Google: inteligência, desempenho e preço dos modelos

Name: Inteligência
Creator: Artificial Analysis
License: https://artificialanalysis.ai/docs/legal/Terms-of-Use.pdf

Google

Esta análise ajuda você a escolher o melhor modelo oferecido por Google para seu caso de uso.

Mais inteligente

Claude Opus 5.5 (max with fallback)

Claude Sonnet 5.5 (max with fallback)

Gemini 4 Argon (high) AI Studio

Gemini 4 Argon (high) (Vertex)

Claude Opus 5 (max)

Intelligence Index

46 modelos no total

Mais rápido

Gemini 3.5 Flash-Lite AI Studio

414 t/s

Gemini 2.5 Flash-Lite (AI Studio)

373 t/s

Gemini 3.1 Flash-Lite (AI Studio)

363 t/s

Gemini 2.5 Flash-Lite (non-reasoning) (AI Studio)

285 t/s

Gemini 3 Flash (non-reasoning) (AI Studio)

212 t/s

Velocidade de saída

46 modelos no total

Menor preço

Gemma 4 26B A4B AI Studio

$0.00

Gemma 4 31B (AI Studio)

$0.00

Gemini 2.5 Flash-Lite (AI Studio)

$0.07

Gemini 2.5 Flash-Lite (non-reasoning) (AI Studio)

$0.07

gpt-oss-120b (high) Vertex

$0.12

Preço combinado (por 1M de tokens)

46 modelos no total

Google oferece 46 modelos, cada um com características diferentes de inteligência, desempenho e preço. Veja abaixo uma comparação das principais métricas entre os modelos.

Em inteligência, os principais modelos oferecidos por Google são Claude Opus 5.5 (max with fallback) (58), Claude Sonnet 5.5 (max with fallback) (56) e Gemini 4 Argon (high) AI Studio (53).
Em velocidade de saída, os modelos mais rápidos são Gemini 3.5 Flash-Lite AI Studio (414 t/s), Gemini 2.5 Flash-Lite (AI Studio) (373 t/s) e Gemini 3.1 Flash-Lite (AI Studio) (363 t/s). A velocidade varia significativamente entre os modelos, com uma diferença de 95% entre o mais rápido e o mais lento.
Em latência, Gemini 2.5 Flash-Lite (non-reasoning) (AI Studio) (0.32s), Gemini 2.5 Flash (non-reasoning) (AI Studio) (0.37s) e Claude 4.5 Haiku (non-reasoning) Vertex (0.57s) têm o menor tempo até o primeiro token da resposta final.
Em preço, Gemma 4 26B A4B AI Studio ($0.00), Gemma 4 31B (AI Studio) ($0.00) e Gemini 2.5 Flash-Lite (AI Studio) ($0.07) têm os menores preços combinados por 1M de tokens.
Em tamanho da janela de contexto, Llama 4 Scout Vertex (1M), Claude Opus 5.5 (max with fallback) (1M) e Claude Sonnet 5.5 (max with fallback) (1M) aceitam as maiores janelas entre os modelos oferecidos por Google.

Inteligência

Artificial Analysis Intelligence Index · Higher is better

Velocidade

Output tokens per second · Higher is better

Preço

USD per 1M tokens (blended) · Lower is better

Avaliações de inteligência

Artificial Analysis Intelligence Index

Artificial Analysis Intelligence Index v4.3.2 incorporates 10 evaluations: AA-Briefcase v1.1, GDPval-AA v2.1, AutomationBench-AA, Terminal-Bench 4.0, SciCode, Humanity's Last Exam, GDP.pdf, CritPt, AA-Omniscience, AA-LCR v1.1

Estimate (independent evaluation forthcoming)

Artificial Analysis Intelligence Index v4.3.2 includes: AA-Briefcase v1.1, GDPval-AA v2.1, AutomationBench-AA, Terminal-Bench 4.0, SciCode, Humanity's Last Exam, GDP.pdf, CritPt, AA-Omniscience, AA-LCR v1.1. See Intelligence Index methodology for further details, including a breakdown of each evaluation and how we run them.

