Preços do LLM: Comparação dos 15+ melhores fornecedores
O preço das APIs de LLM pode ser complexo e depende do uso pretendido. Analisamos mais de 15 LLMs, seus preços e desempenho:
- Veja os principais planos de assinatura do LLM
- Veja os LLMs classificados por desempenho e, em seguida, insira suas necessidades de volume em tokens para ver o preço exato.
Passe o cursor sobre os nomes dos modelos para visualizar os resultados dos testes de desempenho, a latência em situações reais e os preços, a fim de avaliar a eficiência e a relação custo-benefício de cada modelo.
Classificação : Os modelos são classificados pela sua posição média em todos os benchmarks.
Você pode verificar as taxas de alucinações e o desempenho de raciocínio dos melhores mestres em Direito (LLM) em nossos benchmarks.
Entendendo os preços do LLM
Tokens: A Unidade Fundamental de Precificação
Figura 1: Exemplo de tokenização usando o mini tokenizador GPT-4o & GPT-4o para a frase “Identifique novas tecnologias, acelere sua empresa”. 1
Embora os provedores ofereçam diversas estruturas de preços, a precificação por token é a mais comum. Os métodos de tokenização variam entre os modelos; alguns exemplos incluem:
- Codificação de pares de bytes (BPE): Divide as palavras em unidades subpalavrares frequentes, equilibrando o tamanho do vocabulário e a eficiência. 2
- Exemplo: “inacreditável” → [“in”, “acreditável”, “capaz”]
- WordPiece: Semelhante ao BPE, mas otimizado para a verossimilhança do modelo de linguagem, usado no BERT. 3
- Exemplo: “tokenização” → [“token”, “##ização”]. “token” é uma palavra independente; “##ização” é um sufixo.
- SentencePiece: Tokeniza texto sem depender de espaços, eficaz para modelos multilíngues como o T5. 4
- Exemplo: “natural language” → [” natural”, ” lan”, “guage”] ou [” natu”, “ral”, ” language”].
Observe que as subpalavras exatas dependem dos dados de treinamento e do processo BPE/WordPiece. Para entender melhor esses métodos de tokenização, assista ao vídeo abaixo:
Após compreender a tokenização, um preço médio pode ser estimado com base no tamanho do token do projeto. A Tabela 2 descreve os intervalos de tokens por tipo de conteúdo, incluindo prompts de interface do usuário, trechos de e-mail, blogs de marketing, relatórios detalhados e artigos de pesquisa, e observa que a quantidade de tokens varia entre os modelos. Uma vez escolhido um modelo, seu tokenizador pode ser usado para estimar a quantidade média de tokens para o conteúdo.
Tabela 2: Tipos de conteúdo típicos, seus intervalos de tamanho e considerações empresariais (os intervalos são estimativas e podem variar).
Implicações da janela de contexto
A compreensão do conceito de janela de contexto é outro fator crucial a ser considerado em relação à precificação. Aqui, é essencial garantir que o número total de tokens, tanto de entrada quanto de saída, não exceda a janela/comprimento de contexto.
Se o total exceder a janela de contexto, isso pode levar ao truncamento da saída excedente, como mostrado na Figura 2. Portanto, a saída pode não ser a esperada. É importante observar que os tokens gerados durante o processo de raciocínio também são contabilizados dentro dessa limitação.
Figura 2: Ilustração das limitações da janela de contexto que levam ao truncamento da saída em uma conversa com múltiplas interações. 5
Tokens de saída máximos
Este é um parâmetro importante em Modelos de Linguagem de Grande Porte (LLMs) para alcançar o resultado desejado e gerenciar custos de forma eficaz. Embora muitas documentações mencionem que ele pode ser ajustado usando o parâmetro `max_tokens`, é crucial revisar a documentação da API específica que está sendo usada para identificar o parâmetro correto. Ele deve ser ajustado de acordo com as necessidades específicas.
Se configurado com um valor muito baixo: Pode resultar em saídas incompletas, fazendo com que o modelo corte as respostas antes de fornecer a resposta completa.
Se configurado com um valor muito alto: Dependendo da temperatura (um parâmetro que controla a criatividade da resposta), pode levar a saídas desnecessariamente verbosas, tempos de resposta mais longos e aumento de custos.
