Custo de RAG por documento e por mês, em reais
Solicitar orçamento- Snapshot de
- revisado toda semana e a cada lançamento
- metodologia v1.1
Busca sobre a sua base: a pergunta chega junto com trechos recuperados. Os trechos mudam a cada consulta, então o cache ajuda menos que em chatbot e a entrada cresce.
Veredito
Aqui o gargalo raramente é o modelo: é a qualidade da recuperação. Um modelo mediano com bons trechos responde melhor que um modelo caro com trechos ruins. Escolha pelo custo de entrada e pela disciplina de citar a fonte na resposta.
Quando escolher outro
Escolha um modelo mais caro quando a resposta precisar cruzar muitos trechos contraditórios, quando o documento for tabela ou imagem digitalizada, ou quando a resposta errada tiver consequência jurídica. Contexto grande não substitui recuperação: enviar o documento inteiro a cada consulta custa mais e não melhora a resposta.
Custo mensal e qualidade
Custo em reais nos três volumes deste caso, ao lado do benchmark que mais pesa.
| Modelo | Arena TextHpreferência humana | volume pequeno5.000 consultas por mês | volume médio50.000 consultas por mês | volume grande500.000 consultas por mês |
|---|---|---|---|---|
| GPT-6 LunaOpenAI | 1.391,5max de esforço, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 2 out 2026 | R$ 15,85 | R$ 158,54 | R$ 1.585,37 |
| GLM-5.3-FlashZ.ai | 1.469,6, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 2 out 2026 | R$ 21,97 | R$ 219,67 | R$ 2.196,65 |
| Mistral Small 4Mistral AI | não medido | R$ 22,29 | R$ 222,90 | R$ 2.228,96 |
| GPT-5.6 LunaOpenAI | 1.431,0xhigh de esforço, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 2 out 2026 | R$ 33,70 | R$ 336,95 | R$ 3.369,52 |
| DeepSeek-V4.1-FlashDeepSeek, tarifa de pico | 1.462,5max de esforço, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 2 out 2026 | R$ 43,51 | R$ 435,06 | R$ 4.350,56 |
| MiniMax M3MiniMax | 1.432,1, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 2 out 2026 | R$ 45,92 | R$ 459,21 | R$ 4.592,10 |
| Mistral Large 3Mistral AI | 1.427,7, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 2 out 2026 | R$ 69,33 | R$ 693,29 | R$ 6.932,87 |
| Gemini 3.8 FlashGoogle DeepMind | 1.497,0high de esforço, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 2 out 2026 | R$ 118,90 | R$ 1.189,02 | R$ 11.890,25 |
| Claude Haiku 4.5Anthropic | 1.396,1, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 2 out 2026 | R$ 158,54 | R$ 1.585,37 | R$ 15.853,66 |
| DeepSeek-V4-ProDeepSeek, tarifa de pico | 1.445,2high de esforço, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 2 out 2026 | R$ 179,09 | R$ 1.790,92 | R$ 17.909,17 |
| Muse Spark 1.3Meta | 1.489,9max de esforço, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 2 out 2026 | R$ 179,41 | R$ 1.794,10 | R$ 17.940,98 |
| Mistral Large 4Mistral AI | não medido | R$ 189,75 | R$ 1.897,47 | R$ 18.974,70 |
| GLM-5.3Z.ai | 1.471,4max de esforço, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 2 out 2026 | R$ 201,48 | R$ 2.014,76 | R$ 20.147,57 |
| Mistral Medium 3.5Mistral AI | 1.421,2, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 2 out 2026 | R$ 237,80 | R$ 2.378,05 | R$ 23.780,49 |
| Grok 4.6xAI | 1.427,4high de esforço, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 2 out 2026 | R$ 290,73 | R$ 2.907,33 | R$ 29.073,33 |
| Grok 4.7xAI | 1.399,9xhigh de esforço, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 2 out 2026 | R$ 290,73 | R$ 2.907,33 | R$ 29.073,33 |
