Sugestão de Modelos de LLM

1. Modelos OpenAI

Principais características:
- Excelente para seguir instruções e fazer chamadas de ferramentas.
- Janela de contexto de 1 milhão de tokens (lida com entradas enormes).
- Baixa latência, sem etapa explícita de raciocínio.
Diferenças:
- Mini e Nano são versões mais leves, rápidas e econômicas, mas podem apresentar desempenho um pouco inferior em relação à versão completa.
Exemplos de uso:
- GPT-4.1: indicado para tarefas complexas que exigem alta precisão e grande contexto, como análise de documentos longos ou geração avançada de código.
- Mini/Nano: ideais para tarefas rápidas e sensíveis a custo, onde uma leve redução na precisão é aceitável, como chatbots, snippets de código e processamento em lote.

Principais características:
O GPT-4o é o modelo “omni” mais recente, otimizado para chat e integrações via API.
- A versão Mini é menor, mais rápida e eficiente para tarefas de código e visuais.
- Ambas suportam entradas de texto e imagem (multimodal).
Exemplos de uso:
- GPT-4o: para aplicações de chat, agentes conversacionais e quando você deseja testar as últimas melhorias.
- GPT-4o mini: para tarefas rápidas e acessíveis, como revisão de código, extração visual de dados ou quando há muitas requisições paralelas.

Principais características:
- O GPT-5 é o principal modelo para tarefas de codificação, raciocínio e agentes
  - Mini e Nano são otimizados para velocidade e custo, sendo o Nano o mais rápido e econômico.
- Exemplos de uso:
  - GPT-5: para codificação avançada, raciocínio em múltiplas etapas e fluxos de trabalho com agentes, como construção de agentes autônomos e análise de dados complexos.
  - Mini: para tarefas bem definidas e precisas em que a velocidade é importante; por exemplo: testes automatizados e extração estruturada de dados.
  - Nano: para tarefas simples e de alto volume, como sumarização, classificação ou quando o custo é a principal preocupação.

Principais características:
Modelos pequenos e rápidos para raciocínio e geração de saídas estruturadas.
- Suportam chamadas de função e API em lote.
Exemplos de uso:
- Para aplicações leves, geração de dados estruturados ou quando você precisa processar muitos pedidos de forma rápida e econômica.

Para mais detalhes, confira a documentação da OpenAI.

Principais características:
- Excelente em raciocínio passo a passo, cuidadoso ao lidar com temas controversos.

Conversacional e cuidadoso, o 3.7 é mais proativo em diálogos.

É destaque em tarefas complexas e de longa duração, tanto em codificação quanto em agentes. É o melhor para fluxos avançados de código e agentes.

Exemplos de uso:
- 3.5/3.7: para conversas reflexivas e com nuances, moderação de conteúdo ou ao tratar de temas sensíveis.
- 4 Sonnet: para codificação complexa, tarefas longas ou quando é necessário desempenho consistente em fluxos de agentes.

Para mais detalhes, confira a documentação da Anthropic.

Principais características: código aberto, excelente em inferência lógica, matemática e tomada de decisão em tempo real.
Exemplo de uso: para tarefas que exigem resolução de problemas matemáticos, desafios de lógica ou quando você busca uma alternativa open source.

Para mais detalhes, confira a documentação do DeepSeek.

Principais características:
Multimodal (texto, imagem), multilíngue, otimizado para programação e execução de ferramentas
Scout é uma variante menor e se destaca em sumarização, análise e interpretação de imagens.
Exemplos de como você pode usar:
- Maverick: para sistemas com agentes autônomos, aplicações multilíngues e tarefas multimodais.
- Scout: para resumir grandes documentos, analisar atividades de usuários ou responder perguntas visuais.

Para mais detalhes, confira a documentação do DeepSeek.

Principais características:
- Multimodal, destaca-se na compreensão de documentos, gráficos e imagens.
Exemplos de como você pode usar:
- Para extrair informações de imagens, analisar gráficos ou quando você precisa de uma compreensão avançada de texto e imagem.

Para mais detalhes, confira a documentação da Mistral AI.

Principais características:
- Modelo multimodal de última geração (suporta áudio, imagem, vídeo e texto como entrada);
- Ideal para tarefas complexas de codificação, raciocínio e compreensão multimodal.
Exemplos de como você pode usar:
- Para análise avançada de dados, manipulação de múltiplos tipos de entrada ou quando você precisa da mais alta precisão em tarefas complexas.

Para mais detalhes, confira a documentação do Gemini.

Dica!

Como escolher a LLM ideal? Confira a seguir algumas dicas rápidas:

Precisa de alta precisão e contexto amplo? Use GPT-4.1 ou GPT-5.
Precisa de rapidez e baixo custo? Use versões mini ou nano.
Precisa de suporte multimodal (imagem)? Use GPT-4o, Llama 4, Mistral Pixtral, ou Gemini 2.5 Pro.
Precisa de open source? Use DeepSeek R1.
Precisa de conversas cuidadosas e detalhadas? Use modelos Claude.