Evaluations

Evaluations measured independently by Artificial Analysis · AA-PersonalityBench scores are percentile ranks from 1 to 100

Ver mais

AA-Briefcase v1.1

Agentic knowledge work, Elo

AA-Omniscience Accuracy

Knowledge

AA-Omniscience Non-Hallucination Rate

1 - hallucination rate

AutomationBench-AA

Agentic SaaS workflows

GDPval-AA v2.1

Agentic real-world work tasks, Elo

Humanity's Last Exam

Reasoning & knowledge

GDP.pdf

Professional document reasoning, All-pass

Terminal-Bench 4.0

Agentic coding & terminal use

AA-LCR v1.1

Long context reasoning

SciCodeUnder review

Coding

CritPt

Physics reasoning

Terminal-Bench-Science 0.1New

Agentic scientific research workflows in a terminal

FrontierCode 1.1New

Agentic software engineering in open-source repositories

AA-AnalystAgent

Quantitative analysis on spreadsheets & documents

Harvey LAB-AA v1.1Updated

Legal agentic work, Hallucination-Gated All-Pass Rate

EnterpriseOps-Gym-AA

Agentic business operations

AA-3DNew

Agentic interactive 3D experiences, Elo

ITBench-AA

Kubernetes incident root-cause analysis

MLCR-AAUpdated

Medical long context reasoning

MMMU-Pro

Visual reasoning

AA-PersonalityBench: Expressiveness ScoreNew

Rich, varied, well-crafted language

AA-PersonalityBench: Organization ScoreNew

Well-structured, scannable, answer-first

AA-PersonalityBench: Transparency ScoreNew

Truthful, acknowledges uncertainty, non-sycophantic

AA-PersonalityBench: Slop ScoreNew

Use of filler and generic language

While model intelligence generally translates across use cases, specific evaluations may be more relevant for certain use cases.

Intelligence Index vs. preço

Blended at 7:2:1 (cache-input-output) · USD per 1M tokens (blended)

Most attractive quadrant

Pareto line

While higher intelligence models are typically more expensive, they do not all follow the same price-quality curve.

Janela de contexto

Context window: tokens limit · Higher is better

Larger context windows are relevant to RAG (Retrieval Augmented Generation) LLM workflows which typically involve reasoning and information retrieval of large amounts of data.

Maximum number of combined input & output tokens. Output tokens commonly have a significantly lower limit (varied by model).

Preços

Intelligence Index vs. preço

Blended at 7:2:1 (cache-input-output) · USD per 1M tokens (blended)

Most attractive quadrant

Pareto line

While higher intelligence models are typically more expensive, they do not all follow the same price-quality curve.

Resumo do desempenho

Velocidade de saída vs. preço

Output speed: output tokens per second · USD per 1M tokens (blended)

Most attractive quadrant

Pareto line

Tokens per second received while the model is generating tokens (ie. after first chunk has been received from the API for models which support streaming).

Price per token, shown in USD per million tokens. Price is a blend of cache hit, input, and output token prices using the selected ratio (default 7:2:1 cache-input-output).

Velocidade

Medida pela velocidade de saída (tokens por segundo)

Velocidade de saída

Output tokens per second · Higher is better

Tokens per second received while the model is generating tokens (ie. after first chunk has been received from the API for models which support streaming).

Figures represent performance of the model's first-party API or the median across providers where a first-party API is not available.

Latência

Medida pelo tempo (segundos) até o primeiro token

Latência: Tempo até o primeiro token da resposta final

Segundos até receber o primeiro token de resposta · Inclui o tempo de “pensamento” dos modelos de raciocínio

Time to first answer token received, in seconds, after API request sent. For reasoning models, this includes the 'thinking' time of the model before providing an answer. For models which do not support streaming, this represents time to receive the completion.

Comportamento do cache

Taxa de acertos do cache

Proporção de tokens de entrada elegíveis para cache atendidos pelo cache · Mediana das últimas quatro semanas, atualizada em 26 de set. de 2026

The share of cacheable input tokens served from the provider's prompt cache, measured during multi-turn agentic coding sessions. We regularly measure each endpoint and report a representative rate based on recent measurements. Higher values mean more of the input is billed at the cheaper cache-hit price, where the provider offers one, which lowers the effective cost of agentic workloads. For further details, see our methodology page.