| GPT-6.1 SolOpenAI | 1.445,6max de esforço, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 2 out 2026 | R$ 312,60 | R$ 3.126,00 | R$ 31.260,04 |
| Claude Sonnet 5Anthropic | 1.442,9high de esforço, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 2 out 2026 | R$ 317,07 | R$ 3.170,73 | R$ 31.707,32 |
| Claude Sonnet 5.5Anthropic | 1.466,6xhigh de esforço, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 2 out 2026 | R$ 317,07 | R$ 3.170,73 | R$ 31.707,32 |
| Gemini 3.1 Pro PreviewGoogle DeepMind | 1.480,2, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 2 out 2026 | R$ 336,95 | R$ 3.369,52 | R$ 33.695,24 |
| GPT-5.6 TerraOpenAI | 1.446,3xhigh de esforço, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 2 out 2026 | R$ 336,95 | R$ 3.369,52 | R$ 33.695,24 |
| Qwen3.8-2.4T-A95BAlibaba, sem preço de cache: fator 1 | não medido | R$ 357,83 | R$ 3.578,26 | R$ 35.782,56 |
| Qwen3.8-MaxAlibaba, sem preço de cache: fator 1 | 1.481,8, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 2 out 2026 | R$ 357,83 | R$ 3.578,26 | R$ 35.782,56 |
| Kimi K3Moonshot AI | 1.475,9max de esforço, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 2 out 2026 | R$ 475,61 | R$ 4.756,10 | R$ 47.560,99 |
| Claude Opus 5.5Anthropic | 1.511,7high de esforço, maior valor da coluna, empate técnico com Claude Opus 5, Claude Fable 5.1, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 2 out 2026 | R$ 625,20 | R$ 6.252,01 | R$ 62.520,08 |
| GPT-5.6 SolOpenAI | 1.456,3xhigh de esforço, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 2 out 2026 | R$ 634,15 | R$ 6.341,46 | R$ 63.414,65 |
| Claude Opus 5Anthropic | 1.507,0max de esforço, empate técnico com Claude Opus 5.5, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 2 out 2026 | R$ 792,68 | R$ 7.926,83 | R$ 79.268,31 |
| Claude Fable 5.1Anthropic | 1.510,6max de esforço, empate técnico com Claude Opus 5.5, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 2 out 2026 | R$ 1.551,82 | R$ 15.518,20 | R$ 155.182,01 |
| GPT-6 AstraOpenAI | 1.442,3max de esforço, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 2 out 2026 | R$ 1.585,37 | R$ 15.853,66 | R$ 158.536,62 |
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 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.
| # | Modelo | Arena Textpeso 0,30Hpreferência humana | Epoch Capabilities Indexpeso 0,25Imedição independente | GPQA Diamondpeso 0,20Imedição independente |
|---|---|---|---|---|
| 1 | Claude Opus 5.5 | 1.511,7high de esforço, intervalo publicado de 1.502,63 a 1.520,74, maior valor da coluna, empate técnico com Claude Fable 5.1, Claude Opus 5, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 2 out 2026 | 167,33, maior valor da coluna, empate técnico com Claude Fable 5.1, Claude Opus 5, Claude Sonnet 5.5, GPT-5.6 Sol, GPT-6.1 Sol, GPT-6 Astra, fonte: Epoch AI, AI Benchmarking Hub, dado de 22 set 2026 | 90,59%max de esforço, fonte: Epoch AI, AI Benchmarking Hub, dado de 22 set 2026 |
| 2 | Claude Fable 5.1 | 1.510,6max de esforço, intervalo publicado de 1.504,23 a 1.517,02, empate técnico com Claude Opus 5.5, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 2 out 2026 | 164,7, empate técnico com Claude Opus 5.5, fonte: Epoch AI, AI Benchmarking Hub, dado de 1 set 2026 | não medido |
