Modelos
A EvaGPT oferece suporte para que você utilize diferentes modelos de IA, dependendo de suas necessidades, para criar experiências envolventes através de agentes de IA conversacional. Modelos mais leves são mais rápidos e econômicos, ideais para respostas simples e alto volume. Modelos mais avançados entregam mais precisão em tarefas complexas, com custo maior. Consulte a tabela para comparar custo relativo (proporção de tokens) e quantidade de texto que cada modelo consegue processar (tamanho do contexto).
Tabela de Modelos Disponíveis
As colunas Proporção de tokens de entrada e Proporção de tokens de saída indicam quantos créditos do EvaGPT são consumidos a cada token enviado (entrada) e a cada token gerado (saída).
| Modelo | Descrição | Proporção de tokens de entrada | Proporção de tokens de saída |
|---|---|---|---|
| OPENAI | |||
| Gpt 3.5 Turbo | Modelo rápido e econômico para tarefas mais simples. | 0,0278 | 0,0833 |
| Gpt 3.5 Turbo Instruct | GPT-3.5 Turbo é um modelo rápido e barato para tarefas mais simples. | 0,0823 | 0,1111 |
| Gpt 5 | GPT-5 é um modelo de linguagem de nova geração com recursos de raciocínio e desempenho aprimorado em todos os domínios. | 0,0694 | 0,5556 |
| Gpt 5 Mini | Versão econômica do GPT-5, oferecendo excelente desempenho para a maioria das tarefas. | 0,0139 | 0,1111 |
| Gpt 5 Nano | O modelo mais leve e rápido da família GPT-5, otimizado para tarefas simples. | 0,0028 | 0,0222 |
| Gpt 5.1 | Oferece raciocínio mais forte, melhor adesão às instruções e um estilo conversacional mais natural. | 0,0694 | 0,5556 |
| Gpt 5.2 | O GPT-5.2 é o membro rápido e leve da família 5.2, otimizado para conversas rápidas, enquanto mantém forte inteligência geral. | 0,0972 | 0,7778 |
| Gpt 5.3 Codex | Este é um modelo de codificação especializado da OpenAI, otimizado para fluxos de trabalho de engenharia de software e tarefas autônomas de código de longa duração. | 0,0972 | 0,7778 |
| Gpt 5.4 | O GPT-5.4 é o modelo de fronteira da OpenAI para trabalhos profissionais complexos, oferecendo a maior capacidade da série GPT-5. | 0,1389 | 0,8333 |
| Gpt 5.4 Mini | Este é o modelo mini mais forte da OpenAI para programação, uso de computadores e subagentes, trazendo os pontos fortes do GPT-5.4 para um modelo mais rápido. | 0,0417 | 0,2500 |
| Gpt 5.4 Nano | Modelo GPT-5.4 mais barato da OpenAI para tarefas simples de alto volume, como classificação, extração de dados, classificação e subagentes. | 0,0111 | 0,0694 |
| Gpt 5.5 | Modelo de fronteira mais novo da OpenAI para trabalhos profissionais mais complexos, oferecendo desempenho de codificação mais forte e raciocínio avançado. | 0,2778 | 1,6667 |
| GPT 5.6 Sol | Modelo principal da geração GPT-5.6, com a maior capacidade da família para raciocínio complexo, programação de longa duração e tarefas que exigem persistência entre arquivos, testes e correções. | 0,2778 | 1,6667 |
| GPT 5.6 Terra | Modelo equilibrado da família GPT-5.6 para o dia a dia, com desempenho comparável ao GPT-5.5 a um custo menor. | 0,1389 | 0,8333 |
| GPT 5.6 Luna | Modelo mais rápido e econômico da família GPT-5.6, indicado para tarefas de alto volume em que velocidade e custo são prioridade. | 0,0556 | 0,3333 |
| GPT 6 Astra | Modelo desenvolvido para raciocínio complexo, programação, pesquisa e criação de documentos em fluxos de trabalho completos e exigentes. | 0,5556 | 2,7778 |
| GPT 6 Sol | O GPT-6 Sol é o modelo da família GPT-6 desenvolvido para tarefas complexas de programação e fluxos de trabalho com agentes, combinando raciocínio de nível avançado com um custo significativamente menor do que o Astra. | 0,1111 | 0,5556 |
| GPT 6 Luna | O GPT-6 Luna é o modelo mais eficiente da família GPT-6, desenvolvido para tarefas específicas e de alto volume, como classificação, extração, ranqueamento e atuação como subagente. | 0,0056 | 0,0278 |
| ANTHROPIC | |||
| Claude Opus 4.1 | Modelo poderoso da Anthropic, com capacidades aprimoradas para raciocínio complexo, programação e tarefas criativas. | 0,8333 | 4,1667 |
| Claude Opus 4.5 | Otimizado para engenharia de software complexa e fluxos de trabalho agentivos. | 0,2778 | 1,3889 |
| Claude Opus 4.6 | Eficiente para programação e tarefas profissionais de longa duração. | 0,2778 | 1,3889 |
| Claude Opus 4.7 | Modelo altamente capaz e disponível da Anthropic, construído para codificação avançada, fluxos de trabalho complexos de agentes e tarefas de visão. | 0,2778 | 1,3889 |
| Claude Opus 4.8 | Modelo da Anthropic com consistência e autonomia para tarefas longas de programação, agentes e trabalho profissional. | 0,2778 | 1,3889 |
| Claude Opus 5 | Modelo principal da Anthropic para uso diário, voltado a agentes de longa duração, programação, trabalho com documentos, uso de computador e pesquisa científica. | 0,2778 | 1,3889 |