Custo por tarefa vs. Taxa de acertos do cache

Weighted average cost (USD) per Intelligence Index task · Cache hit rate: median of the last four weeks, updated Sep 26, 2026

Most attractive quadrant

Pareto line

Weighted average cost per Intelligence Index task. Each evaluation’s cost is calculated from input, cache hit, cache write, reasoning, and answer token prices, divided by task count, and weighted by its Intelligence Index weight.

Tempo de resposta de ponta a ponta

Seconds to output 500 tokens, calculated based on time to first token, 'thinking' time for reasoning models, and output speed

Tempo de resposta de ponta a ponta vs. preço

End-to-end response time: end-to-end seconds to output 500 tokens · USD per 1M tokens (blended)

Most attractive quadrant

Pareto line

Price per token, shown in USD per million tokens. Price is a blend of cache hit, input, and output token prices using the selected ratio (default 7:2:1 cache-input-output).


									Análises adicionais
Claude Opus 5.5 (max with fallback)	1M	Proprietário	58	$11.63	96	679.37	684.60	--	Modelo Provedor
Claude Sonnet 5.5 (max with fallback)	1M	Proprietário	56	--	132	397.16	400.93	--	Modelo Provedor
Gemini 4 Argon (high) AI Studio (1M output)	1M	Proprietário	53	$1.99	--	--	--	--	Modelo Provedor
Gemini 4 Argon (high) AI Studio	1M	Proprietário	53	$1.99	96	58.25	63.44	--	Modelo Provedor
Gemini 4 Argon (high) (Vertex)	1M	Proprietário	53	$1.99	82	53.92	60.04	--	Modelo Provedor
Claude Opus 5 (max)	1M	Proprietário	51	$9.38	58	33.78	42.44	--	Modelo Provedor
Claude Opus 5 (xhigh)	1M	Proprietário	50	$7.75	--	--	--	--	Modelo Provedor
Claude Fable 5 (with fallback)	1M	Proprietário	50	$9.66	69	59.24	66.52	--	Modelo Provedor
Claude Opus 5 (high)	1M	Proprietário	48	$5.64	--	--	--	--	Modelo Provedor
Claude Opus 5 (medium)	1M	Proprietário	45	$3.32	--	--	--	--	Modelo Provedor
Claude Opus 5.5 (low with fallback)	1M	Proprietário	42	$0.68	80	4.92	11.18	--	Modelo Provedor
Claude Opus 4.8 (max)	1M	Proprietário	42	$7.35	66	27.65	35.22	--	Modelo Provedor
Gemini 3.8 Flash (high) AI Studio	1M	Proprietário	41	$1.24	141	24.70	28.24	--	Modelo Provedor
Claude Opus 4.7 (max)	1M	Proprietário	41*	--	69	17.89	25.18	--	Modelo Provedor
Gemini 3.8 Flash (medium) AI Studio	1M	Proprietário	40	$0.93	--	--	--	--	Modelo Provedor
Claude Opus 5 (low)	1M	Proprietário	39	$1.57	57	2.46	11.19	--	Modelo Provedor
Claude Sonnet 5 (max)	1M	Proprietário	38	$7.36	81	120.50	126.66	--	Modelo Provedor
Claude Sonnet 5.5 (low with fallback)	1M	Proprietário	36	--	105	1.36	6.12	--	Modelo Provedor
Gemini 3.6 Flash (high) AI Studio	1M	Proprietário	34	$1.60	202	15.76	18.23	--	Modelo Provedor
