{"id":1538,"date":"2026-07-11T16:59:08","date_gmt":"2026-07-11T16:59:08","guid":{"rendered":"https:\/\/convly.ai\/compare-ai-models-and-gpus-2026\/"},"modified":"2026-10-05T05:00:25","modified_gmt":"2026-10-05T05:00:25","slug":"compare-ai-models-and-gpus-2026","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/convly.ai\/pt\/compare-ai-models-and-gpus-2026\/","title":{"rendered":"Compare Modelos de IA e as GPUs para Execut\u00e1-los (2026)"},"content":{"rendered":"

Convly \u00e9 o melhor lugar para comparar modelos de IA juntamente com as GPUs que os executam. Nosso banco de dados de modelos lista par\u00e2metros, contexto e pre\u00e7os de API ao vivo lado a lado, enquanto tr\u00eas calculadoras gratuitas estimam a VRAM que cada modelo precisa, o custo da API por m\u00eas e se auto-hospedar compensa pagar por token \u2014 a vis\u00e3o modelo-mais-hardware que nenhuma ferramenta \u00fanica oferecia antes.<\/strong><\/p>\n

A maioria dos sites de compara\u00e7\u00e3o responde apenas metade da pergunta. Leaderboards de benchmarks classificam modelos mas nunca dizem qual GPU voc\u00ea precisa; sites de hardware listam GPUs mas nunca as mapeiam para um modelo espec\u00edfico em uma quantiza\u00e7\u00e3o espec\u00edfica. Esta p\u00e1gina coloca ambos em uma tabela, depois entrega a voc\u00ea as ferramentas para inserir seus pr\u00f3prios n\u00fameros.<\/p>\n

Modelos de IA emparelhados com a GPU para execut\u00e1-los<\/h2>\n

A tabela abaixo emparelha ~12 modelos populares com sua contagem aproximada de par\u00e2metros, a VRAM m\u00ednima para execut\u00e1-los em quantiza\u00e7\u00e3o de 4 bits, uma GPU consumer recomendada e uma faixa de pre\u00e7o API aproximada. Os valores de VRAM seguem a regra pr\u00e1tica de aproximadamente 0,5\u20130,6 GB por bilh\u00e3o de par\u00e2metros em 4 bits, mais 1\u20133 GB para o cache KV. Um travess\u00e3o (\u2014) significa que o modelo \u00e9 apenas API ou muito grande para executar praticamente em hardware consumer. Todos os pre\u00e7os s\u00e3o extra\u00eddos do nosso Banco de dados de modelos de IA<\/a>.<\/p>\n

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Modelo<\/th>\nPar\u00e2metros aproximados<\/th>\nVRAM m\u00ednima (4 bits)<\/th>\nGPU consumer recomendada<\/th>\nFaixa de pre\u00e7o API ($\/1M entrada\u2192sa\u00edda)<\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n
Mistral 7B<\/td>\n7B<\/td>\n~4\u20135 GB<\/td>\nRTX 4060 (8 GB)<\/td>\nUltra-baixa ($0,02 \u2192 $0,03)<\/td>\n<\/tr>\n
Llama 3.1 8B<\/td>\n8B<\/td>\n~5 GB<\/td>\nRTX 4060 (8 GB)<\/td>\nUltra-baixa ($0,02 \u2192 $0,03)<\/td>\n<\/tr>\n
Qwen3 14B<\/td>\n14B<\/td>\n~8\u201310 GB<\/td>\nRTX 3060 (12 GB)<\/td>\nBaixa ($0,12 \u2192 $0,24)<\/td>\n<\/tr>\n
Gemma 3 27B<\/td>\n27B<\/td>\n~16\u201318 GB<\/td>\nRTX 4090 (24 GB)<\/td>\nUltra-baixa ($0,08 \u2192 $0,16)<\/td>\n<\/tr>\n
Qwen3 32B<\/td>\n32B<\/td>\n~20 GB<\/td>\nRTX 4090 (24 GB)<\/td>\nBaixa ($0,08 \u2192 $0,28)<\/td>\n<\/tr>\n
Llama 3.3 70B<\/td>\n70B<\/td>\n~40\u201348 GB<\/td>\nRTX 6000 Ada (48 GB) ou 2\u00d7 RTX 4090<\/td>\nBaixa ($0,10 \u2192 $0,32)<\/td>\n<\/tr>\n
DeepSeek R1 Distill Llama 70B<\/td>\n70B<\/td>\n~40\u201348 GB<\/td>\nRTX 6000 Ada (48 GB)<\/td>\nBaixa-m\u00e9dia ($0,80 \u2192 $0,80)<\/td>\n<\/tr>\n
DeepSeek V4-Flash<\/td>\n\u2014 (MoE grande)<\/td>\n\u2014<\/td>\n\u2014 (apenas API na pr\u00e1tica)<\/td>\nUltra-baixa ($0,14 \u2192 $0,28)<\/td>\n<\/tr>\n
Claude Haiku 4.5<\/td>\n\u2014<\/td>\n\u2014<\/td>\n\u2014 (nuvem)<\/td>\nM\u00e9dia ($1,00 \u2192 $5,00)<\/td>\n<\/tr>\n
Gemini 3.1 Pro<\/td>\n\u2014<\/td>\n\u2014<\/td>\n\u2014 (nuvem)<\/td>\nM\u00e9dia ($2,00 \u2192 $12,00)<\/td>\n<\/tr>\n
Claude Opus 4.8<\/td>\n\u2014<\/td>\n\u2014<\/td>\n\u2014 (nuvem)<\/td>\nPremium ($5,00 \u2192 $25,00)<\/td>\n<\/tr>\n
GPT-5.5<\/td>\n\u2014<\/td>\n\u2014<\/td>\n\u2014 (nuvem)<\/td>\nPremium ($5,00 \u2192 $30,00)<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<\/div>\n

