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Custo de RAG por documento e por mês, em reais

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  • 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.

Custo mensal em reais de cada modelo nos três volumes deste caso, com o resultado no benchmark principal.
ModeloArena Textpreferência humanavolume pequeno5.000 consultas por mêsvolume médio50.000 consultas por mêsvolume grande500.000 consultas por mês
GPT-6 LunaOpenAI1.391,5max de esforço, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 2 out 2026R$ 15,85R$ 158,54R$ 1.585,37
GLM-5.3-FlashZ.ai1.469,6, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 2 out 2026R$ 21,97R$ 219,67R$ 2.196,65
Mistral Small 4Mistral AInão medidoR$ 22,29R$ 222,90R$ 2.228,96
GPT-5.6 LunaOpenAI1.431,0xhigh de esforço, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 2 out 2026R$ 33,70R$ 336,95R$ 3.369,52
DeepSeek-V4.1-FlashDeepSeek, tarifa de pico1.462,5max de esforço, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 2 out 2026R$ 43,51R$ 435,06R$ 4.350,56
MiniMax M3MiniMax1.432,1, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 2 out 2026R$ 45,92R$ 459,21R$ 4.592,10
Mistral Large 3Mistral AI1.427,7, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 2 out 2026R$ 69,33R$ 693,29R$ 6.932,87
Gemini 3.8 FlashGoogle DeepMind1.497,0high de esforço, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 2 out 2026R$ 118,90R$ 1.189,02R$ 11.890,25
Claude Haiku 4.5Anthropic1.396,1, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 2 out 2026R$ 158,54R$ 1.585,37R$ 15.853,66
DeepSeek-V4-ProDeepSeek, tarifa de pico1.445,2high de esforço, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 2 out 2026R$ 179,09R$ 1.790,92R$ 17.909,17
Muse Spark 1.3Meta1.489,9max de esforço, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 2 out 2026R$ 179,41R$ 1.794,10R$ 17.940,98
Mistral Large 4Mistral AInão medidoR$ 189,75R$ 1.897,47R$ 18.974,70
GLM-5.3Z.ai1.471,4max de esforço, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 2 out 2026R$ 201,48R$ 2.014,76R$ 20.147,57
Mistral Medium 3.5Mistral AI1.421,2, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 2 out 2026R$ 237,80R$ 2.378,05R$ 23.780,49
Grok 4.6xAI1.427,4high de esforço, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 2 out 2026R$ 290,73R$ 2.907,33R$ 29.073,33
Grok 4.7xAI1.399,9xhigh de esforço, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 2 out 2026R$ 290,73R$ 2.907,33R$ 29.073,33
GPT-6.1 SolOpenAI1.445,6max de esforço, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 2 out 2026R$ 312,60R$ 3.126,00R$ 31.260,04
Claude Sonnet 5Anthropic1.442,9high de esforço, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 2 out 2026R$ 317,07R$ 3.170,73R$ 31.707,32
Claude Sonnet 5.5Anthropic1.466,6xhigh de esforço, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 2 out 2026R$ 317,07R$ 3.170,73R$ 31.707,32
Gemini 3.1 Pro PreviewGoogle DeepMind1.480,2, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 2 out 2026R$ 336,95R$ 3.369,52R$ 33.695,24
GPT-5.6 TerraOpenAI1.446,3xhigh de esforço, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 2 out 2026R$ 336,95R$ 3.369,52R$ 33.695,24
Qwen3.8-2.4T-A95BAlibaba, sem preço de cache: fator 1não medidoR$ 357,83R$ 3.578,26R$ 35.782,56
Qwen3.8-MaxAlibaba, sem preço de cache: fator 11.481,8, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 2 out 2026R$ 357,83R$ 3.578,26R$ 35.782,56
Kimi K3Moonshot AI1.475,9max de esforço, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 2 out 2026R$ 475,61R$ 4.756,10R$ 47.560,99
Claude Opus 5.5Anthropic1.511,7high 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 2026R$ 625,20R$ 6.252,01R$ 62.520,08
GPT-5.6 SolOpenAI1.456,3xhigh de esforço, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 2 out 2026R$ 634,15R$ 6.341,46R$ 63.414,65
Claude Opus 5Anthropic1.507,0max de esforço, empate técnico com Claude Opus 5.5, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 2 out 2026R$ 792,68R$ 7.926,83R$ 79.268,31
Claude Fable 5.1Anthropic1.510,6max de esforço, empate técnico com Claude Opus 5.5, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 2 out 2026R$ 1.551,82R$ 15.518,20R$ 155.182,01
GPT-6 AstraOpenAI1.442,3max de esforço, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 2 out 2026R$ 1.585,37R$ 15.853,66R$ 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.

