Ferramenta interativa para comparar mais de 919 modelos de IA lado a lado: preço por token, velocidade, benchmarks e context window. Descubra qual modelo vale mais para o seu caso de uso em 2026.
Por Luis Fernando Roquette • Última atualização: 27 de outubro de 2026 •919 modelos disponíveis
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Dados de ELO Chatbot Arena, Artificial Analysis e OpenRouter. ELO: diário • Preços: semanais.
| Modelo | ELO | Intel. | Código | $/1M in | $/1M out | tok/s | Context | Multi | OSS |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| — | 57.6 | — | $4.00 | $20.00 | 98 | 1.0M | — | — | |
| — | 56 | — | $4.00 | $20.00 | 82 | — | — | — | |
| — | 56 | — | $2.00 | $10.00 | 141 | 1.0M | — | — | |
| — | 55.8 | — | — | — | — | — | — | — | |
| — | 55.1 | — | $2.00 | $10.00 | 41 | — | — | — | |
| 1,509 | 53.6 | — | $4.00 | $20.00 | 80 | — | — | — | |
| — | 53.4 | 81.6 | $10.00 | $50.00 | 68 | 1.0M | — | — | |
| — | 53.2 | 80.7 | $10.00 | $50.00 | 62 | — | — | — | |
| 1,476 | 52.7 | 76.9 | $10.00 | $50.00 | 61 | 1.1M | — | — | |
| 1,517 | 52.6 | — | $2.00 | $10.00 | 79 | 1.0M | — | — |
Intel. = Intelligence Index (0–100) · Código = Coding Index · tok/s = tokens por segundo · Multi = multimodal · OSS = open source. Ver metodologia completa →
Comparar modelos de IA requer análise multidimensional. Não existe um único “melhor modelo” — a escolha depende do caso de uso, orçamento e requisitos técnicos. Os principais critérios são: qualidade de resposta (medida por benchmarks como MMLU e GPQA), custo por token, velocidade de inferência, tamanho do context window, suporte a tool calling, multimodalidade, e qualidade em idiomas específicos como português brasileiro.
Os modelos de IA são geralmente cobrados por “token” — unidades de texto processadas. Um token equivale a aproximadamente 3/4 de uma palavra em inglês (em português, a proporção pode ser menor devido a palavras mais longas). O preço varia dramaticamente: de US$ 0.01/1M tokens (modelos leves) até US$ 60+/1M tokens (modelos frontier). Para aplicações de alto volume como chatbots de WhatsApp, a diferença de custo pode representar milhares de reais por mês.
O context window determina quanto texto o modelo pode “ver” de uma vez. Modelos com context window pequeno (8K-32K tokens) são adequados para perguntas simples e conversas curtas. Modelos com context grande (128K-200K) processam documentos inteiros, contratos e bases de código. A linha Gemini Pro tem oferecido as maiores janelas (1M+ tokens) — suficiente para livros inteiros.
Para aplicações em tempo real (chatbots, autocompletar código), a velocidade de geração (tokens por segundo) e a latência inicial (time to first token) são cruciais. Modelos menores (as variantes mini do GPT, Claude Haiku, Mistral Small) são significativamente mais rápidos que modelos frontier. A latência também varia por região — acessar APIs de São Paulo para servidores US-East adiciona ~150-200ms de overhead de rede.
MMLU (Massive Multitask Language Understanding) testa conhecimento geral em 57 disciplinas. GPQA Diamond testa raciocínio em física, química e biologia em nível de PhD. SWE-bench testa resolução de bugs em código real. Chatbot Arena (LMSYS) mede preferência humana em conversas. Nenhum benchmark isolado conta a história completa — use múltiplos para ter uma visão equilibrada.
As comparações mais buscadas por usuários brasileiros incluem: ChatGPT vs Claude (os dois modelos mais populares), Gemini vs ChatGPT (ecossistema Google vs OpenAI), Claude vs GPT para código (qual é melhor para programação), e modelos open source vs proprietários (Llama vs GPT, quando usar cada). Use a ferramenta acima para comparar qualquer combinação de modelos.
A comparação deve considerar múltiplos fatores: benchmarks de qualidade (MMLU, GPQA), preço por token, velocidade de inferência, tamanho do context window, suporte a ferramentas (tool calling), multimodalidade e qualidade em português. Não existe um "melhor" universal — depende do caso de uso.
GPT (OpenAI) e Claude (Anthropic) são os dois modelos frontier mais populares. GPT tende a ser mais versátil e integrado (ChatGPT, Copilot). Claude se destaca em seguir instruções complexas, contextos longos (200K tokens) e segurança. Ambos funcionam em português com boa qualidade.
As gerações mais recentes do ChatGPT e do Claude Opus competem no topo do ranking. ChatGPT tende a ser mais rápido em geração. Claude Opus é mais preciso em tarefas de raciocínio e análise longa. Para coding, ambos são excelentes. Para custo-benefício em alto volume, os tiers mais leves de cada família (mini/flash, Haiku) são mais indicados.
Gemini (Google) tem vantagens em context window (costuma passar de 1M tokens), integração com Google Search e processamento multimodal nativo. ChatGPT tem vantagens em ecossistema (plugins, GPT Store) e velocidade. Para uso em português, ambos são competitivos — veja os scores atuais em /benchmark.
O tier mais leve de cada família grande (OpenAI, Anthropic, DeepSeek) costuma oferecer excelente qualidade por menos de US$ 0.30/1M tokens. Para uso local gratuito, modelos open source como Llama e Qwen podem ser rodados via Ollama sem custo de API.
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