Gemini 3.5 Flash (medium)	1M	Proprietário	34*	--	217	12.64	14.95	--	Modelo Provedor
Gemini 3.8 Flash (low) AI Studio	1M	Proprietário	33	--	--	--	--	--	Modelo Provedor
Gemini 3.5 Flash (high) AI Studio	1M	Proprietário	33	$3.69	222	14.34	16.59	--	Modelo Provedor
Claude Opus 4.6 (max)	1M	Proprietário	32*	--	44	8.83	20.19	--	Modelo Provedor
Claude Sonnet 4.6 (max)	200k	Proprietário	30	$6.47	57	89.50	98.35	--	Modelo Provedor
Gemini 3.1 Pro Preview (Vertex)	1M	Proprietário	30	$1.31	97	25.07	30.22	--	Modelo Provedor
Gemini 3.1 Pro Preview (AI Studio)	1M	Proprietário	30	$1.30	130	19.74	23.58	--	Modelo Provedor
Claude Opus 4.5 Vertex	200k	Proprietário	29*	--	51	21.85	31.73	--	Modelo Provedor
Gemini 3 Pro Preview (high) (Vertex)	1M	Proprietário	28*	--	--	--	--	--	Modelo Provedor
GLM-5	200k	Aberto	28*	--	82	1.54	45.39	37.76	Modelo Provedor
Claude Opus 4.6 (non-reasoning, high)	1M	Proprietário	26*	--	41	2.15	14.26	--	Modelo Provedor
Gemini 3 Flash (AI Studio)	1M	Proprietário	26*	--	222	5.78	8.03	--	Modelo Provedor
Claude Sonnet 4.6 (non-reasoning, high)	200k	Proprietário	25*	--	46	0.95	11.80	--	Modelo Provedor
Gemini 3.5 Flash (minimal) AI Studio	1M	Proprietário	24*	--	196	0.83	3.39	--	Modelo Provedor
Claude Opus 4.5 (non-reasoning) Vertex	200k	Proprietário	24*	--	47	0.91	11.48	--	Modelo Provedor
Claude 4.1 Opus Vertex	200k	Proprietário	23*	--	--	--	--	--	Modelo Provedor
Gemini 3 Pro Preview (low) (Vertex)	1M	Proprietário	22*	--	--	--	--	--	Modelo Provedor
GLM-4.7	200k	Aberto	22*	--	166	1.17	16.22	12.04	Modelo Provedor
Gemini 3.5 Flash-Lite AI Studio	1M	Proprietário	22	$0.19	412	6.79	8.00	--	Modelo Provedor
Kimi K2 Thinking Vertex	262k	Aberto	22*	--	77	0.91	33.50	26.07	Modelo Provedor
Claude 4.5 Sonnet Vertex	1M	Proprietário	21	$0.53	46	11.21	21.97	--	Modelo Provedor
Claude 4 Opus Vertex	200k	Proprietário	21*	--	--	--	--	--	Modelo Provedor
Claude 4.5 Sonnet (non-reasoning) Vertex	1M	Proprietário	19*	--	41	0.99	13.12	--	Modelo Provedor
MiniMax-M2 Vertex	197k	Aberto	19*	--	113	0.62	22.70	17.66	Modelo Provedor
Claude 4.1 Opus (non-reasoning) Vertex	200k	Proprietário	19*	--	--	--	--	--	Modelo Provedor
Gemini 3 Flash (non-reasoning) (AI Studio)	1M	Proprietário	18*	--	210	0.92	3.30	--	Modelo Provedor
GLM-4.7 (non-reasoning)	200k	Aberto	17*	--	188	1.17	3.82	--	Modelo Provedor
Claude 4.5 Haiku Vertex	200k	Proprietário	17	$0.24	106	17.92	22.63	--	Modelo Provedor
Gemma 4 26B A4B AI Studio	262k	Aberto	17*	--	47	0.96	53.75	42.23	Modelo Provedor
Claude 4 Opus (non-reasoning) Vertex	200k	Proprietário	17*	--	--	--	--	--	Modelo Provedor
Gemini 2.5 Pro (AI Studio)	1M	Proprietário	16	$0.33	121	23.69	27.83	--	Modelo Provedor
