Quatro nomes dominam a conversa sobre IA. GPT da OpenAI. Claude da Anthropic. Gemini do Google. Llama da Meta. Você provavelmente já usou pelo menos um, ficou curioso sobre os outros e se perguntou se escolheu certo.

Não existe uma resposta certa para todo mundo.

Essa é a realidade frustrante. Cada família de modelos foi construída por empresas diferentes, com filosofias diferentes, treinada em dados diferentes e otimizada para resultados diferentes. Perguntar qual é o “melhor” é como perguntar se um martelo é melhor do que uma chave de fenda.

Este guia destrincha o que cada família de modelos realmente faz bem, inclui citações reais de desenvolvedores que usam isso todos os dias e ajuda você a descobrir qual ferramenta encaixa no seu trabalho de verdade.

A versão rápida

Se você quer a resposta curta antes da explicação longa:

GPT é o padrão. A maioria das pessoas começa aqui porque ChatGPT é o nome que elas já ouviram. Ele faz a maioria das coisas de forma razoavelmente boa e tem o maior ecossistema de plugins, integrações e documentação.

Claude é para nuance. Ele lida melhor com instruções complexas, escreve com variação mais natural e tende a entender o que você quis dizer, e não só o que você disse literalmente. Cada vez mais desenvolvedores o preferem para programação.

Gemini é para escala. O Google o construiu para processar quantidades enormes de informação de uma vez. Se você precisa analisar um documento de 500 páginas ou uma base de código inteira, a janela de contexto do Gemini te dá um espaço que os outros não conseguem igualar.

Llama é para controle. A Meta o liberou como código aberto, o que significa que você pode rodar no seu próprio hardware, fazer ajuste fino com os seus próprios dados e não enviar um único byte para o servidor de outra pessoa.

Agora, os detalhes.

GPT: o nome que todo mundo conhece

A OpenAI criou o ChatGPT, e ChatGPT virou a palavra que as pessoas usam para assistentes de IA do mesmo jeito que Kleenex virou a palavra para lenços de papel. Esse domínio de marca importa. Quando alguém diz que “perguntou para a IA”, normalmente quer dizer que perguntou ao GPT.

O carro-chefe atual é o GPT-5, com várias atualizações que continuam saindo. O modelo é rápido. As respostas chegam sem enrolação. A interface é bem acabada. A OpenAI investiu pesado para deixar o produto bom de usar.

O GPT lida bem com amplitude. Precisa de uma receita? Resolve. Precisa depurar código? Resolve. Precisa resumir um documento? Resolve. Precisa de escrita criativa? Resolve. O modelo raramente falha de forma catastrófica em tarefas comuns porque a OpenAI vem ajustando contra a maior variedade possível de casos de uso.

Aqui é onde o GPT mostra fraqueza: ele puxa para certos padrões.

Você provavelmente já percebeu que o GPT adora listas com marcadores. Prefere certas estruturas de frase. O vocabulário pende para alguns chavões. Depois de um tempo de uso, você começa a reconhecer a “voz do GPT” no conteúdo: aquele tom levemente ansioso e professoral, que explica as coisas uma vez a mais do que o necessário.

Para tarefas rápidas e perguntas gerais, o GPT ainda é difícil de bater só pela conveniência. O app móvel funciona bem. O modo de voz é útil. O ecossistema de plugins é enorme. Se você quer um assistente de IA que entra suave no dia a dia, sem atrito, o GPT entrega.

Mas suavidade não é a mesma coisa que profundidade.

Claude: o obcecado por detalhes

A Anthropic construiu o Claude com outra prioridade. Eles queriam um modelo que seguisse instruções com precisão, lidasse com nuance em conversas longas e produzisse texto com menos cara de robô.

Os modelos atuais rodam em três níveis: Haiku (rápido e barato), Sonnet (equilibrado) e Opus (capacidade máxima). A maioria das pessoas usa o Sonnet no trabalho do dia a dia e o Opus quando a tarefa realmente exige raciocínio pesado.

A reputação do Claude para programação cresceu muito. Um usuário do Hacker News chamado thomasahle falou direto:

“My personal experience is that 80% of the time Opus is better than GPT-4 on coding.”

Isso bate com o que muitos desenvolvedores relatam. O Claude lida com bases de código maiores de forma mais coerente. Ele segura melhor o contexto ao longo de conversas longas. Quando você cola 3.000 linhas de código e pede modificações, o Claude tem mais chance de manter consistência em toda a resposta.

Outro usuário, mrbishalsaha, fez uma observação parecida:

“I use claude sonnet for coding and it’s better than GPT4 most of the time.”

A diferença aparece em como o Claude interpreta pedidos ambíguos. Se você escreve um prompt um pouco confuso, o Claude tende a inferir sua intenção em vez de tratar suas palavras como uma especificação literal a ser decodificada.

O Claude também escreve diferente.

A prosa sai menos formulaica. Menos chavões. Mais variação no tamanho das frases. Se você precisa de um texto que não pareça imediatamente gerado por IA, o Claude te dá um ponto de partida melhor. Você ainda precisa editar, mas começa de um patamar mais alto.

Os pontos fracos existem também. O Claude pode ser mais lento, especialmente o Opus. Às vezes o tempo de resposta fica visivelmente atrás do GPT. E o Claude tem restrições de conteúdo mais fortes, o que pode irritar se você precisa trabalhar com material mais pesado por motivos legítimos.

Um usuário do Hacker News chamado suby apontou uma fraqueza específica: “Claude is more likely to suggest things which simply won’t compile…Claude 3’s knowledge of C++ is lacking.”

