Os 10 melhores grandes modelos de linguagem

Lisa Ernst · 17.09.2025 · Tecnologia · 7 min

Quero saber quais LLMs atualmente oferecem mais desempenho por euro — não apenas por sensação, mas comprovado. Preços verificáveis por milhão de tokens e indicadores de qualidade públicos e confiáveis são decisivos (como Preços OpenAI, Preços Google Gemini, Preços Anthropic Claude, Ranking LMArena, Ranking ArtificialAnalysis). Neste guia você encontrará uma classificação clara, as fontes aparecem logo atrás.

Quelle: Eigene Darstellung

Introdução: O que é relação custo-benefício em LLMs?

Relação custo-benefício significa aqui: quanto custa uma interação típica de texto medida em tokens de entrada e saída — e qual qualidade eu recebo por isso (por exemplo, em arenas de chatbots ou em benchmarks agregados). Os grandes fornecedores cobram por tokens; no caso do OpenAI, Google e Anthropic, é cobrado por 1 milhão (MTok) de tokens de entrada/saída (Preços OpenAI, Preços Google Gemini, Preços Anthropic Claude). Uma regra prática: se um chat consome, em média, 1:1 Input/Output, some os dois conjuntos para estimar o custo por “Prompt-Pair” (Fonte: tabelas de preços dos fornecedores, por exemplo Google Gemini 2.5 Flash-Lite 0,10 USD/MTok Input, 0,40 USD/MTok Output; total ≈ 0,50 USD por 1M/1M Par, Preços Google Gemini).

Visão geral do mercado atual e evolução dos preços

Desde o início do ano, os provedores ajustaram fortemente seus portfolios de modelos e preços. O OpenAI lançou uma nova faixa de preços com GPT-5 (1,25 USD/MTok Input, 10 USD/MTok Output) bem como GPT-5 mini (0,25/2,00) e GPT-5 nano (0,05/0,40) (Preços OpenAI). O Google traz Gemini 2.5 Flash-Lite para operação estável e o posiciona de forma agressiva com 0,10/0,40 (Batch: 0,05/0,20) e 1M contexto (Preços Google Gemini, Blog de Desenvolvimento Google, Google Cloud Vertex AI). A Anthropic lança Sonnet 4 (3/15) e permite 1M de contexto em beta a taxas premium (6/22,5 para >200k Input) (Preços Anthropic Claude). A DeepSeek atualiza V3.1 e cita preços de 0,56 USD/MTok Input (Cache-Miss), 0,07 (Cache-Hit) e 1,68 Output; além disso foram anunciados descontos Off-Peak e depois retirados (Preços DeepSeek, Reuters DeepSeek, Notícias DeepSeek). Em rankings públicos, os modelos principais aparecem próximos; Arena de Chatbots e AAII mostram o espectro de qualidade de forma transparente (Ranking LMArena, Ranking ArtificialAnalysis).

Quelle: intelliarts.com

Uma representação visual dos 10 maiores LLMs que destaca a importância global dessas tecnologias.

Por que os fornecedores reduzem os preços? Primeiro, a demanda escala: quanto mais desenvolvedores se tornam produtivos, mais sensível ao preço fica cada token adicional. Em segundo lugar, pressão competitiva – especialmente da China, onde houve uma guerra de preços aberta entre gigantes de tecnologia (Reuters China Price War). Em terceiro lugar, estratégias de ecossistema: o Google vincula variantes acessíveis de Flash a Search-Grounding e AI-Studio/Vertex (Preços Google Gemini, Preços Google Vertex AI), a OpenAI enfatiza Agent/Tools e diferencia “mini/nano” para negócios de massa (Preços OpenAI), a Anthropic monetiza Reasoning e contexto longo como premium (Preços Anthropic Claude). Em resumo: preço importa – mas a qualidade determina quanto trabalho produtivo você obtém por euro (Ranking LMArena, Ranking ArtificialAnalysis).

Quelle: teaminindia.co.uk

Uma visão geral dos melhores Large Language Models em termos de relação custo-benefício.

Fatos verificáveis: Preços comprovados e indicadores de qualidade

Comprovado: taxas de preço por MTok estão disponíveis nas páginas oficiais, por exemplo GPT-5 mini 0,25/2,00 (Preços OpenAI), Gemini 2.5 Flash-Lite 0,10/0,40 (Preços Google Gemini), Claude Haiku 3,5 0,80/1,00 e Sonnet 4 3/15 (Preços Anthropic Claude), DeepSeek V3.1 0,56 Entrada (Cache-Miss), 0,07 (Cache-Hit), 1,68 Saída (Preços DeepSeek). Também está comprovado o preço separado para Search-Grounding no Gemini (35 USD/1.000 Requests após o contingente gratuito) (Preços Google Gemini) e os suplementos de contexto longo do Sonnet (Preços Anthropic Claude).

Não é claro: faixas de qualidade exatas entre modelos topo de linha próximos variam por tarefa; Crowdrankings (Arena) e agregadores (AAII) são valiosos, mas não equivalem ao seu caso de uso (Ranking LMArena, Ranking ArtificialAnalysis).

Falso/engañoso: “modelos de código aberto são gratuitos em produção” – os custos de inferência com hospedagem de terceiros ainda existem (exemplo: Llama/Qwen preços por MTok na Together) (Preços Together AI).

