Comparador de modelos
Mais de sessenta modelos de IA lado a lado, de modelos de ponta para programação e agentes (Anthropic, OpenAI, Google, Mistral, Qwen, DeepSeek, Kimi, GLM…) a modelos especializados (voz, imagem, vídeo, OCR, embeddings…): preço de tabela, pontuação anunciada, contexto, licença e data de lançamento. Filtre por fornecedor, por pesos abertos ou por tipo, ordene pelos cabeçalhos ou pelo menu “Ordenar por” no celular, compare até 4 modelos lado a lado e exporte as linhas visíveis para CSV.
Gráfico de preço e desempenho → Calculadora de custos → Benchmarks →
| Fontes | ||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Claude ↗ | Anthropic | uso geral | 2 $ | 10 $ | — | 1 000 000 | — | Não | ||
| GPT ↗ | OpenAI | uso geral | 2 $ Nota | 10 $ | — | 1 050 000 | — | Não | ||
| Muse Spark Open ↗ | Meta | uso geral | — Nota | — | 60 % | 1 000 000 | Muse Model License | Sim | ||
| MiniMax M3.1 Flash ↗ | MiniMax | uso geral | 0,15 $ Nota | 0,60 $ | 73,7 % | 1 000 000 | MiniMax Community License | Sim | ||
| DeepSeek V4.1-Flash-1017 ↗ | DeepSeek | uso geral | 0,30 $ Nota | 1,20 $ | 77 % | 1 000 000 | MIT | Sim | ||
| Gemini 4 Argon ↗ | Google | uso geral | 2 $ Nota | 10 $ | 77,9 % | 1 000 000 | — | Não | ||
| Claude Fable 5.1 ↗ | Anthropic | uso geral | 10 $ | 50 $ | — | 1 000 000 | — | Não | ||
| Claude Opus 5.5 ↗ | Anthropic | uso geral | 4 $ | 20 $ | — | 1 000 000 | — | Não | ||
| Claude Haiku 5.5 ↗ | Anthropic | uso geral | 0,10 $ Nota | 0,50 $ | — | 1 000 000 | — | Não | ||
| GPT-6.1 Terra ↗ | OpenAI | uso geral | 1 $ Nota | 5 $ | 50,3 % | 1 050 000 | — | Não | ||
| GPT-6 Astra ↗ | OpenAI | uso geral | 10 $ Nota | 50 $ | — | 1 050 000 | — | Não | ||
| GPT-6 Luna ↗ | OpenAI | uso geral | 0,10 $ | 0,50 $ | — | 1 050 000 | — | Não | ||
| GPT-5.3-Codex ↗ | OpenAI | uso geral | 1,75 $ Nota | 14 $ | — | 400 000 | — | Não | ||
| gpt-oss-120b | OpenAI | uso geral | — Nota | — | — | 131 072 | Apache 2.0 | Sim | — | |
| Gemini 4 Carbon | Google | uso geral | 2 $ Nota | 10 $ | 65,2 % | — | — | Não | ||
| Gemini 3.8 Flash | Google | uso geral | 0,75 $ Nota | 3,75 $ | — | 1 048 576 | — | Não | ||
| Gemini 3.5 Flash-Lite | Google | uso geral | 0,30 $ | 2,50 $ | — | 1 048 576 | — | Não | ||
| Gemma 4 31B | Google | uso geral | — Nota | — | — | 256 000 | Apache 2.0 | Sim | ||
| Grok 4.7 | xAI | uso geral | 2 $ | 6 $ | 71 % | 500 000 | — | Não | ||
| Mistral Large 4 | Mistral AI | uso geral | 0,70 $ Nota | 2,10 $ | — | 1 000 000 | Pesos abertos | Sim | ||
| Mistral Medium 3.5 | Mistral AI | uso geral | 1,50 $ | 7,50 $ | — | 256 000 | MIT modificada | Sim | ||
| Mistral Small 4 | Mistral AI | uso geral | 0,15 $ | 0,60 $ | — | 256 000 | Apache 2.0 | Sim | ||
| Codestral 25.08 | Mistral AI | uso geral | 0,30 $ Nota | 0,90 $ | — | 128 000 | — | — | ||
| GLM-5.3 | Z.ai | uso geral | 1,40 $ | 4,40 $ | 66,9 % | 1 000 000 | Licença GLM-5.3 | Sim | ||
| GLM-5.3-Flash | Z.ai | uso geral | 0,15 $ | 0,50 $ | 63,4 % | 1 000 000 | MIT | Sim | ||
| Kimi K3 | Moonshot AI | uso geral | 3 $ Nota | 15 $ | 67,3 % | 1 000 000 | Licença Kimi K3 | Sim | — | |
| DeepSeek V4-Pro-0813 | DeepSeek | uso geral | 1,32 $ Nota | 3,96 $ | 62,7 % | 1 000 000 | MIT | Sim | ||
| MiniMax M3 | MiniMax | uso geral | 0,30 $ Nota | 1,20 $ | — | 1 000 000 | MiniMax Community License | Sim | ||
| Qwen3.8-Max | Alibaba (Qwen) | uso geral | 2 $ Nota | 6 $ | 56,6 % | 1 000 000 | Licença Qwen3.8-Max | Sim | ||
| Qwen3.8-27B | Alibaba (Qwen) | uso geral | 0,50 $ Nota | 3 $ | 42,2 % | 262 144 | Apache 2.0 | Sim | — | |