| 3 | Claude Opus 5 | 1.507,0max de esforço, intervalo publicado de 1.502,09 a 1.511,96, empate técnico com Claude Opus 5.5, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 2 out 2026 | 162,78, empate técnico com Claude Opus 5.5, fonte: Epoch AI, AI Benchmarking Hub, dado de 24 jul 2026 | 93,88%max de esforço, empate técnico com GPT-6 Astra, fonte: Epoch AI, AI Benchmarking Hub, dado de 24 jul 2026 |
| 4 | Gemini 3.8 Flash | 1.497,0high de esforço, intervalo publicado de 1.491,93 a 1.502,01, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 2 out 2026 | 156,71, fonte: Epoch AI, AI Benchmarking Hub, dado de 2 set 2026 | 95,39%high de esforço, empate técnico com GPT-6 Astra, fonte: Epoch AI, AI Benchmarking Hub, dado de 2 set 2026 |
| 5 | Muse Spark 1.3 | 1.489,9max de esforço, intervalo publicado de 1.483,72 a 1.496,04, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 2 out 2026 | 156,75, fonte: Epoch AI, AI Benchmarking Hub, dado de 2 set 2026 | não medido |
| 6 | Qwen3.8-Max | 1.481,8, intervalo publicado de 1.476,58 a 1.486,97, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 2 out 2026 | não medido | 92,68%xhigh de esforço, fonte: Epoch AI, AI Benchmarking Hub, dado de 4 ago 2026 |
| 7 | Gemini 3.1 Pro Preview | 1.480,2, intervalo publicado de 1.477,22 a 1.483,21, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 2 out 2026 | 154,77, fonte: Epoch AI, AI Benchmarking Hub, dado de 19 fev 2026 | 94,44%high de esforço, empate técnico com GPT-6 Astra, fonte: Epoch AI, AI Benchmarking Hub, dado de 6 ago 2026 |
| 8 | Kimi K3 | 1.475,9max de esforço, intervalo publicado de 1.471,16 a 1.480,68, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 2 out 2026 | 157,45, fonte: Epoch AI, AI Benchmarking Hub, dado de 16 jul 2026 | 93,12%max de esforço, empate técnico com GPT-6 Astra, fonte: Epoch AI, AI Benchmarking Hub, dado de 16 jul 2026 |
| 9 | GLM-5.3 | 1.471,4max de esforço, intervalo publicado de 1.465,88 a 1.476,92, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 2 out 2026 | 155,61, fonte: Epoch AI, AI Benchmarking Hub, dado de 14 ago 2026 | 90,91%max de esforço, fonte: Epoch AI, AI Benchmarking Hub, dado de 24 ago 2026 |
| 10 | GLM-5.3-Flash | 1.469,6, intervalo publicado de 1.464,31 a 1.474,94, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 2 out 2026 | 151,88, fonte: Epoch AI, AI Benchmarking Hub, dado de 20 ago 2026 | 90,15%max de esforço, fonte: Epoch AI, AI Benchmarking Hub, dado de 26 ago 2026 |
| 11 | Claude Sonnet 5.5 | 1.466,6xhigh de esforço, intervalo publicado de 1.456,17 a 1.476,98, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 2 out 2026 | 165,03, empate técnico com Claude Opus 5.5, fonte: Epoch AI, AI Benchmarking Hub, dado de 28 set 2026 | 95,58%max de esforço, empate técnico com GPT-6 Astra, fonte: Epoch AI, AI Benchmarking Hub, dado de 29 set 2026 |
| 12 | DeepSeek-V4.1-Flash | 1.462,5max de esforço, intervalo publicado de 1.455,56 a 1.469,34, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 2 out 2026 | 154,9, fonte: Epoch AI, AI Benchmarking Hub, dado de 9 set 2026 | não medido |
| 13 | GPT-5.6 Sol | 1.456,3xhigh de esforço, intervalo publicado de 1.451,82 a 1.460,68, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 2 out 2026 | 161,66, empate técnico com Claude Opus 5.5, fonte: Epoch AI, AI Benchmarking Hub, dado de 9 jul 2026 | 93,5%max de esforço, empate técnico com GPT-6 Astra, fonte: Epoch AI, AI Benchmarking Hub, dado de 9 jul 2026 |
