Custo de RAG por documento e por mês, em reais
- 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 | ConversaArena TextHpreferência humana | volume pequeno5.000 consultas por mês | volume médio50.000 consultas por mês | volume grande500.000 consultas por mês |
|---|---|---|---|---|
| Claude Haiku 5.5Anthropic | não medido | R$ 16,13 | R$ 161,30 | R$ 1.612,99 |
| GPT-6 LunaOpenAI | 1.391,6max de esforço, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 15 out 2026 | R$ 16,13 | R$ 161,30 | R$ 1.612,99 |
| GLM-5.3-FlashZ.ai | 1.470,5, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 15 out 2026 | R$ 22,35 | R$ 223,49 | R$ 2.234,93 |
| Mistral Small 4Mistral AI | não medido | R$ 22,68 | R$ 226,78 | R$ 2.267,80 |
| GPT-5.6 LunaOpenAI | 1.430,7xhigh de esforço, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 15 out 2026 | R$ 34,28 | R$ 342,82 | R$ 3.428,24 |
| DeepSeek-V4.1-FlashDeepSeek, tarifa de pico | 1.462,9max de esforço, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 15 out 2026 | R$ 44,26 | R$ 442,64 | R$ 4.426,37 |
| MiniMax M3MiniMax | 1.433,3, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 15 out 2026 | R$ 46,72 | R$ 467,21 | R$ 4.672,11 |
| Mistral Large 3Mistral AI | 1.428,2, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 15 out 2026 | R$ 70,54 | R$ 705,37 | R$ 7.053,68 |
| Gemini 3.8 FlashGoogle DeepMind | 1.498,9high de esforço, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 15 out 2026 | R$ 120,97 | R$ 1.209,74 | R$ 12.097,44 |
| Claude Haiku 4.5Anthropic | 1.396,6, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 15 out 2026 | R$ 161,30 | R$ 1.612,99 | R$ 16.129,92 |
| DeepSeek-V4-ProDeepSeek, tarifa de pico | 1.445,6high de esforço, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 15 out 2026 | R$ 182,21 | R$ 1.822,12 | R$ 18.221,24 |
| Muse Spark 1.3Meta | 1.490max de esforço, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 15 out 2026 | R$ 182,54 | R$ 1.825,36 | R$ 18.253,60 |
| Mistral Large 4Mistral AI | 1.430,0, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 15 out 2026 | R$ 193,05 | R$ 1.930,53 | R$ 19.305,34 |
| GLM-5.3Z.ai | 1.471,5max de esforço, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 15 out 2026 | R$ 204,99 | R$ 2.049,86 | R$ 20.498,65 |
| Mistral Medium 3.5Mistral AI | 1.421,0, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 15 out 2026 | R$ 241,95 | R$ 2.419,49 | R$ 24.194,87 |
| Grok 4.6xAI | 1.427,8high de esforço, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 15 out 2026 | R$ 295,80 | R$ 2.957,99 | R$ 29.579,94 |
| Grok 4.7xAI | 1.400,5xhigh de esforço, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 15 out 2026 | R$ 295,80 | R$ 2.957,99 | R$ 29.579,94 |
| Claude Sonnet 5.5Anthropic | 1.470,4xhigh de esforço, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 15 out 2026 | R$ 318,05 | R$ 3.180,48 | R$ 31.804,76 |
| Gemini 4 ArgonGoogle DeepMind | 1.532,3high de esforço, maior valor da coluna, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 15 out 2026 | R$ 318,05 | R$ 3.180,48 | R$ 31.804,76 |
| GPT-6.1 SolOpenAI | 1.447,7max de esforço, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 15 out 2026 | R$ 318,05 | R$ 3.180,48 | R$ 31.804,76 |
| Claude Sonnet 5Anthropic | 1.442,1high de esforço, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 15 out 2026 | R$ 322,60 | R$ 3.225,98 | R$ 32.259,83 |
| Gemini 3.1 Pro PreviewGoogle DeepMind | 1.480,2, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 15 out 2026 | R$ 342,82 | R$ 3.428,24 | R$ 34.282,39 |
| GPT-5.6 TerraOpenAI | 1.447,4xhigh de esforço, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 15 out 2026 | R$ 342,82 | R$ 3.428,24 | R$ 34.282,39 |
| Qwen3.8-2.4T-A95BAlibaba, sem preço de cache: fator 1 | não medido | R$ 364,06 | R$ 3.640,61 | R$ 36.406,08 |
| Qwen3.8-MaxAlibaba, sem preço de cache: fator 1 | 1.482,9, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 15 out 2026 | R$ 364,06 | R$ 3.640,61 | R$ 36.406,08 |
| Kimi K3Moonshot AI | 1.474,7max de esforço, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 15 out 2026 | R$ 483,90 | R$ 4.838,97 | R$ 48.389,75 |
| Claude Opus 5.5Anthropic | 1.515,8high de esforço, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 15 out 2026 | R$ 636,10 | R$ 6.360,95 | R$ 63.609,51 |
| GPT-5.6 SolOpenAI | 1.457,1xhigh de esforço, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 15 out 2026 | R$ 645,20 | R$ 6.451,97 | R$ 64.519,66 |
| Claude Opus 5Anthropic | 1.507,6max de esforço, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 15 out 2026 | R$ 806,50 | R$ 8.064,96 | R$ 80.649,58 |
| Claude Fable 5.1Anthropic | 1.511,6max de esforço, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 15 out 2026 | R$ 1.578,86 | R$ 15.788,61 | R$ 157.886,09 |
| GPT-6 AstraOpenAI | 1.442,7max de esforço, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 15 out 2026 | R$ 1.612,99 | R$ 16.129,92 | R$ 161.299,16 |
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.
