Por que agentes custam mais que chatbots?

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.

O que é nível de esforço e por que importa?

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.

Agentes

Melhor modelo de IA para agentes: custo em reais e qualidade

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.

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Snapshot de 6 set 2026. Revisado toda semana e a cada lançamento. Metodologia v1.0.

Premissas do perfil de carga

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.

Estes valores são premissas da X-Apps, propostas a partir de perfis típicos de projeto e ainda não aprovadas. Eles não descrevem nenhum cliente e não foram medidos: são a entrada da conta, e estão aqui para você conferir ou trocar pelos seus.
Premissa	Valor	Origem
Tokens de entrada por interação	8.000tokens por chamadapremissa a aprovar	proposta do agente de contrato em 2026-09-06 a partir de perfis típicos de projeto; sem base em cliente específico; o usuario aprova ou corrige na fase 0 (contexto acumulado e resultados de ferramentas)
Tokens de saída por interação	800tokens por chamadapremissa a aprovar	proposta do agente de contrato em 2026-09-06 a partir de perfis típicos de projeto; sem base em cliente específico; o usuario aprova ou corrige na fase 0
Fração da entrada servida por cache	0,7fracao da entrada servida por cachepremissa a aprovar	proposta do agente de contrato em 2026-09-06 a partir de perfis típicos de projeto; sem base em cliente específico; o usuario aprova ou corrige na fase 0
Fator de cache	derivado do preço de cache de cada modelorazao cache_leitura / entrada, derivada por modelo em precos.json; 1 quando o modelo não publica preço de cache, ou seja, sem desconto (ver regras_de_custo.fator_cache). Nunca 0.premissa a aprovar	derivada do dataset, não e premissa numerica; regra corrigida na fase 0c: a unidade anterior dizia 'null quando o modelo não tem cache' e o null lido como zero aplicava desconto integral sobre a fracao em cache
Interações por mês, nos três volumes	1.000, 10.000, 100.000tarefas por mês [pequeno, médio, grande]premissa a aprovar	proposta do agente de contrato em 2026-09-06 a partir de perfis típicos de projeto; sem base em cliente específico; o usuario aprova ou corrige na fase 0
Chamadas ao modelo por tarefa	12chamadas ao modelo por tarefapremissa a aprovar	proposta do agente de contrato em 2026-09-06 a partir de perfis típicos de projeto; sem base em cliente específico; o usuario aprova ou corrige na fase 0

Ranking pelos benchmarks relevantes

Só entram os benchmarks declarados como relevantes para este caso, cada um com o peso que a X-Apps atribuiu. A ordem da tabela segue o benchmark de maior peso, e não somamos escalas diferentes em um índice único: porcentagem de acerto e pontos de arena não podem virar um número só sem inventar metodologia. Quando os intervalos de dois modelos se cruzam, a linha diz empate técnico.

Ordenado por: Terminal-Bench, entre os 3 modelos com resultado neste benchmark. Modelo sem resultado no benchmark que ordena a tabela aparece depois dos numerados, sem posição e em ordem alfabética: não há critério que produza um lugar para ele. Os pesos são premissa da X-Apps e ainda não foram aprovados.

