Preços e custos de API do LibreChat — quanto custa o software e quanto custam os tokens

O LibreChat não custa nada. É um software licenciado pelo MIT, sem planos, assentos ou qualquer página de preços — librechat.ai/pricing retornou HTTP 404 quando esta página foi verificada em 19 de setembro de 2026. O orçamento de um operador envolve três coisas separadas: algum lugar para executá-lo, os tokens da API de modelos que ele envia e serviços auxiliares opcionais. O que decide a fatura são os tokens — e a armadilha é que o valor em dólares exibido pelo LibreChat é calculado a partir de uma tabela que ele distribui, não do que seu fornecedor realmente cobrou.

Três coisas são confundidas com um preço do LibreChat. A primeira é a Code Interpreter API, um serviço separado que a equipe vendeu no passado, cuja vitrine agora exibe "Subscriptions Currently Unavailable" e não publica nenhum valor. A segunda é a hospedagem gerenciada vendida por terceiros, que é a tarifa de hospedagem desse fornecedor. A terceira é um projeto completamente diferente: libre-chat no PyPI, um chatbot Python inativo de Vincent Emonet cuja última versão, 0.0.6, foi carregada em 9 de janeiro de 2024 — a documentação dele não configura este projeto. Sites de diretórios que apresentam o LibreChat com níveis de plano ou formulário de orçamento estão descrevendo um plano que o projeto não vende.

Já está executando uma instância? Acesse a configuração do gateway e verificação de cobrança ou use o guia dedicado de configuração do LibreChat.

Preços do LibreChat, linha por linha

Uma correção a fazer antes de planejar com base no projeto. O LibreChat foi adquirido pela ClickHouse, conforme anunciado em 4 de novembro de 2025; a publicação se compromete a manter a licença MIT e diz que as implantações existentes não são afetadas. O repositório permanece inalterado e ativo — não está arquivado, é MIT e recebeu seu último push em 21 de setembro de 2026, segundo a API do GitHub. As licenças diferem na stack, o que importa se você redistribuir: o app e a API RAG são MIT, o serviço code-interpreter é Apache-2.0 e o Admin Panel é AGPL-3.0. Há uma inconsistência a resolver por conta própria se a licença for essencial — o arquivo LICENSE e a página Sobre dizem MIT, enquanto package.json em main declara ISC. Os dois divergem; o arquivo LICENSE é o documento que prevalece. Se a ClickHouse agora vende algum produto pago do LibreChat também não é algo que esta página tenha conseguido estabelecer.

A fixação de versões tem uma particularidade que vale conhecer. Todo objeto de release do GitHub neste repositório é marcado como uma versão preliminar, portanto o endpoint de "última versão" não retorna absolutamente nada. A tag mais recente é v0.8.8-rc3, de 15 de setembro de 2026; a tag mais recente que não é rc é v0.8.7, de 24 de junho de 2026.

O custo que o LibreChat mostra não é o custo que você pagou

Esta é a parte que uma página de preços não consegue informar, e é por isso que um usuário de gateway pode acabar com um livro-caixa sem nenhuma relação com seu saldo. O LibreChat mantém sua própria moeda interna: a documentação de uso de tokens fixa 1,000,000 créditos em um dólar americano. A menos que você substitua a tarifa, cada solicitação é convertida em créditos usando uma tarifa que o próprio LibreChat consulta.

Essa consulta é uma correspondência por substring. O comentário em packages/api/src/utils/tokens.ts declara a regra claramente: o mecanismo de correspondência usa a chave mais longa da tabela de preços que esteja contida no nome do modelo. E a tabela em packages/data-schemas/src/methods/tx.ts contém tarifas de tabela dos fornecedores. Junte os dois fatos e um ID de modelo de gateway será precificado como qualquer chave mais curta que esteja contida nele.

A coluna da esquerda é o catálogo da Kunavo atual; a coluna da direita são as próprias constantes do LibreChat, lidas de main em 19 de setembro de 2026. Três leituras. claude-sonnet-5 corresponde a si mesmo e os dois lados concordam, então nada parece errado — exatamente por isso é fácil não perceber. claude-sonnet-4-6 também corresponde a si mesmo, mas à tarifa de tabela do fornecedor, e não à tarifa do catálogo que você paga. E gpt-5-6-terra não tem uma entrada própria: a chave mais longa da tabela que ele contém é gpt-5, portanto o livro-caixa o cobra como esse modelo.