Gemini 2.5 Pro Vertex	1M	Proprietário	16	$0.33	106	25.86	30.57	--	Modelo Provedor
Gemini 3.1 Flash-Lite (AI Studio)	1M	Proprietário	16	$0.06	390	4.56	5.84	--	Modelo Provedor
Claude 4.5 Haiku (non-reasoning) Vertex	200k	Proprietário	15*	--	86	0.62	6.43	--	Modelo Provedor
Claude 3.7 Sonnet (non-reasoning) Vertex	200k	Proprietário	15*	--	--	--	--	--	Modelo Provedor
Gemma 4 31B (AI Studio)	262k	Aberto	15	$0.00	36	1.07	63.27	48.29	Modelo Provedor
Gemini 2.5 Pro (May) (AI Studio)	1M	Proprietário	15*	--	--	--	--	--	Modelo Provedor
DeepSeek R1 0528 Vertex	164k	Aberto	13*	--	150	1.03	17.64	13.29	Modelo Provedor
Gemini 2.5 Flash (AI Studio)	1M	Proprietário	13*	--	224	15.72	17.95	--	Modelo Provedor
Gemini 2.5 Flash (Vertex)	1M	Proprietário	13*	--	199	13.75	16.26	--	Modelo Provedor
Qwen3 235B 2507 Vertex	262k	Aberto	12*	--	43	0.85	12.49	--	Modelo Provedor
Qwen3 Coder 480B Vertex	262k	Aberto	12*	--	160	0.85	3.97	--	Modelo Provedor
gpt-oss-120b (high) Vertex	131k	Aberto	12	$0.06	185	0.95	14.50	10.84	Modelo Provedor
Qwen3 Next 80B A3B Vertex	262k	Aberto	11*	--	--	--	--	--	Modelo Provedor
Gemini 2.5 Flash-Lite (Sep) (AI Studio)	1M	Proprietário	10*	--	--	--	--	--	Modelo Provedor
gpt-oss-120b (low) Vertex	131k	Aberto	10*	--	129	1.77	21.13	15.49	Modelo Provedor
gpt-oss-20b (low) Vertex	131k	Aberto	10*	--	385	0.55	7.04	5.19	Modelo Provedor
Gemini 2.5 Flash (non-reasoning) (Vertex)	1M	Proprietário	10*	--	182	0.58	3.33	--	Modelo Provedor
Gemini 2.5 Flash (non-reasoning) (AI Studio)	1M	Proprietário	10*	--	203	0.36	2.83	--	Modelo Provedor
Qwen3 Next 80B A3B Vertex	262k	Aberto	10*	--	297	0.68	2.36	--	Modelo Provedor
Gemini 2.5 Flash-Lite (Sep) (non-reasoning) (AI Studio)	1M	Proprietário	9*	--	--	--	--	--	Modelo Provedor
gpt-oss-20b (high) Vertex	131k	Aberto	9	$0.01	399	0.37	6.63	5.01	Modelo Provedor
Gemini 2.5 Flash-Lite (AI Studio)	1M	Proprietário	9*	--	353	13.37	14.78	--	Modelo Provedor
Gemini 2.0 Flash (exp) (AI Studio)	1M	Proprietário	8*	--	--	--	--	--	Modelo Provedor
Llama 3.3 70B Vertex	128k	Aberto	8*	--	145	0.69	4.14	--	Modelo Provedor
Gemini 2.5 Flash-Lite (non-reasoning) (AI Studio)	1M	Proprietário	7*	--	295	0.33	2.02	--	Modelo Provedor
Llama 4 Scout Vertex	1.31M	Aberto	6	$0.16	156	0.71	3.91	--	Modelo Provedor
Gemma 3 27B (AI Studio)	128k	Aberto	5	$0.00	--	--	--	--	Modelo Provedor
Gemma 3 4B (AI Studio)	128k	Aberto	5*	--	--	--	--	--	Modelo Provedor
Gemma 3n E2B (AI Studio)	32k	Aberto	5*	--	--	--	--	--	Modelo Provedor
Gemma 3 1B (AI Studio)	32k	Aberto	5*	--	--	--	--	--	Modelo Provedor
Gemma 3 12B (AI Studio)	128k	Aberto	4	$0.00	--	--	--	--	Modelo Provedor

