Qual sai mais barato: GPT-4o, Claude ou Gemini? A resposta curta é que depende da tarefa e do volume, não do preço de tabela. Um modelo pode custar cinco vezes mais por token do que outro e, ainda assim, sair mais barato em produção se resolver a tarefa com metade dos tokens ou logo à primeira. Aqui tem os preços comparados e, sobretudo, como lê-los sem uma surpresa na fatura.

Preços de API por milhão de tokens

As APIs cobram por token, e quase todas separam o preço de entrada (o que envia: o seu prompt, o contexto, os documentos) do de saída (o que o modelo gera). A saída costuma custar bastante mais do que a entrada.

ModeloEntrada ($/1M)Saída ($/1M)
GPT-4o mini0,150,60
Gemini 2.5 Flash0,302,50
GPT-4.1 mini0,401,60
Claude Haiku1,005,00
Gemini 2.5 Pro1,2510,00
GPT-4.12,008,00
GPT-4o2,5010,00
Claude Sonnet3,0015,00
Claude Opus15,0075,00

Preços indicativos em agosto de 2026; verifique sempre as tarifas oficiais, que mudam com frequência. Entre o modelo mais barato e o mais caro da tabela há um fator de 100 na saída. Essa diferença é o que torna escolher mal o modelo o erro mais caro que se comete com IA em produção.

O preço de tabela engana: veja o custo por tarefa

O número que importa não é o da tabela, é o custo por tarefa: os tokens que um pedido real consome multiplicados pelo seu preço, e isso pelas vezes que o repete por mês. Um modelo caro que responde bem à primeira pode sair mais barato do que um barato que precisa de repetições, prompts mais longos ou correções.

Por isso a comparação honesta não é «qual custa menos por token» mas «qual custa menos por tarefa resolvida». Um modelo pequeno e barato que resolve 95% dos casos e encaminha os outros 5% para um grande costuma bater qualquer modelo grande usado para tudo.

Como escolher entre os três

Para tarefas de alto volume e baixa complexidade —classificar, extrair dados, resumir textos curtos— os modelos pequenos (GPT-4o mini, Gemini Flash, Claude Haiku) ganham quase sempre: o custo por tarefa é uma fração e a qualidade é mais do que suficiente.

Para raciocínio complexo, código ou textos longos compensa um modelo grande (Claude Sonnet ou Opus, GPT-4.1, Gemini Pro), mas só nas tarefas que realmente o precisam. A estratégia que funciona melhor é encaminhar: o modelo pequeno na primeira linha e o grande apenas quando é preciso.

Atenção aos descontos estruturais. O caching de prompts (pagar uma vez pelo contexto que se repete) e o processamento em lote (até metade do preço se a tarefa puder esperar) mudam a comparação por completo. Um modelo com bom caching pode ultrapassar outro mais barato de tabela.

Confirme com os seus números

A tabela dá-lhe o preço; a sua fatura é decidida pelo seu volume. Antes de se comprometer com um modelo, ponha os seus tokens reais e o seu número de tarefas na calculadora de custo de tokens e compare o custo mensal de cada um lado a lado. O resultado quase sempre surpreende.

Perguntas frequentes

Qual é mais barato, GPT-4o, Claude ou Gemini? Por preço de tabela, os modelos pequenos de cada família (GPT-4o mini, Gemini Flash, Claude Haiku) são os mais baratos, com o GPT-4o mini à frente. Mas o mais barato no seu caso depende de quantos tokens cada um gasta a resolver a sua tarefa, não só do preço por token.

Quanto custa o GPT-4o por milhão de tokens? Cerca de 2,50 $ a entrada e 10 $ a saída (indicativo, agosto de 2026). A versão mini desce para uns 0,15 $ e 0,60 $.

O modelo mais caro por token é o mais caro em produção? Não necessariamente. O que decide a fatura é o custo por tarefa —tokens por preço, por volume—, portanto um modelo caro que resolve à primeira e com menos tokens pode sair mais barato do que um barato que precisa de repetições.

Esta peça faz parte do cluster sobre o custo por tarefa de IA, o guia que ancora tudo o resto.


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