Melhor IA para programação: custo em reais e benchmarks
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Placar de engenharia de software só significa alguma coisa junto com o harness que rodou o teste. O mesmo modelo, em agentes diferentes, resolve quantidades diferentes de tarefas.
Veredito
Escolha pelo par modelo mais harness, não pelo modelo sozinho, e trate o número como piso: ele foi obtido em tarefas com teste automático, que é o cenário mais favorável. Em repositório grande, o que decide é o contexto útil e a disciplina do agente, não a diferença de alguns pontos no placar.
Quando escolher outro
Escolha um modelo mais barato para tarefa repetitiva, migração mecânica e escrita de teste. Escolha um modelo mais caro para refatoração ampla, depuração de defeito intermitente e trabalho em código que ninguém mais conhece. Assinatura de IDE e API direta são contas diferentes: esta página calcula só a API.
Custo mensal e qualidade
Custo em reais nos três volumes deste caso, ao lado do benchmark que mais pesa.
| Modelo | Arena WebDevHpreferência humana | volume pequeno500 tarefas por mês | volume médio5.000 tarefas por mês | volume grande50.000 tarefas por mês |
|---|---|---|---|---|
| GPT-6 LunaOpenAI | 1.578,7max de esforço, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 1 out 2026 | R$ 102,50 | R$ 1.025,02 | R$ 10.250,21 |
| Mistral Small 4Mistral AI | não medido | R$ 135,12 | R$ 1.351,16 | R$ 13.511,64 |
| GLM-5.3-FlashZ.ai | 1.615,6, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 1 out 2026 | R$ 136,67 | R$ 1.366,69 | R$ 13.666,95 |
| GPT-5.6 LunaOpenAI | 1.518,0xhigh de esforço, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 1 out 2026 | R$ 229,85 | R$ 2.298,53 | R$ 22.985,32 |
| DeepSeek-V4.1-FlashDeepSeek, tarifa de pico | 1.619,9max de esforço, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 1 out 2026 | R$ 247,87 | R$ 2.478,69 | R$ 24.786,88 |
| MiniMax M3MiniMax | 1.482,0, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 1 out 2026 | R$ 298,19 | R$ 2.981,88 | R$ 29.818,80 |
| Mistral Large 3Mistral AI | 1.229,8, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 1 out 2026 | R$ 388,27 | R$ 3.882,66 | R$ 38.826,56 |
| Gemini 3.8 FlashGoogle DeepMind | 1.582,7high de esforço, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 1 out 2026 | R$ 768,77 | R$ 7.687,66 | R$ 76.876,59 |
| DeepSeek-V4-ProDeepSeek, tarifa de pico | 1.582,6high de esforço, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 1 out 2026 | R$ 943,02 | R$ 9.430,20 | R$ 94.301,96 |
| Claude Haiku 4.5Anthropic | 1.329,4, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 1 out 2026 | R$ 1.025,02 | R$ 10.250,21 | R$ 102.502,13 |
| Muse Spark 1.3Meta | 1.656,6max de esforço, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 1 out 2026 | R$ 1.056,08 | R$ 10.560,83 | R$ 105.608,25 |
| Mistral Large 4Mistral AI | não medido | R$ 1.072,23 | R$ 10.722,34 | R$ 107.223,43 |
| GLM-5.3Z.ai | 1.623,0max de esforço, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 1 out 2026 | R$ 1.223,81 | R$ 12.238,13 | R$ 122.381,33 |
| Mistral Medium 3.5Mistral AI | 1.262,9, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 1 out 2026 | R$ 1.537,53 | R$ 15.375,32 | R$ 153.753,19 |
| Grok 4.6xAI | 1.619,5high de esforço, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 1 out 2026 | R$ 1.832,61 | R$ 18.326,14 | R$ 183.261,38 |
| Grok 4.7xAI | 1.637,5xhigh de esforço, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 1 out 2026 | R$ 1.832,61 | R$ 18.326,14 | R$ 183.261,38 |
| GPT-6.1 SolOpenAI | 1.757,8max de esforço, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 1 out 2026 | R$ 1.956,86 | R$ 19.568,59 | R$ 195.685,88 |
| Claude Sonnet 5Anthropic | 1.539,4high de esforço, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 1 out 2026 | R$ 2.050,04 | R$ 20.500,43 | R$ 205.004,25 |
