Preços do AutoGPT: planos hospedados, custo de auto-hospedagem e onde a chave da API é usada

A precificação do AutoGPT tem três respostas distintas. A plataforma AutoGPT hospedada é paga e não oferece plano gratuito — Pro por US$ 42.50 por mês com cobrança anual (US$ 50.00 com cobrança mensal) e Max por US$ 272.00 por mês com cobrança anual (US$ 320.00 com cobrança mensal). Hospedar essa mesma plataforma por conta própria não tem taxa de licença. O AutoGPT Classic é gratuito, licenciado sob MIT e sem suporte. Os três ficam em um único repositório, e é por isso que a maioria dos resumos de preços deste produto está errada: eles citam um e descrevem outro.

O repositório está saudável, independentemente do que os tutoriais antigos possam sugerir. A API do GitHub informa que Significant-Gravitas/AutoGPT não está arquivado, desativado nem é um fork; o branch padrão é master, recebeu push no mesmo dia em que esta página foi verificada e tem 187,475 estrelas. A versão mais recente está marcada como autogpt-platform-beta-v0.8.0, publicada em 19 de setembro de 2026, após a v0.7.4 em 4 de setembro e a v0.7.3 em 28 de agosto — aproximadamente semanalmente. A string da tag ainda contém "beta" como legado de nomenclatura; a plataforma hospedada é vendida publicamente, portanto não interprete essa palavra como indicação de lista de espera ou de uma versão fechada.

Três produtos, um nome

Duas conclusões decorrem dessa tabela. Primeiro, Polyform Shield é uma licença com código-fonte disponível, não uma licença aprovada pela OSI — a própria redação do README é "gratuito para uso pessoal e empresarial interno; não pode ser vendido como serviço hospedado concorrente" — portanto a Platform não é open source no sentido de MIT, embora o marketing do AutoGPT use essa expressão. Somente classic/ e o restante do repositório estão sob MIT. Segundo, se um guia disser para colocar OPENAI_API_KEY em um .env junto de SMART_LLM e FAST_LLM, ele está descrevendo o Classic, cujo README atual documenta exatamente essas variáveis e Python 3.12+ com Poetry. Isso é um alvo de migração, não uma recomendação. Fontes: README do master e classic/README.md, ambos consultados em 21 de setembro de 2026.

AutoGPT Platform hospedada: o que a assinatura realmente compra

Consultado em agpt.co/pricing em 21 de setembro de 2026. Os valores anuais são os exibidos por padrão na página; os mensais vêm dos próprios atributos data-monthly do elemento de preço no código-fonte da página, e o seletor identificado como "Save 15%" confere nos dois sentidos ($50.00 × 0.85 = $42.50, $320.00 × 0.85 = $272.00). O Team não pode ser comprado atualmente, portanto trate como inventado qualquer valor que você veja citado para ele.

Agora, o fato que desequilibra a maioria dos orçamentos do AutoGPT. A assinatura não é um pacote de uso. A página de preços do AutoGPT afirma que as automações — executar agentes e fluxos de trabalho — são cobradas conforme o uso pela carteira de créditos, à mesma tarifa em todos os planos, e que a assinatura controla o uso do AutoPilot Chat. A FAQ da página inicial explica claramente: a assinatura cobre o chat; a carteira de créditos cobre os agentes que você executa. Portanto, os 8.5x do Max representam 8.5x da franquia de chat, e comprá-lo não altera o custo de uma execução de agente.

Há dois pontos em que o próprio texto do AutoGPT diverge de si mesmo, apresentados aqui sem resolução. A página inicial diz que cada plano "inclui uso suficiente para colocar agentes para trabalhar desde o primeiro dia … e uma carteira de créditos para as execuções dos seus agentes", enquanto a tabela comparativa diz que você "paga apenas pelas execuções de automação que usa"; a documentação de cobrança remete à página de preços para os detalhes dos créditos incluídos, e a página de preços não publica esse número. Separadamente, nenhuma das três páginas públicas consultadas — a página de preços, a FAQ da página inicial e o documento Credits & Billing — informa quanto custa um crédito em dólares, e o checkout exige login. Confirme ambos no checkout antes de fazer seu orçamento. Esta página não vai adivinhar nenhum dos dois.