Modelos avaliados nos benchmarks relevantes deste caso, com o peso declarado de cada benchmark e a fonte de cada valor.
#ModeloArena Textpeso 0,30preferência humanaEpoch Capabilities Indexpeso 0,25medição independenteGPQA Diamondpeso 0,20medição independente
1Claude Opus 5.51.511,7high 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 2026167,33, 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 202690,59%max de esforço, fonte: Epoch AI, AI Benchmarking Hub, dado de 22 set 2026
2Claude Fable 5.11.510,6max 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 2026164,7, empate técnico com Claude Opus 5.5, fonte: Epoch AI, AI Benchmarking Hub, dado de 1 set 2026não medido
3Claude Opus 51.507,0max 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 2026162,78, empate técnico com Claude Opus 5.5, fonte: Epoch AI, AI Benchmarking Hub, dado de 24 jul 202693,88%max de esforço, empate técnico com GPT-6 Astra, fonte: Epoch AI, AI Benchmarking Hub, dado de 24 jul 2026
4Gemini 3.8 Flash1.497,0high de esforço, intervalo publicado de 1.491,93 a 1.502,01, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 2 out 2026156,71, fonte: Epoch AI, AI Benchmarking Hub, dado de 2 set 202695,39%high de esforço, empate técnico com GPT-6 Astra, fonte: Epoch AI, AI Benchmarking Hub, dado de 2 set 2026
5Muse Spark 1.31.489,9max de esforço, intervalo publicado de 1.483,72 a 1.496,04, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 2 out 2026156,75, fonte: Epoch AI, AI Benchmarking Hub, dado de 2 set 2026não medido
6Qwen3.8-Max1.481,8, intervalo publicado de 1.476,58 a 1.486,97, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 2 out 2026não medido92,68%xhigh de esforço, fonte: Epoch AI, AI Benchmarking Hub, dado de 4 ago 2026
7Gemini 3.1 Pro Preview1.480,2, intervalo publicado de 1.477,22 a 1.483,21, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 2 out 2026154,77, fonte: Epoch AI, AI Benchmarking Hub, dado de 19 fev 202694,44%high de esforço, empate técnico com GPT-6 Astra, fonte: Epoch AI, AI Benchmarking Hub, dado de 6 ago 2026
8Kimi K31.475,9max de esforço, intervalo publicado de 1.471,16 a 1.480,68, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 2 out 2026157,45, fonte: Epoch AI, AI Benchmarking Hub, dado de 16 jul 202693,12%max de esforço, empate técnico com GPT-6 Astra, fonte: Epoch AI, AI Benchmarking Hub, dado de 16 jul 2026
9GLM-5.31.471,4max de esforço, intervalo publicado de 1.465,88 a 1.476,92, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 2 out 2026155,61, fonte: Epoch AI, AI Benchmarking Hub, dado de 14 ago 202690,91%max de esforço, fonte: Epoch AI, AI Benchmarking Hub, dado de 24 ago 2026
10GLM-5.3-Flash1.469,6, intervalo publicado de 1.464,31 a 1.474,94, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 2 out 2026151,88, fonte: Epoch AI, AI Benchmarking Hub, dado de 20 ago 202690,15%max de esforço, fonte: Epoch AI, AI Benchmarking Hub, dado de 26 ago 2026
11Claude Sonnet 5.51.466,6xhigh de esforço, intervalo publicado de 1.456,17 a 1.476,98, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 2 out 2026165,03, empate técnico com Claude Opus 5.5, fonte: Epoch AI, AI Benchmarking Hub, dado de 28 set 202695,58%max de esforço, empate técnico com GPT-6 Astra, fonte: Epoch AI, AI Benchmarking Hub, dado de 29 set 2026
12DeepSeek-V4.1-Flash1.462,5max de esforço, intervalo publicado de 1.455,56 a 1.469,34, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 2 out 2026154,9, fonte: Epoch AI, AI Benchmarking Hub, dado de 9 set 2026não medido
13GPT-5.6 Sol1.456,3xhigh de esforço, intervalo publicado de 1.451,82 a 1.460,68, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 2 out 2026161,66, empate técnico com Claude Opus 5.5, fonte: Epoch AI, AI Benchmarking Hub, dado de 9 jul 202693,5%max de esforço, empate técnico com GPT-6 Astra, fonte: Epoch AI, AI Benchmarking Hub, dado de 9 jul 2026