Quelle: datasciencedojo.com

Uma visão geral dos melhores Large Language Models no contexto da relação custo-benefício.

Implicações práticas e recomendações

Enquanto muitos desenvolvedores elogiam DeepSeek e Qwen por pressão de preço, outros relatam decepção com lançamentos de Llama mesmo com tarifas acessíveis via provedor (resumo e tom de voz). Befürworter von Premium-Reasoning halten dagegen, que tarefas complexas com Sonnet ou GPT-5 justificam os valores mais altos (Preços Anthropic Claude, Preços OpenAI). As listas públicas mostram: desempenho não é monopólio – vários modelos ocupam as primeiras posições conforme a tarefa (Ranking LMArena).

Praticamente, significa: escolha um modelo padrão com excelente relação custo-benefício para 80–90% da carga e direcione apenas os casos difíceis a um Reasoner premium. Verifique preços e ferramentas (Busca, cache, batch) nas tabelas oficiais de preços (Preços Google Gemini, Preços OpenAI, Preços Anthropic Claude). Use comparações neutras para filtragem inicial (Ranking LMArena, Ranking ArtificialAnalysis) e avalie com seus próprios prompts de ouro. Se quiser Open-Source, encontre tarifas justas na Together – por exemplo, variantes Llama e Qwen incluindo a família DeepSeek (Preços Together AI).

Vídeo curto que mostra a posição do Gemini 2.5 Flash-Lite como opção rápida e econômica.

Questões em aberto: Preços estáveis?

Questões em aberto: quão estáveis os preços permanecerão? A DeepSeek anunciou janelas Off-Peak e depois as retirou com nova lista de preços – mudanças assim afetam rankings (Reuters DeepSeek, Notícias DeepSeek). Como os modelos realmente “pensam” nas suas tarefas reais? Rankings públicos ajudam como orientação, mas não substituem testes específicos de domínio (Ranking ArtificialAnalysis, Ranking LMArena). Além disso, custos adicionais como busca na web ou contexto longo podem alterar a balança total (Preços Google Gemini, Preços Anthropic Claude, Preços OpenAI).

Conclusão: quem procura hoje o melhor custo-benefício deve combinar: um modelo padrão muito econômico e estável para 80–90% da carga e um modelo de Reasoning forte como escalonamento para casos mais delicados. Em produção em massa, Gemini 2.5 Flash-Lite (0,10/0,40; Batch 0,05/0,20; 1M contexto) é difícil de bater (Preços Google Gemini). Para uso geral e codificação, DeepSeek V3.1 oferece qualidade sólida a preços baixos (0,56/1,68; Cache-Hit 0,07) (Preços DeepSeek). OpenAI cobre com GPT-5 mini e nano o meio-termo e o segmento de baixo custo – com ecossistema estável (Preços OpenAI). Reasoning premium com Claude Sonnet 4 permanece mais caro, mas compensa para casos sensíveis (Preços Anthropic Claude). O essencial é: teste com seus prompts, observe custos adicionais e ajuste a lógica de roteamento continuamente (Ranking LMArena, Ranking ArtificialAnalysis).

Quelle: datasciencedojo.com

Die besten Large Language Models des Jahres 2023, die den aktuellen Markt und technologische Fortschritte widerspiegeln.

Top 10 LLMs por relação custo-benefício (situação em 18.09.2025)

Aqui está um resumo dos Top 10 LLMs, baseado em uma avaliação prática de custo versus performance:

1. Gemini 2.5 Flash-Lite: 0,10/0,40 MTok; Batch 0,05/0,20; 1M Contexto; ideal para operações em massa (Preços Google Gemini, Blog de Desenvolvimento Google, Google Cloud Vertex AI).
2. DeepSeek V3.1 (Não Pensando): 0,56 Entrada (Cache-Miss), 0,07 (Cache-Hit), 1,68 Saída; forte em Codificação/Raciocínio; descontos Off-Peak anunciados temporariamente (Preços DeepSeek, Reuters DeepSeek).
3. OpenAI GPT-5 mini: 0,25/2,00 MTok; ecossistema muito equilibrado (Preços OpenAI).
4. OpenAI GPT-5 nano: 0,05/0,40 MTok; extremamente econômico para classificação/Sumarização (Preços OpenAI).
5. Gemini 2.5 Flash: 0,30/2,50 MTok; Batch 0,15/1,25; 1M Contexto; Híbrido de Raciocínio (Preços Google Gemini, Google Cloud Vertex AI).
6. Qwen3 235B (Together AI, FP8 Throughput): 0,20/0,60 MTok; ótima relação em volumes altos (Preços Together AI, Ranking LMArena).
7. Llama 4 Maverick (Together AI): 0,27/0,85 MTok; boa opção geral no ecossistema aberto (Preços Together AI).
8. Llama 3.1 8B (Together AI): 0,18/0,18 MTok; minimalista e previsível barato (Preços Together AI).
9. Claude Haiku 3.5: 0,80/1,00 MTok; robusto e ágil para tarefas simples a médias (Preços Anthropic Claude).
10. Claude Sonnet 4: 3/15 MTok; 1M de contexto disponível (Premium); vale a pena para casos de Reasoning sensíveis, apesar do preço (Preços Anthropic Claude, Ranking LMArena).