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.
| Modelo | ProgramaçãoArena WebDevHpreferência humana | volume pequeno500 tarefas por mês | volume médio5.000 tarefas por mês | volume grande50.000 tarefas por mês |
|---|---|---|---|---|
| Claude Haiku 5.5Anthropic | 1.586,0high de esforço, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 18 out 2026 | R$ 104,29 | R$ 1.042,88 | R$ 10.428,83 |
| GPT-6 LunaOpenAI | 1.576,6max de esforço, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 18 out 2026 | R$ 104,29 | R$ 1.042,88 | R$ 10.428,83 |
| Mistral Small 4Mistral AI | não medido | R$ 137,47 | R$ 1.374,71 | R$ 13.747,09 |
| GLM-5.3-FlashZ.ai | 1.606,9, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 18 out 2026 | R$ 139,05 | R$ 1.390,51 | R$ 13.905,10 |
| GPT-5.6 LunaOpenAI | 1.518,6xhigh de esforço, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 18 out 2026 | R$ 233,86 | R$ 2.338,58 | R$ 23.385,85 |
| DeepSeek-V4.1-FlashDeepSeek, tarifa de pico | 1.618,7max de esforço, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 18 out 2026 | R$ 252,19 | R$ 2.521,88 | R$ 25.218,79 |
| MiniMax M3MiniMax | 1.482,3, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 18 out 2026 | R$ 303,38 | R$ 3.033,84 | R$ 30.338,40 |
| Mistral Large 3Mistral AI | 1.230,5, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 18 out 2026 | R$ 395,03 | R$ 3.950,31 | R$ 39.503,12 |
| Gemini 3.8 FlashGoogle DeepMind | 1.585,7high de esforço, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 18 out 2026 | R$ 782,16 | R$ 7.821,62 | R$ 78.216,19 |
| DeepSeek-V4-ProDeepSeek, tarifa de pico | 1.582,2high de esforço, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 18 out 2026 | R$ 959,45 | R$ 9.594,52 | R$ 95.945,19 |
| Claude Haiku 4.5Anthropic | 1.330,4, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 18 out 2026 | R$ 1.042,88 | R$ 10.428,83 | R$ 104.288,25 |
| Muse Spark 1.3Meta | 1.659,1max de esforço, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 18 out 2026 | R$ 1.074,49 | R$ 10.744,85 | R$ 107.448,50 |
| Mistral Large 4Mistral AI | 1.542,2, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 18 out 2026 | R$ 1.090,92 | R$ 10.909,18 | R$ 109.091,83 |
| GLM-5.3Z.ai | 1.621,6max de esforço, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 18 out 2026 | R$ 1.245,14 | R$ 12.451,39 | R$ 124.513,85 |
| Mistral Medium 3.5Mistral AI | 1.264,3, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 18 out 2026 | R$ 1.564,32 | R$ 15.643,24 | R$ 156.432,37 |
| Grok 4.6xAI | 1.617,0high de esforço, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 18 out 2026 | R$ 1.864,55 | R$ 18.645,48 | R$ 186.454,75 |
| Grok 4.7xAI | 1.638,2xhigh de esforço, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 18 out 2026 | R$ 1.864,55 | R$ 18.645,48 | R$ 186.454,75 |
| Claude Sonnet 5.5Anthropic | 1.767,9xhigh de esforço, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 18 out 2026 | R$ 1.990,96 | R$ 19.909,58 | R$ 199.095,75 |
| Gemini 4 ArgonGoogle DeepMind | 1.678,1high de esforço, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 18 out 2026 | R$ 1.990,96 | R$ 19.909,58 | R$ 199.095,75 |
| GPT-6.1 SolOpenAI | 1.754,3max de esforço, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 18 out 2026 | R$ 1.990,96 | R$ 19.909,58 | R$ 199.095,75 |
| Claude Sonnet 5Anthropic | 1.540,7high de esforço, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 18 out 2026 | R$ 2.085,77 | R$ 20.857,65 | R$ 208.576,50 |
| Gemini 3.1 Pro PreviewGoogle DeepMind | 1.446,9, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 18 out 2026 | R$ 2.338,59 | R$ 23.385,85 | R$ 233.858,50 |
| GPT-5.6 TerraOpenAI | 1.521,8xhigh de esforço, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 18 out 2026 | R$ 2.338,59 | R$ 23.385,85 | R$ 233.858,50 |
| Kimi K3Moonshot AI | 1.654,6max de esforço, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 18 out 2026 | R$ 3.128,65 | R$ 31.286,47 | R$ 312.864,75 |
| Qwen3.8-2.4T-A95BAlibaba, sem preço de cache: fator 1 | não medido | R$ 3.286,66 | R$ 32.866,60 | R$ 328.666,00 |
| Qwen3.8-MaxAlibaba, sem preço de cache: fator 1 | 1.674,0, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 18 out 2026 | R$ 3.286,66 | R$ 32.866,60 | R$ 328.666,00 |
| Claude Opus 5.5Anthropic | 1.806,2max de esforço, maior valor da coluna, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 18 out 2026 | R$ 3.981,92 | R$ 39.819,15 | R$ 398.191,50 |
| GPT-5.6 SolOpenAI | 1.616,4xhigh de esforço, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 18 out 2026 | R$ 4.171,53 | R$ 41.715,30 | R$ 417.153,00 |
| Claude Opus 5Anthropic | 1.689,6max de esforço, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 18 out 2026 | R$ 5.214,41 | R$ 52.144,12 | R$ 521.441,25 |
| Claude Fable 5.1Anthropic | 1.742,3max de esforço, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 18 out 2026 | R$ 9.717,77 | R$ 97.177,69 | R$ 971.776,88 |
| GPT-6 AstraOpenAI | 1.775,7max de esforço, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 18 out 2026 | R$ 10.428,82 | R$ 104.288,25 | R$ 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.
