Comparação de modelos de IA para programação: preços, contexto e ferramentas

O melhor modelo de IA para programação é aquele que conclui o seu tipo de alteração dentro das ferramentas e do orçamento que você usa. Considere Sonnet 5 ou Opus 5 para um fluxo de trabalho de programação com Claude, Astra para trabalhos difíceis baseados na OpenAI e Terra ou Haiku para tarefas delimitadas com testes claros.

Esta comparação abrange modelos de API hospedados para agentes de programação. Ela separa capacidades documentadas, preços atuais do Kunavo e um método de seleção reproduzível. Para uma comparação geral entre famílias, consulte Claude vs GPT vs Gemini.

Escolha a tarefa antes do modelo

A visão geral dos modelos da Anthropic posiciona o Opus 5 para programação agentiva complexa e o Sonnet 5 para velocidade e inteligência. Ela recomenda o Fable 5.1 para trabalhos exigentes quando as avaliações do Opus ficam aquém. A OpenAI posiciona o Astra para trabalhos difíceis de ponta a ponta, incluindo programação. Essas descrições dos fornecedores sustentam candidatos, não um vencedor entre fornecedores.

Compare os preços atuais e os limites de contexto

USD por milhão de tokens padrão de entrada/saída não armazenados em cache, a partir do catálogo atual do Kunavo. Os limites de contexto descrevem capacidade, não qualidade de programação. As linhas são agrupadas por uso, não classificadas por desempenho.

Uma estimativa do catálogo não é o teto da fatura final. O Kunavo cobra o maior valor entre o custo do catálogo e o custo do fornecedor multiplicado pelo fator de margem do modelo. Leituras e gravações de cache, saída de raciocínio e faixas aplicáveis de contexto longo também afetam o cálculo. Consulte os detalhes de faturamento e a lista de preços atual.

Verifique o protocolo e as ferramentas do agente

Para um provedor personalizado, o Codex precisa do protocolo Responses; um endpoint apenas de Chat Completions é insuficiente. A documentação do gateway do Claude Code descreve os formatos de API compatíveis e exclui explicitamente o suporte oficial para roteamento a modelos que não sejam Claude. Um menu de provedores não é prova de que todos os recursos funcionam.

Os recursos do fornecedor do modelo também podem diferir de uma rota de gateway. A OpenAI documenta entrada de imagem para Astra, mas a rota GPT atual do Kunavo não expõe visão. Para trabalhos baseados em capturas de tela, selecione uma rota documentada com capacidade de imagem e confirme que seu cliente realmente envia a imagem. Verifique streaming, chamadas de ferramentas, configurações de raciocínio e limites de saída antes de transferir uma tarefa em funcionamento.

Use a configuração relevante do Codex, do Claude Code ou do OpenCode. Um saldo de API e a assinatura de um cliente são compras separadas.

Calcule o preço da alteração aceita, incluindo o contexto

Divida a cobrança total de todas as tentativas pelo número de tarefas aceitas. Mantenha as correções humanas e o tempo decorrido junto desse número. Uma taxa baixa por token pode perder sua vantagem por causa de novas tentativas; uma taxa mais alta pode valer a pena quando as evita. Nenhum dos dois resultados decorre apenas desta tabela de preços.

Conte separadamente a entrada nova, as gravações de cache, as leituras de cache e a saída. As solicitações Astra e Terra do Kunavo com mais de 272.000 tokens de entrada usam o dobro da tarifa de entrada/cache e 1,5 vez a tarifa de saída para toda a solicitação. Os modelos Claude de 1M listados não têm sobretaxa de contexto longo, mas enviar mais tokens ainda custa mais.

Use benchmarks para fazer uma seleção inicial e depois teste seu repositório

Leia a versão do modelo, o agente, as ferramentas, o esforço, o conjunto de tarefas e o número de execuções ao lado da pontuação do benchmark. O estudo de custo e inteligência da Anthropic, por exemplo, usa um subconjunto de 482 tarefas do SWE-bench Pro e afirma explicitamente que suas pontuações não são comparáveis à tabela de classificação pública. Seus custos não são medições do Kunavo.

1. Escolha um bug reproduzível, uma adição de teste, uma alteração em vários arquivos, uma tarefa de UI representativa e uma tarefa historicamente difícil.
2. Inicie cada candidato a partir da mesma revisão do repositório. Mantenha prompt, ferramentas, permissões e orçamento constantes; registre as configurações do modelo e do esforço.
3. Defina primeiro a aceitação: testes relevantes, diff revisado e comportamento solicitado. Registre as falhas, assim como o trabalho bem-sucedido.
4. Compare as cobranças totais, o tempo de conclusão e as correções manuais. Repita resultados próximos antes de mudar o padrão diário.

Comece com dois candidatos e um agente conhecido. Depois escolha a rota de pagamento usando a comparação de APIs do Codex, do Cline, do Kilo ou do OpenCode. Isso torna a decisão sobre o modelo acionável sem alterar todas as partes do fluxo de trabalho de uma só vez.

Perguntas frequentes

Fontes oficiais verificadas em 17 de setembro de 2026. As recomendações usam o posicionamento documentado dos modelos e fatos do catálogo; nenhum benchmark comparativo de programação do Kunavo é alegado.