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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.

Custo mensal em reais de cada modelo nos três volumes deste caso, com o resultado no benchmark principal.
ModeloArena WebDevpreferência humanavolume pequeno500 tarefas por mêsvolume médio5.000 tarefas por mêsvolume grande50.000 tarefas por mês
GPT-6 LunaOpenAI1.578,7max de esforço, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 1 out 2026R$ 102,50R$ 1.025,02R$ 10.250,21
Mistral Small 4Mistral AInão medidoR$ 135,12R$ 1.351,16R$ 13.511,64
GLM-5.3-FlashZ.ai1.615,6, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 1 out 2026R$ 136,67R$ 1.366,69R$ 13.666,95
GPT-5.6 LunaOpenAI1.518,0xhigh de esforço, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 1 out 2026R$ 229,85R$ 2.298,53R$ 22.985,32
DeepSeek-V4.1-FlashDeepSeek, tarifa de pico1.619,9max de esforço, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 1 out 2026R$ 247,87R$ 2.478,69R$ 24.786,88
MiniMax M3MiniMax1.482,0, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 1 out 2026R$ 298,19R$ 2.981,88R$ 29.818,80
Mistral Large 3Mistral AI1.229,8, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 1 out 2026R$ 388,27R$ 3.882,66R$ 38.826,56
Gemini 3.8 FlashGoogle DeepMind1.582,7high de esforço, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 1 out 2026R$ 768,77R$ 7.687,66R$ 76.876,59
DeepSeek-V4-ProDeepSeek, tarifa de pico1.582,6high de esforço, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 1 out 2026R$ 943,02R$ 9.430,20R$ 94.301,96
Claude Haiku 4.5Anthropic1.329,4, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 1 out 2026R$ 1.025,02R$ 10.250,21R$ 102.502,13
Muse Spark 1.3Meta1.656,6max de esforço, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 1 out 2026R$ 1.056,08R$ 10.560,83R$ 105.608,25
Mistral Large 4Mistral AInão medidoR$ 1.072,23R$ 10.722,34R$ 107.223,43
GLM-5.3Z.ai1.623,0max de esforço, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 1 out 2026R$ 1.223,81R$ 12.238,13R$ 122.381,33
Mistral Medium 3.5Mistral AI1.262,9, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 1 out 2026R$ 1.537,53R$ 15.375,32R$ 153.753,19
Grok 4.6xAI1.619,5high de esforço, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 1 out 2026R$ 1.832,61R$ 18.326,14R$ 183.261,38
Grok 4.7xAI1.637,5xhigh de esforço, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 1 out 2026R$ 1.832,61R$ 18.326,14R$ 183.261,38
GPT-6.1 SolOpenAI1.757,8max de esforço, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 1 out 2026R$ 1.956,86R$ 19.568,59R$ 195.685,88
Claude Sonnet 5Anthropic1.539,4high de esforço, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 1 out 2026R$ 2.050,04R$ 20.500,43R$ 205.004,25
Claude Sonnet 5.5Anthropic1.786,3xhigh de esforço, empate técnico com Claude Opus 5.5, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 1 out 2026R$ 2.050,04R$ 20.500,43R$ 205.004,25
Gemini 3.1 Pro PreviewGoogle DeepMind1.446,2, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 1 out 2026R$ 2.298,53R$ 22.985,33R$ 229.853,25
GPT-5.6 TerraOpenAI1.519,1xhigh de esforço, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 1 out 2026R$ 2.298,53R$ 22.985,33R$ 229.853,25
Kimi K3Moonshot AI1.657,8max de esforço, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 1 out 2026R$ 3.075,06R$ 30.750,64R$ 307.506,38
Qwen3.8-2.4T-A95BAlibaba, sem preço de cache: fator 1não medidoR$ 3.230,37R$ 32.303,70R$ 323.037,00
Qwen3.8-MaxAlibaba, sem preço de cache: fator 11.670,0, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 1 out 2026R$ 3.230,37R$ 32.303,70R$ 323.037,00
Claude Opus 5.5Anthropic1.815,4max de esforço, maior valor da coluna, empate técnico com Claude Sonnet 5.5, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 1 out 2026R$ 3.913,72R$ 39.137,18R$ 391.371,75
GPT-5.6 SolOpenAI1.619,8xhigh de esforço, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 1 out 2026R$ 4.100,09R$ 41.000,85R$ 410.008,50
Claude Opus 5Anthropic1.695,0max de esforço, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 1 out 2026R$ 5.125,11R$ 51.251,06R$ 512.510,62
Claude Fable 5.1Anthropic1.749,2max de esforço, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 1 out 2026R$ 9.551,33R$ 95.513,34R$ 955.133,44
GPT-6 AstraOpenAI1.787,7max de esforço, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 1 out 2026R$ 10.250,21R$ 102.502,12R$ 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.

Modelos avaliados nos benchmarks relevantes deste caso, com o peso declarado de cada benchmark e a fonte de cada valor.
ModeloArena WebDevpeso 0,15preferência humana
Gemini 3.1 Pro Preview1.446,2, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 1 out 2026
Sem resultado em SWE-bench Verified: em ordem alfabética
Claude Fable 5.11.749,2max de esforço, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 1 out 2026
Claude Haiku 4.51.329,4, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 1 out 2026
Claude Opus 51.695,0max de esforço, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 1 out 2026
Claude Opus 5.51.815,4max 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 51.539,4high de esforço, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 1 out 2026
Claude Sonnet 5.51.786,3xhigh de esforço, empate técnico com Claude Opus 5.5, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 1 out 2026
DeepSeek-V4.1-Flash1.619,9max de esforço, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 1 out 2026
DeepSeek-V4-Pro1.582,6high de esforço, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 1 out 2026
Gemini 3.8 Flash1.582,7high de esforço, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 1 out 2026
GLM-5.31.623,0max de esforço, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 1 out 2026
GLM-5.3-Flash1.615,6, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 1 out 2026
GPT-5.6 Luna1.518,0xhigh de esforço, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 1 out 2026
GPT-5.6 Sol1.619,8xhigh de esforço, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 1 out 2026
GPT-5.6 Terra1.519,1xhigh de esforço, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 1 out 2026
GPT-6.1 Sol1.757,8max de esforço, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 1 out 2026
GPT-6 Astra1.787,7max de esforço, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 1 out 2026
GPT-6 Luna1.578,7max de esforço, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 1 out 2026
Grok 4.61.619,5high de esforço, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 1 out 2026
Grok 4.71.637,5xhigh de esforço, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 1 out 2026
Kimi K31.657,8max de esforço, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 1 out 2026
MiniMax M31.482,0, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 1 out 2026
Mistral Large 31.229,8, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 1 out 2026
Mistral Medium 3.51.262,9, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 1 out 2026
Muse Glimmer-30B1.354,8, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 1 out 2026
Muse Spark 1.31.656,6max de esforço, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 1 out 2026
Qwen3.8-Max1.670,0, 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 Verifiedmedição independenteordena a tabelapeso 0,25Gemini 3.1 Pro Previewharness não declarado
  • Terminal-Benchmedido 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

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.

Metodologia completa do comparativo

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