Montar SquadSolicitar Orçamento

Quanto custa um chatbot de IA por mês, em reais

Solicitar orçamento
  • Snapshot de
  • revisado toda semana e a cada lançamento
  • metodologia v1.1

Atendimento com system prompt fixo e histórico curto por conversa. A conta pesa na entrada, e o cache do system prompt é o que separa uma fatura previsível de uma surpresa.

Veredito

Para atendimento guiado por base de conhecimento, o modelo mais barato costuma resolver: o que decide a qualidade percebida é a base e o roteiro, não o placar de raciocínio. Suba de faixa só quando a conversa precisar interpretar pedido ambíguo ou ler imagem enviada pelo cliente.

Quando escolher outro

Escolha um modelo mais caro quando o atendimento precisar decidir sozinho em casos que custam dinheiro, quando o cliente enviar documento ou imagem para o bot ler, ou quando o volume for baixo o bastante para a diferença de preço não aparecer na fatura. Escolha um modelo de pesos abertos quando a exigência for rodar dentro do seu ambiente.

Custo mensal e qualidade

Custo em reais nos três volumes deste caso, ao lado do benchmark que mais pesa.

Custo mensal em reais de cada modelo nos três volumes deste caso, com o resultado no benchmark principal.
ModeloArena Textpreferência humanavolume pequeno10.000 interações por mêsvolume médio100.000 interações por mêsvolume grande1.000.000 interações por mês
GPT-6 LunaOpenAI1.391,5max de esforço, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 2 out 2026R$ 10,88R$ 108,84R$ 1.088,39
GLM-5.3-FlashZ.ai1.469,6, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 2 out 2026R$ 13,27R$ 132,69R$ 1.326,94
Mistral Small 4Mistral AInão medidoR$ 14,09R$ 140,89R$ 1.408,94
GPT-5.6 LunaOpenAI1.431,0xhigh de esforço, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 2 out 2026R$ 24,75R$ 247,50R$ 2.474,96
DeepSeek-V4.1-FlashDeepSeek, tarifa de pico1.462,5max de esforço, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 2 out 2026R$ 27,11R$ 271,05R$ 2.710,53
MiniMax M3MiniMax1.432,1, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 2 out 2026R$ 29,52R$ 295,21R$ 2.952,06
Mistral Large 3Mistral AI1.427,7, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 2 out 2026R$ 39,51R$ 395,10R$ 3.950,99
Gemini 3.8 FlashGoogle DeepMind1.497,0high de esforço, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 2 out 2026R$ 81,63R$ 816,29R$ 8.162,90
DeepSeek-V4-ProDeepSeek, tarifa de pico1.445,2high de esforço, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 2 out 2026R$ 100,37R$ 1.003,70R$ 10.037,01
Muse Spark 1.3Meta1.489,9max de esforço, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 2 out 2026R$ 107,35R$ 1.073,48R$ 10.734,77
Claude Haiku 4.5Anthropic1.396,1, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 2 out 2026R$ 108,84R$ 1.088,39R$ 10.883,86
Mistral Large 4Mistral AInão medidoR$ 109,14R$ 1.091,37R$ 10.913,68
GLM-5.3Z.ai1.471,4max de esforço, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 2 out 2026R$ 118,98R$ 1.189,77R$ 11.897,70
Mistral Medium 3.5Mistral AI1.421,2, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 2 out 2026R$ 163,26R$ 1.632,58R$ 16.325,79
Grok 4.6xAI1.427,4high de esforço, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 2 out 2026R$ 171,46R$ 1.714,58R$ 17.145,81
Grok 4.7xAI1.399,9xhigh de esforço, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 2 out 2026R$ 171,46R$ 1.714,58R$ 17.145,81
GPT-6.1 SolOpenAI1.445,6max de esforço, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 2 out 2026R$ 213,20R$ 2.132,04R$ 21.320,44
Claude Sonnet 5Anthropic1.442,9high de esforço, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 2 out 2026R$ 217,68R$ 2.176,77R$ 21.767,72
Claude Sonnet 5.5Anthropic1.466,6xhigh de esforço, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 2 out 2026R$ 217,68R$ 2.176,77R$ 21.767,72
Qwen3.8-2.4T-A95BAlibaba, sem preço de cache: fator 1não medidoR$ 238,55R$ 2.385,50R$ 23.855,04
Qwen3.8-MaxAlibaba, sem preço de cache: fator 11.481,8, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 2 out 2026R$ 238,55R$ 2.385,50R$ 23.855,04
Gemini 3.1 Pro PreviewGoogle DeepMind1.480,2, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 2 out 2026R$ 247,50R$ 2.474,96R$ 24.749,60
GPT-5.6 TerraOpenAI1.446,3xhigh de esforço, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 2 out 2026R$ 247,50R$ 2.474,96R$ 24.749,60
Kimi K3Moonshot AI1.475,9max de esforço, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 2 out 2026R$ 326,52R$ 3.265,16R$ 32.651,59
Claude Opus 5.5Anthropic1.511,7high de esforço, maior valor da coluna, empate técnico com Claude Opus 5, Claude Fable 5.1, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 2 out 2026R$ 426,41R$ 4.264,09R$ 42.640,88
GPT-5.6 SolOpenAI1.456,3xhigh de esforço, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 2 out 2026R$ 435,35R$ 4.353,54R$ 43.535,45
Claude Opus 5Anthropic1.507,0max de esforço, empate técnico com Claude Opus 5.5, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 2 out 2026R$ 544,19R$ 5.441,93R$ 54.419,31
Claude Fable 5.1Anthropic1.510,6max de esforço, empate técnico com Claude Opus 5.5, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 2 out 2026R$ 1.054,84R$ 10.548,40R$ 105.484,01
GPT-6 AstraOpenAI1.442,3max de esforço, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 2 out 2026R$ 1.088,39R$ 10.883,86R$ 108.838,62

