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Modelos de IA

Explore os principais LLMs em termos de desempenho, latência e preços.

Model
Pontuação
Preço de entrada
Preço de saída
Anthropic
Anthropic
Jul/24/2026

Claude Opus 5

Pontuação86
Janela de contexto1M
Preço de entrada ($/M)$5.00
Preço de saída ($/M)$25.00
Máx. tokens de saída128k

Desempenho de referência

Código aberto
Resistente
AIMultiple
Classificação
Categoria
Indicadores de desempenho
Pontuação
3rd
AGI
ARC-AGI-1
98
2nd
AGI
ARC-AGI-2
90
1st
Coding
Frontier-Bench
44
3rd
Coding
Terminal-Bench 2.1
89
4th
Finance
FinanceReasoning
90
1st
Healthcare
BioMysteryBench
79
1st
Intelligence
ArxivMath
91
7th
Intelligence
CritPt
29
6th
Intelligence
FrontierMath
73
2nd
Intelligence
MMMU-Pro
85
7th
Legal
LegalBench
87

Análise de custos

Menor custo de entrada
$5.00
De Anthropic
Menor custo de saída
$25.00
De Anthropic
Latência mínima
3.83s
De Microsoft Azure

FAQ

Considere suas necessidades principais: Criação de conteúdo: Foque no raciocínio da IA e nas pontuações de memória. Desenvolvimento de software: Priorize o desempenho do código de IA. Análise de dados: Observe as pontuações de texto para SQL e IA para o setor financeiro. Automação de negócios: Considere o Agentic RAG e o desempenho dos agentes de IA. Precisão factual: Enfatize baixas taxas de alucinação.

Esses são os diferentes níveis da família GPT-5 da OpenAI: GPT-5: Modelo principal completo; GPT-5 Mini: Otimizado para velocidade e custo, mantendo um alto desempenho; GPT-5 Nano: Versão ultrarrápida e leve para aplicações de alto volume.

Os sufixos de data indicam datas limite específicas de treinamento ou versões de lançamento. Por exemplo, "claude-3-7-sonnet-20250219" foi lançado em 19 de fevereiro de 2025, ajudando os usuários a rastrear qual versão exata estão avaliando.

O "32b" em modelos como "exaone-4.0-32b" refere-se a 32 bilhões de parâmetros. Geralmente, mais parâmetros permitem um melhor desempenho, mas também exigem mais recursos computacionais e aumentam o custo de execução.

Mini variantes: Otimizadas para velocidade e custo, geralmente com 65 a 80% do desempenho dos modelos completos. Variantes High: Configurações de desempenho máximo, frequentemente com maiores requisitos computacionais.