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Picker
Comparação de modelos
Compare a qualidade do resultado, o custo total para obtê-lo e a latência de ponta a ponta.
Escolha um modelo. Adicione um concorrente se precisar.
Sua linha de base desbloqueia recomendações de fronteira personalizadas. O segundo campo é opcional e abre o detalhamento completo de qualidade, custo e latência.
Acompanhe o modelo que você usa
Em poucas semanas podem surgir modelos com melhor relação entre inteligência e custo. Execute esta verificação uma vez por dia para receber um aviso assim que o modelo usado ficar para trás: 200 enquanto ainda mantém a fronteira, 409 quando algo dá mais inteligência pelo dinheiro.
Adicione a habilidade ao seu agente de programação
Uma habilidade do agente que garante que cada vez que seu agente escolher um LLM para seus projetos, ele escolha o melhor modelo de inteligência por dólar. Economize custos e obtenha o máximo de inteligência.
Filtros e eixos
Ajuste as métricas e o grupo de modelos. O gráfico é atualizado na hora.
O eixo logarítmico é centralizado no custo mediano dos modelos exibidos, seguindo a regra da AA. Distâncias iguais representam proporções de custo iguais. O quadrante verde continua relativo ao grupo exibido.
O 15 LLMs que oferece mais inteligência pelo dinheiro (2026-08-07)
Dos modelos 589 no conjunto de dados, o 15 está no Pareto frontier de inteligência versus custo: nenhum outro modelo é mais inteligente e mais barato de operar. O modelo de fronteira mais barato é GPT-5.6 Luna (Non-reasoning) (inteligência 26.80 para $10.2 por execução de benchmark); o mais inteligente é Claude Opus 5 (Adaptive Reasoning, Max Effort) (intelligence 63.10, $3836). Every model name links to a page with its numbers, whether it holds the frontier, and what beats it.
Fronteira geral: do mais barato ao mais inteligente
| # | Modelo | Criador | Pontuação de inteligência (Intelligence Index) | Custo do benchmark (USD) | Tempo total (E2E) | Pesos para download | Lançado |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | GPT-5.6 Luna (Non-reasoning) | OpenAI | 26.80 | $10.2 | 4.13s | 2026-07-09 | |
| 2 | GPT-5.6 Luna (low) | OpenAI | 33.90 | $13.7 | 5.53s | 2026-07-09 | |
| 3 | GPT-5.6 Luna (medium) | OpenAI | 38.90 | $21.1 | 5.72s | 2026-07-09 | |
| 4 | GPT-5.6 Luna (high) | OpenAI | 47.00 | $55.0 | 13.6s | 2026-07-09 | |
| 5 | DeepSeek V4 Flash 0731 (Reasoning, Max Effort) | DeepSeek | 51.80 | $72.0 | 24.9s | 2026-07-31 | |
| 6 | GPT-5.6 Luna (max) | OpenAI | 52.30 | $172 | 106.4s | 2026-07-09 | |
| 7 | Muse Spark 1.1 (xhigh) | Meta | 53.20 | $547 | 13.7s | 2026-07-09 | |
| 8 | Grok 4.5 (high) | SpaceXAI | 55.80 | $579 | 17.1s | 2026-07-08 | |
| 9 | Muse Spark 1.2 (xhigh) | Meta | 56.80 | $639 | - | 2026-08-05 | |
| 10 | GPT-5.6 Sol (high) | OpenAI | 57.30 | $955 | 19.6s | 2026-07-09 | |
| 11 | Claude Opus 5 (Adaptive Reasoning, Medium Effort) | Anthropic | 58.60 | $1116 | 15.9s | 2026-07-24 | |
| 12 | GPT-5.6 Sol (xhigh) | OpenAI | 59.00 | $1525 | 58.5s | 2026-07-09 | |
| 13 | Claude Opus 5 (Adaptive Reasoning, High Effort) | Anthropic | 61.50 | $1974 | 29.9s | 2026-07-24 | |
| 14 | Claude Opus 5 (Adaptive Reasoning, Xhigh Effort) | Anthropic | 62.50 | $2909 | 40.9s | 2026-07-24 | |
| 15 | Claude Opus 5 (Adaptive Reasoning, Max Effort) | Anthropic | 63.10 | $3836 | 66.0s | 2026-07-24 |
Fronteira de pesos baixáveis: os LLM auto-hospedáveis com melhor relação inteligência-preço (open weights)
| # | Modelo | Criador | Pontuação de inteligência (Intelligence Index) | Custo do benchmark (USD) | Tempo total (E2E) | Pesos para download | Lançado |
|---|
Todos os modelos 589 comparados Como a fronteira evoluiu Com que rapidez os modelos de fronteira são substituídos Esta tabela em Markdown
Como o Model Picker classifica os LLMs
O que é a fronteira de Pareto dos LLMs?
O conjunto de modelos que nenhum outro supera nos dois eixos ao mesmo tempo. No gráfico padrão, nenhum modelo é simultaneamente mais inteligente e mais barato de executar. Os demais são dominados: há uma opção com mais inteligência pelo mesmo valor ou a mesma inteligência por menos.
Por que o custo total para executar o benchmark em vez do preço por token?
O preço por token esconde quantos tokens o modelo consome, e modelos de raciocínio podem consumir muitos. O Model Picker usa o custo total informado pela Artificial Analysis para executar toda a avaliação Intelligence Index; assim, um modelo barato por token que raciocina longamente mostra seu custo real.
O que mede o índice de inteligência?
Artificial Analysis Intelligence Index combina testes de raciocínio, conhecimento, matemática, programação e agentes. O Model Picker usa a pontuação publicada e nunca recalcula os modelos.
Qual LLM com pesos para download oferece a melhor relação entre inteligência e custo?
A open-weights frontier da tabela reúne modelos com pesos baixáveis que nenhum modelo auto-hospedável supera em inteligência e custo ao mesmo tempo. Cada linha oferece ótimo custo-benefício na sua faixa; algumas licenças restringem o uso comercial.
O modelo que uso ainda é o melhor valor?
Digite o nome na comparação acima. A orientação mostra o melhor modelo da fronteira com custo igual ou menor e a próxima opção adequada para obter mais inteligência. Agentes e tarefas cron podem fazer a mesma pergunta com uma única solicitação à API; a resposta passa a 409 no dia em que surge uma alternativa melhor.
Quão recentes são esses dados?
O conjunto de dados é atualizado a cada seis horas por Artificial Analysis e outras fontes; esta página foi renderizada a partir do instantâneo 2026-08-07. As métricas se movem entre os instantâneos à medida que os modelos são medidos novamente, portanto, um número entre aspas deve conter a data do instantâneo.