Montar SquadSolicitar Orçamento

Melhor IA para programação: custo em reais e benchmarks

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

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.

Custo mensal em reais de cada modelo nos três volumes deste caso, com o resultado no benchmark principal.
ModeloProgramaçãoArena WebDevpreferência humanavolume pequeno500 tarefas por mêsvolume médio5.000 tarefas por mêsvolume grande50.000 tarefas por mês
Claude Haiku 5.5Anthropic1.586,0high de esforço, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 18 out 2026R$ 104,29R$ 1.042,88R$ 10.428,83
GPT-6 LunaOpenAI1.576,6max de esforço, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 18 out 2026R$ 104,29R$ 1.042,88R$ 10.428,83
Mistral Small 4Mistral AInão medidoR$ 137,47R$ 1.374,71R$ 13.747,09
GLM-5.3-FlashZ.ai1.606,9, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 18 out 2026R$ 139,05R$ 1.390,51R$ 13.905,10
GPT-5.6 LunaOpenAI1.518,6xhigh de esforço, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 18 out 2026R$ 233,86R$ 2.338,58R$ 23.385,85
DeepSeek-V4.1-FlashDeepSeek, tarifa de pico1.618,7max de esforço, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 18 out 2026R$ 252,19R$ 2.521,88R$ 25.218,79
MiniMax M3MiniMax1.482,3, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 18 out 2026R$ 303,38R$ 3.033,84R$ 30.338,40
Mistral Large 3Mistral AI1.230,5, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 18 out 2026R$ 395,03R$ 3.950,31R$ 39.503,12
Gemini 3.8 FlashGoogle DeepMind1.585,7high de esforço, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 18 out 2026R$ 782,16R$ 7.821,62R$ 78.216,19
DeepSeek-V4-ProDeepSeek, tarifa de pico1.582,2high de esforço, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 18 out 2026R$ 959,45R$ 9.594,52R$ 95.945,19
Claude Haiku 4.5Anthropic1.330,4, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 18 out 2026R$ 1.042,88R$ 10.428,83R$ 104.288,25
Muse Spark 1.3Meta1.659,1max de esforço, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 18 out 2026R$ 1.074,49R$ 10.744,85R$ 107.448,50
Mistral Large 4Mistral AI1.542,2, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 18 out 2026R$ 1.090,92R$ 10.909,18R$ 109.091,83
GLM-5.3Z.ai1.621,6max de esforço, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 18 out 2026R$ 1.245,14R$ 12.451,39R$ 124.513,85
Mistral Medium 3.5Mistral AI1.264,3, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 18 out 2026R$ 1.564,32R$ 15.643,24R$ 156.432,37
Grok 4.6xAI1.617,0high de esforço, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 18 out 2026R$ 1.864,55R$ 18.645,48R$ 186.454,75
Grok 4.7xAI1.638,2xhigh de esforço, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 18 out 2026R$ 1.864,55R$ 18.645,48R$ 186.454,75
Claude Sonnet 5.5Anthropic1.767,9xhigh de esforço, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 18 out 2026R$ 1.990,96R$ 19.909,58R$ 199.095,75
Gemini 4 ArgonGoogle DeepMind1.678,1high de esforço, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 18 out 2026R$ 1.990,96R$ 19.909,58R$ 199.095,75
GPT-6.1 SolOpenAI1.754,3max de esforço, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 18 out 2026R$ 1.990,96R$ 19.909,58R$ 199.095,75
Claude Sonnet 5Anthropic1.540,7high de esforço, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 18 out 2026R$ 2.085,77R$ 20.857,65R$ 208.576,50
Gemini 3.1 Pro PreviewGoogle DeepMind1.446,9, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 18 out 2026R$ 2.338,59R$ 23.385,85R$ 233.858,50
GPT-5.6 TerraOpenAI1.521,8xhigh de esforço, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 18 out 2026R$ 2.338,59R$ 23.385,85R$ 233.858,50
Kimi K3Moonshot AI1.654,6max de esforço, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 18 out 2026R$ 3.128,65R$ 31.286,47R$ 312.864,75
Qwen3.8-2.4T-A95BAlibaba, sem preço de cache: fator 1não medidoR$ 3.286,66R$ 32.866,60R$ 328.666,00
Qwen3.8-MaxAlibaba, sem preço de cache: fator 11.674,0, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 18 out 2026R$ 3.286,66R$ 32.866,60R$ 328.666,00
Claude Opus 5.5Anthropic1.806,2max de esforço, maior valor da coluna, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 18 out 2026R$ 3.981,92R$ 39.819,15R$ 398.191,50
GPT-5.6 SolOpenAI1.616,4xhigh de esforço, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 18 out 2026R$ 4.171,53R$ 41.715,30R$ 417.153,00
Claude Opus 5Anthropic1.689,6max de esforço, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 18 out 2026R$ 5.214,41R$ 52.144,12R$ 521.441,25
Claude Fable 5.1Anthropic1.742,3max de esforço, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 18 out 2026R$ 9.717,77R$ 97.177,69R$ 971.776,88
GPT-6 AstraOpenAI1.775,7max de esforço, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 18 out 2026R$ 10.428,82R$ 104.288,25R$ 1.042.882,50

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.

Programação (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.