Portanto, trata-se de um parâmetro que requer consideração cuidadosa para otimizar o uso de recursos, equilibrando qualidade da produção, custo e desempenho.
Tabela 3: Exemplos de prompts de entrada e contagens estimadas de tokens por tipo de conteúdo.
*Isso pressupõe que cada modelo produza respostas com um número igual de tokens de saída, embora a contagem de tokens tanto para entrada quanto para saída possa variar dependendo da tokenização de cada modelo; o número foi mantido constante aqui para cada modelo.
A calculadora de preços da API LLM pode ser usada para determinar o custo total por modelo ao gerar tipos de conteúdo da Tabela 2 por meio da API, usando os exemplos de prompts fornecidos na Tabela 3. Além disso, ela pode ser usada para calcular os custos de casos personalizados que vão além dos tipos de conteúdo sugeridos.
Calculadora de preços da API LLM
Você pode calcular o custo total preenchendo os 3 valores abaixo e classificando os resultados por custo de entrada, custo de saída, custo total ou em ordem alfabética crescente ou decrescente:
Observação: A classificação padrão é baseada no custo total.
Comparando planos de assinatura de LLM
Usuários sem conhecimento técnico podem preferir usar a interface do usuário em vez da API:
Microsoft Copilot
O plano gratuito inclui integração básica com o aplicativo Microsoft, funciona em vários dispositivos, fornece acesso ao Copilot Voice e ao Think Deeper e oferece 15 reforços por dia.
Limitações:
- Créditos de IA limitados (somente para designers)
- Acesso ao modelo preferencial somente fora dos horários de pico.
O plano Pro (US$ 20/mês) inclui acesso a modelos preferenciais, 100 boosts/dia, integração completa com o Microsoft 365, acesso antecipado a recursos e suporte completo ao aplicativo.
Limitação: Este plano destina-se apenas ao uso individual.
Google Gêmeos
O plano básico gratuito fornece acesso a Gemini 2.0 Flash, ferramentas básicas de escrita e imagem, integração com o aplicativo Google e conversas por voz.
O plano Avançado (US$ 20/mês) oferece acesso ao Gemini 2.0 Pro (experimental), ferramentas de pesquisa avançadas, análise de documentos, 2 TB de armazenamento, Gems personalizados e suporte aprimorado para programação.
Mistral AI
O plano gratuito inclui navegação na web, análise básica de arquivos, geração de imagens e respostas rápidas.
O plano Pro (US$ 15/mês) inclui navegação ilimitada na web, capacidade de análise ampliada, opção de descompartilhamento de dados e suporte dedicado.
Limitação: Este plano destina-se apenas ao uso individual.
O plano para equipes (US$ 20/usuário/mês anual ou US$ 25/usuário/mês mensal) inclui faturamento centralizado, créditos de API, dados excluídos do treinamento e recursos avançados.
Limitação: Requer uma equipe de pelo menos dois membros.
O plano Enterprise (preços personalizados) oferece implantação local segura, suporte aprimorado, controles administrativos detalhados e análises aprofundadas.
OpenAI
O plano gratuito inclui acesso ao GPT-4o mini, modo de voz padrão, uploads limitados e geração básica de imagens.
Limitações:
- O uso é limitado.
- Apenas os modelos básicos estão disponíveis.
O ChatGPT Go (US$ 8/mês) é uma assinatura de baixo custo que oferece 10 vezes mais mensagens, uploads de arquivos e criação de imagens do que o plano gratuito, além de acesso expandido ao GPT-5.2
O plano Plus (US$ 20/mês) inclui limites de uso estendidos, modos de voz avançados, acesso a recursos beta e acesso limitado a GPT-4.
Limitação: Projetado para uso individual e deve estar em conformidade com as políticas de uso.
O plano Pro (US$ 200/mês) oferece acesso ilimitado ao o1/o1-mini/GPT-4o, limites mais altos de vídeo e compartilhamento de tela, modo o1 Pro, acesso estendido ao Sora e visualização do Operator (somente nos EUA).
Limitação: O uso deve permanecer razoável e seguir os requisitos da política.