Modelos avaliados nos benchmarks relevantes deste caso, com o peso declarado de cada benchmark e a fonte de cada valor.
#	Modelo	Terminal-Bench4.0peso 0,25medido por concorrente	Arena Agentpeso 0,25preferência humana	OSWorld 2.02.0, partial scorepeso 0,20medição independente	AutomationBenchpeso 0,15medido por concorrente	GDPval-AAv2peso 0,15medido por concorrente
1	Claude Fable 5.1	55,8%max, nao declarado na pagina	15,87%max	não medido	31,4%max	não medido
2	Claude Opus 5	52,6%max, nao declarado na pagina	12,68%high	68,31%max	26,9%max	1.824nao-informado
3	Claude Fable 5	44,5%max, nao declarado na pagina	10,23%high	não medido	17,4%max	não medido
fora da ordenação	Claude Sonnet 5	não medido	7,41%high	não medido	não medido	1.584nao-informado
fora da ordenação	DeepSeek-V4-Flash	não medido	3,29%high	não medido	não medido	não medido
fora da ordenação	DeepSeek-V4-Pro	não medido	5,43%high	não medido	não medido	não medido
fora da ordenação	Gemini 3.1 Pro Preview	não medido	-3,73%nao-informado	não medido	não medido	não medido
fora da ordenação	Gemini 3.8 Flash	não medido	5,47%high	não medido	não medido	não medido
fora da ordenação	GLM-5.3	não medido	3,8%max	não medido	não medido	não medido
fora da ordenação	GPT-5.6 Luna	não medido	2,09%xhigh	não medido	não medido	não medido
fora da ordenação	GPT-5.6 Sol	não medido	9,31%xhigh	62,72%max	não medido	não medido
fora da ordenação	GPT-5.6 Terra	não medido	3,04%xhigh	não medido	não medido	não medido
fora da ordenação	Grok 4.6	não medido	4,98%xhigh	não medido	não medido	não medido
fora da ordenação	Kimi K3	não medido	7,96%max	não medido	não medido	não medido
fora da ordenação	MiniMax M3	não medido	-3,76%nao-informado	22,3%nao-informado	não medido	não medido
fora da ordenação	Mistral Medium 3.5	não medido	-7,16%medium	não medido	não medido	não medido
fora da ordenação	Qwen3.8-Max	não medido	5,51%max	não medido	não medido	não medido

Custo mensal para três volumes

Custo mensal em reais para três volumes, calculado no momento em que a página é montada a partir do preço publicado pelo fabricante e do perfil de carga de cada caso. O perfil de carga é premissa da X-Apps e ainda não foi aprovado: por isso todo valor em reais aparece marcado, com a fórmula, as premissas e a cotação PTAX de venda do Banco Central com data e hora ao lado.

Melhor modelo de IA para agentes: custo em reais e qualidade

Custo mensal em reais por modelo e por volume, com a marca de premissa a aprovar em cada valor.
Modelo	volume pequeno	volume médio	volume grande
MiniMax M3provedor minimax	R$ 123,99premissa a aprovar	R$ 1.239,91premissa a aprovar	R$ 12.399,13premissa a aprovar
DeepSeek-V4-Flashprovedor deepseek, tarifa de pico	R$ 134,72premissa a aprovar	R$ 1.347,17premissa a aprovar	R$ 13.471,75premissa a aprovar
Mistral Large 3provedor mistral, sem preço de cache: fator 1	R$ 319,82premissa a aprovar	R$ 3.198,19premissa a aprovar	R$ 31.981,87premissa a aprovar

Fórmula

custo_mensal_usd = interacoes_por_mes x (tokens_entrada_por_interacao x preco_entrada x (1 - proporcao_cache x (1 - fator_cache)) + tokens_saida_por_interacao x preco_saida) / 1000000; custo_mensal_brl = custo_mensal_usd x meta.cotacao.valor; para agentes e código, interacoes_por_mes = tarefas_por_mes x chamadas_por_tarefa Regras assumidas por esta fórmula em regras_de_custo: fator_cache, escrita_de_cache, horario_de_pico e provedor_por_modelo.