Quando nada corresponde, o código-fonte retorna um fallback fixo de 6 créditos por token, aplicado igualmente à entrada e à saída — US$ 6 por milhão de tokens em ambas as direções, muito acima da tarifa de entrada de todos os modelos da tabela acima. De qualquer forma, a correção é a mesma: declare um bloco tokenConfig sob seu endpoint personalizado. O código verifica essa substituição antes de consultar sua própria tabela, e o comentário afirma isso. As tarifas são informadas em dólares americanos por milhão de tokens, e prompt, completion e context são obrigatórios para cada modelo.

Dois padrões relacionados da documentação de saldo: os limites de gasto ficam desativados até que você defina balance.enabled, e, quando você os ativa, um novo usuário começa com 20,000 créditos — dois centavos de dólar segundo a própria conversão do LibreChat. O recarregamento automático também fica desativado separadamente, com padrão de 10,000 créditos a cada 30 dias. Outros dois padrões das páginas vizinhas da mesma referência de configuração: os valores de custo permanecem ocultos para os usuários até que interface.contextCost seja ativado, o que por padrão é false, e a página de transações diz que ativar os saldos habilita o registro de transações independentemente da configuração transactions.enabled.

Melhor API para o LibreChat: qual caminho vence em cada situação

Taxas dos fornecedores verificadas em 19 de setembro de 2026 para servir de referência orçamentária: Anthropic lista o Claude Sonnet 5 a US$ 2 de entrada e US$ 10 de saída por milhão de tokens, com a observação de que a tarifa de US$ 2/US$ 10 agora é padrão e que não ocorrerá um aumento programado; OpenAI lista o gpt-5 a US$ 1,25/US$ 10 e o gpt-5-nano a US$ 0,05/US$ 0,40 nas colunas de contexto curto de sua tabela padrão; Google lista o Gemini 3.8 Flash pago a US$ 0,75 de entrada e US$ 3,75 de saída até 31 de dezembro de 2026, aumentando para US$ 1,50/US$ 7,50 depois disso, com um nível genuinamente gratuito acima dele. Os preços da assinatura Claude vêm da mesma verificação. Os preços da assinatura do ChatGPT foram deliberadamente omitidos: openai.com retornou 403 a todas as buscas automatizadas na data da verificação, e um valor não verificado não pertence a um orçamento.

API mais barata para o LibreChat

Entre as APIs hospedadas, a opção listada mais barata não é um gateway nem um desconto. É o nível gratuito da API Gemini para desenvolvedores do Google, que não cobra nada pela entrada, saída ou armazenamento em cache do contexto no Gemini 3.8 Flash — com uma desvantagem declarada na mesma página: os dados do nível gratuito são usados para melhorar os produtos do Google, enquanto o nível pago informa que não são. O grounding com a Pesquisa Google é medido separadamente, com 5.000 solicitações gratuitas por mês compartilhadas entre os modelos Gemini 3.x e US$ 14 por 1.000 solicitações depois disso. Para uma instância pessoal do LibreChat em que o custo precisa ser zero e o conteúdo não é sensível, essa é a resposta honesta. A única opção ainda mais barata é um modelo local, que não tem cobrança por solicitação e custa apenas o hardware para você.

Depois disso, o menor preço listado e o menor custo para concluir a tarefa são afirmações diferentes, e esta página não prometerá o menor preço absoluto. Um modelo pequeno que precisa de três tentativas para um resumo custa mais do que um modelo intermediário que precisa de uma única passagem, e no LibreChat a diferença aparece duas vezes: na nova tentativa e no histórico da conversa que ela deixa para ser reenviado a cada turno posterior. Três hábitos têm mais impacto na conta do que uma comparação de tarifas. Fixe um titleModel barato para que os títulos nunca usem um modelo topo de linha. Mantenha curta a lista de modelos padrão, para que ninguém escolha o mais caro por curiosidade. E declare tokenConfig, para que os números contra os quais você otimiza sejam os seus, e não a tabela integrada do LibreChat. O mesmo raciocínio, em mais detalhes, está em Otimização de custos de IA.

Um orçamento mensal detalhado para uma instância do LibreChat

Estes são cálculos ilustrativos de tokens, não custos medidos nem um teto de cobrança. Não há um valor publicado para o consumo mensal de um usuário do LibreChat, portanto o formato abaixo é uma suposição que você deve substituir pelo volume das suas próprias transcrições. Suponha que um usuário ativo envie 120 turnos em um mês, cada um contendo 8.000 tokens de entrada de histórico acumulado e retornando 700 tokens de saída — 960 mil tokens de entrada e 84 mil tokens de saída. As tarifas são os preços atuais do catálogo da Kunavo.

