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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.

Custo mensal em reais de cada modelo nos três volumes deste caso, com o resultado no benchmark principal.
ModeloConversaArena Textpreferência humanavolume pequeno10.000 interações por mêsvolume médio100.000 interações por mêsvolume grande1.000.000 interações por mês
Claude Haiku 5.5Anthropicnão medidoR$ 11,07R$ 110,74R$ 1.107,35
GPT-6 LunaOpenAI1.391,6max de esforço, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 15 out 2026R$ 11,07R$ 110,74R$ 1.107,35
GLM-5.3-FlashZ.ai1.470,5, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 15 out 2026R$ 13,50R$ 135,01R$ 1.350,06
Mistral Small 4Mistral AInão medidoR$ 14,33R$ 143,35R$ 1.433,49
GPT-5.6 LunaOpenAI1.430,7xhigh de esforço, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 15 out 2026R$ 25,18R$ 251,81R$ 2.518,09
DeepSeek-V4.1-FlashDeepSeek, tarifa de pico1.462,9max de esforço, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 15 out 2026R$ 27,58R$ 275,78R$ 2.757,76
MiniMax M3MiniMax1.433,3, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 15 out 2026R$ 30,04R$ 300,35R$ 3.003,50
Mistral Large 3Mistral AI1.428,2, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 15 out 2026R$ 40,20R$ 401,98R$ 4.019,84
Gemini 3.8 FlashGoogle DeepMind1.498,9high de esforço, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 15 out 2026R$ 83,05R$ 830,51R$ 8.305,14
DeepSeek-V4-ProDeepSeek, tarifa de pico1.445,6high de esforço, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 15 out 2026R$ 102,12R$ 1.021,19R$ 10.211,91
Muse Spark 1.3Meta1.490max de esforço, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 15 out 2026R$ 109,22R$ 1.092,18R$ 10.921,82
Claude Haiku 4.5Anthropic1.396,6, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 15 out 2026R$ 110,74R$ 1.107,35R$ 11.073,52
Mistral Large 4Mistral AI1.430,0, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 15 out 2026R$ 111,04R$ 1.110,39R$ 11.103,85
GLM-5.3Z.ai1.471,5max de esforço, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 15 out 2026R$ 121,05R$ 1.210,50R$ 12.105,02
Mistral Medium 3.5Mistral AI1.421,0, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 15 out 2026R$ 166,10R$ 1.661,03R$ 16.610,27
Grok 4.6xAI1.427,8high de esforço, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 15 out 2026R$ 174,45R$ 1.744,46R$ 17.444,58
Grok 4.7xAI1.400,5xhigh de esforço, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 15 out 2026R$ 174,45R$ 1.744,46R$ 17.444,58
Claude Sonnet 5.5Anthropic1.470,4xhigh de esforço, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 15 out 2026R$ 216,92R$ 2.169,20R$ 21.691,96
Gemini 4 ArgonGoogle DeepMind1.532,3high de esforço, maior valor da coluna, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 15 out 2026R$ 216,92R$ 2.169,20R$ 21.691,96
GPT-6.1 SolOpenAI1.447,7max de esforço, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 15 out 2026R$ 216,92R$ 2.169,20R$ 21.691,96
Claude Sonnet 5Anthropic1.442,1high de esforço, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 15 out 2026R$ 221,47R$ 2.214,70R$ 22.147,03
Qwen3.8-2.4T-A95BAlibaba, sem preço de cache: fator 1não medidoR$ 242,71R$ 2.427,07R$ 24.270,72
Qwen3.8-MaxAlibaba, sem preço de cache: fator 11.482,9, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 15 out 2026R$ 242,71R$ 2.427,07R$ 24.270,72
Gemini 3.1 Pro PreviewGoogle DeepMind1.480,2, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 15 out 2026R$ 251,81R$ 2.518,09R$ 25.180,87
GPT-5.6 TerraOpenAI1.447,4xhigh de esforço, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 15 out 2026R$ 251,81R$ 2.518,09R$ 25.180,87
Kimi K3Moonshot AI1.474,7max de esforço, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 15 out 2026R$ 332,21R$ 3.322,05R$ 33.220,55
Claude Opus 5.5Anthropic1.515,8high de esforço, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 15 out 2026R$ 433,84R$ 4.338,39R$ 43.383,91
GPT-5.6 SolOpenAI1.457,1xhigh de esforço, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 15 out 2026R$ 442,94R$ 4.429,41R$ 44.294,06
Claude Opus 5Anthropic1.507,6max de esforço, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 15 out 2026R$ 553,68R$ 5.536,76R$ 55.367,58
Claude Fable 5.1Anthropic1.511,6max de esforço, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 15 out 2026R$ 1.073,22R$ 10.732,21R$ 107.322,09
GPT-6 AstraOpenAI1.442,7max de esforço, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 15 out 2026R$ 1.107,35R$ 11.073,52R$ 110.735,16

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.

