APIs de LLM mais baratas para tarefas de alto volume

Classificação, marcação, extração, moderação, tradução de strings curtas, roteamento: trabalhos como esses são executados milhões de vezes, e o preço por token determina se eles são viáveis. Abaixo estão os modelos de texto com os menores preços na GetVibe API. Os preços são obtidos ao vivo do catálogo sempre que esta página é renderizada, então a tabela nunca fica desatualizada.

A lista curta

Estes estavam entre os modelos de texto com os menores preços em nosso catálogo em 25 de setembro de 2026. Os preços mudam, então confira a ordem atual na página de modelos.

Como escolher entre eles

• Você precisa receber JSON estrito: use um modelo com modo JSON, como GPT-6 Luna, Qwen 3.8 Flash, DeepSeek V4.1 Flash ou Hy4 Preview. Os modelos Gemini Flash e GLM-5.3 Flash não oferecem modo JSON em nosso catálogo. Nossa matriz de modo JSON traz os detalhes.
• Você processa documentos longos: Gemini 3.8 Flash, Gemini 3.7 Flash, DeepSeek V4.1 Flash e GLM-5.3 Flash têm uma janela de cerca de um milhão de tokens.
• Você quer controlar o nível de raciocínio: GPT-6 Luna aceita todos os seis níveis de reasoning_effort. Defina como minimal para trabalhos em lote. Hy4 Preview aceita low e high. Consulte explicação de reasoning_effort.
• Sua entrada inclui imagens: todos os modelos da tabela acima aceitam entrada de imagem.

Cinco maneiras de manter um trabalho em lote barato

1. Teste a qualidade primeiro com uma amostra. Execute algumas centenas de itens reais em dois ou três candidatos e compare os resultados com um gabarito verificado manualmente. O modelo mais barato que passar vence.
2. Mantenha a instrução como um prefixo fixo. Coloque a instrução longa e os exemplos primeiro e o item por último, para que as solicitações repetidas aproveitem o prompt cache. A entrada em cache é cobrada por uma fração da tarifa de entrada (como o caching funciona).
3. Limite a saída. Defina max_tokens para o necessário a um rótulo ou a um objeto JSON curto. A saída tem preço maior que a entrada em todos os modelos acima.
4. Mantenha o raciocínio baixo. Os tokens de raciocínio são cobrados como saída. Para rótulos simples, use minimal ou low quando o modelo oferecer suporte.
5. Escalone apenas as falhas. Envie tudo para um modelo barato, valide a saída e repita apenas as falhas em um modelo mais forte.

from openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="https://getvibeapi.com/v1", api_key="sk-pv-...")
INSTRUCTION = "Classifique o ticket como cobrança, bug, recurso ou outro. Responda com uma palavra."

def classify(ticket: str) -> str:
    resp = client.chat.completions.create(
        model="gpt-6-luna",
        reasoning_effort="minimal",
        max_tokens=5,
        messages=[
            {"role": "system", "content": INSTRUCTION},
            {"role": "user", "content": ticket},
        ],
    )
    return resp.choices[0].message.content.strip()

Próximos passos

Ordene o catálogo completo por preço na página de modelos, leia sobre Hy4 Preview e Qwen 3.8 Flash ou comece pela documentação. A cobrança é feita por token a partir de um saldo pré-pago, sem assinatura.