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Qual modelo de IA usar? Descreva sua tarefa

Escreva com suas palavras o que quer fazer. A página procura palavras-chave e mostra os modelos que os dados sustentam, com nota, preço e uma opção mais barata ou aberta. Não tem IA rodando aqui: é uma busca por palavras.

Experimente:

Casos de uso com página própria

  • Resumir e escrever textosResumos, e-mails, relatórios e posts. O risco mais comum aqui é o modelo trocar um nome ou um número, então a métrica escolhida é a de acerto em fatos.
  • Analisar documentos e contratosLer contratos, PDFs e documentos longos, achar cláusulas e resumir pontos de atenção. Aqui pesam o raciocínio em texto denso e uma janela de contexto grande. Não substitui a revisão de um advogado.
  • Traduzir textosTraduzir sites, documentos e mensagens entre idiomas. As fontes do catálogo não têm nota de tradução, então a lista mostra os modelos de texto mais usados de verdade, e isso não é nota de qualidade.
  • Programar e corrigir códigoEscrever código, corrigir bugs e revisar pull requests. A régua mais usada é o SWE-bench Verified, com problemas reais de repositórios.
  • Agentes e automaçãoUsar ferramentas, consultar sistemas e terminar tarefas de várias etapas sem se perder. É o caso em que o modelo age, não só responde.
  • Atendimento ao cliente e chatbotChatbots de atendimento que consultam sistemas e seguem as políticas da empresa. Como o volume costuma ser alto, a lista só considera modelos com entrada até US$ 1 por 1M tokens.
  • Raciocínio e matemáticaProblemas que pedem várias etapas de raciocínio, como matemática, lógica e cálculo. Aqui o modelo costuma pensar bastante antes de responder, e isso gasta tokens de saída.
  • Responder perguntas de fatoPerguntas diretas de conhecimento, com uma resposta certa. Aqui conta quanto o modelo acerta sem buscar na internet.
  • Gerar e editar imagensCriar ilustrações, capas, banners e logos, ou editar fotos. A lista segue a nota da Arena texto para imagem, com o preço da página oficial de cada empresa ao lado, mais uma alternativa com pesos abertos.
  • Gerar vídeoVídeos curtos a partir de texto ou de uma imagem, como reels, TikTok e anúncios. A lista segue a nota da Arena texto para vídeo, com o preço da página oficial de cada empresa ao lado, mais uma alternativa com pesos abertos.
  • Gerar voz (texto para fala)Narração, locução, dublagem e leitura de texto em voz alta. Não há placar aberto de qualidade de voz nas fontes consultadas, então a lista é ordenada por preço, não por qualidade, com uma alternativa com pesos abertos.
  • Transcrever áudioTransformar reuniões, entrevistas e vídeos em texto, ou gerar legendas. Não há placar aberto de qualidade de transcrição nas fontes consultadas, então a lista é ordenada por preço, não por qualidade, com uma alternativa com pesos abertos.

Como a recomendação funciona

  1. O texto é comparado com uma lista de palavras e sinônimos em português, inglês e espanhol, sem acento, sem diferença entre maiúscula e minúscula, aceitando plural e pequenos erros de digitação em palavras mais longas.
  2. Nos casos de texto, a ordem segue a métrica pública que existe para o caso, ou o uso real quando não há métrica. Em imagem e vídeo, a ordem segue a nota da Arena, quando ela existe. Em voz e transcrição não há placar aberto comum, então a ordem é pelo preço oficial, e isso aparece escrito.
  3. O custo por tarefa é uma estimativa que você ajusta no bloco Como calculamos, com as conversões e a fonte à mostra. Ele não muda a ordem da lista.

Fontes

  • Epoch AI, CC BY 4.0, versão mais recente consultada.
  • OpenRouter Benchmarks, CC BY 4.0, versão mais recente consultada.
  • OpenRouter, dados públicos da API; exports de benchmarks e rankings em CC BY 4.0, versão mais recente consultada.
  • Hugging Face Hub, metadados públicos do Hub; licença de cada modelo no repositório, versão mais recente consultada.

Datas vêm das fontes: entrada no OpenRouter ou criação do repositório no Hugging Face, que podem não coincidir com o lançamento oficial. Família e versão foram agrupadas por regra a partir do nome.