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Modelo ▲▼ Provedor ▲▼ Entrada $/1 milhão ▲▼ Saída $/1 milhão ▲▼ Misturado 3:1 ▲▼ Contexto ▲▼ Seu $/ mês ▲▼
⚠️ Os preços são valores de referência aproximados, atualizados pela última vez 2026-07, e mudam frequentemente — €/£ mostrado a uma taxa de câmbio fixa aproximada para comparação rápida; sempre confirme na página de preços do próprio provedor antes de se comprometer. Os tokens de saída custam mais do que os de entrada em quase todos os provedores. Os modelos de peso aberto hospedados (Llama, Qwen, DeepSeek, Mixtral) variam de acordo com o host. Preço mais barato ≠ melhor qualidade; compare o custo com a precisão da sua tarefa.

Por que uma comparação justa de preços de IA precisa de dois números

Quase todas as tabelas de “preços de modelo de IA” que você encontrará on-line são classificadas por preço de entrada, porque é o número menor e mais fácil de imprimir. Mas aplicações reais são cobradas ambos direções, e os tokens de saída têm preços rotineiramente duas a seis vezes mais altos do que os de entrada. Um aplicativo de recuperação ou resumo que lê documentos longos e escreve respostas curtas exige muita entrada; um chatbot, agente ou gerador de código que produz conclusões longas tem muitos resultados. Os mesmos dois modelos podem trocar de lugar na classificação apenas com base na direção do seu tráfego. É por isso que esta tabela mostra a entrada e a saída separadamente, adiciona um linha de base combinada 3:1 (uma proporção comum no mundo real de três tokens de entrada por token de saída) para classificação rápida entre maçãs e permite inserir seus próprios volumes para calcular a conta que você realmente pagaria.

Como ler a tabela

Digite na caixa de pesquisa para ir para um modelo ou fornecedor, ou clique nos ícones de fornecedor e categoria para restringir o campo – carro-chefe, médio, orçamento, raciocínio, incorporação, visão ou peso aberto. Clique em qualquer cabeçalho de coluna para classificar em ordem crescente e clique novamente para reverter. O Seu $/mês A coluna recalcula instantaneamente a partir dos volumes de entrada e saída na parte superior, para que você possa dimensionar uma carga de trabalho real em relação a cada modelo de uma só vez. O contexto é mostrado em milhares de tokens (K) — uma janela de contexto de 1000K significa um milhão de tokens.

A qualidade da fronteira está ficando barata

A lacuna entre os modelos premium e orçamentários diminuiu drasticamente. Em 2026, você pode executar um modelo de peso aberto de classe de fronteira – Llama 4, Qwen 3, DeepSeek V4 – por uma fração do custo do GPT-5.5 ou Claude Opus, e para muitas tarefas de produção (classificação, extração, bate-papo de rotina) a diferença de qualidade é invisível para os usuários finais. Revendedores hospedados como Together, Fireworks, DeepInfra, Groq e Novita competem nos mesmos pesos, então o mesmo modelo pode aparecer várias vezes com preços ligeiramente diferentes. A atitude certa raramente é “usar o melhor modelo em todos os lugares” – é percurso por dificuldade, deixando um modelo barato lidar com a maior parte, enquanto um modelo de fronteira é reservado para a minoria difícil de chamadas.

Três alavancas abaixo do preço do modelo

Depois de escolher um modelo, três mecanismos reduzem ainda mais a conta. Cache de prompt cobra prompts repetidos do sistema e contexto em uma fração da taxa de entrada normal - dimensione-o no calculadora de economia de cache imediata. APIs em lote dê cerca de 50% de desconto para empregos que podem esperar - veja o calculadora de economia de API em lote. E rotear chamadas de rotina para um modelo menor costuma ser a maior alavanca de todas — modele-o no Calculadora de custo do roteador modelo AI.

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