Modelos classificados
O preço combinado usa sua proporção de entrada/saída. Pontuação de valor = inteligência ÷ preço combinado, normalizado para que o líder seja 100. Inteligência é um índice de referência, não um benchmark oficial.
| Modelo | Entrada/Saída $/1 milhão | Combinado $/1 milhão | QI* | Valor | Seu $/mês |
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O preço do título esconde a decisão real
Comparar LLMs em seu preço de entrada por milhão de tokens é como a maioria das tabelas de custos funciona, e é enganosa de duas maneiras. Primeiro, os tokens de saída geralmente custam de três a cinco vezes mais que os de entrada, portanto, um modelo que parece barato na entrada pode ser caro para uma carga de trabalho que escreve respostas longas. Em segundo lugar, o preço não diz nada sobre capacidade – o objetivo do modelo. Uma ferramenta que custa um décimo mais, mas falha em um terço de suas tarefas, não é barata; é caro quando você conta as novas tentativas e a limpeza humana. A relação preço-desempenho reúne ambos os problemas em um número: uma pontuação de capacidade dividida pelo misturado preço do seu mix real de tokens, para que você compare o valor, não apenas o custo.
Essa reformulação muda as decisões. Para trabalhos tolerantes e de alto volume – classificação, etiquetagem, extração do primeiro rascunho – a escolha de melhor valor geralmente é um modelo pequeno ou aberto que é quase tão bom quanto o de fronteira por uma fração do preço. Para trabalhos em que um erro é dispendioso – código de produção, elaboração legal ou médica, ações de agentes – a matemática do valor favorece, com razão, um modelo mais forte, porque a sua pontuação mais elevada supera o prémio. O padrão inteligente que a maioria das equipes adota é rota solicitações fáceis ao líder de valor e reserva um modelo de fronteira para as difíceis. Depois de escolher, dimensione a nota real no Calculadora de custo de token LLM e corte ainda mais com cache de prompt.
Como usar
1. Insira os tokens típicos de entrada e saída para uma solicitação — isso define seu mix de custos real.
2. Opcionalmente, adicione solicitações mensais para ver o custo em dólares de cada modelo para sua carga de trabalho.
3. Escolha se deseja classificar por valor, preço bruto ou inteligência e leia a tabela. O líder em valor é o modelo que oferece a maior capacidade por dólar para seu forma de token.
Erros comuns
A julgar apenas pelo preço dos insumos. O trabalho com produção pesada é avaliado pela taxa de produção – defina sua proporção real. Perseguindo o mais barato. Se falhar em sua tarefa, o retrabalho custará mais do que os tokens economizados. Pagar demais por um modelo de fronteira em todos os lugares. A maioria das solicitações não precisa disso; reserve para a fatia dura. Confiando em uma pontuação. O índice de inteligência é um ponto de partida – a única referência que conta é a sua própria avaliação definida de acordo com suas próprias instruções.
Perguntas frequentes
Qual proporção de token devo usar?
Chatbots e perguntas e respostas costumam estar próximos do equilíbrio; extração e classificação exigem muitas entradas (contexto longo, resposta curta); a escrita e a geração de código exigem muita produção. Use seus registros, se os tiver; caso contrário, comece perto de 3:1 entrada: saída e ajuste.
De onde vem a pontuação de inteligência?
É uma composição aproximada de onde cada modelo geralmente se situa nos benchmarks de raciocínio público, codificação e conhecimento em 2026. O objetivo é classificar as camadas direcionalmente, não para certificar um modelo como mais inteligente em um ponto.
Por que o modelo mais barato nem sempre é o líder em valor?
Porque valor é capacidade dividida pelo preço. Um modelo 40% mais barato, mas 40% mais fraco, tem valor semelhante; aquele que é um pouco mais caro, mas significativamente mais capaz, pode liderar. A classificação captura essa compensação para o seu mix.
Estimativa apenas. O índice de inteligência é uma referência direcional; valide suas próprias tarefas antes de escolher.