| Claude Opus 5.5 | O Claude Opus 5.5 representa uma evolução significativa em relação ao Opus 5. Ele avança ainda mais em programação com agentes, tarefas agentivas de longa duração, trabalho com conhecimento, comunicação e visão, ao mesmo tempo em que realiza o mesmo trabalho utilizando menos tokens e apresenta seu progresso, descobertas e próximos passos de forma clara. | 0,2222 | 1,1111 |
| Claude Sonnet 4.5 | Modelo avançado ajustado para agentes e programação de longa duração. | 0,1667 | 0,8333 |
| Claude Sonnet 5 | O Sonnet mais agentivo até agora: planeja, usa ferramentas como navegador e terminal e trabalha de forma autônoma, com desempenho próximo ao Opus 4.8 a um custo menor. | 0,1111 | 0,5556 |
| Claude Haiku 4.5 | Modelo rápido e eficiente da Anthropic. | 0,0556 | 0,2778 |
| Claude Haiku 5.5 | Modelo mais rápido e econômico, indicado para tarefas de alto volume, como resumos, classificação, consultas a dados e atuação como subagente. | 0,02777 | 0,1388 |
| Claude Connet 4.6 | Alto desempenho em programação, agentes e automação de fluxos de trabalho. | 0,1667 | 0,8333 |
| DEEPSEEK | |||
| Deepseek V4.1 Flash | Versão rápida e econômica, indicada para assistentes de programação, chat e fluxos agentivos em que velocidade e custo são prioridade. | 0,0166 | 0,0666 |
| Z.AI | |||
| GLM 5.3 | Modelo principal da Zhipu AI voltado a engenharia de software complexa e agentes de longa duração, com raciocínio, chamada de funções e contexto longo. | 0,0777 | 0,2444 |
| Gemini 2.5 Flash | Modelo multimodal capaz e de baixo custo. | 0,0167 | 0,1389 |
| Gemini 2.5 Pro | Modelo multimodal de alta capacidade construído para a era dos Agentes. | 0,0087 | 0,0694 |
| Gemini 3 Flash | Modelo de raciocínio de alta velocidade para fluxos de trabalho agentivos. | 0,0278 | 0,1667 |
| Gemini 3.1 Pro | Raciocínio multimodal de alta precisão em texto, imagem, vídeo, áudio e código. | 0,1111 | 0,6667 |
| XAI | |||
| Grok 4.3 | Modelo de raciocínio da xAI que aceita texto e imagem, indicado para fluxos agentivos, seguimento de instruções e tarefas que exigem alta precisão factual. | 0,1389 | 0,2778 |
| Maritaca | |||
| Sabiazinho 4 | Modelo leve e econômico, otimizado para o português brasileiro, indicado para tarefas do dia a dia, extração de informações e seguimento de instruções. | 0,0125 | 0,05 |
| Sabiá 4 | com foco no domínio jurídico brasileiro, contexto longo, seguimento de instruções e capacidades de agente. | 0,0597 | 0,2389 |
| Sabiá 4 Thinking | Versão do Sabiá 4 com raciocínio estruturado antes da resposta, indicada para problemas complexos e tarefas jurídicas em português. | 0,0604 | 0,4833 |
| PERPLEXITY | |||
| Sonar | Opção leve com fundamentação por busca em tempo real na internet. | 0,0556 | 0,0556 |
| Sonar Pro | Opção premium com fundamentação por busca em tempo real na internet. | 0,1667 | 0,8333 |
| Sonar Deep Research | Realiza pesquisas em tempo real na internet de nível especializado. | 0,1111 | 0,4444 |
| Sonar Reasoning Pro | Modelo de primeira linha com fundamentação avançada por busca e DeepSeek R1. | 0,1111 | 0,4444 |
| OUTROS | |||
| Personalizado | Quando se utiliza uma chave de API externa para qualquer modelo selecionado. | 0,0003 | 0,0003 |
Geração de imagens
| Modelo | Descrição | Proporção de tokens de entrada | Proporção de tokens de saída |
|---|---|---|---|
| Gemini 2.5 Flash Image | Modelo rápido do Google para gerar e editar imagens a partir de texto. | 0,0167 | 1,6667 |
| Gemini 3 Pro Image | Modelo de imagem mais avançado do Google, para composições complexas e alta qualidade visual. | 0,1111 | 6,6667 |
| Gemini 3.1 Flash Image | Modelo de imagem generalista do Google, equilibrando qualidade, velocidade e custo na geração e edição. | 0,0278 | 3,3333 |
| Gemini 3.1 Flash Lite Image | Modelo de imagem mais rápido e econômico do Google, para alto volume, com saída limitada a 1K de resolução. | 0,0139 | 1,6667 |
| GPT Image 1.5 | Modelo de imagem da OpenAI com edição precisa, que preserva os detalhes e renderiza bem textos pequenos em diagramas e infográficos. | 0,2778 | 1,7778 |
| GPT Image 2 | Modelo de imagem mais recente da OpenAI, que raciocina antes de gerar, renderiza texto em vários idiomas e cria composições complexas como infográficos e mapas. | 0,2778 | 1,6667 |
Texto para fala (TTS)
| Nome do modelo | Descrição curta | Proporção de tokens de saída |
|---|---|---|
| TTS 1 | Modelo da OpenAI que converte texto em fala natural, otimizado para baixa latência. | 0,83333 |
Transcrição
| Nome do modelo | Descrição curta | Proporção de tokens de entrada |
|---|---|---|
| Whisper | Modelo da OpenAI para transcrição de áudio em vários idiomas. | 333,33333 |
Contabilização de consumo
Para fins de contabilização, uma interação corresponde a um ciclo completo de troca: uma mensagem enviada pelo usuário e a respectiva resposta gerada pelo agente. Um atendimento pode ser composto por inúmeras interações, e seu consumo total é a soma do consumo de cada uma delas.