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 Text (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.

Modelos avaliados nos benchmarks relevantes deste caso, com o peso declarado de cada benchmark e a fonte de cada valor.
#ModeloArena Textpeso 0,50preferência humanaGPQA Diamondpeso 0,15medição independenteArena Visionpeso 0,15preferência humana
1Claude Opus 5.51.511,7high de esforço, intervalo publicado de 1.502,63 a 1.520,74, maior valor da coluna, empate técnico com Claude Fable 5.1, Claude Opus 5, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 2 out 202690,59%max de esforço, fonte: Epoch AI, AI Benchmarking Hub, dado de 22 set 2026não medido
2Claude Fable 5.11.510,6max de esforço, intervalo publicado de 1.504,23 a 1.517,02, empate técnico com Claude Opus 5.5, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 2 out 2026não medido1.319,8max de esforço, empate técnico com Claude Opus 5, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 2 out 2026
3Claude Opus 51.507,0max de esforço, intervalo publicado de 1.502,09 a 1.511,96, empate técnico com Claude Opus 5.5, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 2 out 202693,88%max de esforço, empate técnico com GPT-6 Astra, fonte: Epoch AI, AI Benchmarking Hub, dado de 24 jul 20261.321,0high de esforço, maior valor da coluna, empate técnico com Claude Fable 5.1, Gemini 3.8 Flash, Muse Spark 1.3, Qwen3.8-Max, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 2 out 2026
4Gemini 3.8 Flash1.497,0high de esforço, intervalo publicado de 1.491,93 a 1.502,01, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 2 out 202695,39%high de esforço, empate técnico com GPT-6 Astra, fonte: Epoch AI, AI Benchmarking Hub, dado de 2 set 20261.315,8high de esforço, empate técnico com Claude Opus 5, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 2 out 2026
5Muse Spark 1.31.489,9max de esforço, intervalo publicado de 1.483,72 a 1.496,04, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 2 out 2026não medido1.310,4max de esforço, empate técnico com Claude Opus 5, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 2 out 2026
6Qwen3.8-Max1.481,8, intervalo publicado de 1.476,58 a 1.486,97, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 2 out 202692,68%xhigh de esforço, fonte: Epoch AI, AI Benchmarking Hub, dado de 4 ago 20261.314,2, empate técnico com Claude Opus 5, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 2 out 2026
7Gemini 3.1 Pro Preview1.480,2, intervalo publicado de 1.477,22 a 1.483,21, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 2 out 202694,44%high de esforço, empate técnico com GPT-6 Astra, fonte: Epoch AI, AI Benchmarking Hub, dado de 6 ago 20261.295,8, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 2 out 2026
8Kimi K31.475,9max de esforço, intervalo publicado de 1.471,16 a 1.480,68, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 2 out 202693,12%max de esforço, empate técnico com GPT-6 Astra, fonte: Epoch AI, AI Benchmarking Hub, dado de 16 jul 2026não medido
9GLM-5.31.471,4max de esforço, intervalo publicado de 1.465,88 a 1.476,92, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 2 out 202690,91%max de esforço, fonte: Epoch AI, AI Benchmarking Hub, dado de 24 ago 2026não medido
10GLM-5.3-Flash1.469,6, intervalo publicado de 1.464,31 a 1.474,94, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 2 out 202690,15%max de esforço, fonte: Epoch AI, AI Benchmarking Hub, dado de 26 ago 20261.301,1, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 2 out 2026
11Claude Sonnet 5.51.466,6xhigh de esforço, intervalo publicado de 1.456,17 a 1.476,98, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 2 out 202695,58%max de esforço, empate técnico com GPT-6 Astra, fonte: Epoch AI, AI Benchmarking Hub, dado de 29 set 20261.289,6xhigh de esforço, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 2 out 2026
12DeepSeek-V4.1-Flash1.462,5max de esforço, intervalo publicado de 1.455,56 a 1.469,34, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 2 out 2026não medidonão medido