Conversa (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.
#ModeloConversaArena Textpeso 0,50preferência humanaRaciocínioGPQA Diamondpeso 0,15medição independenteImagensArena Visionpeso 0,15preferência humana
1Gemini 4 Argon1.532,3high de esforço, intervalo publicado de 1.523,56 a 1.541,12, maior valor da coluna, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 15 out 202696,4%high de esforço, maior valor da coluna, empate técnico com Claude Opus 5, Gemini 3.8 Flash, Gemini 3.1 Pro Preview, Claude Sonnet 5.5, GPT-6.1 Sol, GPT-6 Astra, Grok 4.6, fonte: Epoch AI, AI Benchmarking Hub, dado de 13 out 2026não medido
2Claude Opus 5.51.515,8high de esforço, intervalo publicado de 1.508,43 a 1.523,09, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 15 out 202690,59%max de esforço, fonte: Epoch AI, AI Benchmarking Hub, dado de 22 set 20261.320,5high de esforço, maior valor da coluna, empate técnico com Claude Fable 5.1, Claude Opus 5, Gemini 3.8 Flash, Muse Spark 1.3, Qwen3.8-Max, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 9 out 2026
3Claude Fable 5.11.511,6max de esforço, intervalo publicado de 1.505,51 a 1.517,59, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 15 out 2026não medido1.318,2max de esforço, empate técnico com Claude Opus 5.5, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 9 out 2026
4Claude Opus 51.507,6max de esforço, intervalo publicado de 1.502,83 a 1.512,44, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 15 out 202693,88%max de esforço, empate técnico com Gemini 4 Argon, fonte: Epoch AI, AI Benchmarking Hub, dado de 24 jul 20261.319,2high de esforço, empate técnico com Claude Opus 5.5, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 9 out 2026
5Gemini 3.8 Flash1.498,9high de esforço, intervalo publicado de 1.494,26 a 1.503,5, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 15 out 202695,39%high de esforço, empate técnico com Gemini 4 Argon, fonte: Epoch AI, AI Benchmarking Hub, dado de 2 set 20261.314,1high de esforço, empate técnico com Claude Opus 5.5, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 9 out 2026
6Muse Spark 1.31.490max de esforço, intervalo publicado de 1.484,42 a 1.495,57, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 15 out 2026não medido1.309,4max de esforço, empate técnico com Claude Opus 5.5, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 9 out 2026
7Qwen3.8-Max1.482,9, intervalo publicado de 1.477,93 a 1.487,83, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 15 out 202692,68%xhigh de esforço, fonte: Epoch AI, AI Benchmarking Hub, dado de 4 ago 20261.313,6, empate técnico com Claude Opus 5.5, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 9 out 2026
8Gemini 3.1 Pro Preview1.480,2, intervalo publicado de 1.477,21 a 1.483,1, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 15 out 202694,44%high de esforço, empate técnico com Gemini 4 Argon, fonte: Epoch AI, AI Benchmarking Hub, dado de 6 ago 20261.296,2, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 9 out 2026
9Kimi K31.474,7max de esforço, intervalo publicado de 1.470,09 a 1.479,24, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 15 out 202693,12%max de esforço, fonte: Epoch AI, AI Benchmarking Hub, dado de 16 jul 2026não medido
10GLM-5.31.471,5max de esforço, intervalo publicado de 1.466,26 a 1.476,65, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 15 out 202690,91%max de esforço, fonte: Epoch AI, AI Benchmarking Hub, dado de 24 ago 2026não medido
11GLM-5.3-Flash1.470,5, intervalo publicado de 1.465,67 a 1.475,38, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 15 out 202690,15%max de esforço, fonte: Epoch AI, AI Benchmarking Hub, dado de 26 ago 20261.296,0, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 9 out 2026
12Claude Sonnet 5.51.470,4xhigh de esforço, intervalo publicado de 1.462,66 a 1.478,1, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 15 out 202695,58%max de esforço, empate técnico com Gemini 4 Argon, fonte: Epoch AI, AI Benchmarking Hub, dado de 29 set 20261.288,6xhigh de esforço, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 9 out 2026
13DeepSeek-V4.1-Flash1.462,9max de esforço, intervalo publicado de 1.456,65 a 1.469,05, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 15 out 202689,84%max de esforço, fonte: Epoch AI, AI Benchmarking Hub, dado de 9 out 20261.276,6max de esforço, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 9 out 2026
14GPT-5.6 Sol1.457,1xhigh de esforço, intervalo publicado de 1.452,73 a 1.461,39, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 15 out 202693,5%max de esforço, fonte: Epoch AI, AI Benchmarking Hub, dado de 9 jul 20261.281,4xhigh de esforço, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 9 out 2026
