Melhores de 2026
Melhores modelos LLM
As versões de LLM que importam em 2026, classificadas por veredictos reais da multidão, não só por benchmarks de laboratório. Cada modelo leva a uma análise completa com preços de API verificados por milhão de tokens, janela de contexto, pontos fortes e fracos honestos e um veredicto editorial claro.
8 ferramentas · classificadas por votos da multidão · atualizado em julho de 2026
- VisitarClaude Haiku 4.5Melhor escolha
O modelo mais rápido da Anthropic: cerca de 90% da habilidade de código do Sonnet 4.5 a $1/$5 por 1M de tokens, contexto de 200K.
$5/1M out67%(2)Por quê: 73.3% no SWE-bench Verified, cerca de 90% do código agêntico do Sonnet 4.5 por um terço do preço
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O carro-chefe da classe Mythos da Anthropic de junho de 2026: 80.3% no SWE-bench Pro, 11 pontos à frente de todos os outros modelos de fronteira
$50/1M out63%(4)Por quê: 80.3% no SWE-bench Pro contra 69.2% do Opus 4.8, 58.6% do GPT-5.5 e 54.2% do Gemini 3.1 Pro, cerca de 11 pontos à…
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O Opus da Anthropic de abril de 2026: 87.6% no SWE-bench Verified, contexto de 1M, visão de alta resolução, hoje atrás do Opus 4.8
$25/1M out57%(3)Por quê: 87.6% no SWE-bench Verified (contra 80.8% do Opus 4.6) e 64.3% no SWE-bench Pro no lançamento, à frente do GPT-5.4…
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O Sonnet mais agêntico da Anthropic: qualidade próxima do Opus 4.8 em código e agentes a $3/$15 com contexto de 1M
$15/1M out ($10 intro until 2026-08-31)57%(3)Por quê: Grandes ganhos agênticos sobre o Sonnet 4.6: Terminal-Bench 2.1 80.4% vs 67.0%, OSWorld-Verified 81.2% vs 78.5%,…
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O modelo de fronteira do Google de nov 2025: contexto de 1M, primeiro a passar de 1500 de Elo no LMArena, substituído pelo Gemini 3.1 Pro.
$12/1M out (prompts ≤200K)57%(3)Por quê: Liderou o LMArena no lançamento com um recorde de 1501 de Elo e marcou 91.9% no GPQA Diamond, estado da arte na época
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MoE de open weights de 1.6T com contexto de 1M de tokens e código agêntico quase de fronteira a $0.87 por 1M de tokens de saída
$0.87/1M out57%(3)Por quê: Janela de contexto de 1M de tokens (8x os 128K do V3.2) com até 384K tokens de saída, padrão na API oficial
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O modelo carro-chefe da classe Opus da Anthropic para código agêntico de longo horizonte; contexto de 1M a $5/$25 por 1M de tokens.
$25/1M out57%(3)Por quê: SWE-Bench Pro 69.2% (contra 64.3% do Opus 4.7) e supera os Opus anteriores no CursorBench em todos os níveis de effort;…
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O carro-chefe agêntico da OpenAI: contexto de 1M, SOTA no ARC-AGI-2 e no Terminal-Bench 2.0, $5/$30 por 1M de tokens.
$30/1M out57%(3)Por quê: Janela de contexto de 1M de tokens (1,050,000) com saída máxima de 128K e effort de raciocínio ajustável de none a xhigh
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