Conversa (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 | ConversaArena Textpeso 0,30Hpreferência humana | Nota geralEpoch Capabilities Indexpeso 0,25Imedição independente | RaciocínioGPQA Diamondpeso 0,20Imedição independente |
|---|---|---|---|---|
| 1 | Gemini 4 Argon | 1.532,3high de esforço, intervalo publicado de 1.523,56 a 1.541,12, maior valor da coluna, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 15 out 2026 | 164,56, empate técnico com Claude Opus 5.5, fonte: Epoch AI, AI Benchmarking Hub, dado de 30 set 2026 | 96,4%high de esforço, maior valor da coluna, empate técnico com Claude Opus 5, Gemini 3.8 Flash, Gemini 3.1 Pro Preview, Claude Sonnet 5.5, GPT-6.1 Sol, GPT-6 Astra, Grok 4.6, fonte: Epoch AI, AI Benchmarking Hub, dado de 13 out 2026 |
| 2 | Claude Opus 5.5 | 1.515,8high de esforço, intervalo publicado de 1.508,43 a 1.523,09, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 15 out 2026 | 166,82, maior valor da coluna, empate técnico com Gemini 4 Argon, 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 |
| 3 | Claude Fable 5.1 | 1.511,6max de esforço, intervalo publicado de 1.505,51 a 1.517,59, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 15 out 2026 | 164,65, empate técnico com Claude Opus 5.5, fonte: Epoch AI, AI Benchmarking Hub, dado de 1 set 2026 | não medido |
| 4 | Claude Opus 5 | 1.507,6max de esforço, intervalo publicado de 1.502,83 a 1.512,44, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 15 out 2026 | 162,6, 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 Gemini 4 Argon, fonte: Epoch AI, AI Benchmarking Hub, dado de 24 jul 2026 |
| 5 | Gemini 3.8 Flash | 1.498,9high de esforço, intervalo publicado de 1.494,26 a 1.503,5, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 15 out 2026 | 157,2, fonte: Epoch AI, AI Benchmarking Hub, dado de 2 set 2026 | 95,39%high de esforço, empate técnico com Gemini 4 Argon, fonte: Epoch AI, AI Benchmarking Hub, dado de 2 set 2026 |
| 6 | Muse Spark 1.3 | 1.490max de esforço, intervalo publicado de 1.484,42 a 1.495,57, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 15 out 2026 | 156,76, fonte: Epoch AI, AI Benchmarking Hub, dado de 2 set 2026 | não medido |
| 7 | Qwen3.8-Max | 1.482,9, intervalo publicado de 1.477,93 a 1.487,83, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 15 out 2026 | não medido | 92,68%xhigh de esforço, fonte: Epoch AI, AI Benchmarking Hub, dado de 4 ago 2026 |
| 8 | Gemini 3.1 Pro Preview | 1.480,2, intervalo publicado de 1.477,21 a 1.483,1, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 15 out 2026 | 154,67, fonte: Epoch AI, AI Benchmarking Hub, dado de 19 fev 2026 | 94,44%high de esforço, empate técnico com Gemini 4 Argon, fonte: Epoch AI, AI Benchmarking Hub, dado de 6 ago 2026 |
| 9 | Kimi K3 | 1.474,7max de esforço, intervalo publicado de 1.470,09 a 1.479,24, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 15 out 2026 | 157,42, fonte: Epoch AI, AI Benchmarking Hub, dado de 16 jul 2026 | 93,12%max de esforço, fonte: Epoch AI, AI Benchmarking Hub, dado de 16 jul 2026 |
| 10 | GLM-5.3 | 1.471,5max de esforço, intervalo publicado de 1.466,26 a 1.476,65, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 15 out 2026 | 155,91, 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 |
| 11 | GLM-5.3-Flash | 1.470,5, intervalo publicado de 1.465,67 a 1.475,38, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 15 out 2026 | 153,23, 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 |
| 12 | Claude Sonnet 5.5 | 1.470,4xhigh de esforço, intervalo publicado de 1.462,66 a 1.478,1, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 15 out 2026 | 164,45, 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 Gemini 4 Argon, fonte: Epoch AI, AI Benchmarking Hub, dado de 29 set 2026 |
| 13 | DeepSeek-V4.1-Flash | 1.462,9max de esforço, intervalo publicado de 1.456,65 a 1.469,05, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 15 out 2026 | 155,57, fonte: Epoch AI, AI Benchmarking Hub, dado de 9 set 2026 | 89,84%max de esforço, fonte: Epoch AI, AI Benchmarking Hub, dado de 9 out 2026 |
| 14 | GPT-5.6 Sol | 1.457,1xhigh de esforço, intervalo publicado de 1.452,73 a 1.461,39, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 15 out 2026 | 161,73, empate técnico com Claude Opus 5.5, fonte: Epoch AI, AI Benchmarking Hub, dado de 9 jul 2026 | 93,5%max de esforço, fonte: Epoch AI, AI Benchmarking Hub, dado de 9 jul 2026 |