| 14 | GPT-5.6 Terra | 1.446,3xhigh de esforço, intervalo publicado de 1.441,93 a 1.450,69, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 2 out 2026 | 159,62, fonte: Epoch AI, AI Benchmarking Hub, dado de 9 jul 2026 | 93,31%max de esforço, empate técnico com GPT-6 Astra, fonte: Epoch AI, AI Benchmarking Hub, dado de 9 jul 2026 |
| 15 | GPT-6.1 Sol | 1.445,6max de esforço, intervalo publicado de 1.435,09 a 1.456,15, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 2 out 2026 | 166,09, empate técnico com Claude Opus 5.5, fonte: Epoch AI, AI Benchmarking Hub, dado de 29 set 2026 | 95,39%max de esforço, empate técnico com GPT-6 Astra, fonte: Epoch AI, AI Benchmarking Hub, dado de 29 set 2026 |
| 16 | DeepSeek-V4-Pro | 1.445,2high de esforço, intervalo publicado de 1.438,56 a 1.451,73, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 2 out 2026 | 155,31, fonte: Epoch AI, AI Benchmarking Hub, dado de 13 ago 2026 | 91,67%max de esforço, fonte: Epoch AI, AI Benchmarking Hub, dado de 18 ago 2026 |
| 17 | Claude Sonnet 5 | 1.442,9high de esforço, intervalo publicado de 1.438,69 a 1.447,08, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 2 out 2026 | 156,21, fonte: Epoch AI, AI Benchmarking Hub, dado de 30 jun 2026 | 90,53%xhigh de esforço, fonte: Epoch AI, AI Benchmarking Hub, dado de 1 jul 2026 |
| 18 | GPT-6 Astra | 1.442,3max de esforço, intervalo publicado de 1.435,49 a 1.449,17, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 2 out 2026 | 166,45, empate técnico com Claude Opus 5.5, fonte: Epoch AI, AI Benchmarking Hub, dado de 3 set 2026 | 95,77%max de esforço, maior valor da coluna, empate técnico com Claude Opus 5, Gemini 3.8 Flash, Gemini 3.1 Pro Preview, Kimi K3, Claude Sonnet 5.5, GPT-5.6 Sol, GPT-5.6 Terra, GPT-6.1 Sol, Grok 4.6, fonte: Epoch AI, AI Benchmarking Hub, dado de 30 ago 2026 |
| 19 | MiniMax M3 | 1.432,1, intervalo publicado de 1.428,17 a 1.436,01, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 2 out 2026 | 146,95, fonte: Epoch AI, AI Benchmarking Hub, dado de 1 jun 2026 | 90,91%, fonte: Epoch AI, AI Benchmarking Hub, dado de 10 ago 2026 |
| 20 | GPT-5.6 Luna | 1.431,0xhigh de esforço, intervalo publicado de 1.426,61 a 1.435,36, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 2 out 2026 | 156,39, fonte: Epoch AI, AI Benchmarking Hub, dado de 9 jul 2026 | 91,6%max de esforço, fonte: Epoch AI, AI Benchmarking Hub, dado de 9 jul 2026 |
| 21 | Mistral Large 3 | 1.427,7, intervalo publicado de 1.424,79 a 1.430,51, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 2 out 2026 | não medido | não medido |
| 22 | Grok 4.6 | 1.427,4high de esforço, intervalo publicado de 1.422,2 a 1.432,49, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 2 out 2026 | 156,44, fonte: Epoch AI, AI Benchmarking Hub, dado de 12 ago 2026 | 94%high de esforço, empate técnico com GPT-6 Astra, fonte: Epoch AI, AI Benchmarking Hub, dado de 12 ago 2026 |
| 23 | Mistral Medium 3.5 | 1.421,2, intervalo publicado de 1.414,81 a 1.427,59, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 2 out 2026 | 141,35, fonte: Epoch AI, AI Benchmarking Hub, dado de 28 abr 2026 | não medido |
| 24 | Grok 4.7 | 1.399,9xhigh de esforço, intervalo publicado de 1.392,09 a 1.407,61, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 2 out 2026 | 153,53, fonte: Epoch AI, AI Benchmarking Hub, dado de 21 set 2026 | 92,74%xhigh de esforço, fonte: Epoch AI, AI Benchmarking Hub, dado de 22 set 2026 |