| Claude Sonnet 5.5Anthropic | 1.786,3xhigh de esforço, empate técnico com Claude Opus 5.5, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 1 out 2026 | R$ 2.050,04 | R$ 20.500,43 | R$ 205.004,25 |
| Gemini 3.1 Pro PreviewGoogle DeepMind | 1.446,2, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 1 out 2026 | R$ 2.298,53 | R$ 22.985,33 | R$ 229.853,25 |
| GPT-5.6 TerraOpenAI | 1.519,1xhigh de esforço, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 1 out 2026 | R$ 2.298,53 | R$ 22.985,33 | R$ 229.853,25 |
| Kimi K3Moonshot AI | 1.657,8max de esforço, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 1 out 2026 | R$ 3.075,06 | R$ 30.750,64 | R$ 307.506,38 |
| Qwen3.8-2.4T-A95BAlibaba, sem preço de cache: fator 1 | não medido | R$ 3.230,37 | R$ 32.303,70 | R$ 323.037,00 |
| Qwen3.8-MaxAlibaba, sem preço de cache: fator 1 | 1.670,0, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 1 out 2026 | R$ 3.230,37 | R$ 32.303,70 | R$ 323.037,00 |
| Claude Opus 5.5Anthropic | 1.815,4max de esforço, maior valor da coluna, empate técnico com Claude Sonnet 5.5, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 1 out 2026 | R$ 3.913,72 | R$ 39.137,18 | R$ 391.371,75 |
| GPT-5.6 SolOpenAI | 1.619,8xhigh de esforço, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 1 out 2026 | R$ 4.100,09 | R$ 41.000,85 | R$ 410.008,50 |
| Claude Opus 5Anthropic | 1.695,0max de esforço, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 1 out 2026 | R$ 5.125,11 | R$ 51.251,06 | R$ 512.510,62 |
| Claude Fable 5.1Anthropic | 1.749,2max de esforço, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 1 out 2026 | R$ 9.551,33 | R$ 95.513,34 | R$ 955.133,44 |
| GPT-6 AstraOpenAI | 1.787,7max de esforço, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 1 out 2026 | R$ 10.250,21 | R$ 102.502,12 | R$ 1.025.021,25 |
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 WebDev (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 WebDevpeso 0,15Hpreferência humana |
|---|---|
| Gemini 3.1 Pro Preview | 1.446,2, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 1 out 2026 |
| Sem resultado em SWE-bench Verified: em ordem alfabética | |
| Claude Fable 5.1 | 1.749,2max de esforço, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 1 out 2026 |
| Claude Haiku 4.5 | 1.329,4, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 1 out 2026 |
| Claude Opus 5 | 1.695,0max de esforço, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 1 out 2026 |
| Claude Opus 5.5 | 1.815,4max de esforço, maior valor da coluna, empate técnico com Claude Sonnet 5.5, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 1 out 2026 |
| Claude Sonnet 5 | 1.539,4high de esforço, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 1 out 2026 |
| Claude Sonnet 5.5 | 1.786,3xhigh de esforço, empate técnico com Claude Opus 5.5, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 1 out 2026 |
| DeepSeek-V4.1-Flash | 1.619,9max de esforço, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 1 out 2026 |
| DeepSeek-V4-Pro | 1.582,6high de esforço, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 1 out 2026 |
| Gemini 3.8 Flash | 1.582,7high de esforço, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 1 out 2026 |
| GLM-5.3 | 1.623,0max de esforço, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 1 out 2026 |
| GLM-5.3-Flash | 1.615,6, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 1 out 2026 |
| GPT-5.6 Luna | 1.518,0xhigh de esforço, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 1 out 2026 |
| GPT-5.6 Sol | 1.619,8xhigh de esforço, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 1 out 2026 |
| GPT-5.6 Terra | 1.519,1xhigh de esforço, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 1 out 2026 |
| GPT-6.1 Sol | 1.757,8max de esforço, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 1 out 2026 |
| GPT-6 Astra | 1.787,7max de esforço, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 1 out 2026 |