O plano para equipes (US$ 25/usuário/mês no plano anual ou US$ 30/usuário/mês no plano mensal) inclui limites de mensagens mais altos, modos de voz avançados, console de gerenciamento administrativo e dados da equipe excluídos do treinamento.
Limitação: Requer uma equipe de pelo menos dois membros.
O plano Enterprise (preços personalizados) oferece acesso de alta velocidade aos modelos, janelas de contexto expandidas, controles de dados de nível empresarial, verificação de domínio, análises e suporte aprimorado.
Claude.ai
O plano gratuito inclui acesso via web e dispositivos móveis, análise básica, acesso ao modelo mais recente e upload de documentos.
O plano Pro (US$ 18/mês anual ou US$ 20/mês mensal) oferece acesso ao Claude 3.5 Sonnet e Opus, organização de projetos, limites de uso maiores e acesso antecipado a novos recursos.
Limitação: Destinado apenas a usuários individuais.
O plano para equipes (US$ 25/usuário/mês no plano anual ou US$ 30/usuário/mês no plano mensal) inclui faturamento centralizado, funcionalidade de colaboração, uso expandido e controles administrativos.
Limitação: Requer uma equipe mínima de cinco membros.
O plano Enterprise (preços personalizados) oferece janelas de contexto expandidas, SSO, captura de domínio, acesso baseado em funções, suporte a SCIM, registros de auditoria e integrações de dados.
Utilizando múltiplos modelos de linguagem
Uma ferramenta como OpenRouter permite que a mesma solicitação seja enviada a vários modelos simultaneamente. As respostas, o consumo de tokens, o tempo de resposta e os preços podem então ser comparados para determinar qual modelo é o mais adequado para a tarefa.
Figura 3: Interface mostrando um prompt enviado a vários Modelos de Linguagem Grandes (LLMs), incluindo R1, Mistral Small 3, GPT-4o-mini e Claude 3.5 Sonnet. 6
Benefícios e desafios
- Maior adaptabilidade e eficiência: A orquestração aumenta a capacidade de resposta, permitindo a avaliação em tempo real da eficiência do modelo e a identificação de um modelo com boa relação custo-benefício e potenciais economias.
- Sensibilidade e otimização de comandos: comandos idênticos podem gerar resultados muito diferentes em diversos modelos, exigindo uma engenharia de comandos personalizada para cada modelo a fim de alcançar os resultados desejados, o que aumenta a complexidade de desenvolvimento e manutenção.
Mecânica de precificação e custos ocultos
Tokens de raciocínio versus tokens de saída
Um número crescente de fornecedores introduziu modelos de raciocínio que utilizam poder computacional adicional para realizar o raciocínio de cadeia de pensamento internamente. Esses modelos podem usar uma classe separada de "token de raciocínio" (distinta dos tokens de saída padrão), o que normalmente acarreta custos significativamente maiores.
Por exemplo, modelos como o GPT-o1 ou o Claude 3.5 Sonnet Thinking geram registros de raciocínio internos mesmo quando você não os solicita explicitamente. Esses registros internos são contabilizados na sua fatura e podem aumentar substancialmente o custo, especialmente em tarefas analíticas longas, como revisão jurídica, análise de dados ou raciocínio em várias etapas.
Isso torna essencial:
- Escolha um modelo de raciocínio somente quando a precisão superar substancialmente o custo.
- Desative a cadeia de raciocínio ou defina um número máximo de tokens de saída menor, quando possível.
- Teste a mesma tarefa em modelos que não raciocinam para verificar se o desempenho é comparável a uma fração do preço.
Como os modelos de raciocínio podem gerar de 10 a 30 vezes mais tokens de pensamento por solicitação, é fundamental entender essa distinção para o planejamento de custos.
Diferenças de preços orientadas pela arquitetura
As arquiteturas LLM influenciam diretamente a eficiência do modelo e, portanto, o preço da API. Por exemplo:
- Os modelos de Mistura de Especialistas (MoE) ativam apenas um subconjunto de parâmetros por solicitação, reduzindo o custo computacional e permitindo que os provedores ofereçam taxas mais baixas por token.
- A decodificação especulativa combina um modelo preliminar menor com um maior, melhorando o rendimento e reduzindo o custo para tarefas determinísticas.