| 15 | GPT-6.1 Sol | 1.447,7max de esforço, intervalo publicado de 1.439,6 a 1.455,75, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 15 out 2026 | 166,32, 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 Gemini 4 Argon, fonte: Epoch AI, AI Benchmarking Hub, dado de 29 set 2026 |
| 16 | GPT-5.6 Terra | 1.447,4xhigh de esforço, intervalo publicado de 1.443,16 a 1.451,62, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 15 out 2026 | 159,43, fonte: Epoch AI, AI Benchmarking Hub, dado de 9 jul 2026 | 93,31%max de esforço, fonte: Epoch AI, AI Benchmarking Hub, dado de 9 jul 2026 |
| 17 | DeepSeek-V4-Pro | 1.445,6high de esforço, intervalo publicado de 1.438,98 a 1.452,12, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 15 out 2026 | 155,29, 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 |
| 18 | GPT-6 Astra | 1.442,7max de esforço, intervalo publicado de 1.436,4 a 1.448,99, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 15 out 2026 | 166,41, empate técnico com Claude Opus 5.5, fonte: Epoch AI, AI Benchmarking Hub, dado de 3 set 2026 | 95,77%max de esforço, empate técnico com Gemini 4 Argon, fonte: Epoch AI, AI Benchmarking Hub, dado de 30 ago 2026 |
| 19 | Claude Sonnet 5 | 1.442,1high de esforço, intervalo publicado de 1.438,01 a 1.446,23, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 15 out 2026 | 156,36, 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 |
| 20 | MiniMax M3 | 1.433,3, intervalo publicado de 1.429,51 a 1.437,14, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 15 out 2026 | 147,13, fonte: Epoch AI, AI Benchmarking Hub, dado de 1 jun 2026 | 90,91%, fonte: Epoch AI, AI Benchmarking Hub, dado de 10 ago 2026 |
| 21 | GPT-5.6 Luna | 1.430,7xhigh de esforço, intervalo publicado de 1.426,38 a 1.434,93, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 15 out 2026 | 156,33, 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 |
| 22 | Mistral Large 4 | 1.430,0, intervalo publicado de 1.422,78 a 1.437,21, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 15 out 2026 | não medido | não medido |
| 23 | Mistral Large 3 | 1.428,2, intervalo publicado de 1.425,34 a 1.430,99, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 15 out 2026 | não medido | não medido |
| 24 | Grok 4.6 | 1.427,8high de esforço, intervalo publicado de 1.422,91 a 1.432,62, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 15 out 2026 | 156,31, fonte: Epoch AI, AI Benchmarking Hub, dado de 12 ago 2026 | 94%high de esforço, empate técnico com Gemini 4 Argon, fonte: Epoch AI, AI Benchmarking Hub, dado de 12 ago 2026 |
| 25 | Mistral Medium 3.5 | 1.421,0, intervalo publicado de 1.414,59 a 1.427,34, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 15 out 2026 | 141,47, fonte: Epoch AI, AI Benchmarking Hub, dado de 28 abr 2026 | não medido |
| 26 | Grok 4.7 | 1.400,5xhigh de esforço, intervalo publicado de 1.394,1 a 1.406,95, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 15 out 2026 | 154,37, 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 |
| 27 | Claude Haiku 4.5 | 1.396,6, intervalo publicado de 1.394,25 a 1.399,04, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 15 out 2026 | 142,4, fonte: Epoch AI, AI Benchmarking Hub, dado de 15 out 2025 | 71,21%, fonte: Epoch AI, AI Benchmarking Hub, dado de 22 out 2025 |
| 28 | GPT-6 Luna | 1.391,6max de esforço, intervalo publicado de 1.387,01 a 1.396,25, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 15 out 2026 | 156,31, 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 |
| 29 | Muse Glimmer-30B | 1.388,9, intervalo publicado de 1.379,26 a 1.398,55, fonte: LMArena, dataset lmarena-ai/leaderboard-dataset, dado de 15 out 2026 | não medido | não medido |
| Sem resultado em Conversa (Arena Text): fora da ordenação | ||||
| sem posição | Claude Haiku 5.5 | não medido | 158,98, fonte: Epoch AI, AI Benchmarking Hub, dado de 7 out 2026 | 89,65%max de esforço, fonte: Epoch AI, AI Benchmarking Hub, dado de 9 out 2026 |
| sem posição | Muse Spark Open | não medido | não medido | 88,57%xhigh de esforço, fonte: Epoch AI, AI Benchmarking Hub, dado de 15 out 2026 |
Ordenado por: Conversa (Arena Text), entre os 29 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.
- 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
Claude Haiku 5.5: 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; × 5,0564 = R$ 161,30.
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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