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Claude Opus 4.8 vs Claude Sonnet 4.6: Especificações, Preços e Qual Escolher (2026)

Claude Opus 4.8 vs Claude Sonnet 4.6 — quando o Claude mais barato e mais rápido é a escolha mais inteligente. Abaixo está a comparação detalhada lado a lado: especificações, preços da API, janela de contexto, requisitos de hardware local e uma recomendação clara, fundamentada em dados, sobre qual modelo escolher.

EspecificaçõesClaude Opus 4.8Claude Sonnet 4.6
DesenvolvedorAnthropicAnthropic
TipoLLM (raciocínio)LLM
ParâmetrosNão divulgadoNão divulgado
Janela de contexto1 milhão1 milhão
ModalidadeTexto, Visão → TextoTexto, Visão → Texto
LicençaProprietárioProprietário
Pesos abertos❌ No❌ No
Preço de entrada (US$/1 milhão)$5.00$3.00
Preço de saída (US$/1 milhão)$25.00$15.00
VRAM (4 bits)
GPU mínima (local)
Lançado20262025

Principais diferenças

  • Custo: O Claude Sonnet 4.6 é 67% mais barato do que o Claude Opus 4.8 com base em uma média ponderada de tokens.
  • Abertura: ambos são modelos proprietários, disponíveis apenas por API — nenhuma opção de hospedagem local para nenhum dos dois.

Qual você deve escolher?

Escolha o Claude Opus 4.8 se ele se encaixar na sua pilha tecnológica existente ou se você preferir a Anthropic.

Escolha o Claude Sonnet 4.6 se você deseja um custo menor por token para cargas de trabalho de alto volume.

→ Estime custos reais no Calculadora de custos da API · verifique o hardware local no Calculadora de VRAM · navegue por todos os 30+ modelos.

Todas as especificações e preços são obtidas em tempo real do nosso Banco de dados de modelos de IA e mantidos atualizados. Compare qualquer um desses modelos com outros ou estime seus próprios gastos mensais com as calculadoras gratuitas acima.

Escrito por Mustafa Ihsan

Mustafa Ihsan é fundador e editor do Convly.ai. Ele criou e mantém o banco de dados em tempo real de modelos de IA do site, seu índice de relação custo-desempenho, bem como suas calculadoras gratuitas para requisitos de VRAM, custos de API e economia de autohospedagem. Escreve sobre precificação de modelos, resultados de benchmarks e hardware necessário para executar modelos de IA localmente, preferindo sempre dados mensuráveis às alegações dos fabricantes.

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