--- title: IA de código aberto vs IA de código fechado: o que realmente importa description: As diferenças reais entre modelos de IA abertos e fechados. Quando cada um faz sentido, o que você abre mão e por que essa distinção importa para o seu trabalho. date: February 5, 2026 author: Robert Soares category: ai-fundamentals --- A diferença entre modelos de IA abertos e fechados praticamente desapareceu. Um ano atrás, modelos abertos ficavam 17,5 pontos percentuais atrás dos proprietários nos benchmarks padrão. Hoje, [essa diferença é de 0,3 ponto](https://mitsloan.mit.edu/ideas-made-to-matter/ai-open-models-have-benefits-so-why-arent-they-more-widely-used). Llama, Mistral, DeepSeek e Qwen agora empatam com GPT-4 e Claude na maioria dos testes. Então por que modelos fechados ainda capturam [80% do uso e 96% da receita](https://openrouter.ai/state-of-ai)? Essa é a pergunta que vale destrinchar. Não qual é "melhor", mas quando cada um faz sentido e o que você está, de fato, trocando por isso. ## O que "aberto" e "fechado" significam (é mais bagunçado do que parece) Esses termos são usados de forma frouxa. Aqui vai a distinção de verdade. **Modelos de código fechado** como GPT-4, Claude e Gemini rodam nos servidores do provedor. Você envia texto por uma API e recebe uma resposta. Você não vê os pesos do modelo, não consegue modificá-los e não consegue rodar no seu próprio hardware. O modelo é uma caixa-preta pela qual você aluga acesso. **Modelos de código aberto** (ou, mais precisamente, modelos de "pesos abertos") como Llama, Mistral e DeepSeek publicam os pesos do modelo. Você pode baixar. Rodar na sua própria máquina. Ajustar (fine-tune) para tarefas específicas. Inspecionar o que está acontecendo. Implantar onde quiser. A distinção importa menos no uso casual. Se você está fazendo uma pergunta ao Claude ou gerando um e-mail de marketing, provavelmente não liga se consegue ver os pesos. Mas, para empresas construindo produtos com IA, a diferença é grande: controle de dados, personalização, estrutura de custos e o que acontece quando o provedor muda alguma coisa. ## A diferença de custo é maior do que a maioria imagina Modelos fechados custam cerca de [87% a mais para rodar](https://mitsloan.mit.edu/ideas-made-to-matter/ai-open-models-have-benefits-so-why-arent-they-more-widely-used). Em média, $1.86 por milhão de tokens contra $0.23 nas alternativas abertas. Em baixo volume, isso mal aparece. Se você gasta $50 por mês em chamadas de API, economizar 87% dá $43. Bom, mas não a ponto de reestruturar sua arquitetura. Em escala, a matemática muda completamente. Pesquisadores do MIT Sloan estimam que uma realocação ótima de modelos fechados para abertos poderia economizar para a economia global de IA algo como [$25 bilhões por ano](https://mitsloan.mit.edu/ideas-made-to-matter/ai-open-models-have-benefits-so-why-arent-they-more-widely-used). Mas custo não é só o preço por token. Hospedar você mesmo um modelo aberto significa hardware, manutenção, tempo de engenharia. Uma configuração típica de Llama 70B precisa de 8x GPUs A100, [aproximadamente $80.000 por ano em custos de nuvem](https://hatchworks.com/blog/gen-ai/open-source-vs-closed-llms-guide/) mais o time para gerenciar. Isso empata com o custo de API do GPT-4 perto de 20–30 milhões de tokens por mês. Abaixo desse patamar, pagar o prêmio da API costuma sair mais barato do que manter sua própria infraestrutura. Acima dele, auto-hospedagem começa a fazer sentido financeiro. Como Frank Nagle, um pesquisador do estudo do MIT, [disse](https://mitsloan.mit.edu/ideas-made-to-matter/ai-open-models-have-benefits-so-why-arent-they-more-widely-used): "The difference between benchmarks is small enough that most organizations don't need to be paying six times as much just to get that little bit of performance improvement." ## Os principais players O cenário se fragmentou nos últimos dois anos. Aqui está como as coisas estão. **Código fechado:** - A OpenAI (GPT-4, GPT-4o, o1, o3) continua sendo o padrão para muita gente. Raciocínio geral forte, iteração rápida, integrações profundas. - A Anthropic (Claude 3.5 Sonnet, Claude 4) construiu reputação por escrita nuanceada e respostas com foco em segurança. [Mais de 60% das cargas de trabalho de programação](https://openrouter.ai/state-of-ai) no OpenRouter vão para o Claude. - O Google (Gemini) oferece janelas de contexto enormes e integração apertada com o ecossistema do Google. **Código aberto:** - A