O que a carteira de créditos cobra pelos tokens de modelo

O AutoGPT não publica uma tarifa por token em sua página de preços, mas o código-fonte aberto da plataforma faz a conta explicitamente. block_cost_config.py no master informa que as tarifas são armazenadas como "créditos/1M tokens na conversão atual de crédito para USD, 1 crédito ≈ $0.01, margem uniforme de 1.5x sobre o preço publicado do provedor", com a constante _USD_PER_1M_DIVISOR = 150 anotada como "150 = 100 cr/$ × margem de 1.5x". Convertendo o catálogo distribuído com essas duas constantes, obtém-se diretamente a tarifa cobrada.

Essas são as próprias entradas do catálogo do AutoGPT, convertidas com as próprias constantes do AutoGPT em 21 de setembro de 2026 — 83 entradas têm tarifas por 1M, variando aproximadamente de $0.12 a $270.00 por milhão de tokens de saída na tarifa cobrada. A última coluna é preenchida somente quando a própria entrada do catálogo contém um par provider_input_usd_per_1m / provider_output_usd_per_1m, o que ocorre em quatro entradas; as demais o deixam de fora. Dividir os créditos por 150 reproduziria o valor a partir do qual a margem de 1.5x foi definida, mas isso é a própria aritmética da margem, não uma tarifa do fornecedor publicada pelo AutoGPT. Três ressalvas importam mais que os números. Isso é o que o código distribuído faz, não uma proporção anunciada pelo AutoGPT em sua página de preços; trate-o, portanto, como uma leitura do código-fonte. A implantação em produção aplica substituições por conta sobre esse catálogo, então sua conta pode ser diferente. E os identificadores dos modelos mudam semanalmente, por isso a afirmação duradoura aqui é o mecanismo de 1.5x, não um nome específico de modelo.

Uma consequência implícita no código, mas não declarada em nenhuma documentação: a cobrança de créditos do bloco LLM é filtrada por um id de credencial fixado nas próprias credenciais de sistema da plataforma, literalmente intituladas "Use Credits for OpenAI" e "Use Credits for Anthropic". Uma credencial adicionada por você tem outro id e não corresponde a nenhuma entrada de custo. Separadamente, o módulo de limite de taxa do chat do AutoGPT afirma explicitamente que execuções em que o usuário forneceu sua própria chave de API não decrementam o medidor de chat, "o usuário está pagando ao provedor, não a nós". Portanto, levar sua própria chave parece ter importância econômica na plataforma hospedada, embora levar seu próprio endpoint seja impossível nela — mas essa primeira parte é uma leitura do código-fonte, não um resultado de cobrança testado por alguém em uma conta paga. Verifique em sua própria fatura antes de confiar nisso.

Custo do AutoGPT hospedado por conta própria: não ter taxa de licença não significa não ter custo

A instalação em si é um git clone, uma cópia de .env.default e docker compose up -d --build. Observe o status do instalador de lançamento antes de planejar com base nele: o README diz que o instalador de lançamento para Linux e macOS em contêiner único está "chegando com a próxima versão do appliance" e que os usuários do Windows devem continuar usando o guia manual por enquanto. Verifique novamente essa linha antes de padronizar seu uso, pois ela foi escrita para mudar.

Mais um custo de hospedagem própria que é fácil subestimar. O texto de solução de problemas do AutoGPT diz que o AutoPilot vem com um prompt de sistema de aproximadamente 8.000 tokens e que, em 4 núcleos de CPU, um modelo 8B Q4 faz prefill a aproximadamente 3-4 tokens por segundo, "portanto uma nova rodada leva ~35-45 min apenas para começar a gerar". Uma GPU para consumidor reduz isso a segundos. Esse é o argumento mais forte do próprio AutoGPT para apontar o endpoint de chat para uma API hospedada em vez de usar hardware local somente com CPU — e é um valor publicado sobre inferência local, não uma medição de nada aqui.

A questão da chave de API do AutoGPT se divide em duas

O AutoGPT tem duas superfícies independentes de configuração de LLM, e sua documentação declara o próprio problema: "os dois caminhos leem variáveis de ambiente diferentes, portanto configurar um não configura o outro". Tutoriais antigos e páginas agregadoras as confundem constantemente.