MiniMax M3, volume médio: custo_mensal_usd = 120.000 x (8.000 x 0,3 x (1 - 0,7 x (1 - 0,2)) + 800 x 1,2) / 1000000; custo_mensal_brl = 241,92 x 5,1253

Cotação usadaR$ 5,13em 04/09/2026, 13:03:59

Premissas de carga deste caso

Tokens de entrada por interação: 8.000 tokens por chamadapremissa a aprovarproposta do agente de contrato em 2026-09-06 a partir de perfis típicos de projeto; sem base em cliente específico; o usuario aprova ou corrige na fase 0 (contexto acumulado e resultados de ferramentas)
Tokens de saída por interação: 800 tokens por chamadapremissa a aprovarproposta do agente de contrato em 2026-09-06 a partir de perfis típicos de projeto; sem base em cliente específico; o usuario aprova ou corrige na fase 0
Fração da entrada servida por cache: 0,7 fracao da entrada servida por cachepremissa a aprovarproposta do agente de contrato em 2026-09-06 a partir de perfis típicos de projeto; sem base em cliente específico; o usuario aprova ou corrige na fase 0
Fator de cache: derivado do preço de cache de cada modelo razao cache_leitura / entrada, derivada por modelo em precos.json; 1 quando o modelo não publica preço de cache, ou seja, sem desconto (ver regras_de_custo.fator_cache). Nunca 0.premissa a aprovarderivada do dataset, não e premissa numerica; regra corrigida na fase 0c: a unidade anterior dizia 'null quando o modelo não tem cache' e o null lido como zero aplicava desconto integral sobre a fracao em cache
Volume mensal: 1.000, 10.000, 100.000 tarefas por mês [pequeno, médio, grande]premissa a aprovarproposta do agente de contrato em 2026-09-06 a partir de perfis típicos de projeto; sem base em cliente específico; o usuario aprova ou corrige na fase 0
Chamadas ao modelo por tarefa: 12 chamadas ao modelo por tarefapremissa a aprovarproposta do agente de contrato em 2026-09-06 a partir de perfis típicos de projeto; sem base em cliente específico; o usuario aprova ou corrige na fase 0

com escrita de cache fora da conta, este valor é um piso

Ver o caso completo Falar com a X-Apps sobre este caso

IOF, spread, tributação de pessoa jurídica e escrita de cache ficam fora do cálculo; com escrita de cache fora, o valor é um piso para carga com muito cache.

Quatro regras que esta conta assume

Fator de cache: fator_cache = cache_leitura / entrada quando precos.json publica cache_leitura, e 1 quando cache_leitura e null, ou seja, sem desconto. Nunca 0: lido como 0, o termo (1 - proporcao_cache x (1 - fator_cache)) aplicaria desconto integral sobre toda a fracao em cache e subestimaria o custo (no caso código, com proporcao de cache de tres quartos, a subestimacao seria de metade do valor). Seis registros vigentes não publicam preço de cache: gemini-3-1-pro-preview e gemini-3-8-flash no provedor google, mistral-large-3, mistral-medium-3-5, mistral-small-4 e qwen3-8-max.
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 registros 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. Consequencia declarada: em carga com muito cache o custo publicado e um piso, não uma estimativa central.
Horário de pico: Modelo com horario_de_pico em precos.json entra na coluna de custo pela tarifa de PICO, que e 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 deepseek-v4-pro e deepseek-v4-flash: pico das 01:00 as 04:00 e das 06:00 as 10:00 UTC, de segunda a sexta, 35 das 168 horas da semana, faixa que cobre o inicio do horario comercial brasileiro.
Provedor por modelo: Quando um modelo tem mais de um registro vigente em precos.json, a coluna de custo usa o registro nomeado aqui. muse-spark-1-3: provedor meta (Standard). O tier meta-contributor, doze vezes e meia mais barato, fica FORA da coluna de custo porque e o tier em que prompts e respostas do cliente treinam modelos da Meta; ele aparece so na secao de preços, com a pilula de treino de dados. gemini-3-1-pro-preview e gemini-3-8-flash: provedor google (os dois registros vigentes tem a mesma entrada e a mesma saida, então a escolha não muda o valor).
Fora do cálculo: IOF, spread bancario, tributacao de pessoa juridica, marketplace de nuvem, Batch, modo rápido, escrita de cache e custo de ferramentas ou de infraestrutura.

Veredito

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

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.

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