família Llama, da Meta, domina o ecossistema ocidental de código aberto. O Llama 4, lançado em abril de 2025, inclui modelos que vão de 17B a 288B parâmetros. Os downloads [quase dobraram, de 350 milhões para 650 milhões](https://developers.redhat.com/articles/2026/01/07/state-open-source-ai-models-2025) entre julho e dezembro de 2024. - A DeepSeek surgiu como um player grande, [liderando o uso de tokens em código aberto](https://openrouter.ai/state-of-ai) com 14,37 trilhões de tokens processados. O modelo de raciocínio R1, em específico, desafia o o1 da OpenAI. - A Mistral, startup francesa, oferece modelos eficientes que entregam mais do que aparentam, especialmente para empresas europeias preocupadas com soberania de dados. - O Qwen, da Alibaba, cresceu rápido, [ficando em segundo em uso de código aberto](https://openrouter.ai/state-of-ai) com 5,59 trilhões de tokens. A dinâmica competitiva está mudando. [No fim de 2025](https://trendforce.com/news/2026/01/26/news-chinese-ai-models-reportedly-hit-15-global-share-in-nov-2025-fueled-by-deepseek-open-source-push/), modelos chineses (principalmente DeepSeek e Qwen) capturaram cerca de 15% do uso global de IA, acima de aproximadamente 1% um ano antes. Hoje, nenhum modelo isolado passa de 25% da fatia de tokens de código aberto. ## Privacidade e controle de dados É aqui que a escolha fica pessoal. Com modelos fechados, seus dados vão para os servidores de outra pessoa. OpenAI, Anthropic e Google dizem não treinar com entradas de API (com algumas condições), mas você está confiando na palavra deles e na segurança deles. Se você está em saúde, finanças, jurídico ou qualquer setor com exigências rígidas de conformidade, essa confiança é um fator real. Com modelos abertos, você pode rodar tudo localmente. Os dados nunca saem da sua infraestrutura. Você controla criptografia, acesso e retenção. Um [comentarista do Hacker News](https://news.ycombinator.com/item?id=42768072) resumiu a conta assim: "Spending ~$3.000+ on a laptop to run local models is only economically sensible if you are VERY paranoid." Esse é o Simon Willison, um desenvolvedor conhecido no mundo de IA. Ele não está errado: hospedar localmente adiciona custo. Mas, para algumas organizações, "muito paranoico" se chama conformidade. O quadro de privacidade complica com modelos chineses de código aberto. A Itália [baniu o DeepSeek-R1 em abril de 2025](https://brlikhon.engineer/blog/deepseek-r1-vs-gpt-5-vs-claude-4-the-real-llm-cost-performance-battle) por violações de GDPR. Pesquisadores documentaram casos em que o raciocínio interno do DeepSeek mostra uma análise sobre temas políticos sensíveis, mas a saída entrega outra resposta. Você pode rodar esses modelos localmente, mas o treinamento e o alinhamento deles carregam um contexto específico. ## Desempenho: depende do que você está fazendo A pergunta genérica "qual é melhor" perde o ponto. Modelos diferentes são bons em coisas diferentes. Modelos fechados ainda lideram nas tarefas mais exigentes. Raciocínio complexo, escrita nuanceada, alguns benchmarks de programação. O Claude, em particular, virou a escolha de desenvolvedores lidando com problemas difíceis. Modelos abertos alcançaram o nível necessário para a maioria das aplicações práticas. E, para casos específicos, dá para ajustar (fine-tune) e superar modelos fechados generalistas em tarefas estreitas. Como um [usuário do Hacker News](https://news.ycombinator.com/item?id=41999151) disse: "Deepseek is my favourite model to use for coding tasks...it has outstanding task adhesion, code quality is consistently top notch & it is never lazy." O padrão que aparece nos dados de uso: modelos fechados capturam tarefas de alto valor; modelos abertos capturam tarefas de alto volume e menor valor. [Segundo a análise do OpenRouter](https://openrouter.ai/state-of-ai): "a simple heuristic: closed source models capture high value tasks, while open source models capture high volume lower value tasks." Essa regra prática ajuda, mas não é universal. Muitos sistemas de produção de alto valor rodam em modelos abertos. As trocas são reais, mas a capacidade também é. ## O que o código aberto consegue fazer que o fechado não consegue Existem coisas que você simplesmente não consegue fazer com um modelo fechado. **Ajuste fino com dados proprietários.** Você até consegue fazer algo parecido com APIs de modelos fechados, mas fica limitado ao que o provedor permite. Com modelos abertos, você tem controle total. Treine no jargão do seu setor, na documentação da sua empresa, no seu domínio específico. **Rodar em ambiente isolado (air-gapped).