O limite da camada de blocos é estrutural, não uma configuração que alguém esqueceu de expor. Em blocks/llm.py, os provedores aceitos são exatamente AIML_API, ANTHROPIC, GROQ, OLLAMA, OPENAI, OPEN_ROUTER, LLAMA_API, V0. Em util/llm/providers.py, o cliente OpenAI é criado como openai.AsyncOpenAI(api_key=api_key) sem o parâmetro base_url nesse caminho, e Anthropic e Groq funcionam da mesma forma; o auxiliar compatível com OpenAI que aceita uma URL base só é alcançado com quatro URLs codificadas diretamente. Portanto, quem disser para você "simplesmente alterar a URL base no AutoGPT" está descrevendo outro produto. O único campo de host editável, o do Ollama, é protegido por uma barreira contra SSRF verificada em relação a uma lista de confiança configurada pelo operador, e a documentação do AutoGPT afirma categoricamente que o Ollama "só está disponível ao hospedar por conta própria … Ele não pode ser usado com a versão hospedada na nuvem".

O agente de chat é a superfície que o próprio AutoGPT autoriza para um endpoint externo. Seu guia de LLM local lista "uma API gerenciada compatível com OpenAI pela qual você não paga ao AutoGPT" como destino compatível e começa com "Somente hospedagem própria — a implantação agpt.co na nuvem encaminha o AutoPilot pelo Anthropic / OpenRouter e ignora as variáveis abaixo." Não há nenhum plano — Pro, Max ou o futuro Team — que desbloqueie uma URL base personalizada. A condição é o modo de implantação, não o nível de preço.

# Self-hosted AutoPilot chat only. These variables do NOT configure the
# agent-graph LLM blocks, and the cloud deployment ignores them entirely.
CHAT_USE_LOCAL=true
CHAT_BASE_URL=https://api.kunavo.com/v1
CHAT_API_KEY=sk-...
CHAT_FAST_STANDARD_MODEL=claude-sonnet-4-6

Há quatro limitações documentadas antes de você escolher esse caminho, todas no mesmo guia. O raciocínio estendido não está disponível no transporte local e é rebaixado automaticamente para o modelo rápido, registrado como WARNING em vez de falhar. Dentro dos contêineres, a URL base não pode ser 127.0.0.1 nem localhost, e CHAT_API_KEY deliberadamente não recorre a OPENAI_API_KEY como alternativa. Backends que não informam uma janela de contexto — o guia cita o proxy LiteLLM, Jan e text-generation-webui — recorrem a um valor assumido de 32k, independentemente do modelo real. E a configuração é mais ampla que o chat: o mesmo cliente atende o simulador de blocos em execução de teste, a extração de onboarding, a compressão de prompts e a etapa noturna de sonhos, portanto reserve orçamento para mais que as rodadas de chat visíveis. A Kunavo não oferece nenhum modelo de embeddings, então a etapa de embeddings da pesquisa no marketplace também não é coberta pela Kunavo nesse caminho — e o AutoGPT bloqueia essa substituição de qualquer forma, pois a coluna pgvector é declarada como vector(1536) e inserções com qualquer outra dimensão falham.

Melhor modelo para o AutoGPT: escolha o mecanismo, não o identificador

A plataforma hospedada não pede que você adivinhe. Seu padrão é qualquer entrada do catálogo distribuído marcada como recomendada e GA — llm_models.py declara que "o padrão da plataforma É o modelo recomendado do catálogo — um fato, um único lugar", selecionando a primeira entrada recomendada e habilitada que também seja GA. Em 21 de setembro de 2026, isso resulta em GPT-5.6 Terra. Como o catálogo muda semanalmente, o mecanismo é o fato que vale aprender; o identificador não é.