| Qwen3.8-Flash | Alibaba (Qwen) | uso geral | 0,15 $ Nota | 0,47 $ | — | — | — | — | — | |
| Command A+ | Cohere | uso geral | — | — | — | 128 000 | Apache 2.0 | Sim | ||
| Amazon Nova 2 Lite | Amazon | uso geral | 0,30 $ Nota | 2,50 $ | — | 1 000 000 | — | Não | ||
| Granite 4.2 30B | IBM | uso geral | — Nota | — | — | 131 072 | Apache 2.0 | Sim | ||
| Phi-4-reasoning-vision-15B | Microsoft | uso geral | — Nota | — | — | 16 384 | MIT | Sim | ||
| Flint | Recursive | uso geral | — Nota | — | — | 262 144 | Apache 2.0 | Sim | ||
| Kimi K3.1 Pro | Moonshot AI | uso geral | 2 $ Nota | 10 $ | 65,7 % | 1 000 000 | — | — | ||
| Nanbeige4.3-33B | Nanbeige (BOSS Zhipin) | uso geral | — Nota | — | 23,8 % | 524 288 | Apache 2.0 | Sim | ||
| LFM3-1.7B | Liquid AI | uso geral | — Nota | — | — | 262 144 | LFM Open License v1.0 | Sim | ||
| Mellum2.1 12B A2.5B Thinking | JetBrains | uso geral | — Nota | — | — | 131 072 | Apache 2.0 | Sim | — | |
| Nemotron 3.5 Bolt E4B 4GB | NVIDIA | uso geral | — Nota | — | — | 65 536 | OpenMDW 1.1 | Sim | ||
| Clover-35B-A3B-Preview | DiffuSpace | uso geral | — Nota | — | — | 131 072 | Apache 2.0 | Sim | ||
| Particle-1 | Particle AI | uso geral | — Nota | — | — | 1 048 576 | — | Não | ||
| Muse Wonder 1.0 | Meta | uso geral | 4 $ Nota | 20 $ | — | 1 000 000 | — | — | ||
| Kimi K3.1 Pro Highspeed | Moonshot AI | uso geral | 4 $ Nota | 20 $ | — | 1 000 000 | — | — | — | |
| Step 5 Preview | StepFun | uso geral | — Nota | — | — | 1 000 000 | StepFun Model License 1.0 | Sim | — | |
| Ling-3.1-flash | inclusionAI (Ant Group) | uso geral | — Nota | — | — | 1 000 000 | MIT | Sim | — | |
| Ling-3.0-flash-Sante | inclusionAI (Ant Group) | saúde | — Nota | — | — | 262 144 | MIT | Sim | — | |
| Xing4.0-29B-A4B | XingChen | uso geral | — Nota | — | — | 256 000 | Apache-2.0 | Sim | — | |
| MiMo-V2.6-Pro | Xiaomi | uso geral | — Nota | — | — | 1 000 000 | MIT | Sim | — | |
| Granite Switch 4.1 30B | IBM | modular | — Nota | — | — | 131 072 | Apache 2.0 | Sim | ||
| Mercury 3 | Inception | uso geral | 0,20 $ Nota | 0,70 $ | — | 1 000 000 | — | — | ||
| Beam 1.0 501B A23B | Reflection AI | uso geral | — Nota | — | — | 1 000 000 | Apache 2.0 | Sim | ||
| Nemotron 3.5 Super VL 120B-A12B | NVIDIA | uso geral | — Nota | — | — | 1 000 000 | OpenMDW License Agreement 1.1 | Sim | ||
| Nemotron 3.5 Bolt 74B-A9B 24GB | NVIDIA | uso geral | — Nota | — | — | 256 000 | OpenMDW License Agreement 1.1 | Sim | ||
| LFM2.5-24B-A2B | Liquid AI | uso geral | 0,10 $ Nota | 1 $ | — | 131 072 | LFM license | Sim | ||
| LFM3-VL-2B | Liquid AI | uso geral | — Nota | — | — | 128 000 | LFM Open License v1.0 | Sim | ||
| LFM3-Omni-2B | Liquid AI | uso geral | — Nota | — | — | 32 000 | LFM Open License v1.0 | Sim | ||
| Nemotron 3.5 Transcribe 30B-A4B | NVIDIA | reconhecimento de voz | — Nota | — | — | 65 536 | OpenMDW-1.1 | Sim | ||
| LFM3-Audio-2B | Liquid AI | agente de voz | — Nota | — | — | 32 000 | LFM Open License v1.0 | Sim | — | |
| Gemini Nano Banana 2.1 | Google | imagem | 1,50 $ Nota | 7,50 $ | — | 131 072 | — | Não | ||
| Glimpse | Elorian | visão | 0,60 $ Nota | 3 $ | — | — | — | Não | ||
| Moondream 3.1 (9B-A2B) | Moondream | visão | 0,30 $ Nota | 1 $ | — | — | Moondream Model License v1.0 | Sim | — | |
| EmbeddingGemma 2 | Google | embeddings | — Nota | — | — | 8 192 | Apache-2.0 | Sim | — | |
| Rerank 5 Pro | Cohere | reranking | 0,05 $ Nota | — | — | 32 000 | — | — | ||