| 25 | Claude Haiku 4.5 | 1.396,1, intervalo publicado de 1.393,67 a 1.398,53, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 2 out 2026 | 142,41, fonte: Epoch AI, AI Benchmarking Hub, dado de 15 out 2025 | 71,21%, fonte: Epoch AI, AI Benchmarking Hub, dado de 22 out 2025 |
| 26 | GPT-6 Luna | 1.391,5max de esforço, intervalo publicado de 1.384,95 a 1.398, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 2 out 2026 | 156,28, fonte: Epoch AI, AI Benchmarking Hub, dado de 22 set 2026 | 90,47%max de esforço, fonte: Epoch AI, AI Benchmarking Hub, dado de 22 set 2026 |
| 27 | Muse Glimmer-30B | 1.389,5, intervalo publicado de 1.379,8 a 1.399,1, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 2 out 2026 | não medido | não medido |
Ordenado por: Arena Text, entre os 27 modelos com resultado neste benchmark. Os pesos são premissa da X-Apps e ainda não foram aprovados.
Evidência: H preferência humana · I medição independente. 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.
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.
- Humanity's Last ExamCmedido por concorrentefull, com ferramentas · peso 0,25Claude Fable 5.1max de esforçoClaude Opus 5max de esforço
O que esta página ainda não mede
- contexto útil contra contexto anunciado, sem medição independente nesta versão
- disciplina de citar a fonte dentro da resposta
- custo de indexação e de embeddings, fora desta conta
Perfil de carga
As entradas da conta de custo, iguais para todos os modelos.
- Entrada
- 6.000tokens
- Saída
- 400tokens
- Em cache
- 0,3fração da entrada servida por cache
- Fator de cache
- derivado do preço de cache de cada modelo
- Volumes por mês
- 5.000, 50.000, 500.000consultas por mês (pequeno, médio, grande)
- Contexto recuperado
- 4.000tokens de contexto recuperado por consulta
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
Consulta sobre base documental interna com recuperação de trechos. O contexto recuperado muda a cada consulta, então o cache cobre só o system prompt. Embeddings e indexação ficam fora do cálculo na v1. 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: 50.000 chamadas por mês × (6.000 tokens × US$ 0,10 × (1 − 0,3 × (1 − 0,1)) + 400 tokens × US$ 0,50) ÷ um milhão = US$ 31,90; × 4,9698 = R$ 158,54.
Origem de cada premissa
- Tokens de entrada por interação: Premissa da X-Apps definida a partir de perfis típicos de projeto (pergunta, system prompt e contexto recuperado), 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.
- Tokens de contexto recuperado por consulta: 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
A conta soma a pergunta, o system prompt e os trechos recuperados, mais a resposta. Os trechos mudam a cada consulta, então o cache ajuda menos que em chatbot. Esta página publica o custo mensal em reais 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.
Não. Contexto anunciado não é contexto útil, e enviar documentos inteiros custa muito mais por consulta, porque a entrada é cobrada a cada chamada. RAG continua sendo o caminho para bases grandes, e o que decide a qualidade da resposta costuma ser a recuperação, não o tamanho da janela.
Não. O cálculo cobre só a chamada ao modelo de linguagem; indexação, embeddings, banco vetorial e infraestrutura ficam declarados como fora do cálculo e entram em uma fase futura.
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