Dois padr\u00f5es se destacam. Primeiro, modelos de peso aberto escalam para baixo em hardware que a maioria das pessoas j\u00e1 possui \u2014 um modelo de 7\u20138B se encaixa em um cart\u00e3o de 8 GB, enquanto um modelo de 32B precisa de um \u00fanico RTX 4090 de 24 GB. Segundo, modelos de fronteira fechados s\u00f3 podem ser alugados por token, e a diferen\u00e7a de pre\u00e7o \u00e9 enorme: nosso \u00cdndice de desempenho por pre\u00e7o da IA<\/a> mediu um diferencial de custo combinado de 114\u00d7 em todo o campo, de cerca de $0,18 a $20 por 1M tokens.<\/p>\n

Tr\u00eas ferramentas gratuitas para calcular seus pr\u00f3prios n\u00fameros<\/h2>\n

A tabela mostra a forma da troca. Estas tr\u00eas calculadoras deixam voc\u00ea definir a resposta exata para seu modelo, seu hardware e seu volume.<\/p>\n

1. Calculadora de VRAM LLM<\/h3>\n

Escolha um tamanho de modelo (ou insira uma contagem de par\u00e2metros personalizada), um n\u00edvel de quantiza\u00e7\u00e3o e um comprimento de contexto, e a Calculadora de VRAM para LLMs<\/a> informa quanto de mem\u00f3ria GPU o modelo precisa e se se encaixa em um cart\u00e3o espec\u00edfico. \u00c9 a forma mais r\u00e1pida de verificar \u00abum modelo de 32B vai rodar no meu RTX 4090?\u00bb antes de baixar 20 GB de pesos.<\/p>\n

2. Calculadora de Custo de API de IA<\/h3>\n

Se preferir alugar a ter, coloque seu volume mensal de tokens de entrada e sa\u00edda no Calculadora de custos de API de IA<\/a> e ele estima a conta mensal para cada modelo, usando pre\u00e7os extra\u00eddos ao vivo do nosso banco de dados de modelos. \u00c9 a forma mais r\u00e1pida de ver quanto voc\u00ea economiza mudando de um modelo premium como GPT-5.5 para um n\u00edvel ultra-baixo como DeepSeek V4-Flash.<\/p>\n

3. Calculadora Auto-hospedagem vs API<\/h3>\n

A decis\u00e3o de comprar versus alugar depende do volume. A calculadora de self-hosting vs API<\/a> leva seu volume de tokens, pre\u00e7o de compra de GPU, per\u00edodo de amortiza\u00e7\u00e3o, taxa de eletricidade e horas de utiliza\u00e7\u00e3o, depois mostra o ponto de equil\u00edbrio onde possuir uma GPU compensa pagar por token. Abaixo de aproximadamente 50M tokens por m\u00eas, o pre\u00e7o por token geralmente vence; uma GPU pr\u00f3pria bem utilizada s\u00f3 se sai melhor em volume alto e constante.<\/p>\n

Perguntas frequentes<\/h2>\n

Quanto VRAM preciso para executar um modelo de 70B?<\/h3>\n

Em quantiza\u00e7\u00e3o de 4 bits, um modelo de 70B precisa de aproximadamente 40\u201348 GB de VRAM para os pesos, mais 1\u20133 GB para o cache KV. Na pr\u00e1tica, isso significa um \u00fanico cart\u00e3o 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<\/a> para verificar seu comprimento de contexto exato.<\/p>\n

\u00c9 mais barato auto-hospedar ou usar uma API?<\/h3>\n

Abaixo de aproximadamente 50 milh\u00f5es de tokens por m\u00eas, o pre\u00e7o de API por token quase sempre vence. Uma GPU de $2.000\u2013$2.500 amortizada ao longo de tr\u00eas anos, com eletricidade, custa cerca de $85\u2013$130 por m\u00eas tudo inclu\u00eddo, portanto s\u00f3 compensa em volume alto e constante \u2014 onde uma GPU pr\u00f3pria bem utilizada pode reduzir o custo de infer\u00eancia em at\u00e9 ~5\u00d7. Execute seu pr\u00f3prio volume atrav\u00e9s do calculadora de self-hosting vs API<\/a> para encontrar seu ponto de equil\u00edbrio.<\/p>\n

Qual GPU \u00e9 melhor para LLMs locais em 2026?<\/h3>\n

Para a maioria das pessoas, a RTX 4090 (24 GB) \u00e9 o ponto \u00f3timo \u2014 executa modelos de 32B em 4 bits confortavelmente e lida com contextos longos. Uma RTX 4060 de 8 GB cobre modelos de 7\u20138B, uma RTX 3060 de 12 GB executa modelos de 8B com folga, e aumentar para um modelo de 70B requer um cart\u00e3o de 48 GB. Combine seu modelo alvo com um cart\u00e3o usando o calculadora de VRAM<\/a>.<\/p>\n

Qual \u00e9 o modelo de IA mais barato por token?<\/h3>\n

DeepSeek V4-Flash \u00e9 o mais barato no nosso banco de dados em $0,14 entrada e $0,28 sa\u00edda por 1M tokens (aproximadamente $0,18 combinado) \u2014 aproximadamente 114\u00d7 mais barato que o modelo de fronteira mais caro e cerca de 37\u00d7 mais intelig\u00eancia por d\u00f3lar que Claude Opus 4.8. Veja a classifica\u00e7\u00e3o completa no \u00cdndice de desempenho por pre\u00e7o da IA<\/a>.<\/p>\n


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