- As variantes quantizadas (por exemplo, de 4 bits ou 8 bits) podem realizar inferências com menor precisão, possibilitando preços mais baixos para versões implantadas localmente ou hospedadas na nuvem.
Compreender essas escolhas arquitetônicas ajuda os usuários a prever não apenas as diferenças de preço, mas também a latência, a qualidade e como um modelo se comporta em cargas de trabalho de produção.
Custos operacionais além das taxas de API
Embora o preço por token seja o principal fator de custo, muitas implementações em produção incorrem em custos adicionais além do uso da API:
- Incorporações e bancos de dados vetoriais : Armazenar e recuperar vetores (por exemplo, Pinecone, Weaviate, ChromaDB) aumenta o custo por consulta e por GB de armazenamento.
- Reclassificação e pós-processamento de modelos: Muitas aplicações utilizam modelos menores para sumarização, filtragem ou classificação antes de enviar uma solicitação final para um modelo maior.
- Camadas de cache: provedores como OpenAI agora oferecem cache em nível de prompt, mas a infraestrutura de cache local pode exigir computação adicional.
- Registro, monitoramento e auditoria: as empresas frequentemente incorrem em custos com monitoramento em nível de token, rastreamento de latência e auditorias de segurança.
Esses custos ocultos geralmente representam de 20 a 40% das despesas operacionais totais de um mestrado em Direito (LLM) e devem ser considerados na avaliação das estruturas de preços.
Considerações sobre preços específicos para cada empresa
Muitos fornecedores de LLM cobram taxas adicionais por recursos de segurança e conformidade de nível empresarial, tais como:
- Implantações de locatário único
- Clusters de GPUs dedicadas
- SLAs aprimorados (por exemplo, garantias de tempo de atividade e latência)
- Residência de dados e controles regionais
- Modos de conformidade com SOC2, HIPAA ou GDPR
Essas ofertas podem aumentar os custos significativamente, mas são essenciais para setores regulamentados, como saúde , finanças , serviços jurídicos e instituições públicas .
Tendências futuras na precificação de mestrados em Direito (LLM)
Comoditização de modelos gerais
Os modelos de linguagem de propósito geral estão se tornando menos dispendiosos à medida que a concorrência aumenta e as opções de código aberto se expandem. Funcionalidades como sumarização, resposta a perguntas básicas e geração de conteúdo padrão exigem menos computação especializada, o que incentiva os provedores a reduzirem as taxas por token.
- Crescente disponibilidade de modelos de código aberto eficientes.
- Preços mais baixos para modelos leves e de gama média.
- Janelas de contexto mais generosas como diferencial.
Esta fase assemelha-se ao início do mercado de computação em nuvem, onde a capacidade computacional básica se tornou acessível à medida que os provedores aumentavam a sua escala.
Preços premium para modelos de raciocínio e multimodais
Em contraste com os modelos gerais, o raciocínio avançado e os sistemas multimodais continuarão a ter um valor superior. Esses modelos são projetados para tarefas analíticas mais complexas, como raciocínio de longo prazo, planejamento, análise de código e interpretação de tipos de dados mistos.
- Requisitos computacionais mais elevados para raciocínio complexo.
- Demanda por fluxos de trabalho que exigem alta precisão.
- Uma clara distinção entre tarefas de linguagem comercial e tarefas de alta precisão.
Isso cria um mercado de dois níveis: modelos gerais baratos para trabalhos rotineiros e modelos premium para tarefas que dependem de um desempenho de raciocínio mais robusto.
Crescimento da precificação por ação
As estratégias de precificação podem mudar de cobrança por token para estruturas por ação. Essa abordagem atribui um custo fixo a tarefas como revisão de contratos, sumarização, classificação ou extração de dados. Usuários que preferem custos previsíveis podem achar essa estrutura mais fácil de gerenciar.
- Preços fixos para tarefas comuns.
- Para equipes não técnicas, o processo de elaboração de orçamentos torna-se mais simples.
- Está em consonância com a forma como os usuários já pensam sobre tarefas definidas.
À medida que os LLMs (Licensed Liability Management) lidam com tarefas mais especializadas, esse modelo se torna uma alternativa prática tanto para fornecedores quanto para clientes.
