ChatGPT vs Gemini vs Claude vs Grok: qual usar

Não existe o melhor entre ChatGPT, Gemini, Claude e Grok. Existe o modelo adequado para cada tarefa, e em empresa a escolha se decide por três coisas: custo por tarefa, onde os dados ficam e com o que o modelo se integra.

Aos preços oficiais de 9 de outubro de 2026, os modelos de trabalho dos quatro custam entre US$ 0,75 e US$ 4 por milhão de tokens de entrada, e resumir um contrato de 20 páginas sai por menos de R$ 0,50 em qualquer um deles. A diferença que pesa no orçamento raramente está no token.

Este post é um comparativo por critério, não um ranking de opinião: preços oficiais em reais, a conta aberta de uma tarefa típica, janela de contexto, dados e integração, e a leitura da Waxi sobre qual usar para quê.

Por que "qual é o melhor" é a pergunta errada para uma empresa

Benchmark muda a cada lançamento, e quem escolhe por ranking fica refém dessa oscilação. O que não muda tão rápido é a sua operação: o volume de documentos, a sensibilidade dos dados, os sistemas em que o resultado precisa entrar. Por isso a comparação útil é por critério, com resposta oficial de cada fornecedor, datada em 9 de outubro de 2026 e com a fonte linkada.

Quanto custa cada modelo por milhão de tokens em outubro de 2026

Modelo de topo e modelo de trabalho de cada família, conforme as páginas oficiais de preço consultadas em 9 de outubro de 2026: OpenAI, Google, Anthropic e xAI. A conversão usa R$ 5,00 por dólar como premissa, arredondamento da cotação PTAX de venda do Banco Central de 9 de outubro de 2026 (R$ 5,0018).

Três notas que mudam a conta. O preço do Gemini 3.1 Pro e do Grok 4.7 vale até 200 mil tokens por pedido; acima disso, a Google cobra US$ 4 e US$ 18 e a xAI cobra US$ 4 e US$ 12. O Gemini 3.8 Flash está em preço promocional até 31 de dezembro de 2026 e dobra em 1º de janeiro de 2027. E a Anthropic tem um modelo acima do Opus, o Claude Fable 5.1, a US$ 10 e US$ 50, o mesmo preço do GPT-6 Astra.

Quanto custa uma tarefa típica: resumir um contrato de 20 páginas

Cenário hipotético com a conta aberta: a IA lê contratos de 20 páginas e devolve um resumo de duas páginas com as cláusulas de risco. Premissas: 20 páginas têm cerca de 10 mil palavras, e em português cada palavra vira aproximadamente 1,5 token, então a entrada fica em 15 mil tokens; o resumo de mil palavras dá 1.500 tokens de saída. O custo por contrato é 0,015 vezes o preço de entrada mais 0,0015 vezes o preço de saída; a última coluna multiplica por mil contratos no mês, a R$ 5,00 por dólar.

A diferença entre o modelo mais caro e o mais barato, em mil contratos, é de R$ 1.041 por mês. Uma pessoa lendo os mesmos contratos, a 40 minutos cada, consumiria mais de 660 horas. Em qualquer um dos oito modelos, o token custa menos que o café da equipe que revisa os resumos.

O que pouca gente fala é que a conta muda de ordem de grandeza quando a tarefa muda de forma. Um agente que faz dez chamadas por conversa, com histórico acumulado, multiplica a entrada por dez ou vinte; aí a diferença entre US$ 2 e US$ 10 de entrada passa a importar.

Como os quatro se comparam por critério

Janela de contexto

Janela de contexto é quanto texto o modelo considera de uma vez. Em 9 de outubro de 2026, os modelos de topo empataram em cerca de 1 milhão de tokens: GPT-6 Astra e GPT-6.1 Sol aceitam 1.050.000, Gemini 3.1 Pro e Gemini 3.8 Flash aceitam 1.048.576, e toda a linha atual do Claude aceita 1 milhão. O Grok 4.7 fica em 500 mil; o Grok 4.3 chega a 1 milhão. A pergunta deixou de ser "cabe ou não cabe" e virou quanto custa o token acima de 200 mil, que no Gemini e no Grok dobra.

Dados, retenção e LGPD

Vale separar retenção (por quanto tempo o fornecedor guarda seus prompts) de residência (em que país eles são processados e armazenados). Na retenção, as quatro APIs corporativas convergiram: não treinam com os seus dados por padrão e guardam os prompts por até 30 dias para monitoramento de abuso. OpenAI, Anthropic e xAI declaram os 30 dias nas páginas oficiais; a Google diz que não usa prompts do plano pago para melhorar produtos e que guarda registros "por um período limitado", sem prazo. Os quatro oferecem retenção zero (zero data retention): OpenAI e Anthropic mediante aprovação ou contrato, xAI como opção no console. O post sobre retenção zero e dados sensíveis explica o que esse regime cobre.