Os títulos das conversas são uma linha separada que a maioria dos orçamentos esquece. Com titleConvo ativado, o LibreChat faz sua própria solicitação para gerar cada título, e titleModel decide qual modelo responde. Suponha 40 novas conversas por usuário por mês, com 1.200 tokens de entrada e 30 de saída cada: para 50 usuários, isso representa $3.78 em Claude Sonnet 5 contra $1.89 em Claude Haiku 4.5. Fixar um modelo barato para títulos exige uma linha de YAML.

E a diferença contábil da seção acima, nas mesmas unidades. Suponha que esse mês use GPT-5.6 Terra, cuja estimativa de catálogo é de $1.02 por usuário. Sem um bloco tokenConfig, o LibreChat associa o ID à entrada gpt-5 e debita do saldo interno $2.04 em vez disso. Se o ID não correspondesse a nada, a tarifa de fallback debitaria $6.26 pelos mesmos 1.044 milhões de tokens. Saldos definidos a partir de um livro-razão não configurado cortam o acesso das pessoas muito antes de elas gastarem o que você imagina.

O valor do catálogo da Kunavo é um piso de cobrança, não um teto: quando o upstream informa sua cobrança, a fatura corresponde ao maior valor entre o custo do catálogo e o custo do upstream multiplicado pela margem aplicável. As cobranças de cache e os serviços auxiliares abaixo ficam fora deste exemplo. O recarregamento mínimo é de $10 em crédito pré-pago, que financia um saldo em vez de comprar um plano — consulte detalhes de cobrança.

Melhor modelo para o LibreChat: escolha com base no que o endpoint precisa alcançar

Não há uma resposta oficial para isso, e qualquer página que forneça uma classificação está dando uma opinião. O que o LibreChat publica é uma lista de restrições. Sua matriz de compatibilidade, revisada pela última vez em 18 de junho de 2026, marca um endpoint personalizado compatível com OpenAI como compatível com streaming, pesquisa na web, interpretador de código, artefatos, pesquisa de arquivos, OCR e memória — enquanto ferramentas e chamadas de função, e visão, são marcadas como dependentes do modelo; geração de imagens e MCP só podem ser acessados pelo endpoint Agents, e não por uma conversa de chat comum.

Isso transforma a escolha do modelo em três perguntas concretas. Se as pessoas executarem Agents ou ferramentas MCP, o modelo precisará chamar ferramentas de forma confiável, portanto o nível mais barato não será automaticamente utilizável. Se as pessoas colarem capturas de tela ou PDFs, ele precisará ter visão. Se nenhuma das duas situações se aplicar — uma instância usada principalmente para redigir e fazer perguntas e respostas — um modelo intermediário dará conta do trabalho, e o modelo topo de linha será opcional. Nossa recomendação, com o raciocínio exposto em vez de um veredito imposto: coloque um modelo forte e um modelo barato em models.default, fixe o barato como titleModel e permita que as pessoas alternem entre eles. Um seletor com duas opções sensatas é melhor do que uma classificação que envelhece mal.

O que nunca passa pelo endpoint do seu modelo

Quatro recursos do LibreChat parecem recursos do modelo, mas são cobrados em outro lugar. Incluí-los como parte do gasto com a API do modelo tanto superestima o que o endpoint cobrará quanto subestima o total.

A linha de embeddings exige uma afirmação clara: A Kunavo não fornece um modelo de embeddings, portanto a etapa de chat com arquivos do LibreChat é executada em um fornecedor externo ou localmente, mesmo quando a Kunavo gerencia seu tráfego de chat. A possibilidade de algum outro gateway fornecer embeddings é uma questão para o próprio catálogo desse gateway. Se você quiser que isso não custe nada, a página de configuração da API RAG afirma explicitamente que a imagem Docker padrão é a versão lite e aceita apenas embeddings remotos; embeddings locais exigem trocar a imagem no arquivo compose pela versão completa. A pesquisa na web também tem um caminho gratuito, pois o Keenable funciona sem chave tanto para pesquisa quanto para buscar páginas. Esta página não verificou os preços praticados pelos próprios fornecedores, portanto nenhum deles é citado aqui.

Conectando um gateway, com os preços declarados

Tudo abaixo segue o esquema de endpoint personalizado, verificado em 19 de setembro de 2026. name, apiKey, baseURL e models são obrigatórios, e o nome do endpoint deve ser exclusivo e não pode reutilizar um nome integrado, como openAI ou anthropic.