Expansão dos níveis de preços baseados em SLAs
Empresas com requisitos rigorosos de confiabilidade ou regulamentação podem adotar níveis de serviço semelhantes aos utilizados na infraestrutura em nuvem. Esses níveis podem se diferenciar em termos de garantias de tempo de atividade, expectativas de latência, opções de residência de dados e tempos de resposta do suporte.
- Níveis padrão, empresarial e de missão crítica.
- Preços alinhados com as expectativas de desempenho.
- Estrutura clara para organizações com necessidades operacionais variadas.
Isso permite que as empresas alinhem os gastos com a confiabilidade necessária, em vez de pagar uma taxa fixa única, independentemente da sensibilidade da carga de trabalho.
Cronograma da mudança prevista
2025 a 2026
- Aumento da adoção de preços por ação, especialmente em ferramentas de produtividade e empresariais.
- Separação precoce de modelos de linguagem de commodities e modelos de raciocínio premium
2026 e além
- Implementação mais ampla de níveis de preços baseados em SLAs
- Segmentação de mercado mais precisa entre ofertas de raciocínio geral, baseado em tarefas e avançado.
Perguntas frequentes
O acesso a Modelos de Linguagem de Grande Porte (LLMs, na sigla em inglês) por meio de uma Interface de Programação de Aplicativos (API) concede acesso remoto a modelos de IA. Esse acesso está sujeito a uma taxa, geralmente chamada de "taxa de API", cobrada pelo provedor de serviços. Essa taxa é um fator crítico a ser considerado ao integrar LLMs em seus aplicativos .
Essencialmente, representa o custo associado a cada consulta, solicitação ou tarefa realizada por meio da API do provedor. Como as estruturas de preços podem variar bastante (com base em fatores como uso de tokens, volume de chamadas à API, utilização de recursos ou modelos de assinatura), entender como os provedores calculam esses custos é fundamental.
Com esse conhecimento, você poderá tomar decisões bem fundamentadas ao selecionar o modelo de LLM e a instituição que melhor equilibrem suas necessidades de desempenho, a funcionalidade desejada e as limitações orçamentárias.
A precificação da API LLM pode ser complexa devido a fatores como consumo de tokens, comprimento do contexto e escolha do modelo. Os procedimentos de tokenização variam entre os modelos, alguns utilizando Codificação de Pares de Bytes (BPE), WordPiece ou SentencePiece, cada um influenciando a forma como o texto é dividido em tokens e impactando a relação custo-benefício. Compreender essas diferenças ajuda a otimizar o uso e a precificação da API.
Os custos do LLM são determinados principalmente pelo uso de tokens (entrada e saída), pelo volume de chamadas à API e pelo modelo de precificação específico (por exemplo, por token, assinatura).
Compare os preços dos tokens de entrada e saída, os limites da janela de contexto e quaisquer taxas adicionais. Ferramentas como OpenRouter permitem enviar a mesma solicitação para vários modelos e comparar diretamente seus resultados, uso de tokens, velocidade e preços. Considere o tamanho típico do seu conteúdo e os padrões de uso para estimar os custos totais.
Os tokens de entrada são os tokens presentes no prompt enviado ao LLM, enquanto os tokens de saída são os tokens presentes na resposta gerada. Para modelos de raciocínio, é importante observar que os tokens gerados durante o próprio processo de raciocínio também são contabilizados como tokens de saída, impactando o custo final. Tanto a entrada quanto a saída contribuem para o custo total.
Solicitações de texto maiores exigem mais processamento, aumentando o tempo de resposta e os custos. Otimize os tamanhos de entrada e use uma calculadora de preços da API LLM para estimar a quantidade de tokens e gerenciar seu orçamento com eficiência.
A comunidade de gestão de litígios (LLM) desenvolveu diversas ferramentas e parâmetros de referência para ajudar os usuários a entender e otimizar a precificação desses serviços. Esses recursos geralmente incluem calculadoras e tabelas comparativas que oferecem informações sobre o poder e a eficiência de diferentes modelos.
Plataformas como Hugging Face e GitHub hospedam ferramentas e código desenvolvidos pela comunidade para analisar o desempenho e os custos dos modelos. Muitos serviços oferecem suporte da comunidade por meio de fóruns ou chats.
Links de referência
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