13GPT-5.6 Sol1.456,3xhigh de esforço, intervalo publicado de 1.451,82 a 1.460,68, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 2 out 202693,5%max de esforço, empate técnico com GPT-6 Astra, fonte: Epoch AI, AI Benchmarking Hub, dado de 9 jul 20261.279,2xhigh de esforço, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 2 out 2026
14GPT-5.6 Terra1.446,3xhigh de esforço, intervalo publicado de 1.441,93 a 1.450,69, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 2 out 202693,31%max de esforço, empate técnico com GPT-6 Astra, fonte: Epoch AI, AI Benchmarking Hub, dado de 9 jul 20261.271,1xhigh de esforço, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 2 out 2026
15GPT-6.1 Sol1.445,6max de esforço, intervalo publicado de 1.435,09 a 1.456,15, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 2 out 202695,39%max de esforço, empate técnico com GPT-6 Astra, fonte: Epoch AI, AI Benchmarking Hub, dado de 29 set 20261.285,1max de esforço, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 2 out 2026
16DeepSeek-V4-Pro1.445,2high de esforço, intervalo publicado de 1.438,56 a 1.451,73, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 2 out 202691,67%max de esforço, fonte: Epoch AI, AI Benchmarking Hub, dado de 18 ago 2026não medido
17Claude Sonnet 51.442,9high de esforço, intervalo publicado de 1.438,69 a 1.447,08, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 2 out 202690,53%xhigh de esforço, fonte: Epoch AI, AI Benchmarking Hub, dado de 1 jul 20261.275,2high de esforço, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 2 out 2026
18GPT-6 Astra1.442,3max de esforço, intervalo publicado de 1.435,49 a 1.449,17, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 2 out 202695,77%max de esforço, maior valor da coluna, empate técnico com Claude Opus 5, Gemini 3.8 Flash, Gemini 3.1 Pro Preview, Kimi K3, Claude Sonnet 5.5, GPT-5.6 Sol, GPT-5.6 Terra, GPT-6.1 Sol, Grok 4.6, fonte: Epoch AI, AI Benchmarking Hub, dado de 30 ago 20261.279,6max de esforço, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 2 out 2026
19MiniMax M31.432,1, intervalo publicado de 1.428,17 a 1.436,01, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 2 out 202690,91%, fonte: Epoch AI, AI Benchmarking Hub, dado de 10 ago 20261.254,4, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 2 out 2026
20GPT-5.6 Luna1.431,0xhigh de esforço, intervalo publicado de 1.426,61 a 1.435,36, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 2 out 202691,6%max de esforço, fonte: Epoch AI, AI Benchmarking Hub, dado de 9 jul 20261.260,3xhigh de esforço, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 2 out 2026
21Mistral Large 31.427,7, intervalo publicado de 1.424,79 a 1.430,51, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 2 out 2026não medido1.221,8, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 2 out 2026
22Grok 4.61.427,4high de esforço, intervalo publicado de 1.422,2 a 1.432,49, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 2 out 202694%high de esforço, empate técnico com GPT-6 Astra, fonte: Epoch AI, AI Benchmarking Hub, dado de 12 ago 20261.264,8high de esforço, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 2 out 2026
23Mistral Medium 3.51.421,2, intervalo publicado de 1.414,81 a 1.427,59, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 2 out 2026não medido1.222,2, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 2 out 2026
24Grok 4.71.399,9xhigh de esforço, intervalo publicado de 1.392,09 a 1.407,61, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 2 out 202692,74%xhigh de esforço, fonte: Epoch AI, AI Benchmarking Hub, dado de 22 set 2026não medido
25Claude Haiku 4.51.396,1, intervalo publicado de 1.393,67 a 1.398,53, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 2 out 202671,21%, fonte: Epoch AI, AI Benchmarking Hub, dado de 22 out 2025não medido
26GPT-6 Luna1.391,5max de esforço, intervalo publicado de 1.384,95 a 1.398, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 2 out 202690,47%max de esforço, fonte: Epoch AI, AI Benchmarking Hub, dado de 22 set 2026não medido
27Muse Glimmer-30B1.389,5, intervalo publicado de 1.379,8 a 1.399,1, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 2 out 2026não medidonão medido