** Alguns ambientes não podem se conectar a APIs externas. Defesa, certos sistemas de saúde, redes corporativas seguras. Modelos abertos são a única opção. **Personalizar comportamento no nível do modelo.** Não é só mudar o prompt, mas modificar como o modelo processa e responde. **Evitar aprisionamento a fornecedor.** Quando seu produto inteiro depende de uma API, você fica refém do preço, da disponibilidade e das decisões de política daquele provedor. Em janeiro de 2025, quando a DeepSeek lançou o R1 e o mercado de ações de IA teve um breve pânico, empresas que dependiam de APIs fechadas lembraram o quanto dependem do roteiro de outra pessoa. ## O que o código fechado consegue fazer que o aberto (em geral) não consegue As trocas acontecem dos dois lados. **Desempenho de fronteira.** Os modelos absolutamente melhores nos benchmarks mais duros ainda são fechados. Se você precisa do máximo de capacidade e pode pagar por isso, Claude Opus ou GPT-4 ainda é a resposta. **Simplicidade.** Nada de infraestrutura para gerenciar. Nada de custo de GPU. Nada de atualizações de modelo para lidar. Só uma chave de API e uma relação de cobrança. Para times pequenos ou prototipagem rápida, essa simplicidade tem valor. **Recursos corporativos.** Conformidade SOC 2, SLAs empresariais, painéis administrativos, trilhas de auditoria. Anthropic e OpenAI construíram a infraestrutura que grandes organizações esperam. **Melhoria contínua.** Provedores de modelos fechados atualizam seus modelos com frequência. Às vezes isso quebra coisas (pergunte a quem dependia de comportamentos específicos do GPT-4 que mudaram), mas, na maior parte do tempo, significa desempenho melhor ao longo do tempo sem você mexer um dedo. ## O verdadeiro critério de escolha Esqueça o tribalismo. Aqui está quando cada abordagem faz sentido. **Código aberto faz sentido quando:** - Você processa volume massivo (milhões de tokens por mês) - Os dados não podem sair da sua infraestrutura por conformidade ou segurança - Você precisa ajustar (fine-tune) com dados especializados do seu domínio - Você quer evitar dependência de API para uma função central do negócio - Você tem (ou consegue contratar) capacidade de engenharia para rodar e manter modelos **Código fechado faz sentido quando:** - Você precisa da máxima capacidade; custo é secundário - O volume é moderado o bastante para o custo de API não dominar - Você quer avançar rápido sem sobrecarga de infraestrutura - Você está prototipando ou validando antes de se comprometer com uma base técnica - Seu time está focado no produto, não na operação de modelos Muitas organizações acabam usando os dois. Modelos fechados para tarefas complexas em que qualidade pesa mais. Modelos abertos para aplicações de alto volume e sensíveis a custo. A jogada inteligente muitas vezes não é escolher um lado, e sim saber quando cada ferramenta encaixa. ## A convergência que vem aí Modelos abertos agora alcançam [89,6% do desempenho dos modelos fechados no lançamento](https://mitsloan.mit.edu/ideas-made-to-matter/ai-open-models-have-benefits-so-why-arent-they-more-widely-used) e, em geral, igualam em 13 semanas. Um ano atrás, esse período de aproximação era de 27 semanas. A diferença de desempenho continua encolhendo. A diferença de custo, não. Se algo, modelos abertos ficam cada vez mais baratos enquanto o preço dos modelos fechados permaneceu relativamente estável. Isso não significa que modelos fechados estão condenados. Eles provavelmente vão continuar na fronteira, pelo menos nos problemas mais difíceis. E a simplicidade de "é só usar a API" não vai sumir. Mas o caso econômico para código aberto continua ficando mais forte, e a desculpa de capacidade para evitá-lo continua ficando mais fraca. O que ainda não está claro é se o ecossistema atual consegue se sustentar. A Meta gasta bilhões desenvolvendo o Llama e libera de graça. Os ganhos de eficiência da DeepSeek vieram de um laboratório chinês com acesso a computação barata. Nenhum dos dois modelos de negócio parece fazer sentido óbvio a não ser que você enxergue efeitos de segunda ordem (a Meta quer IA em todo lugar para aumentar engajamento; a DeepSeek é um fundo que quer uma IA melhor para operar). A pergunta sobre quem paga pelo desenvolvimento de IA aberta — e como isso molda o que é construído — ainda está sem resposta.