Compare modelos de inteligência artificial em preço, benchmarks, velocidade, context window e funcionalidades.500 modelos de 62 empresas disponíveis para comparação.
Por Luis Fernando Roquette • Última atualização: 21 de maio de 2026 •500 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1,497 | 52.9 | 48.1 | $30.00 | $150.00 | — | 1.0M | ✓ | — | |
| 1,477 | 51.3 | 76.45 | $1.75 | $14.00 | — | 128K | ✓ | — | |
| 1,462 | 46.4 | 73.9 | $0.50 | $3.00 | — | 1.0M | ✓ | — | |
| 1,451 | — | 78.18 | $1.75 | $14.00 | — | 128K | ✓ | — | |
| 1,426 | 21.8 | 72.11 | $15.00 | $120.00 | — | 400K | ✓ | — | |
| 1,423 | 32.9 | 73.19 | $0.27 | $0.41 | — | 164K | — | ✓ | |
| 1,417 | — | — | $0.57 | $2.30 | — | 131K | — | ✓ | |
| 1,399 | — | 76.07 | $3.00 | $15.00 | — | 1.0M | ✓ | — |
Intel. = Intelligence Index (0–100) · Código = Coding Index · tok/s = tokens por segundo · Multi = multimodal · OSS = open source.Ver metodologia completa →
Comparar modelos de IA requer análise multidimensional. Não existe um único “melhor modelo” — a escolha depende do caso de uso, orçamento e requisitos técnicos. Os principais critérios são: qualidade de resposta (medida por benchmarks como MMLU e GPQA), custo por token, velocidade de inferência, tamanho do context window, suporte a tool calling, multimodalidade, e qualidade em idiomas específicos como português brasileiro.
Os modelos de IA são geralmente cobrados por “token” — unidades de texto processadas. Um token equivale a aproximadamente 3/4 de uma palavra em inglês (em português, a proporção pode ser menor devido a palavras mais longas). O preço varia dramaticamente: de US$ 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. Gemini 1.5 Pro lidera com 2M 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 (GPT-4o-mini, 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: GPT-4o vs Claude 3.5 Sonnet (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.
GPT-5 e Claude Opus competem no topo do ranking. GPT-5 é 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, versões menores (GPT-4o-mini, Claude Haiku) são mais indicadas.
Gemini (Google) tem vantagens em context window (até 2M tokens), integração com Google Search e processamento multimodal nativo. ChatGPT (GPT-4o/5) tem vantagens em ecossistema (plugins, GPT Store) e velocidade. Para uso em português, ambos são competitivos.
Modelos como GPT-4o-mini, Claude Haiku e DeepSeek V3 oferecem 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.