Melhor modelo de IA para programar e corrigir código
Escrever código, corrigir bugs e revisar pull requests. A régua mais usada é o SWE-bench Verified, com problemas reais de repositórios.
Modelos indicados
1 Claude Opus 4.7 Anthropic
Por que serve: Resolve 83,5% dos problemas do SWE-bench Verified, em que o modelo precisa corrigir código real e passar nos testes.
- SWE-bench Verified: 83,5%, segundo Epoch AI, versão mais recente consultada?o que é
- Preço: US$ 5,00 de entrada e US$ 25,00 de saída por 1M tokens (fonte: OpenRouter)?
- Custo estimado (veja o bloco Como calculamos): cerca de US$ 0,11 (estimativa)
- Pesos: Fechado?
- Alternativa: GLM-5.2, com pesos abertos, 78,7% no SWE-bench Verified
A versão mais recente, Claude Opus 5.5, ainda não tem nota publicada.
2 GPT-5.5 OpenAI
Por que serve: Resolve 80,6% dos problemas do SWE-bench Verified, em que o modelo precisa corrigir código real e passar nos testes.
- SWE-bench Verified: 80,6%, segundo Epoch AI, versão mais recente consultada?
- Preço: US$ 5,00 de entrada e US$ 30,00 de saída por 1M tokens (fonte: OpenRouter)?
- Custo estimado (veja o bloco Como calculamos): cerca de US$ 0,12 (estimativa)
- Pesos: Fechado?
- Alternativa: GLM-5.2, com pesos abertos, 78,7% no SWE-bench Verified
3 Gemini 3.5 Flash Google
Por que serve: Resolve 79,3% dos problemas do SWE-bench Verified, em que o modelo precisa corrigir código real e passar nos testes.
- SWE-bench Verified: 79,3%, segundo Epoch AI, versão mais recente consultada?
- Preço: US$ 1,50 de entrada e US$ 9,00 de saída por 1M tokens (fonte: OpenRouter)?
- Custo estimado (veja o bloco Como calculamos): cerca de US$ 0,036 (estimativa)
- Pesos: Fechado?
- Alternativa: GLM-5.2, com pesos abertos, 78,7% no SWE-bench Verified
A versão mais recente, Gemini 3.8 Flash, ainda não tem nota publicada.
4 GLM-5.2 Zhipu AI (Z.ai)
Por que serve: Resolve 78,7% dos problemas do SWE-bench Verified, em que o modelo precisa corrigir código real e passar nos testes.
- SWE-bench Verified: 78,7%, segundo Epoch AI, versão mais recente consultada?
- Preço: sem preço público por API. Com pesos abertos, o custo depende do hardware onde você rodar.?
- Custo estimado (veja o bloco Como calculamos): sem estimativa: falta preço por API
- Pesos: Aberto?
- Alternativa: já é a opção mais barata ou aberta desta lista
A versão mais recente, GLM-5.3, ainda não tem nota publicada.
Ordem: maior nota no SWE-bench Verified entre os modelos de programar e corrigir código, uma versão por linha de modelos.
Como calculamos
Ajuste os números que o custo de cada modelo da página é recalculado na hora. Sem JavaScript, valem os valores padrão abaixo.
Entrada = linhas × caracteres por linha ÷ 4. Saída = linhas da resposta × caracteres por linha ÷ 4.
Com esses números: cerca de 15.000 tokens de entrada e 1.500 de saída (estimativa).
Conversão usada: 1 token equivale a cerca de 4 caracteres ou 0,75 palavras, regra aproximada da OpenAI para textos em inglês. Em outros idiomas a conta pode variar. Fonte da conversão: OpenAI, Understanding and counting tokens
Os campos marcados como premissa são suposições nossas, sem fonte. Ajuste ao seu caso.
Custo de cada modelo = tokens de entrada × preço de entrada + tokens de saída × preço de saída, com preços por 1M tokens. Modelos que raciocinam antes de responder podem gastar bem mais tokens de saída. É uma conta de referência e não muda a ordem da lista.
Outros modelos pagos avaliados
Modelos pagos de referência dos principais laboratórios. Ficam fora da lista acima por nota menor, por não terem nota nesta métrica ou por não passarem no filtro do caso. O preço vem da página oficial da empresa quando ela publica.
