# Como calculamos a comparação de custos ~1/7 - GateLLM

> Todas as entradas da nossa comparação de custos: o cenário padrão, os preços do catálogo e suas fontes, as fórmulas de custo e capacidade, a sensibilidade por modelo de execução e o que a razão não inclui.

Canônico: https://www.gatellm.io/pt-BR/methodology/

## Como calculamos a comparação de custos

As entradas por trás da calculadora e da comparação da página inicial, publicadas para você recalcular em vez de acreditar.

Cada número desta página é calculado na construção, a partir dos mesmos módulos que a calculadora usa: catálogo de modelos, modelo de mix e tabela de preços publicada. Nenhum número é digitado em um arquivo de tradução.

## O que esta página estabelece

No ajuste padrão, o custo do mix é 16% de uma base totalmente frontier — cerca de um em cada 6 — enquanto a pontuação de capacidade retém 97,3% da base. Os dois números são saídas das fórmulas abaixo, não texto de marketing.

## O cenário padrão

A calculadora abre com um cenário: 30 bi tokens por mês, dos quais 10% de saída, 90% da execução no nível aberto e uma taxa de acerto de cache de 80% na entrada. O planejador é Claude Opus 5.5; o executor é DeepSeek V4.1 Flash. São volumes corporativos ilustrativos, não a medição de um cliente.

### Ajuste padrão

| Entrada | Valor | Fonte |
| --- | --- | --- |
| DEFAULT_MIX_INPUT.monthlyTokens | 30 bi | shared/mix-economics.ts |
| DEFAULT_MIX_INPUT.outputRatio | 10% | shared/mix-economics.ts |
| DEFAULT_MIX_INPUT.openShare | 90% | shared/mix-economics.ts |
| DEFAULT_MIX_INPUT.cacheHitRate | 80% | shared/mix-economics.ts |
| DEFAULT_MIX_INPUT.plannerId | Claude Opus 5.5 | shared/model-catalog.ts |
| DEFAULT_MIX_INPUT.executorId | DeepSeek V4.1 Flash | shared/model-catalog.ts |
| INTRINSIC_PLANNING_FRAC | 10% | shared/mix-economics.ts |

## Os preços usados

Os preços de lista vêm das páginas de preços dos fornecedores; o catálogo tem data de 2026-11-02. Com BYOK você paga esses preços diretamente e o GateLLM não adiciona margem. Quando um fornecedor publica vários preços para o mesmo modelo, o catálogo usa o mais alto — a direção que faz a nossa economia parecer menor.

### Preços do catálogo (USD por milhão de tokens)

| Modelo | Fornecedor | Entrada | Saída | Entrada em cache | Fonte |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| Claude Sonnet 5.5 | Anthropic | $2 | $10 | $0.10 | https://platform.claude.com/docs/en/about-claude/pricing |
| Claude Opus 5.5 | Anthropic | $4 | $20 | $0.20 | https://platform.claude.com/docs/en/about-claude/pricing |
| Claude Fable 5.1 | Anthropic | $10 | $50 | $0.25 | https://platform.claude.com/docs/en/about-claude/pricing |
| GPT-6 Astra | OpenAI | $10 | $50 | $1 | https://developers.openai.com/api/docs/pricing |
| Claude Haiku 5.5 | Anthropic | $0.10 | $0.50 | $0.01 | https://platform.claude.com/docs/en/about-claude/pricing |
| GLM-5.3-Flash | Zhipu | $0.15 | $0.50 | $0.03 | https://docs.z.ai/guides/overview/pricing |
| DeepSeek V4.1 Flash | DeepSeek | $0.30 | $1.20 | $0.006 | https://api-docs.deepseek.com/quick_start/pricing/ |
| Qwen3.8-Max | Alibaba | $2 | $6 | $0.25 | https://www.alibabacloud.com/help/en/model-studio/qwen3-8-max |

## Como a razão de custo é calculada

A base envia todo o tráfego ao planejador e aplica a mesma hipótese de cache. O mix envia 90% do tráfego ao executor. A razão é o mix dividido pela base: 16% no ajuste padrão, cerca de um em cada 6. Em valores absolutos: $86K de base, $13K com mix e $73K de economia por mês.