| # | Modelo | ProgramaçãoArena WebDevpeso 0,15Hpreferência humana |
|---|---|---|
| 1 | Claude Opus 5.5 | 1.806,2max 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 |
| 2 | GPT-6 Astra | 1.775,7max de esforço, intervalo publicado de 1.765,47 a 1.785,83, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 18 out 2026 |
| 3 | Claude Sonnet 5.5 | 1.767,9xhigh de esforço, intervalo publicado de 1.754,94 a 1.780,75, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 18 out 2026 |
| 4 | GPT-6.1 Sol | 1.754,3max de esforço, intervalo publicado de 1.741,28 a 1.767,4, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 18 out 2026 |
| 5 | Claude Fable 5.1 | 1.742,3max de esforço, intervalo publicado de 1.733,36 a 1.751,22, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 18 out 2026 |
| 6 | Claude Opus 5 | 1.689,6max de esforço, intervalo publicado de 1.683,41 a 1.695,84, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 18 out 2026 |
| 7 | Gemini 4 Argon | 1.678,1high de esforço, intervalo publicado de 1.662,77 a 1.693,51, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 18 out 2026 |
| 8 | Qwen3.8-Max | 1.674,0, intervalo publicado de 1.666,98 a 1.681,1, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 18 out 2026 |
| 9 | Muse Spark 1.3 | 1.659,1max de esforço, intervalo publicado de 1.651,17 a 1.666,93, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 18 out 2026 |
| 10 | Kimi K3 | 1.654,6max de esforço, intervalo publicado de 1.648,59 a 1.660,58, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 18 out 2026 |
| 11 | Grok 4.7 | 1.638,2xhigh de esforço, intervalo publicado de 1.628,54 a 1.647,8, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 18 out 2026 |
| 12 | GLM-5.3 | 1.621,6max de esforço, intervalo publicado de 1.614,03 a 1.629,18, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 18 out 2026 |
| 13 | DeepSeek-V4.1-Flash | 1.618,7max de esforço, intervalo publicado de 1.607,73 a 1.629,61, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 18 out 2026 |
| 14 | Grok 4.6 | 1.617,0high de esforço, intervalo publicado de 1.609,69 a 1.624,38, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 18 out 2026 |
| 15 | GPT-5.6 Sol | 1.616,4xhigh de esforço, intervalo publicado de 1.610,46 a 1.622,25, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 18 out 2026 |
| 16 | GLM-5.3-Flash | 1.606,9, intervalo publicado de 1.600,27 a 1.613,44, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 18 out 2026 |
| 17 | Claude Haiku 5.5 | 1.586,0high de esforço, intervalo publicado de 1.574,87 a 1.597,11, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 18 out 2026 |
| 18 | Gemini 3.8 Flash | 1.585,7high de esforço, intervalo publicado de 1.578,31 a 1.593,11, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 18 out 2026 |
| 19 | DeepSeek-V4-Pro | 1.582,2high de esforço, intervalo publicado de 1.572,76 a 1.591,71, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 18 out 2026 |
| 20 | GPT-6 Luna | 1.576,6max de esforço, intervalo publicado de 1.570,35 a 1.582,81, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 18 out 2026 |
| 21 | Mistral Large 4 | 1.542,2, intervalo publicado de 1.529,74 a 1.554,7, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 18 out 2026 |
| 22 | Claude Sonnet 5 | 1.540,7high de esforço, intervalo publicado de 1.534,69 a 1.546,62, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 18 out 2026 |
| 23 | Muse Spark Open | 1.523,9max de esforço, intervalo publicado de 1.506,62 a 1.541,27, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 18 out 2026 |
| 24 | GPT-5.6 Terra | 1.521,8xhigh de esforço, intervalo publicado de 1.515,44 a 1.528,09, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 18 out 2026 |
| 25 | GPT-5.6 Luna | 1.518,6xhigh de esforço, intervalo publicado de 1.512,21 a 1.525,01, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 18 out 2026 |
| 26 | MiniMax M3 | 1.482,3, intervalo publicado de 1.476,76 a 1.487,81, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 18 out 2026 |
| 27 | Gemini 3.1 Pro Preview | 1.446,9, intervalo publicado de 1.441,86 a 1.451,99, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 18 out 2026 |
| 28 | Muse Glimmer-30B | 1.355,2, intervalo publicado de 1.339,59 a 1.370,86, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 18 out 2026 |
| 29 | Claude Haiku 4.5 | 1.330,4, intervalo publicado de 1.325,45 a 1.335,3, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 18 out 2026 |
| 30 | Mistral Medium 3.5 | 1.264,3, intervalo publicado de 1.249,53 a 1.279,1, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 18 out 2026 |
| 31 | Mistral Large 3 | 1.230,5, 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)Imedição independentepeso 0,25Gemini 3.1 Pro Previewharness não declarado
- Tarefas no terminal (Terminal-Bench)Cmedido 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
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.
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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