| Modelo | Nota nesta métrica | Preço e fonte | Custo estimado |
|---|---|---|---|
| GPT-6 Astra OpenAI | sem nota nesta métrica | US$ 10,00 de entrada e US$ 50,00 de saída por 1M tokens (fonte: OpenAI, página oficial) | cerca de US$ 0,22 (estimativa) |
| GPT-6.1 Sol OpenAI | sem nota nesta métrica | US$ 2,00 de entrada e US$ 10,00 de saída por 1M tokens (fonte: OpenAI, página oficial) | cerca de US$ 0,045 (estimativa) |
| GPT-6 Luna OpenAI | sem nota nesta métrica | US$ 0,10 de entrada e US$ 0,50 de saída por 1M tokens (fonte: OpenAI, página oficial) | cerca de US$ 0,0023 (estimativa) |
| Claude Fable 5.2 Anthropic | sem nota nesta métrica | US$ 8,00 de entrada e US$ 40,00 de saída por 1M tokens (fonte: Anthropic, página oficial) | cerca de US$ 0,18 (estimativa) |
| Claude Opus 5.5 Anthropic | sem nota nesta métrica | US$ 4,00 de entrada e US$ 20,00 de saída por 1M tokens (fonte: Anthropic, página oficial) | cerca de US$ 0,09 (estimativa) |
| Claude Sonnet 5.5 Anthropic | sem nota nesta métrica | US$ 2,00 de entrada e US$ 10,00 de saída por 1M tokens (fonte: Anthropic, página oficial) | cerca de US$ 0,045 (estimativa) |
| Claude Haiku 5.5 Anthropic | sem nota nesta métrica | US$ 0,10 de entrada e US$ 0,50 de saída por 1M tokens (fonte: Anthropic, página oficial; até 100 mil tokens de prompt) | cerca de US$ 0,0023 (estimativa) |
| Gemini 4 Argon Google | sem nota nesta métrica | US$ 2,00 de entrada e US$ 10,00 de saída por 1M tokens preço promocional (fonte: Google, página oficial; preço promocional vigente na página; a Google anuncia que esse valor vai subir) | cerca de US$ 0,045 (estimativa) |
| Gemini 3.8 Flash Google | sem nota nesta métrica | US$ 0,75 de entrada e US$ 3,75 de saída por 1M tokens preço promocional (fonte: Google, página oficial; preço promocional vigente na página; a Google anuncia que esse valor vai subir) | cerca de US$ 0,017 (estimativa) |
| Grok 4.7 xAI | sem nota nesta métrica | US$ 2,00 de entrada e US$ 6,00 de saída por 1M tokens (fonte: xAI, página oficial) | cerca de US$ 0,039 (estimativa) |
| Mistral Large 4 Mistral AI | sem nota nesta métrica | US$ 0,50 de entrada e US$ 1,50 de saída por 1M tokens (fonte: Mistral AI, página oficial; valor que a página oficial cita para o Mistral Large, sem dizer a versão) | cerca de US$ 0,0097 (estimativa) |
| Mistral Medium 3.5 Mistral AI | sem nota nesta métrica | US$ 1,50 de entrada e US$ 7,50 de saída por 1M tokens (fonte: OpenRouter; não foi possível ler o preço na página oficial, porque a tabela é montada automaticamente; fica a referência do OpenRouter) | cerca de US$ 0,034 (estimativa) |
| Command A Cohere | sem nota nesta métrica | US$ 2,50 de entrada e US$ 10,00 de saída por 1M tokens (fonte: OpenRouter; a página oficial da Cohere não publica o preço deste modelo; fica a referência do OpenRouter) | cerca de US$ 0,052 (estimativa) |
| Command A+ Cohere | sem nota nesta métrica | US$ 0,30 de entrada e US$ 1,50 de saída por 1M tokens (fonte: OpenRouter; a página oficial da Cohere não publica o preço deste modelo; fica a referência do OpenRouter) | cerca de US$ 0,0067 (estimativa) |
| Nova Premier 1.0 Amazon | sem nota nesta métrica | US$ 2,50 de entrada e US$ 12,50 de saída por 1M tokens (fonte: Amazon, página oficial; região us-east-1, lista oficial de preços da AWS) | cerca de US$ 0,056 (estimativa) |
| Nova 2 Lite Amazon | sem nota nesta métrica | US$ 0,33 de entrada e US$ 2,75 de saída por 1M tokens (fonte: Amazon, página oficial; região us-east-1, lista oficial de preços da AWS) | cerca de US$ 0,0091 (estimativa) |
| GPT-5.3-Codex OpenAI | 74,8% | US$ 1,75 de entrada e US$ 14,00 de saída por 1M tokens (fonte: OpenAI, página oficial) | cerca de US$ 0,047 (estimativa) |
| Devstral 2 Mistral AI | sem nota nesta métrica | US$ 0,40 de entrada e US$ 2,00 de saída por 1M tokens (fonte: OpenRouter) | cerca de US$ 0,009 (estimativa) |
Perguntas frequentes
Qual o melhor modelo de IA para programar e corrigir código?
Pela regra desta página, a lista começa com Claude Opus 4.7, GPT-5.5, Gemini 3.5 Flash, GLM-5.2. Ordem: maior nota no SWE-bench Verified entre os modelos de programar e corrigir código, uma versão por linha de modelos.
Quanto custa programar e corrigir código com IA?
Com os valores padrão do bloco Como calculamos, a estimativa vai de US$ 0,036 a US$ 0,12 entre os modelos da lista que têm preço publicado. É só uma estimativa e você pode ajustar os números na página.
Tem opção com pesos abertos para programar e corrigir código?
Sim: GLM-5.2.
Esta página usa IA para recomendar?
Não. A recomendação vem de regras fixas sobre dados públicos de Epoch AI, OpenRouter, Hugging Face e das páginas oficiais de preço de cada empresa, na versão mais recente consultada. O texto digitado só é comparado com palavras-chave.
Termos usados nesta página
Casos de uso com página própria
Páginas oficiais de preço consultadas
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.