O consumo de cada interação é calculado com base na quantidade de tokens processados e pela proporção definida para o modelo de IA utilizado:
Consumo = (tokens de entrada × proporção de entrada) + (tokens de saída × proporção de saída)
Com o modelo GPT 5.6 Luna, por exemplo, em uma interação com 1.000 tokens de entrada e 500 tokens de saída:
- Entrada: 1.000 × 0,0556 = 55,6
- Saída: 500 × 0,3333 = 166,65
- Consumo total da interação: 222,25 créditos
Escolha o modelo apropriado considerando o tipo de tarefa do agente, a qualidade esperada das respostas e o consumo de créditos.
Personalização das Configurações do Modelo
Controlam o estilo das respostas do agente. São opcionais: os valores padrão atendem bem à maioria dos casos. Altere apenas se notar um problema específico e faça pequenos ajustes por vez, testando o resultado.
Nem todos os ajustes estão disponíveis para todos os modelos. Cada fornecedor de IA suporta um conjunto diferente de configurações, por isso a EvaGPT exibe apenas as que se aplicam ao modelo selecionado no agente. Se um ajuste descrito aqui não aparecer, é porque o modelo escolhido não oferece essa opção.
Deixar a IA decidir o esforço
Quando ativado, a IA ajusta sozinha o quanto "pensa" antes de responder: perguntas simples recebem respostas rápidas, e perguntas complexas recebem mais análise. É a opção recomendada para agentes que lidam com perguntas de complexidade variada.
Esforço de raciocínio
Disponível quando a opção anterior está desativada. Define um nível fixo de análise antes de cada resposta. Os níveis disponíveis variam conforme o modelo; no GPT 5 Mini, por exemplo, a lista traz Mínimo, Baixo, Médio, Alto e Muito alto.
- Mínimo: análise mínima antes de responder, priorizando velocidade e custo.
- Baixo: respostas mais rápidas e econômicas. Indicado para perguntas diretas, atendimento e consultas simples.
- Médio: equilíbrio entre velocidade e profundidade. Atende bem à maioria dos casos.
- Alto: análise mais cuidadosa, para perguntas que envolvem várias etapas, cálculos ou comparação de informações.
- Muito alto: análise mais profunda possível, para problemas complexos em que a precisão é mais importante que o tempo de resposta. Disponível nos modelos que oferecem esse nível.
Níveis mais altos de esforço aumentam o tempo de resposta e o consumo de créditos, pois o modelo processa mais tokens antes de responder.
Criatividade das respostas
Define o quanto o agente varia na escolha das palavras e na forma de responder.
- Mais previsível: respostas mais consistentes e objetivas, com menos variação entre uma pergunta e outra. Indicado para atendimento, suporte, consulta a documentos e respostas técnicas.
- Mais criativa: respostas mais variadas e originais, com maior risco de sair do assunto ou imprecisões. Indicado para brainstorming, textos de marketing e conteúdo criativo.
Evitar repetir palavras
Reduz a chance de o agente usar as mesmas palavras várias vezes na mesma resposta. Útil quando as respostas soam repetitivas ou redundantes. Valores muito altos podem levar o agente a trocar termos técnicos por sinônimos imprecisos.
Evitar repetir assuntos
Incentiva o agente a trazer temas novos em vez de voltar sempre ao mesmo ponto. Útil em conversas abertas e geração de ideias. Em agentes que precisam se manter focados em um tema (como suporte a um produto), prefira manter o valor padrão.
Ao personalizar essas propriedades, você pode ajustar o comportamento do modelo para melhor atender ao seu caso de uso específico e seus requisitos. No entanto, é importante observar que a alteração dessas propriedades pode ter um impacto significativo no desempenho e na precisão do modelo, portanto, é recomendável experimentar e testar diferentes configurações para encontrar o melhor equilíbrio entre desempenho e criatividade.