Na residência, a diferença é grande. A Anthropic oferece processamento restrito aos Estados Unidos (parâmetro inference_geo, a 1,1 vez o preço padrão), única região além da global. A OpenAI lista armazenamento regional em dez regiões, sem o Brasil. A xAI tem um endpoint regional americano. Só a Google, pela Vertex AI, lista o Brasil (região southamerica-east1, São Paulo) com dados em repouso e processamento dentro do país; a API direta do Gemini não dá essa garantia.

Para a LGPD, usar qualquer um dos quatro é transferência internacional de dados. Residência no Brasil não resolve a lei sozinha, mas simplifica a conversa com o encarregado. E o chat gratuito de qualquer um deles tem política diferente da API corporativa: planilha de salário colada no plano gratuito é outro contrato.

Integração com os sistemas da empresa

Para quem vive no Microsoft 365, o Copilot é alimentado pelos modelos da OpenAI, com a opção dos modelos da Anthropic desde setembro de 2025; o Claude também roda no Microsoft Foundry, na AWS (Bedrock) e no Google Cloud. No Google Workspace, o Gemini já vem nos planos Business. A xAI tem menos pontes com as suítes corporativas.

Apps para o time, aos preços de 9 de outubro de 2026

Quando o primeiro passo é dar um assistente ao time, a conta é por pessoa. O ChatGPT Business custa US$ 20 por usuário ao mês no plano anual (US$ 25 no mensal). O Claude Team tem o mesmo preço. O Gemini está incluído no Google Workspace Business Standard, a R$ 81,80 por usuário ao mês. O SuperGrok custa US$ 30 ao mês e o plano Business da xAI é sob consulta. O Microsoft 365 Copilot Business sai por US$ 18 ao mês por usuário no plano anual (promoção até 31 de dezembro de 2026, depois US$ 21), somado à licença do Microsoft 365. Nos planos de empresa de OpenAI e Anthropic, os dados do time não treinam modelos por padrão. Para 20 pessoas, as opções ficam entre R$ 1.600 e R$ 3.000 por mês: decisão que se toma pelo ecossistema onde o time já trabalha, não pelo benchmark.

Qual usar para quê: a leitura da Waxi

O que segue é a leitura da Waxi em outubro de 2026, baseada nas tabelas acima e no que cada fornecedor publica, não um ranking de qualidade: ponto de partida para o seu teste.

Time que vive no Google Workspace: Gemini, porque já está pago no plano e é a única opção com residência de dados no Brasil quando a conversa evoluir para API.

Time que vive no Microsoft 365: Copilot, que entrega os modelos da OpenAI e da Anthropic dentro do Outlook, do Teams e do Excel.

Processar documentos em volume (contratos, notas, laudos, currículos): GPT-6.1 Sol, Claude Sonnet 5.5, Gemini 3.1 Pro e Grok 4.7 estão na mesma faixa de preço; rode a tarefa real com 50 documentos em dois deles e meça a taxa de erro. Para classificação simples em alto volume, Gemini 3.8 Flash e Grok 4.3 custam menos da metade.

Agentes com muitas etapas e código: é onde os modelos de topo (GPT-6 Astra, Claude Opus 5.5 e Fable 5.1, Gemini 3.1 Pro) justificam o preço, porque um erro no meio de dez passos custa mais que o token. Comece com o modelo de trabalho e suba só onde a avaliação mostrar que precisa.

Dados sensíveis sob contrato ou regulação: o critério vira retenção zero por escrito e residência. Se nem isso resolve, a rota passa a ser modelo aberto em infraestrutura própria, que comparei em modelos de IA open source versus pagos.

Modelo de IA se escolhe como fornecedor, não como time de futebol: pelo contrato, pelo custo da tarefa e pela facilidade de trocar.

Quando a escolha do modelo não é o que decide

Como mostrei em IA de ponta ficou mais barata (de novo), o preço por token cai todo ano, e o relatório de custos da Waxi mede o modelo em 0,1% a 11,8% do custo total de um agente de IA em 12 meses. O restante é dado, integração, pessoas e retrabalho. Escolher errado entre quatro opções equivalentes custa menos do que passar três meses escolhendo.

A regra prática: escreva o código para trocar de modelo com uma linha de configuração, comece com o modelo de trabalho do ecossistema onde seu time já está, meça a taxa de erro na tarefa real e só então decida se vale subir ou descer. A resposta honesta para "ChatGPT, Gemini, Claude ou Grok" costuma ser "dois deles, em tarefas diferentes".

O que levar desta comparação

Os quatro fornecedores convergiram em preço, janela de contexto e política de retenção. A escolha entre ChatGPT, Gemini, Claude e Grok se decide pelo ecossistema onde o seu time já trabalha, pela residência de dados que o seu contrato exige e pelo custo da sua tarefa com a conta aberta. Os preços desta página valem para 9 de outubro de 2026 e vão mudar; o método não: medir a tarefa real, escrever para trocar de modelo e revisar a conta a cada trimestre.

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