14GPT-5.6 Terra1.446,3xhigh de esforço, intervalo publicado de 1.441,93 a 1.450,69, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 2 out 2026159,62, fonte: Epoch AI, AI Benchmarking Hub, dado de 9 jul 202693,31%max de esforço, empate técnico com GPT-6 Astra, fonte: Epoch AI, AI Benchmarking Hub, dado de 9 jul 2026
15GPT-6.1 Sol1.445,6max de esforço, intervalo publicado de 1.435,09 a 1.456,15, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 2 out 2026166,09, empate técnico com Claude Opus 5.5, fonte: Epoch AI, AI Benchmarking Hub, dado de 29 set 202695,39%max de esforço, empate técnico com GPT-6 Astra, fonte: Epoch AI, AI Benchmarking Hub, dado de 29 set 2026
16DeepSeek-V4-Pro1.445,2high de esforço, intervalo publicado de 1.438,56 a 1.451,73, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 2 out 2026155,31, fonte: Epoch AI, AI Benchmarking Hub, dado de 13 ago 202691,67%max de esforço, fonte: Epoch AI, AI Benchmarking Hub, dado de 18 ago 2026
17Claude Sonnet 51.442,9high de esforço, intervalo publicado de 1.438,69 a 1.447,08, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 2 out 2026156,21, fonte: Epoch AI, AI Benchmarking Hub, dado de 30 jun 202690,53%xhigh de esforço, fonte: Epoch AI, AI Benchmarking Hub, dado de 1 jul 2026
18GPT-6 Astra1.442,3max de esforço, intervalo publicado de 1.435,49 a 1.449,17, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 2 out 2026166,45, empate técnico com Claude Opus 5.5, fonte: Epoch AI, AI Benchmarking Hub, dado de 3 set 202695,77%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
19MiniMax M31.432,1, intervalo publicado de 1.428,17 a 1.436,01, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 2 out 2026146,95, fonte: Epoch AI, AI Benchmarking Hub, dado de 1 jun 202690,91%, fonte: Epoch AI, AI Benchmarking Hub, dado de 10 ago 2026
20GPT-5.6 Luna1.431,0xhigh de esforço, intervalo publicado de 1.426,61 a 1.435,36, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 2 out 2026156,39, fonte: Epoch AI, AI Benchmarking Hub, dado de 9 jul 202691,6%max de esforço, fonte: Epoch AI, AI Benchmarking Hub, dado de 9 jul 2026
21Mistral Large 31.427,7, intervalo publicado de 1.424,79 a 1.430,51, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 2 out 2026não medidonão medido
22Grok 4.61.427,4high de esforço, intervalo publicado de 1.422,2 a 1.432,49, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 2 out 2026156,44, fonte: Epoch AI, AI Benchmarking Hub, dado de 12 ago 202694%high de esforço, empate técnico com GPT-6 Astra, fonte: Epoch AI, AI Benchmarking Hub, dado de 12 ago 2026
23Mistral Medium 3.51.421,2, intervalo publicado de 1.414,81 a 1.427,59, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 2 out 2026141,35, fonte: Epoch AI, AI Benchmarking Hub, dado de 28 abr 2026não medido
24Grok 4.71.399,9xhigh de esforço, intervalo publicado de 1.392,09 a 1.407,61, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 2 out 2026153,53, fonte: Epoch AI, AI Benchmarking Hub, dado de 21 set 202692,74%xhigh de esforço, fonte: Epoch AI, AI Benchmarking Hub, dado de 22 set 2026
25Claude Haiku 4.51.396,1, intervalo publicado de 1.393,67 a 1.398,53, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 2 out 2026142,41, fonte: Epoch AI, AI Benchmarking Hub, dado de 15 out 202571,21%, fonte: Epoch AI, AI Benchmarking Hub, dado de 22 out 2025
26GPT-6 Luna1.391,5max de esforço, intervalo publicado de 1.384,95 a 1.398, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 2 out 2026156,28, fonte: Epoch AI, AI Benchmarking Hub, dado de 22 set 202690,47%max de esforço, fonte: Epoch AI, AI Benchmarking Hub, dado de 22 set 2026
27Muse Glimmer-30B1.389,5, intervalo publicado de 1.379,8 a 1.399,1, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 2 out 2026não medidonão 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 Exammedido 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.

Metodologia completa do comparativo

Perguntas frequentes

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