Preços do Kimi K3, GLM-5.3, Qwen3.8 Max e Muse Spark: as APIs de IA que sobem no LLM Stats

1. Os preços dos quatro modelos novos#

O ranking do LLM Stats de 17 de outubro de 2026 inclui em seu top 15 quatro modelos de provedores que os guias de preços da Codifly não cobriam: Muse Spark 1.3 (Meta), Kimi K3 (Moonshot AI), GLM-5.3 (Z.ai) e Qwen3.8 Max (Alibaba Cloud). A tabela reúne seus preços, lidos na página oficial de cada provedor, junto a quatro líderes como referência.

Os preços estão em dólares por milhão de tokens e são tarifas padrão. O preço combinado supõe 3 tokens de entrada para cada token de saída. O índice é o composto do LLM Stats, tirado da sua tabela pública de 17 de outubro; é uma medição de terceiros, não da Codifly.

Para se aprofundarPreços das APIs de IA em outubro de 2026: quanto custa cada modelo

Documentação: Moonshot AI: preços do Kimi K3 ↗ · Z.ai: preços do GLM-5.3 ↗ · Alibaba Cloud: preços do Model Studio (Qwen3.8 Max) ↗ · Meta: preços e limites do Muse Spark ↗ · LLM Stats: ranking de modelos ↗

2. Qualidade medida frente ao preço#

Os quatro modelos novos se agrupam entre 51,0 e 52,4 pontos de índice, entre seis e dez pontos abaixo do Claude Opus 5.5 (60,7) e do Sonnet 5.5 (58,7). O preço combinado vai de $2 a $6 por milhão, contra $4 e $8 desses líderes.

Duas leituras. Primeiro, o índice composto faz a média de testes muito diferentes: um ponto de diferença pode ser invisível na sua tarefa ou decisivo. Segundo, a diferença de preço é real e se acumula com o volume, como mostra o exemplo calculado.

3. Exemplo calculado: o mesmo bot de suporte#

Retomamos o exemplo dos guias anteriores: 100.000 conversas por mês, com 1.500 tokens de entrada e 400 de saída cada uma (150 milhões de entrada e 40 milhões de saída). O código calcula o custo mensal e quantos pontos de índice você obtém por cada $100 gastos; é uma forma de comparar eficiência, não qualidade.

MODELOS = {  # (entrada, saída, índice LLM Stats de 17 out 2026), USD por milhão de tokens
    "Claude Opus 5.5": (4.00, 20.00, 60.7),
    "Claude Sonnet 5.5": (2.00, 10.00, 58.7),
    "Gemini 4 Argon": (2.00, 10.00, 55.4),
    "GPT-6.1 Sol": (2.00, 10.00, 54.0),
    "Muse Spark 1.3": (1.25, 4.25, 52.4),
    "Kimi K3": (3.00, 15.00, 52.2),
    "GLM-5.3": (1.40, 4.40, 51.3),
    "Qwen3.8 Max (Singapura)": (2.00, 6.00, 51.0),
}
CONVERSAS, ENTRADA, SAIDA = 100_000, 1_500, 400   # tokens por conversa

def mensal(entrada, saida):
    return CONVERSAS * ENTRADA / 1e6 * entrada + CONVERSAS * SAIDA / 1e6 * saida

for modelo, (entrada, saida, indice) in sorted(MODELOS.items(), key=lambda m: mensal(m[1][0], m[1][1])):
    custo = mensal(entrada, saida)
    print(f"{modelo}: {custo:,.2f} por mês | {indice / custo * 100:,.2f} pontos por cada $100")

O Muse Spark 1.3 é o mais barato do exemplo ($357,50 por mês) e o Claude Opus 5.5 o mais caro ($1.400): diferença de 3,9 vezes. Por ponto de índice, o Muse Spark 1.3, o GLM-5.3 e o Qwen3.8 Max rendem de 2,2 a 3,4 vezes mais que o Claude Opus 5.5; o Kimi K3, com $15 de saída, só 1,15 vez. E a métrica esconde que 52 e 60 pontos podem significar taxas de erro muito diferentes no seu caso.

Para se aprofundarQuanto custa uma API de IA em reais, pesos e soles (setembro de 2026)

4. Condições que mudam o preço#

Estas são as condições que verificamos nas páginas oficiais; outras (descontos, cotas, planos de assinatura) podem existir.

• O Qwen3.8 Max tem tarifas por região: $2 de entrada e $6 de saída em Singapura e no escopo US da Virgínia, e $1,65 e $4,951 nas demais regiões globais. Escolha a região pela conformidade, não só pelo preço.
• O Qwen3.8 Max oferece 1 milhão de tokens grátis por 90 dias em Singapura, e a sua página marca todas as linhas com desconto de cache sem informar a tarifa.
• Kimi K3, GLM-5.3 e Muse Spark 1.3 publicam uma tarifa de leitura de cache ($0,30, $0,26 e $0,15 por milhão): se o seu prompt se repete, a entrada efetiva cai muito.
• Os preços excluem impostos e podem mudar sem aviso; anote a data de leitura.

Antes de enviar dados de clientes a qualquer provedor, revise a política de dados e a região onde são processados. Essa decisão costuma pesar mais que alguns centavos por milhão de tokens.

5. Como escolher#

O preço e o índice são filtros, não a decisão final. A avaliação nos seus próprios casos é a que manda.

Para comparar estes modelos com os da OpenAI, Anthropic, Google e xAI, use o comparador de modelos de IA da Codifly e o guia de preços de outubro; para estimar o seu volume, a calculadora de custos de IA.

Para se aprofundarComo escolher um LLM para produção sem depender do ranking

6. Mantenha seus números em dia#

Este grupo de provedores muda de tarifa e de modelo rapidamente. Os números são os das páginas oficiais em 17 de outubro de 2026, e o índice, o da tabela pública do LLM Stats nesse dia.

• Anote a data de leitura de cada tarifa e de cada índice.
• Recalcule o exemplo com a sua proporção real de entrada e saída.
• Confirme região, política de dados e termos de uso antes de se comprometer.