Convly Original Study · Updated 2026
We cross-referenced live API pricing for 30 leading AI models with the independent Artificial Analysis Intelligence Index to answer one question — which model gives you the most intelligence per dollar? The answer overturns “you get what you pay for.”
Os preços dos modelos de IA em 2026 abrangem uma faixa surpreendente — contudo, o modelo mais caro está longe de ser 100 vezes mais inteligente que o mais barato. Combinamos os preços ao vivo em nosso Banco de dados de modelos de IA com o independente Índice de Inteligência Artificial da Artificial Analysis para responder a uma única pergunta: qual modelo oferece mais inteligência por dólar? A resposta desafia a suposição de que você obtém exatamente o que paga.
Principais conclusões
- Diferença de preço de 114×. Em termos de custo combinado, os modelos de ponta disponíveis por API variam de aproximadamente US$ 0,18 a US$ 20 por milhão de tokens.
- Valor ≠ preço. Os modelos capazes mais baratos entregam 30–40× mais inteligência por dólar do que os modelos de ponta mais caros.
- DeepSeek V4-Flash oferece aproximadamente 67% da inteligência medida do Claude Opus 4.8 a cerca de 1,8% do custo.
- Pagar o preço máximo garante apenas os últimos pontos de capacidade — não uma inteligência proporcional.
- Para a maioria das cargas de trabalho, um modelo de médio porte ou de código aberto é a escolha racional padrão; reserve os modelos de ponta apenas para as tarefas mais difíceis.
Update — July 2026: an open model now tops the table
Since this study went live, Moonshot released Kimi K3 (16 July 2026) — a 2.8-trillion-parameter open-weight mixture-of-experts scoring 57 on the Artificial Analysis Intelligence Index, edging past Claude Opus 4.8 (55.7). It is the first open-weight model to outscore a Western frontier flagship, and at $3/$15 per 1M tokens it returns roughly 1.7× the intelligence per dollar of Opus 4.8.
It does not move the headline spread below, though: K3 lands mid-table on value at 6.3 intelligence points per blended dollar. GLM 5.2 still returns about 2.8× more capability per dollar, and DeepSeek V4-Flash roughly 30× more. The ultra-cheap-Chinese-model era looks to be ending too — K3 costs about 3× its own predecessor. Full analysis: Kimi K3 explained · K3 vs Opus 4.8.
Como fizemos a medição
- Preços — live input/output API prices (per 1M tokens) from the Convly Banco de dados de modelos de IA.
- Custo combinado — uma proporção de 3:1 entre tokens de entrada e saída (típica do tráfego real em APIs):
custo combinado = (3 × entrada + saída) ÷ 4. Isso torna modelos com entrada barata, mas saída cara, diretamente comparáveis. - Desempenho — o Índice de Inteligência Artificial Analysis (um índice composto que abrange raciocínio, programação, matemática e conhecimento), utilizado apenas quando uma pontuação atual está publicada para o modelo exato.
- Valor — Índice de Inteligência ÷ custo combinado.
Índice de custo combinado 2026
| Modelo | Entrada: US$ por 1 milhão | Saída: US$ por 1 milhão | Custo médio ponderado por US$ 1 milhão |
|---|---|---|---|
| DeepSeek V4-Flash | $0.14 | $0.28 | $0.18 |
| DeepSeek V4-Pro | $0.435 | $0.87 | $0.54 |
| Claude Haiku 4.5 | $1.00 | $5.00 | $2.00 |
| Gemini 3.5 Flash | $1.50 | $9.00 | $3.38 |
| Gemini 3.1 Pro | $2.00 | $12.00 | $4.50 |
| Claude Sonnet 4.6 | $3.00 | $15.00 | $6.00 |
| Claude Opus 4.8 | $5.00 | $25.00 | $10.00 |
| GPT-5.5 | $5.00 | $30.00 | $11.25 |
| Claude Fable 5 | $10.00 | $50.00 | $20.00 |
A diferença é o ponto central da história: Claude Fable 5 costs 114× more per blended token than DeepSeek V4-Flash. Quer obter seus próprios números? Experimente nossa Calculadora de custos de API de IA.
Inteligência por dólar — classificação de valor
Agora dividimos a capacidade pelo custo. Usando o Índice de Inteligência Artificial Analysis (quanto maior, mais capaz) em comparação com o custo combinado, para os modelos com pontuação atual publicada:
| Modelo | Índice de Inteligência | Custo médio ponderado por US$ 1 milhão | Inteligência por dólar |
|---|---|---|---|
| DeepSeek V4-Flash | 37.4 | $0.18 | ≈ 208 |
| Claude Opus 4.8 | 55.7 | $10.00 | ≈ 5,6 |
| GPT-5.5 | 54.8 | $11.25 | ≈ 4,9 |
O achado é contundente: DeepSeek V4-Flash entrega aproximadamente 37× mais inteligência por dólar do que Claude Opus 4.8 — embora ainda obtenha cerca de dois terços da inteligência bruta do Opus. O prêmio dos modelos de ponta é real, mas em termos de capacidade é pequeno; em termos de preço é enorme.
O que isso significa para você
- O prêmio dos modelos de ponta compra os últimos pontos, não uma inteligência proporcional. Você paga 30–40× mais pelos aproximadamente últimos terços de capacidade.
- Para produção em grande volume — chat, classificação, extração, RAG — um modelo barato ou aberto é a escolha racional padrão.
- Reserve os modelos de ponta (Opus 4.8, GPT-5.5, Fable 5) para as tarefas mais difíceis de raciocínio e trabalho agêntico de longo prazo, nas quais os últimos pontos realmente importam.
- Hospedar localmente modelos de pesos abertos muda totalmente os cálculos — seu custo passa a ser o hardware e a energia elétrica, não por token. Consulte nossa Calculadora de VRAM para verificar quais modelos você consegue executar localmente.
Reservas
O Índice de Inteligência é apenas um indicador composto — sua tarefa pode atribuir pesos diferentes à programação, ao contexto longo ou à multimodalidade, e os modelos de ponta lideram com maior vantagem nas tarefas agênticas mais difíceis. Os preços também mudam, e descontos por cache ou processamento em lote podem reduzir suas despesas reais em 50–90%. Trate esta análise como um mapa orientador de valores, não como um veredito definitivo para todas as cargas de trabalho.
Conclusão
Em 2026, a frase «você obtém o que paga» simplesmente não se aplica às APIs de IA. Os modelos capazes mais baratos entregam a grande maioria da inteligência de ponta por uma fração mínima do custo. Escolha o modelo adequado à tarefa — e calcule seu próprio uso com nossa calculadora de custos antes de se comprometer.
Fontes: Índice de Inteligência Artificial Analysis (pontuações de inteligência); base de dados de modelos da Convly AI (preços). Valores atualizados até junho de 2026.
Download the data — free & open (CC-BY-4.0)
The full 30-model dataset (prices, specs, intelligence scores and value ratios) is open for anyone to analyse or republish with attribution:
Cite or republish this study
Free to cite, quote or embed with a link back. Suggested credit:
“The AI Price/Performance Index 2026,” Convly — https://convly.ai/ai-price-performance-index-2026/
Headline finding for reference: a 114× blended-cost spread separates the cheapest capable AI model ($0.18/1M tokens) from the most expensive ($20/1M), yet the best-value model returns roughly 37× the intelligence-per-dollar of the priciest frontier model while still scoring about two-thirds of its raw intelligence. Journalists and researchers: the underlying data is downloadable above, and we’re happy to share the full methodology or a high-resolution chart on request.
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