### Custo mensal no ajuste padrão

| Item | USD por mês | Observação |
| --- | --- | --- |
| entrada do planejador | $3K | desconto de cache aplicado |
| saída do planejador | $6K |  |
| entrada do executor | $2K | desconto de cache aplicado |
| saída do executor | $3K |  |
| linha de base (todo o tráfego no planejador) | $86K | todo o tráfego no planejador |
| misto | $13K | soma das quatro linhas acima |
| economia | $73K | linha de base − misto |
| economia de cache | $14K | apenas informativo — já incluído nas linhas de entrada |

## Como a retenção de capacidade é calculada

Cada modelo tem duas pontuações, planejamento e rotina. 10% do trabalho é tratado como planejamento e o resto como execução rotineira. A base usa o planejador para ambos; o mix dá ao planejador no máximo a parte de planejamento e envia o resto ao executor. A retenção no ajuste padrão é 97,3%. As pontuações são faixas ilustrativas derivadas de rankings públicos, não um benchmark que executamos.

### Pontuações de capacidade

| Papel | Planejamento | Rotina | Fonte |
| --- | --- | --- | --- |
| planejador | 100 | 100 | https://artificialanalysis.ai/models/claude-opus-5-5 |
| executor | 88 | 97 | https://lmarena.ai/leaderboard |
| pontuação da linha de base | 100 |  | ponderado por INTRINSIC_PLANNING_FRAC |
| pontuação do misto | 97 |  | ponderado por INTRINSIC_PLANNING_FRAC |

## O que move a razão

Duas coisas dominam: qual modelo atua como executor e quanto tráfego ele assume. As tabelas abaixo recalculam com a mesma fórmula: uma para cada executor do catálogo e outra para uma faixa de proporções em torno do ponto ideal de 70% a 92%. As duas direções aparecem — um executor mais barato economiza mais, um mais forte economiza menos.

### Sensibilidade ao executor

| Executor | Razão de custo | Um em N | Retenção |
| --- | --- | --- | --- |
| Claude Haiku 5.5 | 12% | 8,1 | 95,5% |
| GLM-5.3-Flash | 13% | 7,6 | 94,6% |
| DeepSeek V4.1 Flash | 16% | 6,4 | 97,3% |
| Qwen3.8-Max | 46% | 2,2 | 97,3% |
| Claude Sonnet 5.5 | 55% | 1,8 | 98,2% |

### Varredura da proporção aberta

| Proporção aberta | Razão de custo | Um em N | Retenção |
| --- | --- | --- | --- |
| 0% | 100% | 1 | 100,0% |
| 70% | 34% | 2,9 | 97,9% |
| 90% | 16% | 6,4 | 97,3% |
| 92% | 14% | 7,3 | 97,1% |
| 100% | 6% | 16 | 96,1% |

## O que a razão não inclui

A razão compara apenas o gasto com API de modelos. Exclui a licença do GateLLM ($200 por mês no nível Pro, que nesses volumes é 1,5% do valor de mix acima), sua infraestrutura e o tempo de engenharia. Também não modela descontos negociados separadamente com os fornecedores.

## Limites que vale conhecer

Leia isto antes de citar qualquer número desta página.

- O ajuste é uma forma corporativa plausível; o seu mix será diferente.
- As pontuações de capacidade são ilustrativas e o lado do custo não depende delas.
- Mudanças de preço movem a razão: o catálogo tem data e é atualizado, não congelado.
- A razão é uma comparação de arquitetura, não um compromisso sobre a sua fatura.

## Perguntas frequentes

### Consigo reproduzir estes números?

Sim. Coloque os controles da calculadora no ajuste acima e as mesmas entradas produzem os mesmos valores. Os módulos que os produzem estão na coluna “Fonte” de cada tabela.

### Por que um em cada 6 e não um número mais redondo?

Porque é o que os preços do catálogo produzem neste ajuste. A manchete arredonda para o denominador inteiro mais próximo; a razão sem arredondamento está nas tabelas acima.

### Um executor mais barato significa pior resultado?

Às vezes. Cada executor tem sua própria pontuação de planejamento, e a tabela de sensibilidade mostra a retenção resultante. O padrão escolhe um modelo com pontuação de rotina forte, não o mais barato do catálogo.