| GPT-6 Luna | 1.578,7max de esforço, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 1 out 2026 |
| Grok 4.6 | 1.619,5high de esforço, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 1 out 2026 |
| Grok 4.7 | 1.637,5xhigh de esforço, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 1 out 2026 |
| Kimi K3 | 1.657,8max de esforço, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 1 out 2026 |
| MiniMax M3 | 1.482,0, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 1 out 2026 |
| Mistral Large 3 | 1.229,8, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 1 out 2026 |
| Mistral Medium 3.5 | 1.262,9, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 1 out 2026 |
| Muse Glimmer-30B | 1.354,8, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 1 out 2026 |
| Muse Spark 1.3 | 1.656,6max de esforço, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 1 out 2026 |
| Qwen3.8-Max | 1.670,0, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 1 out 2026 |
Sem posição numerada: SWE-bench Verified, que ordena a tabela, tem resultado para um modelo só, 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.
- SWE-bench VerifiedImedição independenteordena a tabelapeso 0,25Gemini 3.1 Pro Previewharness não declarado
- Terminal-BenchCmedido por concorrente4.0 · peso 0,20Claude Opus 5harness não declaradoClaude Sonnet 5harness não declarado
- SWE-bench ProCmedido por concorrentepro (público) · peso 0,15Gemini 3.1 Pro Previewhigh de esforçoharness não declarado
- DeepSWECmedido por concorrente1.1 · peso 0,15Claude Opus 5Claude Sonnet 5
- CursorBenchCmedido por concorrente3.2 · peso 0,10GPT-5.6 Sol
O que esta página ainda não mede
- harness usado em cada score, que precisa aparecer ao lado do número
- tokenizador e custo real por linha de código de cada fabricante
- contexto útil em repositório grande, sem medição independente nesta versão
Perfil de carga
As entradas da conta de custo, iguais para todos os modelos.
- Entrada
- 20.000tokens por chamada
- Saída
- 2.000tokens por chamada
- Em cache
- 0,75fração da entrada servida por cache
- Fator de cache
- derivado do preço de cache de cada modelo
- Volumes por mês
- 500, 5.000, 50.000tarefas por mês (pequeno, médio, grande)
- Chamadas por tarefa
- 25chamadas 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
Agente de código em repositório real, com muitas chamadas curtas sobre um prefixo grande em cache. Assinaturas de IDE ficam fora: o cálculo é só de API. 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: 125.000 chamadas por mês × (20.000 tokens × US$ 0,10 × (1 − 0,75 × (1 − 0,1)) + 2.000 tokens × US$ 0,50) ÷ um milhão = US$ 206,25; × 4,9698 = R$ 1.025,02.
Origem de cada premissa
- Tokens de entrada por interação: Premissa da X-Apps definida a partir de perfis típicos de projeto (arquivos abertos, diff e histórico do agente de código), 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
Depende do tipo de tarefa e do agente usado. Esta página cruza benchmarks de engenharia de software com o harness declarado ao lado de cada score, e publica o custo mensal em reais de um agente de código para três volumes, com a fórmula e as premissas de carga visíveis. As premissas são da X-Apps, aprovadas e datadas, e ficam visíveis ao lado de cada valor em reais.
Porque o mesmo modelo em agentes diferentes resolve quantidades diferentes de tarefas. Score sem harness não diz nada, e por isso ele é obrigatório nesta tabela. Vale ler o número como piso: ele foi obtido em tarefas com teste automático, que é o cenário mais favorável.
São contas diferentes e esta página não as mistura. O cálculo aqui é só de API, por token consumido; assinatura de IDE cobra por pessoa e por mês, com limites próprios. Para a comparação entre os dois modelos de cobrança, veja os artigos relacionados no fim da página.
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