Quanto custa um chatbot de IA por mês, em reais
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- 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.
| Modelo | Arena TextHpreferência humana | volume pequeno10.000 interações por mês | volume médio100.000 interações por mês | volume grande1.000.000 interações por mês |
|---|---|---|---|---|
| GPT-6 LunaOpenAI | 1.391,5max de esforço, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 2 out 2026 | R$ 10,88 | R$ 108,84 | R$ 1.088,39 |
| GLM-5.3-FlashZ.ai | 1.469,6, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 2 out 2026 | R$ 13,27 | R$ 132,69 | R$ 1.326,94 |
| Mistral Small 4Mistral AI | não medido | R$ 14,09 | R$ 140,89 | R$ 1.408,94 |
| GPT-5.6 LunaOpenAI | 1.431,0xhigh de esforço, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 2 out 2026 | R$ 24,75 | R$ 247,50 | R$ 2.474,96 |
| DeepSeek-V4.1-FlashDeepSeek, tarifa de pico | 1.462,5max de esforço, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 2 out 2026 | R$ 27,11 | R$ 271,05 | R$ 2.710,53 |
| MiniMax M3MiniMax | 1.432,1, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 2 out 2026 | R$ 29,52 | R$ 295,21 | R$ 2.952,06 |
| Mistral Large 3Mistral AI | 1.427,7, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 2 out 2026 | R$ 39,51 | R$ 395,10 | R$ 3.950,99 |
| Gemini 3.8 FlashGoogle DeepMind | 1.497,0high de esforço, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 2 out 2026 | R$ 81,63 | R$ 816,29 | R$ 8.162,90 |
| DeepSeek-V4-ProDeepSeek, tarifa de pico | 1.445,2high de esforço, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 2 out 2026 | R$ 100,37 | R$ 1.003,70 | R$ 10.037,01 |
| Muse Spark 1.3Meta | 1.489,9max de esforço, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 2 out 2026 | R$ 107,35 | R$ 1.073,48 | R$ 10.734,77 |
| Claude Haiku 4.5Anthropic | 1.396,1, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 2 out 2026 | R$ 108,84 | R$ 1.088,39 | R$ 10.883,86 |
| Mistral Large 4Mistral AI | não medido | R$ 109,14 | R$ 1.091,37 | R$ 10.913,68 |
| GLM-5.3Z.ai | 1.471,4max de esforço, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 2 out 2026 | R$ 118,98 | R$ 1.189,77 | R$ 11.897,70 |
| Mistral Medium 3.5Mistral AI | 1.421,2, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 2 out 2026 | R$ 163,26 | R$ 1.632,58 | R$ 16.325,79 |
| Grok 4.6xAI | 1.427,4high de esforço, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 2 out 2026 | R$ 171,46 | R$ 1.714,58 | R$ 17.145,81 |
| Grok 4.7xAI | 1.399,9xhigh de esforço, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 2 out 2026 | R$ 171,46 | R$ 1.714,58 | R$ 17.145,81 |
| GPT-6.1 SolOpenAI | 1.445,6max de esforço, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 2 out 2026 | R$ 213,20 | R$ 2.132,04 | R$ 21.320,44 |
| Claude Sonnet 5Anthropic | 1.442,9high de esforço, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 2 out 2026 | R$ 217,68 | R$ 2.176,77 | R$ 21.767,72 |
| Claude Sonnet 5.5Anthropic | 1.466,6xhigh de esforço, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 2 out 2026 | R$ 217,68 | R$ 2.176,77 | R$ 21.767,72 |
| Qwen3.8-2.4T-A95BAlibaba, sem preço de cache: fator 1 | não medido | R$ 238,55 | R$ 2.385,50 | R$ 23.855,04 |
| Qwen3.8-MaxAlibaba, sem preço de cache: fator 1 | 1.481,8, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 2 out 2026 | R$ 238,55 | R$ 2.385,50 | R$ 23.855,04 |
| Gemini 3.1 Pro PreviewGoogle DeepMind | 1.480,2, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 2 out 2026 | R$ 247,50 | R$ 2.474,96 | R$ 24.749,60 |
| GPT-5.6 TerraOpenAI | 1.446,3xhigh de esforço, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 2 out 2026 | R$ 247,50 | R$ 2.474,96 | R$ 24.749,60 |
| Kimi K3Moonshot AI | 1.475,9max de esforço, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 2 out 2026 | R$ 326,52 | R$ 3.265,16 | R$ 32.651,59 |
| Claude Opus 5.5Anthropic | 1.511,7high 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 2026 | R$ 426,41 | R$ 4.264,09 | R$ 42.640,88 |
| GPT-5.6 SolOpenAI | 1.456,3xhigh de esforço, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 2 out 2026 | R$ 435,35 | R$ 4.353,54 | R$ 43.535,45 |
| Claude Opus 5Anthropic | 1.507,0max de esforço, empate técnico com Claude Opus 5.5, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 2 out 2026 | R$ 544,19 | R$ 5.441,93 | R$ 54.419,31 |
| Claude Fable 5.1Anthropic | 1.510,6max de esforço, empate técnico com Claude Opus 5.5, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 2 out 2026 | R$ 1.054,84 | R$ 10.548,40 | R$ 105.484,01 |
| GPT-6 AstraOpenAI | 1.442,3max de esforço, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 2 out 2026 | R$ 1.088,39 | R$ 10.883,86 | R$ 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.