## Relacionados
- [Início](https://www.gatellm.io/pt-BR/index.md)
- [Preços](https://www.gatellm.io/pt-BR/pricing.md)
- [Calculadora de custos](https://www.gatellm.io/pt-BR/calculator.md)
- [Sobre](https://www.gatellm.io/pt-BR/about.md)
- [Agendar uma demonstração](https://www.gatellm.io/pt-BR/demo.md)
- [FAQ](https://www.gatellm.io/pt-BR/faq.md)
- [Comparar gateways de IA](https://www.gatellm.io/pt-BR/compare.md)
- [Comparar LiteLLM](https://www.gatellm.io/pt-BR/compare/litellm.md)
- [Comparar OpenRouter](https://www.gatellm.io/pt-BR/compare/openrouter.md)
- [Comparar Alibaba Cloud AI Gateway](https://www.gatellm.io/pt-BR/compare/alibaba-cloud.md)
- [Comparar Azure API Management](https://www.gatellm.io/pt-BR/compare/azure-apim.md)
- [Comparar Apigee](https://www.gatellm.io/pt-BR/compare/apigee.md)
- [Comparar Cloudflare AI Gateway](https://www.gatellm.io/pt-BR/compare/cloudflare.md)
- [Comparar Kong AI Gateway](https://www.gatellm.io/pt-BR/compare/kong.md)
- [Comparar Portkey](https://www.gatellm.io/pt-BR/compare/portkey.md)
- [Alternativa ao Microsoft 365 Copilot](https://www.gatellm.io/pt-BR/compare/copilot.md)
- [LiteLLM vs Kong AI Gateway](https://www.gatellm.io/pt-BR/compare/litellm-vs-kong.md)
- [LiteLLM vs OpenRouter](https://www.gatellm.io/pt-BR/compare/litellm-vs-openrouter.md)
- [LiteLLM vs Portkey](https://www.gatellm.io/pt-BR/compare/litellm-vs-portkey.md)
- [Casos de uso](https://www.gatellm.io/pt-BR/use-cases.md)
- [Reduzir custo de LLM](https://www.gatellm.io/pt-BR/use-cases/reduce-cost.md)
- [Alta disponibilidade](https://www.gatellm.io/pt-BR/use-cases/high-availability.md)
- [Isolamento multilocatário](https://www.gatellm.io/pt-BR/use-cases/multi-tenant.md)
- [Conformidade e auditoria](https://www.gatellm.io/pt-BR/use-cases/compliance-audit.md)
- [Solução de problemas por sintoma](https://www.gatellm.io/pt-BR/use-cases/troubleshooting.md)
- [Stack de modelos multivendor](https://www.gatellm.io/pt-BR/use-cases/mixed-model-stack.md)
- [IA auto-hospedada dentro do Office](https://www.gatellm.io/pt-BR/use-cases/self-hosted-office-ai.md)
- [Visibilidade e atribuição do uso de tokens](https://www.gatellm.io/pt-BR/use-cases/token-ops.md)
- [Token FinOps: alocação e controle de custos de IA](https://www.gatellm.io/pt-BR/use-cases/token-finops.md)
- [Governança de ferramentas MCP](https://www.gatellm.io/pt-BR/use-cases/mcp-tool-governance.md)
- [Busca na web para todos os modelos](https://www.gatellm.io/pt-BR/use-cases/web-search-grounding.md)
- [Rotação e standby de múltiplas chaves](https://www.gatellm.io/pt-BR/use-cases/multi-key-pooling.md)
- [Controle de admissão de clientes](https://www.gatellm.io/pt-BR/use-cases/client-admission-control.md)
- [Aplicar política de uso de modelos](https://www.gatellm.io/pt-BR/use-cases/enforce-model-policy.md)
- [Sem escolha de modelo no cliente](https://www.gatellm.io/pt-BR/use-cases/automatic-model-tiering.md)
- [Um protocolo, qualquer modelo](https://www.gatellm.io/pt-BR/use-cases/one-protocol-any-model.md)
- [Suplemento Office / Microsoft 365](https://www.gatellm.io/pt-BR/office-addin.md)
- [Glossário](https://www.gatellm.io/pt-BR/glossary.md)
- [O que é um gateway de LLM?](https://www.gatellm.io/pt-BR/llm-gateway.md)
- [Governança de IA corporativa](https://www.gatellm.io/pt-BR/enterprise-ai-governance.md)
- [Catálogo de modelos](https://www.gatellm.io/pt-BR/models.md)
- [Integrações de SDK e frameworks](https://www.gatellm.io/pt-BR/integrations.md)
- [Agentes de código de IA e harnesses](https://www.gatellm.io/pt-BR/coding-agents.md)
- [Segurança e conformidade](https://www.gatellm.io/pt-BR/security.md)