Principais definições

Maximum number of combined input & output tokens. Output tokens commonly have a significantly lower limit (varied by model).

Perguntas frequentes

Perguntas comuns sobre Google

Google oferece 46 modelos que acompanhamos: Claude Opus 5.5 (max with fallback), Claude Sonnet 5.5 (max with fallback), Gemini 4 Argon (high) AI Studio, Gemini 4 Argon (high) (Vertex), Claude Opus 5 (max), Claude Fable 5 (with fallback), Claude Opus 5.5 (low with fallback), Claude Opus 4.8 (max), Gemini 3.8 Flash (high) AI Studio, Claude Opus 4.7 (max), Claude Opus 5 (low), Claude Sonnet 5 (max), Claude Sonnet 5.5 (low with fallback), Gemini 3.6 Flash (high) AI Studio, Gemini 3.5 Flash (medium), Gemini 3.5 Flash (high) AI Studio, Claude Opus 4.6 (max), Claude Sonnet 4.6 (max), Gemini 3.1 Pro Preview (Vertex), Gemini 3.1 Pro Preview (AI Studio), Claude Opus 4.5 Vertex, Claude Opus 4.6 (non-reasoning, high), Gemini 3 Flash (AI Studio), Claude Sonnet 4.6 (non-reasoning, high), Gemini 3.5 Flash (minimal) AI Studio, Claude Opus 4.5 (non-reasoning) Vertex, Gemini 3.5 Flash-Lite AI Studio, Claude 4.5 Sonnet Vertex, Claude 4.5 Sonnet (non-reasoning) Vertex, Gemini 3 Flash (non-reasoning) (AI Studio), Claude 4.5 Haiku Vertex, Gemma 4 26B A4B AI Studio, Gemini 2.5 Pro (AI Studio), Gemini 2.5 Pro Vertex, Gemini 3.1 Flash-Lite (AI Studio), Claude 4.5 Haiku (non-reasoning) Vertex, Gemma 4 31B (AI Studio), Gemini 2.5 Flash (AI Studio), Gemini 2.5 Flash (Vertex), gpt-oss-120b (high) Vertex, gpt-oss-120b (low) Vertex, Gemini 2.5 Flash (non-reasoning) (Vertex), Gemini 2.5 Flash (non-reasoning) (AI Studio), Gemini 2.5 Flash-Lite (AI Studio), Gemini 2.5 Flash-Lite (non-reasoning) (AI Studio) e Llama 4 Scout Vertex.

O modelo mais inteligente disponível em Google é Claude Opus 5.5 (max with fallback), com 58 pontos no Intelligence Index.

O modelo mais rápido em velocidade de saída oferecido por Google é Gemini 3.5 Flash-Lite AI Studio, com 413.8 tokens por segundo.

O modelo com o menor tempo até o primeiro token da resposta final em Google é Gemini 2.5 Flash-Lite (non-reasoning) (AI Studio), com 0.32s. Uma latência menor significa um tempo de resposta inicial mais rápido.

O modelo mais acessível em preço combinado oferecido por Google é Gemma 4 26B A4B AI Studio, com $0.00 por 1M de tokens (proporção de 7:2:1 entre tokens de acerto do cache, entrada e saída).

Os preços em Google vão de $0.00 por 1M de tokens no Gemma 4 26B A4B AI Studio a $7.70 por 1M de tokens no Claude Fable 5 (with fallback).

Sim. Google oferece uma API compatível com a OpenAI, facilitando a migração da OpenAI e o uso de integrações existentes com o SDK da OpenAI.

32 de 46 modelos oferecidos por Google são compatíveis com o modo JSON para saída estruturada.

Sim. Todos os 46 modelos oferecidos por Google são compatíveis com chamadas de funções (uso de ferramentas).