| # | Modelo | Arena Textpeso 0,50Hpreferência humana | GPQA Diamondpeso 0,15Imedição independente | Arena Visionpeso 0,15Hpreferência humana |
|---|---|---|---|---|
| 1 | Claude Opus 5.5 | 1.511,7high 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 2026 | 90,59%max de esforço, fonte: Epoch AI, AI Benchmarking Hub, dado de 22 set 2026 | não medido |
| 2 | Claude Fable 5.1 | 1.510,6max 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 2026 | não medido | 1.319,8max de esforço, empate técnico com Claude Opus 5, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 2 out 2026 |
| 3 | Claude Opus 5 | 1.507,0max 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 2026 | 93,88%max de esforço, empate técnico com GPT-6 Astra, fonte: Epoch AI, AI Benchmarking Hub, dado de 24 jul 2026 | 1.321,0high 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 |
| 4 | Gemini 3.8 Flash | 1.497,0high de esforço, intervalo publicado de 1.491,93 a 1.502,01, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 2 out 2026 | 95,39%high de esforço, empate técnico com GPT-6 Astra, fonte: Epoch AI, AI Benchmarking Hub, dado de 2 set 2026 | 1.315,8high de esforço, empate técnico com Claude Opus 5, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 2 out 2026 |
| 5 | Muse Spark 1.3 | 1.489,9max de esforço, intervalo publicado de 1.483,72 a 1.496,04, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 2 out 2026 | não medido | 1.310,4max de esforço, empate técnico com Claude Opus 5, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 2 out 2026 |
| 6 | Qwen3.8-Max | 1.481,8, intervalo publicado de 1.476,58 a 1.486,97, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 2 out 2026 | 92,68%xhigh de esforço, fonte: Epoch AI, AI Benchmarking Hub, dado de 4 ago 2026 | 1.314,2, empate técnico com Claude Opus 5, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 2 out 2026 |
| 7 | Gemini 3.1 Pro Preview | 1.480,2, intervalo publicado de 1.477,22 a 1.483,21, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 2 out 2026 | 94,44%high de esforço, empate técnico com GPT-6 Astra, fonte: Epoch AI, AI Benchmarking Hub, dado de 6 ago 2026 | 1.295,8, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 2 out 2026 |
| 8 | Kimi K3 | 1.475,9max de esforço, intervalo publicado de 1.471,16 a 1.480,68, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 2 out 2026 | 93,12%max de esforço, empate técnico com GPT-6 Astra, fonte: Epoch AI, AI Benchmarking Hub, dado de 16 jul 2026 | não medido |
| 9 | GLM-5.3 | 1.471,4max de esforço, intervalo publicado de 1.465,88 a 1.476,92, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 2 out 2026 | 90,91%max de esforço, fonte: Epoch AI, AI Benchmarking Hub, dado de 24 ago 2026 | não medido |
| 10 | GLM-5.3-Flash | 1.469,6, intervalo publicado de 1.464,31 a 1.474,94, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 2 out 2026 | 90,15%max de esforço, fonte: Epoch AI, AI Benchmarking Hub, dado de 26 ago 2026 | 1.301,1, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 2 out 2026 |
| 11 | Claude Sonnet 5.5 | 1.466,6xhigh de esforço, intervalo publicado de 1.456,17 a 1.476,98, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 2 out 2026 | 95,58%max de esforço, empate técnico com GPT-6 Astra, fonte: Epoch AI, AI Benchmarking Hub, dado de 29 set 2026 | 1.289,6xhigh de esforço, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 2 out 2026 |
| 12 | DeepSeek-V4.1-Flash | 1.462,5max de esforço, intervalo publicado de 1.455,56 a 1.469,34, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 2 out 2026 | não medido | não medido |
| 13 | GPT-5.6 Sol | 1.456,3xhigh de esforço, intervalo publicado de 1.451,82 a 1.460,68, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 2 out 2026 | 93,5%max de esforço, empate técnico com GPT-6 Astra, fonte: Epoch AI, AI Benchmarking Hub, dado de 9 jul 2026 | 1.279,2xhigh de esforço, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 2 out 2026 |
| 14 | GPT-5.6 Terra | 1.446,3xhigh de esforço, intervalo publicado de 1.441,93 a 1.450,69, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 2 out 2026 | 93,31%max de esforço, empate técnico com GPT-6 Astra, fonte: Epoch AI, AI Benchmarking Hub, dado de 9 jul 2026 | 1.271,1xhigh de esforço, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 2 out 2026 |
| 15 | GPT-6.1 Sol | 1.445,6max de esforço, intervalo publicado de 1.435,09 a 1.456,15, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 2 out 2026 | 95,39%max de esforço, empate técnico com GPT-6 Astra, fonte: Epoch AI, AI Benchmarking Hub, dado de 29 set 2026 | 1.285,1max de esforço, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 2 out 2026 |
