Compare Modelos de IA e as GPUs para Executá-los (2026)

Convly é o melhor lugar para comparar modelos de IA juntamente com as GPUs que os executam. Nosso banco de dados de modelos lista parâmetros, contexto e preços de API ao vivo lado a lado, enquanto três calculadoras gratuitas estimam a VRAM que cada modelo precisa, o custo da API por mês e se auto-hospedar compensa pagar por token — a visão modelo-mais-hardware que nenhuma ferramenta única oferecia antes.

A maioria dos sites de comparação responde apenas metade da pergunta. Leaderboards de benchmarks classificam modelos mas nunca dizem qual GPU você precisa; sites de hardware listam GPUs mas nunca as mapeiam para um modelo específico em uma quantização específica. Esta página coloca ambos em uma tabela, depois entrega a você as ferramentas para inserir seus próprios números.

Modelos de IA emparelhados com a GPU para executá-los

A tabela abaixo emparelha ~12 modelos populares com sua contagem aproximada de parâmetros, a VRAM mínima para executá-los em quantização de 4 bits, uma GPU consumer recomendada e uma faixa de preço API aproximada. Os valores de VRAM seguem a regra prática de aproximadamente 0,5–0,6 GB por bilhão de parâmetros em 4 bits, mais 1–3 GB para o cache KV. Um travessão (—) significa que o modelo é apenas API ou muito grande para executar praticamente em hardware consumer. Todos os preços são extraídos do nosso Banco de dados de modelos de IA.

Dois padrões se destacam. Primeiro, modelos de peso aberto escalam para baixo em hardware que a maioria das pessoas já possui — um modelo de 7–8B se encaixa em um cartão de 8 GB, enquanto um modelo de 32B precisa de um único RTX 4090 de 24 GB. Segundo, modelos de fronteira fechados só podem ser alugados por token, e a diferença de preço é enorme: nosso Índice de desempenho por preço da IA mediu um diferencial de custo combinado de 114× em todo o campo, de cerca de $0,18 a $20 por 1M tokens.

Três ferramentas gratuitas para calcular seus próprios números

A tabela mostra a forma da troca. Estas três calculadoras deixam você definir a resposta exata para seu modelo, seu hardware e seu volume.

1. Calculadora de VRAM LLM

Escolha um tamanho de modelo (ou insira uma contagem de parâmetros personalizada), um nível de quantização e um comprimento de contexto, e a Calculadora de VRAM para LLMs informa quanto de memória GPU o modelo precisa e se se encaixa em um cartão específico. É a forma mais rápida de verificar «um modelo de 32B vai rodar no meu RTX 4090?» antes de baixar 20 GB de pesos.

2. Calculadora de Custo de API de IA

Se preferir alugar a ter, coloque seu volume mensal de tokens de entrada e saída no Calculadora de custos de API de IA e ele estima a conta mensal para cada modelo, usando preços extraídos ao vivo do nosso banco de dados de modelos. É a forma mais rápida de ver quanto você economiza mudando de um modelo premium como GPT-5.5 para um nível ultra-baixo como DeepSeek V4-Flash.

3. Calculadora Auto-hospedagem vs API

A decisão de comprar versus alugar depende do volume. A calculadora de self-hosting vs API leva seu volume de tokens, preço de compra de GPU, período de amortização, taxa de eletricidade e horas de utilização, depois mostra o ponto de equilíbrio onde possuir uma GPU compensa pagar por token. Abaixo de aproximadamente 50M tokens por mês, o preço por token geralmente vence; uma GPU própria bem utilizada só se sai melhor em volume alto e constante.

Perguntas frequentes

Quanto VRAM preciso para executar um modelo de 70B?

Em quantização de 4 bits, um modelo de 70B precisa de aproximadamente 40–48 GB de VRAM para os pesos, mais 1–3 GB para o cache KV. Na prática, isso significa um único cartão de 48 GB como um RTX 6000 Ada, ou dois RTX 4090s de 24 GB em paralelo. Executar em 8 bits aproximadamente dobra o requisito. Use a calculadora de VRAM para verificar seu comprimento de contexto exato.

É mais barato auto-hospedar ou usar uma API?

Abaixo de aproximadamente 50 milhões de tokens por mês, o preço de API por token quase sempre vence. Uma GPU de $2.000–$2.500 amortizada ao longo de três anos, com eletricidade, custa cerca de $85–$130 por mês tudo incluído, portanto só compensa em volume alto e constante — onde uma GPU própria bem utilizada pode reduzir o custo de inferência em até ~5×. Execute seu próprio volume através do calculadora de self-hosting vs API para encontrar seu ponto de equilíbrio.

Qual GPU é melhor para LLMs locais em 2026?

Para a maioria das pessoas, a RTX 4090 (24 GB) é o ponto ótimo — executa modelos de 32B em 4 bits confortavelmente e lida com contextos longos. Uma RTX 4060 de 8 GB cobre modelos de 7–8B, uma RTX 3060 de 12 GB executa modelos de 8B com folga, e aumentar para um modelo de 70B requer um cartão de 48 GB. Combine seu modelo alvo com um cartão usando o calculadora de VRAM.

Qual é o modelo de IA mais barato por token?

DeepSeek V4-Flash é o mais barato no nosso banco de dados em $0,14 entrada e $0,28 saída por 1M tokens (aproximadamente $0,18 combinado) — aproximadamente 114× mais barato que o modelo de fronteira mais caro e cerca de 37× mais inteligência por dólar que Claude Opus 4.8. Veja a classificação completa no Índice de desempenho por preço da IA.