# librechat.yaml — a gateway as a custom endpoint, with prices declared.
# Schema version on main is 1.3.16; published examples still show older values.
version: 1.3.16

endpoints:
  custom:
    # The name must be unique and must not reuse a built-in endpoint name.
    - name: "Kunavo"
      apiKey: "${KUNAVO_API_KEY}"
      # LibreChat appends /chat/completions to this unless directEndpoint: true
      baseURL: "https://api.kunavo.com/v1"
      models:
        default: ["claude-sonnet-5", "gpt-5-6-terra", "claude-haiku-4-5"]
        fetch: true                        # populate the picker from GET /models
      titleConvo: true
      titleModel: "claude-haiku-4-5"          # titles do not need a flagship

      # Without this block LibreChat prices your traffic from its own table.
      # prompt/completion are USD per MILLION tokens; context is that model's
      # own window. All three are required for every model you list here.
      tokenConfig:
        claude-sonnet-5:
          prompt: 1.4
          completion: 7
          context: 1000000
        gpt-5-6-terra:
          prompt: 0.7
          completion: 4.2
          context: 1050000

Três pontos que pegam as pessoas de surpresa. Primeiro, o LibreChat acrescenta /chat/completions à sua URL base por padrão; portanto, defina directEndpoint: true somente se sua URL base já for o endpoint completo de conclusões. Segundo, OPENAI_REVERSE_PROXY — que tutoriais mais antigos ainda recomendam para um gateway — está marcado como obsoleto na referência de variáveis de ambiente, que direciona você para um endpoint personalizado. Terceiro, um endpoint personalizado pode usar o protocolo nativo Anthropic Messages em vez de conclusões de chat definindo provider: 'anthropic', atualmente o único valor compatível; esse campo está presente no esquema de configuração na tag v0.8.7 e ausente na v0.8.6, portanto trate-o como v0.8.7 e posteriores. Com ele, liste os modelos explicitamente em models.default, pois a busca de modelos no estilo OpenAI não é usada nesse caminho.

Um nome de endpoint personalizado também pode ser usado em endpoints.agents.allowedProviders, conforme a configuração de Agents, de modo que modelos apoiados por gateway possam ser usados pelos Agents do LibreChat, em vez de ficarem limitados ao chat comum.

Salve a lista de verificação da migração do gateway antes de alterar sua configuração em funcionamento.

Configurando

A Kunavo publica um endpoint compatível com OpenAI e um conjunto de guias de configuração de clientes, e o YAML acima segue o esquema documentado pelo próprio LibreChat. Esta é uma referência de configuração, não um teste de compatibilidade: o LibreChat não foi testado em tempo de execução aqui com o endpoint da Kunavo, e tudo nesta página foi lido do código-fonte e da documentação do LibreChat, e não de uma instância em execução. Mantenha uma rota funcional disponível enquanto experimenta, envie uma conversa limitada e compare o que sua conta registrou com o que o próprio livro-razão do LibreChat informa — a diferença entre esses dois números é precisamente o objetivo do bloco tokenConfig.

Comece pelo guia da API compatível com OpenAI e pelo índice de integrações de clientes, e crie uma conta Kunavo quando estiver pronto para financiar uma chave. Se ainda estiver escolhendo uma interface, LibreChat vs Open WebUI compara os dois quanto à dificuldade de configuração; melhor gateway de LLM aborda a questão do roteamento por si só.

Perguntas frequentes

Verificado em 19 de setembro e reverificado em 21 de setembro de 2026: a API do GitHub do LibreChat e os dois repositórios satélites do LibreChat-AI, o erro 404 em librechat.ai/pricing, o aviso da loja do Code Interpreter, a publicação sobre a aquisição pela ClickHouse, as páginas de documentação sobre endpoint personalizado, uso de tokens, saldo e compatibilidade, além da tabela de preços e do esquema de configuração no repositório em main, v0.8.6 e v0.8.7. Os preços listados pela Anthropic, OpenAI e Google foram lidos de suas próprias páginas de preços nessas datas. As tarifas de tokens da Kunavo vêm do catálogo atual. Os preços das assinaturas do ChatGPT e qualquer preço histórico da API do Code Interpreter não puderam ser verificados e não são apresentados. Todo exemplo em dólares aqui é um cálculo ilustrativo de tokens, não uma fatura medida.