Ordenado por: Arena Text, entre os 27 modelos com resultado neste benchmark. Os pesos são premissa da X-Apps e ainda não foram aprovados.

Evidência: H preferência humana · 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.

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.

  • Humanity's Last Exammedido por concorrentefull, sem ferramentas · peso 0,20GPT-5.6 Solmax de esforço

O que esta página ainda não mede

  • qualidade de escrita em português, que nenhuma fonte aberta desta página mede de forma independente
  • latência percebida pelo cliente no meio da conversa
  • residência de dados e onde a chamada é processada

Perfil de carga

As entradas da conta de custo, iguais para todos os modelos.

Entrada
1.500tokens
Saída
300tokens
Em cache
0,6fração da entrada servida por cache
Fator de cache
derivado do preço de cache de cada modelo
Volumes por mês
10.000, 100.000, 1.000.000interações por mês (pequeno, médio, grande)

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

Atendimento com system prompt fixo e histórico curto por conversa. O cache cobre o system prompt. Não inclui busca, ferramentas nem custo de infraestrutura. 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: 100.000 chamadas por mês × (1.500 tokens × US$ 0,10 × (1 − 0,6 × (1 − 0,1)) + 300 tokens × US$ 0,50) ÷ um milhão = US$ 21,90; × 4,9698 = R$ 108,84.

Origem de cada premissa

  • Tokens de entrada por interação: Premissa da X-Apps definida a partir de perfis típicos de projeto (system prompt mais histórico curto), 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.

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.

Metodologia completa do comparativo

Perguntas frequentes

Leia também

  • Como avaliar um fornecedor de IA sem confiar no número que ele mostra

    Os três controles de um teste que vale e as perguntas para a reunião com o fornecedor.

  • Qual IA usar para criar protótipos de software em 2026?

    Comparação de modelos para prototipagem, com preços de assinatura e de API.

  • Claude Opus 5: custo e qualidade em cada nível de esforço

    O mesmo modelo em níveis diferentes muda placar, custo e latência. Onde fica o joelho da curva.

Quer este caso rodando na sua operação?

A X-Apps desenha, opera e governa soluções com estes modelos. Fale com a equipe.

Falar com a X-Apps sobre este casoSolicitar orçamento

Acelere a sua empresa com a X-Apps

Alocar profissionaisSolicitar Orçamento
A X-Apps é um provedor de TI parceiro e aconselhada pelo
Gartner
Receba nossos e-mails
Siga nossas redes sociais
O seu time de tecnologia e IA. Software sob medida, soluções de IA e alocação de profissionais.
Vamos conversar?
comercial@x-apps.com.br11 5083-0122

Rua Rodrigo Vieira, 126

Jardim Vila Mariana. São Paulo, SP.

CEP: 04115-060

Mapa do site
Termos de serviçoTermos de privacidade
Available in English