15GPT-6.1 Sol1.447,7max de esforço, intervalo publicado de 1.439,6 a 1.455,75, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 15 out 202695,39%max de esforço, empate técnico com Gemini 4 Argon, fonte: Epoch AI, AI Benchmarking Hub, dado de 29 set 20261.288,2max de esforço, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 9 out 2026
16GPT-5.6 Terra1.447,4xhigh de esforço, intervalo publicado de 1.443,16 a 1.451,62, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 15 out 202693,31%max de esforço, fonte: Epoch AI, AI Benchmarking Hub, dado de 9 jul 20261.271,1xhigh de esforço, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 9 out 2026
17DeepSeek-V4-Pro1.445,6high de esforço, intervalo publicado de 1.438,98 a 1.452,12, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 15 out 202691,67%max de esforço, fonte: Epoch AI, AI Benchmarking Hub, dado de 18 ago 2026não medido
18GPT-6 Astra1.442,7max de esforço, intervalo publicado de 1.436,4 a 1.448,99, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 15 out 202695,77%max de esforço, empate técnico com Gemini 4 Argon, fonte: Epoch AI, AI Benchmarking Hub, dado de 30 ago 20261.281,4max de esforço, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 9 out 2026
19Claude Sonnet 51.442,1high de esforço, intervalo publicado de 1.438,01 a 1.446,23, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 15 out 202690,53%xhigh de esforço, fonte: Epoch AI, AI Benchmarking Hub, dado de 1 jul 20261.273,9high de esforço, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 9 out 2026
20MiniMax M31.433,3, intervalo publicado de 1.429,51 a 1.437,14, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 15 out 202690,91%, fonte: Epoch AI, AI Benchmarking Hub, dado de 10 ago 20261.253,1, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 9 out 2026
21GPT-5.6 Luna1.430,7xhigh de esforço, intervalo publicado de 1.426,38 a 1.434,93, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 15 out 202691,6%max de esforço, fonte: Epoch AI, AI Benchmarking Hub, dado de 9 jul 20261.258,2xhigh de esforço, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 9 out 2026
22Mistral Large 41.430,0, intervalo publicado de 1.422,78 a 1.437,21, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 15 out 2026não medidonão medido
23Mistral Large 31.428,2, intervalo publicado de 1.425,34 a 1.430,99, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 15 out 2026não medido1.220,8, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 9 out 2026
24Grok 4.61.427,8high de esforço, intervalo publicado de 1.422,91 a 1.432,62, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 15 out 202694%high de esforço, empate técnico com Gemini 4 Argon, fonte: Epoch AI, AI Benchmarking Hub, dado de 12 ago 20261.263,1high de esforço, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 9 out 2026
25Mistral Medium 3.51.421,0, intervalo publicado de 1.414,59 a 1.427,34, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 15 out 2026não medido1.223,1, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 9 out 2026
26Grok 4.71.400,5xhigh de esforço, intervalo publicado de 1.394,1 a 1.406,95, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 15 out 202692,74%xhigh de esforço, fonte: Epoch AI, AI Benchmarking Hub, dado de 22 set 20261.228,0xhigh de esforço, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 9 out 2026
27Claude Haiku 4.51.396,6, intervalo publicado de 1.394,25 a 1.399,04, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 15 out 202671,21%, fonte: Epoch AI, AI Benchmarking Hub, dado de 22 out 2025não medido
28GPT-6 Luna1.391,6max de esforço, intervalo publicado de 1.387,01 a 1.396,25, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 15 out 202690,47%max de esforço, fonte: Epoch AI, AI Benchmarking Hub, dado de 22 set 20261.216,9max de esforço, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 9 out 2026
29Muse Glimmer-30B1.388,9, intervalo publicado de 1.379,26 a 1.398,55, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 15 out 2026não medidonão medido
Sem resultado em Conversa (Arena Text): fora da ordenação
sem posiçãoClaude Haiku 5.5não medido89,65%max de esforço, fonte: Epoch AI, AI Benchmarking Hub, dado de 9 out 2026não medido
sem posiçãoMuse Spark Opennão medido88,57%xhigh de esforço, fonte: Epoch AI, AI Benchmarking Hub, dado de 15 out 2026não medido

Ordenado por: Conversa (Arena Text), entre os 29 modelos com resultado neste benchmark. Os pesos são premissa da X-Apps, aprovada em 20 out 2026.

Evidência: H preferência humana · I medição independente · C medido por concorrente. 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.

  • Prova muito difícil (Humanity's Last Exam)medido 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

Claude Haiku 5.5: 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; × 5,0564 = R$ 110,74.

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

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