| Rerank 5 Fast | Cohere | reranking | 0,02 $ Nota | — | — | 32 000 | — | — | ||
| Carbon-X | Hugging Face | ciência | — Nota | — | — | 40 960 | Apache-2.0 | Sim | — | |
| Jev 1.14 | TypeSafe AI | modelo de decisão | 0,042 $ Nota | 0 $ | — | 64 000 | — | Não | ||
| d1-ultra | Liquid AI | modelo de decisão | 0,042 $ Nota | — | — | — | — | Não | ||
| Ternary Bonsai 2 2B | PrismML | uso geral | — Nota | — | — | 262 144 | Apache-2.0 | Sim | — | |
| Ternary Bonsai 2 4B | PrismML | uso geral | — Nota | — | — | 262 144 | Apache-2.0 | Sim | — | |
| Ternary Bonsai 2 9B | PrismML | uso geral | — Nota | — | — | 262 144 | Apache-2.0 | Sim | — | |
| Voxtral Small Transcribe 3 | Mistral AI | reconhecimento de voz | — Nota | — | — | — | — | — | — | |
| Voxtral Mini Transcribe 3 | Mistral AI | reconhecimento de voz | — Nota | — | — | — | — | — | — | |
| Voxtral Mini Transcribe Realtime 3 | Mistral AI | reconhecimento de voz | — Nota | — | — | — | — | — | — | |
| Voxtral Mini TTS 3 | Mistral AI | síntese de voz | — Nota | — | — | — | — | — | — | |
| Timestral 1.0 | Mistral AI | séries temporais | — Nota | — | — | — | MIT modificada | Sim | ||
| Grok Voice 3.0 | xAI | agente de voz | — Nota | — | — | — | — | Não | — | |
| Ming-3.0-audio-tiny | inclusionAI (Ant Group) | reconhecimento de voz | — Nota | — | — | — | MIT | Sim | — | |
| Hy-SimulMT-30B-A3B | Tencent (Hunyuan) | reconhecimento de voz | — Nota | — | — | — | Apache-2.0 | Sim | ||
| AssemblyAI-TTS-1 | AssemblyAI | síntese de voz | — Nota | — | — | — | — | Não | ||
| MAI-Transcribe-2-Streaming | Microsoft AI | reconhecimento de voz | — Nota | — | — | — | — | Não | ||
| MAI-Voice-2.1 | Microsoft AI | síntese de voz | — Nota | — | — | — | — | Não | ||
| FLUX 3 Image | Black Forest Labs | imagem | — Nota | — | — | — | — | Não | ||
| FLUX 3 Image Klein | Black Forest Labs | imagem | — Nota | — | — | — | Pesos abertos | Sim | ||
| MAI-Image-2.7 | Microsoft AI | imagem | — Nota | — | — | — | — | Não | ||
| Qwen-Image-2.1-Turbo | Alibaba (Qwen) | imagem | — Nota | — | — | — | Qwen Research License Agreement | Sim | ||
| Canva Craft | Canva | imagem | — Nota | — | — | — | — | Não | — | — |
| Genie 4 | Google DeepMind | modelo de mundo | — Nota | — | — | — | — | Não | — | — |
| Pegasus 1.5 | TwelveLabs | vídeo | — Nota | — | — | — | — | Não | — | — |
| Unlimited-OCR-2 | Baidu | OCR e documentos | — Nota | — | — | — | MIT | Sim | ||
| MiniCPM-OCR-1.0 | OpenBMB | OCR e documentos | — Nota | — | — | — | Apache 2.0 | Sim | — | |
| MAI-Cyber-1.1-Flash | Microsoft AI | cibersegurança | — Nota | — | — | — | — | Não | ||
| Mammoth-1 | Baseten (Base Labs) | modelo de decisão | — Nota | — | — | — | Pesos abertos | Sim | ||
| Elephant-1 | Baseten (Base Labs) | modelo de decisão | — Nota | — | — | — | Pesos abertos | Sim |
Preços de tabela padrão em dólares americanos por milhão de tokens, sem cache, descontos nem faixas de contexto longo. As pontuações do DeepSWE v1.1 são anunciadas por cada fornecedor em suas próprias condições de teste (harness do agente, esforço de raciocínio): não são estritamente comparáveis. As janelas de contexto anunciadas como “k” ou “M” são convertidas em milhares ou milhões de tokens. “—” = não publicado ou não verificado. Os modelos que não são cobrados por token mostram o preço em sua própria unidade sob “—” (por minuto, por hora, por imagem, por milhão de caracteres), que nunca é convertido em dólares por milhão de tokens; o tipo de modelo aparece sob o nome. · Verificado