A alavanca que realmente altera a cobrança de um agente não é a escolha do modelo, mas o loop de novas tentativas, e o AutoGPT fornece um controle para isso: a página de preços lista "Limites de orçamento de LLM por tarefa — defina max_budget_usd para limitar os gastos de LLM em qualquer tarefa". Defina isso antes de ajustar os modelos. Observe também que as linhas de marketing da página de preços e o catálogo distribuído não são a mesma lista — a página anuncia "modelos de ponta da Anthropic, OpenAI, Google, xAI, Meta, Mistral, Cohere e outros" e nomeia uma linha Claude com Opus 4.7/4.6/4.5, Sonnet 4.6/4.5 e Haiku 4.5, enquanto o catálogo de código no master contém novamente entradas diferentes. Verifique o que o seletor da sua própria conta oferece, em vez de confiar em qualquer uma das duas listas.

Em um AutoPilot hospedado por conta própria e apontado para seu próprio endpoint, as restrições mudam de forma. O transporte local repassa o id do seu modelo literalmente, portanto ele precisa ser um id que seu próprio endpoint resolva; o guia do AutoGPT pede nomes simples de modelos porque seu exemplo em execução usa Ollama, que não consegue resolver um identificador provider/model. O caminho de raciocínio estendido não está disponível, então um modelo voltado a raciocínio oferece menos nesse contexto do que sua tarifa sugere. Um modelo cuja janela de contexto real seu endpoint não anuncia é tratado como 32k. Escolha primeiro com base no caminho rápido e confirme que a janela é informada.

Uma estimativa calculada para o caminho de chat hospedado por conta própria

Esta é uma aritmética ilustrativa de tokens, não um custo de tarefa medido nem um limite máximo de cobrança. Suponha um dia de AutoPilot hospedado por conta própria que envie 400.000 tokens de entrada não armazenados em cache — um prompt de sistema de aproximadamente 8.000 tokens reenviado a cada rodada, mais a conversa crescente — e receba 25.000 tokens de saída. As tarifas são preços atuais do catálogo da Kunavo por milhão de tokens.

Escale pelos seus próprios dias antes de tratar isso como orçamento e observe o que a comparação inclui e não inclui. Isso não substitui a assinatura da plataforma hospedada, que compra o serviço gerenciado, o marketplace e as credenciais que o AutoGPT fornece para suas integrações — hospedar por conta própria abre mão de tudo isso. O valor do catálogo da Kunavo é um piso de cobrança, não um teto: quando o upstream informa sua cobrança, a fatura é o maior entre o custo do catálogo e o custo do upstream multiplicado pela margem aplicável. As cobranças de cache e as ferramentas externas ficam fora deste exemplo. O recarregamento mínimo da Kunavo é de $10 em crédito pré-pago, um mínimo de financiamento, não uma taxa de tarefa nem uma assinatura — consulte detalhes da cobrança.

Qual rota vence quando

Se a resposta for um gateway no caminho de chat, a configuração é uma URL base compatível com OpenAI e uma chave — comece pelo guia de início rápido da Kunavo e crie uma conta quando estiver pronto para adicionar fundos. Mantenha uma rota funcional disponível enquanto testa, execute uma tarefa limitada e depois leia o que sua conta realmente registrou para ela. Para a comparação mais ampla, a API compatível com OpenAI aborda o protocolo, as alternativas ao OpenRouter comparam o gateway adotado pelo AutoGPT, e o diretório de APIs de agentes de IA registra onde fica o limite de configuração de cada cliente. Se você estiver orçando um construtor de fluxos de trabalho em vez de uma plataforma de agentes, custo da API de IA do n8n e custo da API do Dify usam a mesma separação entre taxas de software e tokens de modelo.

Perguntas frequentes

Verificado em 21 de setembro de 2026: preços e texto da página inicial de agpt.co, o documento Credits & Billing, a API do GitHub para o status do repositório e as datas de lançamento, os arquivos-fonte no master README.md, classic/README.md, blocks/llm.py, util/llm/providers.py, block_cost_config.py e o catálogo de modelos, além da documentação de LLM local e Ollama do AutoGPT. Não estabelecidos aqui e deliberadamente ausentes: o valor em dólares de um crédito, se algum plano inclui créditos iniciais, o tamanho absoluto da franquia de chat e se existe um teste. A Kunavo não realizou nenhum teste de compatibilidade com o AutoGPT; a rota CHAT_BASE_URL acima é o cenário documentado pelo AutoGPT, e todos os exemplos em dólares são aritmética ilustrativa de tokens, não um custo de tarefa medido.