Comparação objetiva baseada em benchmarks públicos atualizados semanalmente: Intelligence Index, GPQA Diamond, ELO do Chatbot Arena, preço e velocidade.
Vencedor geral (2026)
Gemini 2.5 Pro
4 de 7 critérios vencidos
ELO Arena
1448
Intelligence Index
30.3
Coding Index
75.7
4 critérios vencidos
Ver perfil completo →Anthropic
ELO Arena
1503
Intelligence Index
57.3
Coding Index
52.5
3 critérios vencidos
Ver perfil completo →| Critério | Gemini 2.5 Pro | Claude Opus 4.7 |
|---|---|---|
| Chatbot Arena ELO | 1448 | 1503 ✓ |
| Intelligence Index (AA) | 30.3 | 57.3 ✓ |
| Coding Index (AA) | 75.7 ✓ | 52.5 |
| GPQA Diamond | 83.6% | 88.5% ✓ |
| Preço input ($/1M tok) | $1.25 ✓ | $5.00 |
| Preço output ($/1M tok) | $10.00 ✓ | $25.00 |
| Context window | 1.0M tokens ✓ | 1.0M tokens |
| Velocidade (tokens/s) | — | — |
✓ = vencedor nesse critério • Fonte: Artificial Analysis, LMArena, APIs oficiais • Atualizado semanalmente
A escolha entre Gemini 2.5 Pro e Claude Opus 4.7 depende do seu caso de uso, orçamento e requisitos técnicos. Abaixo, um guia prático baseado nos dados de benchmark e especificações de cada modelo.
Google · Multimodal
Anthropic · Multimodal
Gemini 2.5 Pro vence em 4 de 7 critérios analisados. Consulte a tabela completa para escolher baseado no seu caso de uso.
Os dados são agregados do Artificial Analysis (Intelligence Index, Coding Index) e do Chatbot Arena/LMArena (ELO). Preços e especificações vêm das APIs oficiais. Atualizados semanalmente.
O Intelligence Index é um score agregado do Artificial Analysis que combina múltiplos benchmarks acadêmicos (MMLU, GPQA, LiveBench, etc.) em uma nota única. Quanto maior, mais capaz o modelo em tarefas de raciocínio.
Sim. Gemini 2.5 Pro custa US$1.25/1M tokens de input, enquanto Claude Opus 4.7 custa US$5/1M tokens — 300% mais caro. Para projetos com alto volume de requisições, Gemini 2.5 Pro representa economia significativa. O custo total depende também do preço de output e do padrão de uso da sua aplicação.
Gemini 2.5 Pro tem maior context window: 1.0M tokens vs 1.0M tokens. Para análise de documentos longos, transcrições extensas ou bases de código completas, o context window maior é um critério decisivo.