 | R$ 3.925,59 | R$ 39.255,85 |
| Claude Haiku 4.5Anthropic | não medido | R$ 415,08 | R$ 4.150,78 | R$ 41.507,77 |
| Muse Spark 1.3Meta | 4%max de esforço, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 2 out 2026 | R$ 431,78 | R$ 4.317,76 | R$ 43.177,62 |
| Mistral Large 4Mistral AI | não medido | R$ 440,84 | R$ 4.408,41 | R$ 44.084,11 |
| GLM-5.3Z.ai | 2,36%max de esforço, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 2 out 2026 | R$ 497,14 | R$ 4.971,39 | R$ 49.713,90 |
| Mistral Medium 3.5Mistral AI | −12,38%, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 2 out 2026 | R$ 622,62 | R$ 6.226,17 | R$ 62.261,65 |
| Grok 4.6xAI | 1,28%xhigh de esforço, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 2 out 2026 | R$ 739,51 | R$ 7.395,06 | R$ 73.950,62 |
| Grok 4.7xAI | 4,04%xhigh de esforço, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 2 out 2026 | R$ 739,51 | R$ 7.395,06 | R$ 73.950,62 |
| GPT-6.1 SolOpenAI | 11,23%max de esforço, empate técnico com Claude Fable 5.1, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 2 out 2026 | R$ 796,76 | R$ 7.967,58 | R$ 79.675,83 |
| Claude Sonnet 5Anthropic | 4,4%high de esforço, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 2 out 2026 | R$ 830,16 | R$ 8.301,55 | R$ 83.015,54 |
| Claude Sonnet 5.5Anthropic | 12,52%max de esforço, empate técnico com Claude Fable 5.1, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 2 out 2026 | R$ 830,16 | R$ 8.301,55 | R$ 83.015,54 |
| Gemini 3.1 Pro PreviewGoogle DeepMind | −7,71%, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 2 out 2026 | R$ 925,58 | R$ 9.255,76 | R$ 92.557,56 |
| GPT-5.6 TerraOpenAI | 0,4%xhigh de esforço, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 2 out 2026 | R$ 925,58 | R$ 9.255,76 | R$ 92.557,56 |
| Qwen3.8-2.4T-A95BAlibaba, sem preço de cache: fator 1 | não medido | R$ 1.240,46 | R$ 12.404,62 | R$ 124.046,21 |
| Qwen3.8-MaxAlibaba, sem preço de cache: fator 1 | 2,51%, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 2 out 2026 | R$ 1.240,46 | R$ 12.404,62 | R$ 124.046,21 |
| Kimi K3Moonshot AI | 4,18%max de esforço, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 2 out 2026 | R$ 1.245,23 | R$ 12.452,33 | R$ 124.523,31 |
| Claude Opus 5.5Anthropic | 13,82%high de esforço, empate técnico com Claude Fable 5.1, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 2 out 2026 | R$ 1.593,52 | R$ 15.935,17 | R$ 159.351,67 |
| GPT-5.6 SolOpenAI | 6,45%xhigh de esforço, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 2 out 2026 | R$ 1.660,31 | R$ 16.603,11 | R$ 166.031,08 |
| Claude Opus 5Anthropic | 8,67%high de esforço, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 2 out 2026 | R$ 2.075,39 | R$ 20.753,88 | R$ 207.538,85 |
| Claude Fable 5.1Anthropic | 14,31%max de esforço, maior valor da coluna, empate técnico com GPT-6.1 Sol, Claude Sonnet 5.5, Claude Opus 5.5, GPT-6 Astra, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 2 out 2026 | R$ 3.900,30 | R$ 39.002,99 | R$ 390.029,90 |
| GPT-6 AstraOpenAI | 12,27%max de esforço, empate técnico com Claude Fable 5.1, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 2 out 2026 | R$ 4.150,78 | R$ 41.507,77 | R$ 415.077,70 |
Reais por mês, convertidos pela PTAX de venda de em 6 out 2026, 13:03:21. 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.
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 | Arena Agentpeso 0,25Hpreferência humana |
|---|---|
| Claude Opus 5 | 8,67%high de esforço, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 2 out 2026 |
| Claude Sonnet 5 | 4,4%high de esforço, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 2 out 2026 |
| Sem resultado em Terminal-Bench: em ordem alfabética | |
| Claude Fable 5.1 | 14,31%max de esforço, maior valor da coluna, empate técnico com Claude Opus 5.5, Claude Sonnet 5.5, GPT-6.1 Sol, GPT-6 Astra, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 2 out 2026 |
| Claude Opus 5.5 | 13,82%high de esforço, empate técnico com Claude Fable 5.1, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 2 out 2026 |
| Claude Sonnet 5.5 | 12,52%max de esforço, empate técnico com Claude Fable 5.1, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 2 out 2026 |
| DeepSeek-V4.1-Flash | 4,02%max de esforço, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 2 out 2026 |
| DeepSeek-V4-Pro | 1,19%high de esforço, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 2 out 2026 |
| Gemini 3.1 Pro Preview | −7,71%, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 2 out 2026 |
| Gemini 3.8 Flash | 2,97%high de esforço, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 2 out 2026 |
| GLM-5.3 | 2,36%max de esforço, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 2 out 2026 |
| GLM-5.3-Flash | −0,44%, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 2 out 2026 |
| GPT-5.6 Luna | −1,17%xhigh de esforço, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 2 out 2026 |
| GPT-5.6 Sol | 6,45%xhigh de esforço, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 2 out 2026 |
| GPT-5.6 Terra | 0,4%xhigh de esforço, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 2 out 2026 |
| GPT-6.1 Sol | 11,23%max de esforço, empate técnico com Claude Fable 5.1, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 2 out 2026 |
| GPT-6 Astra | 12,27%max de esforço, empate técnico com Claude Fable 5.1, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 2 out 2026 |
| GPT-6 Luna | 1,35%max de esforço, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 2 out 2026 |
| Grok 4.6 | 1,28%xhigh de esforço, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 2 out 2026 |
| Grok 4.7 | 4,04%xhigh de esforço, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 2 out 2026 |
| Kimi K3 | 4,18%max de esforço, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 2 out 2026 |
| MiniMax M3 | −6,87%, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 2 out 2026 |
| Mistral Medium 3.5 | −12,38%, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 2 out 2026 |
| Muse Spark 1.3 | 4%max de esforço, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 2 out 2026 |
| Qwen3.8-Max | 2,51%, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 2 out 2026 |
Sem posição numerada: Terminal-Bench, que ordena a tabela, tem resultado para só 2 modelos, listado em Outros resultados publicados, e a página só numera a partir de 5. Os pesos são premissa da X-Apps e ainda não foram aprovados.
Evidência: H preferência humana. 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.
Por que esta tabela não tem posição numerada
Com tão poucos resultados no benchmark que ordena, a posição diria mais do que o dado sustenta. A ordem das linhas continua a dele: primeiro quem tem resultado nesse benchmark, do maior para o menor, depois os demais em ordem alfabética.
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.
- Terminal-BenchCmedido por concorrenteordena a tabela4.0 · 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
GPT-6 Luna: 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; × 4,9698 = R$ 415,08.
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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O mesmo modelo em níveis diferentes muda placar, custo e latência. Onde fica o joelho da curva.
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