GUIAS POR CASO DE USO

Melhor API de LLM para assistentes de programação

Os assistentes de programação tendem a precisar de uma janela de contexto grande (para conter o ficheiro ou repositório circundante) e de um modelo equilibrado ou topo de gama. Esta lista filtra por ambos os critérios — não avaliamos por benchmark a qualidade do código, por isso pondere também com os seus próprios testes.

Os assistentes de código tendem a enviar prompts grandes — conteúdo de ficheiros, diffs, contexto envolvente — e precisam de uma janela de contexto suficiente para conter uma porção significativa de uma base de código numa única chamada. Esta lista filtra modelos equilibrados e topo de gama com uma janela de contexto publicada de 200K tokens ou mais, ordenados por preço de entrada, já que as cargas de código são geralmente intensivas em entrada.

ℹ️Como esta lista é construída: Filtrado aos escalões equilibrado ou topo de gama com contexto publicado ≥200K tokens, ordenado por preço de entrada crescente.
10 modelos
Modelo Fornecedor Entrada /1M Saída /1M Contexto
xAI $1.25 $2.50 1M tokens
Anthropic $2.00 $10.00 1M tokens
OpenAI $2.00 $12.00 ~1,05M tokens
xAI $2.00 $6.00 500K tokens
Alibaba $2.00 $6.00 1M tokens
Cohere $2.50 $10.00 256K tokens
OpenAI $4.00 $20.00 ~1,05M tokens
Anthropic $5.00 $25.00 1M tokens
Anthropic $10.00 $50.00 1M tokens
OpenAI $10.00 $50.00 ~1,05M tokens

Não avaliamos por benchmark a qualidade por tarefa — esta seleção é construída apenas a partir do preço verificado e da janela de contexto publicada. Use-a para reduzir candidatos por custo, e depois avalie você mesmo a qualidade do resultado.

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Perguntas frequentes

Não testamos diretamente a precisão em código, mas os modelos económicos são geralmente posicionados pelos fornecedores para tarefas mais simples de alto volume, não para geração de código. Se a vossa tarefa de código for restrita e repetitiva, um modelo económico pode ainda valer a pena testar.

É aproximadamente suficiente para conter vários milhares de linhas de código mais ficheiros e instruções envolventes numa única chamada — um mínimo prático para assistentes que raciocinam sobre mais do que um ficheiro de cada vez.

Geralmente não, mesmo com uma janela de contexto grande — a maioria dos assistentes de código tem melhor desempenho e custa menos quando recebe os ficheiros e diffs relevantes em vez de um repositório inteiro, já que são cobrados por token enviado, quer o modelo precise dele ou não.