| 16 | DeepSeek-V4-Pro | 1.445,2high de esforço, intervalo publicado de 1.438,56 a 1.451,73, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 2 out 2026 | 91,67%max de esforço, fonte: Epoch AI, AI Benchmarking Hub, dado de 18 ago 2026 | não medido |
| 17 | Claude Sonnet 5 | 1.442,9high de esforço, intervalo publicado de 1.438,69 a 1.447,08, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 2 out 2026 | 90,53%xhigh de esforço, fonte: Epoch AI, AI Benchmarking Hub, dado de 1 jul 2026 | 1.275,2high de esforço, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 2 out 2026 |
| 18 | GPT-6 Astra | 1.442,3max de esforço, intervalo publicado de 1.435,49 a 1.449,17, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 2 out 2026 | 95,77%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 2026 | 1.279,6max de esforço, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 2 out 2026 |
| 19 | MiniMax M3 | 1.432,1, intervalo publicado de 1.428,17 a 1.436,01, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 2 out 2026 | 90,91%, fonte: Epoch AI, AI Benchmarking Hub, dado de 10 ago 2026 | 1.254,4, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 2 out 2026 |
| 20 | GPT-5.6 Luna | 1.431,0xhigh de esforço, intervalo publicado de 1.426,61 a 1.435,36, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 2 out 2026 | 91,6%max de esforço, fonte: Epoch AI, AI Benchmarking Hub, dado de 9 jul 2026 | 1.260,3xhigh de esforço, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 2 out 2026 |
| 21 | Mistral Large 3 | 1.427,7, intervalo publicado de 1.424,79 a 1.430,51, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 2 out 2026 | não medido | 1.221,8, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 2 out 2026 |
| 22 | Grok 4.6 | 1.427,4high de esforço, intervalo publicado de 1.422,2 a 1.432,49, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 2 out 2026 | 94%high de esforço, empate técnico com GPT-6 Astra, fonte: Epoch AI, AI Benchmarking Hub, dado de 12 ago 2026 | 1.264,8high de esforço, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 2 out 2026 |
| 23 | Mistral Medium 3.5 | 1.421,2, intervalo publicado de 1.414,81 a 1.427,59, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 2 out 2026 | não medido | 1.222,2, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 2 out 2026 |
| 24 | Grok 4.7 | 1.399,9xhigh de esforço, intervalo publicado de 1.392,09 a 1.407,61, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 2 out 2026 | 92,74%xhigh de esforço, fonte: Epoch AI, AI Benchmarking Hub, dado de 22 set 2026 | não medido |
| 25 | Claude Haiku 4.5 | 1.396,1, intervalo publicado de 1.393,67 a 1.398,53, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 2 out 2026 | 71,21%, fonte: Epoch AI, AI Benchmarking Hub, dado de 22 out 2025 | não medido |
| 26 | GPT-6 Luna | 1.391,5max de esforço, intervalo publicado de 1.384,95 a 1.398, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 2 out 2026 | 90,47%max de esforço, fonte: Epoch AI, AI Benchmarking Hub, dado de 22 set 2026 | não medido |
| 27 | Muse Glimmer-30B | 1.389,5, intervalo publicado de 1.379,8 a 1.399,1, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 2 out 2026 | não medido | não 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 ExamCmedido 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.
Perguntas frequentes
Depende do volume de conversas, do tamanho do system prompt e de quanto dele é servido por cache. Esta página publica a conta para três volumes, em reais, com a fórmula, as premissas de carga e a cotação PTAX ao lado de cada valor. As premissas de carga são da X-Apps, aprovadas e datadas, e aparecem inteiras ao lado de cada número. A escrita de cache fica fora da conta, o que torna o resultado um piso para carga com muito cache.
Muitas vezes sim, quando o atendimento é guiado por base de conhecimento. O ranking desta página cruza preferência humana do Arena, conhecimento geral e leitura de imagem, com o peso de cada benchmark declarado, e a tabela mostra o preço de tabela ao lado. O que costuma decidir a qualidade percebida é a base e o roteiro, não a diferença de alguns pontos no placar.
É a cobrança reduzida para a parte do prompt que se repete entre chamadas, como o system prompt. Cada fabricante cobra o cache de um jeito, e a tabela de preços separa leitura e escrita de cache. Quando o fabricante não publica preço de cache, o cálculo desta página assume que não há desconto, nunca desconto integral.
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