Comparação de Modelos
Escolha dois modelos e compare preços, capacidades e recomendações lado a lado.
Comparação Radar
Custo-Benefício
Pontuação de benchmark por dólar gasto (maior = melhor valor). Combina MMLU, raciocínio e código com o custo total da API.
| Recurso | GPT-5.5 OpenAI | Claude 4 Sonnet Anthropic |
|---|---|---|
| Provedor | OpenAI | Anthropic |
| Nível | flagship | flagship |
| Entrada | $5.00 | $3.00 |
| Saída | $30.00 | $15.00 |
| Em Cache | $0.500 | $0.300 |
| Entrada em Lote | $2.50 | $1.50 |
| Contexto | 1M | 200K |
| Saída Máxima | 128,000 | 16,384 |
| Velocidade de saída | ~85 tok/s | ~70 tok/s |
| Limite de taxa | 5,000 RPM | 4,000 RPM |
| Multimodal | Entrada de imagem | Entrada de imagem |
| Visão | ||
| Chamada de Função | ||
| Ajuste Fino | ||
| Modo JSON | ||
| Corte de Conhecimento | 2025-06 | 2025-03 |
| Nível Gratuito | ||
| MMLU | 90.0% | 88.0% |
| SWE-bench Verified | 82.7% | 63.8% |
| Terminal-Bench | 82.7% | — |
| GeneBench | 28.5% | — |
| HumanEval | — | 91.0% |
| MATH | — | 72.5% |
Exemplos de Código API
from openai import OpenAI
client = OpenAI(api_key="YOUR_API_KEY")
response = client.chat.completions.create(
model="gpt-5.5",
messages=[{"role": "user", "content": "Hello!"}],
max_tokens=1024,
)
print(response.choices[0].message.content)import anthropic
client = anthropic.Anthropic(api_key="YOUR_API_KEY")
message = client.messages.create(
model="claude-4-sonnet",
max_tokens=1024,
messages=[{"role": "user", "content": "Hello!"}],
)
print(message.content[0].text)Recomendações por Caso de Uso
Análise IA em 8 cenários reais — descubra qual modelo melhor atende suas necessidades.
Codificação Agêntica
Geração de código, depuração, refatoração com ferramentas e chamadas de função.
Geração de Conteúdo
Artigos, copy de marketing, traduções e escrita longa.
Análise e Raciocínio
Matemática, lógica, análise científica e raciocínio multi-etapas.
Tempo Real / Baixa Latência
Chatbots, suporte ao vivo, respostas streaming onde velocidade importa.
Processamento de Documentos Longos
Processamento de grandes bases de código, documentos legais, pesquisas.
Aplicações Multimodais
Compreensão de imagens, OCR, transcrição de áudio, perguntas visuais.
Produção Econômica
Uso de API de alto volume onde o custo por token é primordial.
Empresa e Confiabilidade
Cargas de produção que exigem saída estruturada, fine-tuning e altos limites.
GPT-5.5
Prós
- State-of-the-art agentic coding (82.7% Terminal-Bench)
- 1M token context window
- Matches GPT-5.4 latency with fewer tokens
- Strong scientific research capability
Contras
- 2x more expensive than GPT-5.4
- No fine-tuning support yet
- Output costs $30/M tokens
Quando usar: Best for complex coding agents, computer use, and professional workloads where accuracy matters most.
Claude 4 Sonnet
Prós
- Top-tier writing quality
- 5x cheaper than Opus
- Excellent coding with 200K context
Contras
- Lower max output than Opus
- No fine-tuning
- Slower than GPT-4o mini
Quando usar: Best balance of quality and cost for writing, coding, and analysis production apps.