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DeepSeek V4-Flash é o modelo de IA mais barato de rodar

1 veículos 1 países 1 fonte lida análise OCTOPUS: AI NEWS

Calculadora sobre uma mesa ao lado de um recibo de papel
Foto: kaboompics.com / Pexels

O DeepSeek V4-Flash gasta US$ 0,03 para concluir um teste de referência, contra US$ 3,15 do Claude Fable 5, da Anthropic. A Artificial Analysis, firma de pesquisa sediada em San Francisco, aponta o V4-Flash como o modelo de IA mais barato de rodar entre os modelos conhecidos do mundo, com mais de cem vezes de diferença para o topo da tabela. Os números saíram em 4 de agosto de 2026. O V4-Flash cobra US$ 0,14 por milhão de tokens de entrada e US$ 0,28 por milhão de saída, e marcou 50 de 100 no Intelligence Index da mesma firma.

A conta que chega é a da tarefa inteira

Custo por teste é quanto um modelo de IA gasta do começo ao fim de uma tarefa, somando os dados que ele precisa ler e os que precisa gerar até entregar a resposta. Preço por token mede a tarifa unitária. Um modelo de tarifa barata que exige mais passos termina a tarefa mais caro que um de tarifa alta que acerta de primeira.

A Artificial Analysis mediu o custo por teste, que é o número que aparece na fatura.

ModeloCusto médio por teste
DeepSeek V4-FlashUS$ 0,03
Kimi K3, da Moonshot AIUS$ 0,86
GPT-5.6 Sol, da OpenAIUS$ 1,86
Claude Fable 5, da AnthropicUS$ 3,15

Dividindo os valores da própria tabela: o Kimi K3 custa 29 vezes o V4-Flash, o GPT-5.6 Sol custa 62 vezes e o Claude Fable 5, 105 vezes.

50 de 100 põe o modelo no meio do pelotão

O Intelligence Index da Artificial Analysis junta o resultado de nove testes, que cobrem programação, raciocínio e tarefas de escritório, numa nota de 0 a 100. O DeepSeek V4-Flash marcou 50.

Junte as duas listas e aparece o preço da qualidade. Os sete pontos que separam o V4-Flash do Kimi K3 custam 29 vezes mais por teste. Os nove pontos do topo custam entre 62 e 105 vezes. A Artificial Analysis não informa quanto de trabalho real cada ponto do índice representa.

A DeepSeek deixou de ser a única resposta barata da China

O R1 virou fenômeno global no começo do ano passado, derrubou ações de tecnologia no mundo e abriu a discussão sobre o tamanho do gasto americano em IA. Desde então a empresa foi cercada dentro de casa: Moonshot, MiniMax e Z.AI entre as novatas, e ByteDance e Alibaba entre as gigantes. Todas disputam com as americanas a adoção global, mirando a empresa que quer botar IA em escala gastando menos.

A Alibaba apresentou o Qwen3.8-Max, seu maior e mais capaz modelo até hoje, em tamanho não muito distante de um lançamento da Moonshot do mês passado.

O Taipei Times lê o V4-Flash como tentativa da DeepSeek de retomar tração fazendo o que a tornou conhecida: vender a alternativa de custo mais baixo. A empresa prepara uma versão mais potente, o V4-Pro, e não deu data.

O que muda para quem decide no Brasil

Duas decisões mudam de resposta com esses números. A primeira é a régua da cotação: comparar fornecedor por preço por milhão de tokens esconde o modelo que precisa de mais passos para fechar a mesma tarefa. Você mede isso sem depender de benchmark nenhum. Pegue o mesmo lote de pedidos, rode nos dois modelos e compare o custo total no fim do mês.

A segunda é a faixa de índice, e ela custa caro. Subir do V4-Flash para o topo da tabela multiplica a conta por 62 ou por 105. A Artificial Analysis não diz quais tarefas precisam desses nove pontos. Ela mede benchmark, e a sua operação não está nele.

Os valores são em dólar. Nenhuma fonte apurada converteu para real, e esta matéria também não converte.

O que esta apuração não tem

Esta é uma análise a partir de uma fonte só: o Taipei Times, de Taiwan. Nenhum outro veículo do levantamento apurou a história por conta própria. A segunda aparição no radar é republicação do mesmo texto, e a terceira não abriu. O que segue está sem confirmação independente.

--- Apurado em 1 veículo de 1 país.