Modelos avaliados nos benchmarks relevantes deste caso, com o peso declarado de cada benchmark e a fonte de cada valor.
#ModeloProgramaçãoArena WebDevpeso 0,15preferência humana
1Claude Opus 5.51.806,2max de esforço, intervalo publicado de 1.792,27 a 1.820,12, maior valor da coluna, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 18 out 2026
2GPT-6 Astra1.775,7max de esforço, intervalo publicado de 1.765,47 a 1.785,83, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 18 out 2026
3Claude Sonnet 5.51.767,9xhigh de esforço, intervalo publicado de 1.754,94 a 1.780,75, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 18 out 2026
4GPT-6.1 Sol1.754,3max de esforço, intervalo publicado de 1.741,28 a 1.767,4, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 18 out 2026
5Claude Fable 5.11.742,3max de esforço, intervalo publicado de 1.733,36 a 1.751,22, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 18 out 2026
6Claude Opus 51.689,6max de esforço, intervalo publicado de 1.683,41 a 1.695,84, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 18 out 2026
7Gemini 4 Argon1.678,1high de esforço, intervalo publicado de 1.662,77 a 1.693,51, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 18 out 2026
8Qwen3.8-Max1.674,0, intervalo publicado de 1.666,98 a 1.681,1, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 18 out 2026
9Muse Spark 1.31.659,1max de esforço, intervalo publicado de 1.651,17 a 1.666,93, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 18 out 2026
10Kimi K31.654,6max de esforço, intervalo publicado de 1.648,59 a 1.660,58, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 18 out 2026
11Grok 4.71.638,2xhigh de esforço, intervalo publicado de 1.628,54 a 1.647,8, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 18 out 2026
12GLM-5.31.621,6max de esforço, intervalo publicado de 1.614,03 a 1.629,18, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 18 out 2026
13DeepSeek-V4.1-Flash1.618,7max de esforço, intervalo publicado de 1.607,73 a 1.629,61, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 18 out 2026
14Grok 4.61.617,0high de esforço, intervalo publicado de 1.609,69 a 1.624,38, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 18 out 2026
15GPT-5.6 Sol1.616,4xhigh de esforço, intervalo publicado de 1.610,46 a 1.622,25, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 18 out 2026
16GLM-5.3-Flash1.606,9, intervalo publicado de 1.600,27 a 1.613,44, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 18 out 2026
17Claude Haiku 5.51.586,0high de esforço, intervalo publicado de 1.574,87 a 1.597,11, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 18 out 2026
18Gemini 3.8 Flash1.585,7high de esforço, intervalo publicado de 1.578,31 a 1.593,11, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 18 out 2026
19DeepSeek-V4-Pro1.582,2high de esforço, intervalo publicado de 1.572,76 a 1.591,71, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 18 out 2026
20GPT-6 Luna1.576,6max de esforço, intervalo publicado de 1.570,35 a 1.582,81, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 18 out 2026
21Mistral Large 41.542,2, intervalo publicado de 1.529,74 a 1.554,7, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 18 out 2026
22Claude Sonnet 51.540,7high de esforço, intervalo publicado de 1.534,69 a 1.546,62, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 18 out 2026
23Muse Spark Open1.523,9max de esforço, intervalo publicado de 1.506,62 a 1.541,27, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 18 out 2026
24GPT-5.6 Terra1.521,8xhigh de esforço, intervalo publicado de 1.515,44 a 1.528,09, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 18 out 2026
25GPT-5.6 Luna1.518,6xhigh de esforço, intervalo publicado de 1.512,21 a 1.525,01, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 18 out 2026
26MiniMax M31.482,3, intervalo publicado de 1.476,76 a 1.487,81, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 18 out 2026
27Gemini 3.1 Pro Preview1.446,9, intervalo publicado de 1.441,86 a 1.451,99, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 18 out 2026
28Muse Glimmer-30B1.355,2, intervalo publicado de 1.339,59 a 1.370,86, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 18 out 2026
29Claude Haiku 4.51.330,4, intervalo publicado de 1.325,45 a 1.335,3, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 18 out 2026
30Mistral Medium 3.51.264,3, intervalo publicado de 1.249,53 a 1.279,1, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 18 out 2026
31Mistral Large 31.230,5, intervalo publicado de 1.204,98 a 1.255,97, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 18 out 2026

Ordenado por: Programação (Arena WebDev), entre os 31 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.

  • Correção de código (SWE-bench Verified)medição independentepeso 0,25Gemini 3.1 Pro Previewharness não declarado
  • Tarefas no terminal (Terminal-Bench)medido por concorrente4.0 · peso 0,20Claude Opus 5harness não declaradoClaude Sonnet 5harness não declarado
  • SWE-bench Promedido por concorrentepro (público) · peso 0,15Gemini 3.1 Pro Previewhigh de esforçoharness não declarado
  • DeepSWEmedido por concorrente1.1 · peso 0,15Claude Opus 5Claude Sonnet 5
  • CursorBenchmedido 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

Claude Haiku 5.5: 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; × 5,0564 = R$ 1.042,88.

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.

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 caso

Acelere a sua empresa com a X-Apps

Alocar profissionaisSolicitar Orçamento
A X-Apps é um provedor de TI parceiro e aconselhada pelo
Gartner
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