Que modelo de IA para RAG sobre os seus documentos?
Um assistente que responde a partir dos seus documentos (RAG): documentação de produto, procedimentos, base de conhecimento.
DeepSeek V4.1 Flash
- Índice
- 155,0
- Preço / M tokens
- 0,27 € / 1,07 €
- Custo / 1 M
- ≈ 1496 €
Na linha de Pareto, pontuação de capacidade de 155 a um preço baixo: adequado às longas passagens lidas em cada pergunta.
Ver na classificação →Qwen3.8 27B
- Índice
- 149,4
- Preço / M tokens
- Gratuito (local)
Pesos abertos sob a licença Apache 2.0: com um modelo de embeddings local, nem os documentos nem as perguntas saem do seu servidor.
Ver na classificação →Claude Sonnet 5.5
- Índice
- 165,2
- Preço / M tokens
- 1,78 € / 8,91 €
- Custo / 1 M
- ≈ 10 692 €
Na linha de Pareto, com uma das melhores pontuações de capacidade: diz mais facilmente “não sei” quando as passagens não contêm a resposta.
Ver na classificação →Porquê estas escolhas
Num RAG, a qualidade depende primeiro de encontrar as passagens certas (o modelo de embeddings e a forma como os documentos são divididos), depois do modelo que escreve a resposta. Cada pergunta lê vários milhares de tokens: o preço de entrada conta mais do que o de saída.
Passar à ação
Dados: índice Epoch AI (CC BY 4.0), preços oficiais dos editores convertidos à taxa do BCE, atualizado em 2026-10-05 · Classificação dos modelos de IA: inteligência, benchmarks e preço