Sim. Google oferece 35 modelos de raciocínio: Claude Opus 5.5 (max with fallback), Claude Sonnet 5.5 (max with fallback), Gemini 4 Argon (high) AI Studio, Gemini 4 Argon (high) (Vertex), Claude Opus 5 (max), Claude Fable 5 (with fallback), Claude Opus 5.5 (low with fallback), Claude Opus 4.8 (max), Gemini 3.8 Flash (high) AI Studio, Claude Opus 4.7 (max), Claude Opus 5 (low), Claude Sonnet 5 (max), Claude Sonnet 5.5 (low with fallback), Gemini 3.6 Flash (high) AI Studio, Gemini 3.5 Flash (medium), Gemini 3.5 Flash (high) AI Studio, Claude Opus 4.6 (max), Claude Sonnet 4.6 (max), Gemini 3.1 Pro Preview (Vertex), Gemini 3.1 Pro Preview (AI Studio), Claude Opus 4.5 Vertex, Gemini 3 Flash (AI Studio), Gemini 3.5 Flash-Lite AI Studio, Claude 4.5 Sonnet Vertex, Claude 4.5 Haiku Vertex, Gemma 4 26B A4B AI Studio, Gemini 2.5 Pro (AI Studio), Gemini 2.5 Pro Vertex, Gemini 3.1 Flash-Lite (AI Studio), Gemma 4 31B (AI Studio), Gemini 2.5 Flash (AI Studio), Gemini 2.5 Flash (Vertex), gpt-oss-120b (high) Vertex, gpt-oss-120b (low) Vertex e Gemini 2.5 Flash-Lite (AI Studio). Os modelos de raciocínio usam um processo de reflexão prolongado para resolver problemas complexos antes de responder.

Sim. 5 dos 46 modelos oferecidos por Google são de pesos abertos: Gemma 4 26B A4B AI Studio, Gemma 4 31B (AI Studio), gpt-oss-120b (high) Vertex, gpt-oss-120b (low) Vertex e Llama 4 Scout Vertex.

Sim. O desempenho de um provedor pode variar ao longo do tempo devido a mudanças na infraestrutura, balanceamento de carga e atualizações. Avaliamos continuamente todos os provedores e exibimos as tendências históricas de desempenho nos gráficos de evolução ao longo do tempo.

Ao escolher um modelo oferecido por Google, considere a inteligência (para tarefas que exigem qualidade), a velocidade de saída (para tarefas que exigem alta vazão), a latência (para aplicações interativas que precisam de respostas iniciais rápidas), o preço (para cargas de trabalho atentas aos custos) e recursos como tamanho da janela de contexto, modo JSON e chamadas de funções.

Google: inteligência, desempenho e preço dos modelos

Mais inteligente

Mais rápido

Menor preço

Inteligência

Velocidade

Preço

Avaliações de inteligência

Artificial Analysis Intelligence Index

Artificial Analysis Intelligence Index

Evaluations

Intelligence Evaluation Relevance

Artificial Analysis Intelligence Index

Intelligence Index vs. preço

Price-Quality Variance

Janela de contexto

Janela de contexto

Context Window for RAG

Context Window

Preços

Intelligence Index vs. preço

Price-Quality Variance

Resumo do desempenho

Velocidade de saída vs. preço

Output Speed

Price

Velocidade

Velocidade de saída

Output Speed

Model Performance Representation

Latência

Latência: Tempo até o primeiro token da resposta final

Time to First Answer Token

Comportamento do cache

Taxa de acertos do cache

What Cache Hit Rate Shows

Custo por tarefa vs. Taxa de acertos do cache

Cost per Intelligence Index Task

Tempo de resposta de ponta a ponta

Tempo de resposta de ponta a ponta vs. preço

Price

Principais definições

Context Window

Perguntas frequentes

Quais modelos Google oferece?

Qual é o modelo mais inteligente oferecido por Google?

Qual é o modelo mais rápido oferecido por Google?

Qual modelo tem a menor latência em Google?

Qual é o modelo mais barato oferecido por Google?

Quanto os preços variam entre os modelos oferecidos por Google?

Google é compatível com a OpenAI?

Google é compatível com o modo JSON?

Google é compatível com chamadas de funções?

Google oferece modelos de raciocínio?

Google oferece modelos de pesos abertos?

O desempenho de Google muda ao longo do tempo?

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