Nenhum modelo é perfeito em tudo.

Gemini: o monstro do contexto

O Gemini, do Google, vai por um caminho totalmente diferente. Enquanto GPT e Claude competem em qualidade de raciocínio e estilo de escrita, o Gemini compete em escala. O modelo consegue processar quantidades gigantescas de informação de uma só vez.

Os modelos atuais do Gemini suportam janelas de contexto de até um milhão de tokens. Isso dá algo como 700.000 palavras. Você pode colar um romance inteiro. Pode enviar horas de vídeo. Pode incluir uma base de código completa. O modelo mantém tudo isso na memória de trabalho e responde perguntas sobre qualquer parte.

Isso não é truque.

Se você trabalha com documentos grandes, transcrições longas ou tarefas de análise abrangente, a janela de contexto do Gemini muda o que é possível. Sistemas de RAG, geração aumentada por recuperação, contornam limites de contexto alimentando só os trechos relevantes para o modelo, mas o Gemini deixa você pular essa complexidade em muitos casos e simplesmente carregar tudo direto.

Um desenvolvedor no Hacker News, samyok, comparou o Gemini Flash de forma favorável a modelos mais caros:

“It’s so fast and it has such a vast world knowledge that it’s more performant than Claude Opus 4.5 or GPT 5.2…a fraction (basically order of magnitude less!!) of the inference time.”

Velocidade importa para fluxos de trabalho. Quando você consegue bons resultados em dois segundos em vez de dez, você itera mais rápido. Sua produtividade vai acumulando.

O Gemini também se integra bem ao ecossistema do Google. Se você usa Google Workspace, Drive, Docs e Sheets, o Gemini pode acessar seus arquivos diretamente. Essa integração economiza tempo em comparação com ficar copiando conteúdo manualmente para janelas de chat.

O porém: o marketing do Gemini e a realidade prática às vezes se desencontram. Uma frustração bem documentada é que a interface web não expõe a janela de contexto completa para usuários casuais. Você ouve “um milhão de tokens”, mas acaba limitado a uma janela muito menor, a menos que use o AI Studio ou a API diretamente.

A abordagem de segurança de IA do Google também difere da Anthropic e da OpenAI. O Gemini recusa certos pedidos que outros modelos atendem sem problemas. Os limites às vezes são imprevisíveis. Você pode bater num bloqueio de conteúdo em algo aparentemente inocente e, em seguida, conseguir com uma pequena reformulação.

Mas, para análise pura de grandes conjuntos de informação, nada atualmente iguala o que o Gemini oferece.

Llama: o que é seu

Os modelos Llama, da Meta, se separam dos outros de um jeito fundamental. Eles são abertos.

Você pode baixar os pesos do modelo. Pode rodar o Llama no seu próprio hardware. Pode fazer ajuste fino com dados proprietários. Pode colocar em ambientes isolados, em que nenhuma informação sai da sua rede. Você não paga nada para a Meta por nada disso.

Para organizações com governança de dados rígida, isso importa demais.

Empresas de saúde não podem enviar informações de pacientes para os servidores da OpenAI. Escritórios de advocacia não podem subir documentos confidenciais para a nuvem do Google. Instituições financeiras têm obrigações regulatórias sobre residência de dados. O Llama permite que todas elas usem capacidades modernas de IA sem essas dores de cabeça de conformidade.

O lado B da hospedagem própria é real, porém. Rodar Llama bem exige hardware sério. O modelo de 70 bilhões de parâmetros precisa de várias GPUs topo de linha. As versões menores rodam em hardware de consumo, mas entregam um resultado visivelmente pior. Você troca a conveniência da API por gestão de infraestrutura.

Para pequenas empresas e indivíduos, a economia geralmente favorece acesso por API ao Claude ou ao GPT. Você gastaria mais com eletricidade e depreciação de GPU do que gastaria com chamadas de API, a menos que seu volume de uso seja extremamente alto.

Mas, para empresas processando milhões de requisições, a conta vira. O Llama em hospedagem própria pode custar uma fração do preço de APIs em escala. E você ganha controle total de disponibilidade, latência e operação. Sem limites de requisições. Sem quedas de serviço porque o provedor está sobrecarregado.

O Llama também permite personalização que modelos via API não conseguem igualar. Você pode fazer ajuste fino no estilo de escrita da sua empresa, na terminologia do seu setor, nos seus casos de uso específicos. O modelo resultante fala a sua língua porque você o treinou para isso.

Código aberto atrai comunidade. Desenvolvedores melhoram as capacidades do Llama o tempo todo, criam versões especializadas e constroem ferramentas ao redor dele. O ecossistema evolui rápido.

Se controle importa mais do que conveniência, o Llama merece consideração séria.

Como se comparam em tarefas específicas

A resposta honesta é que o ranking muda dependendo do que você mede.

Programação: o Claude hoje lidera a maioria das pesquisas de preferência entre desenvolvedores. O raciocínio é mais coerente em bases de código complexas. Mas o GPT continua forte para trechos rápidos e depuração, e o grande contexto do Gemini ajuda quando você precisa trabalhar com projetos inteiros de uma vez.

Escrita: o Claude produz prosa mais variada. O GPT é mais rápido para conteúdo em volume. O Gemini lida bem com escrita que exige pesquisa porque você consegue carregar todo o seu material de base. O Llama pode ser ajustado para combinar com a sua voz exata.

Análise: o Gemini vence no volume bruto. Analisar um relatório de 200 páginas vira uma única consulta. Claude e GPT exigem estratégias de fragmentação que adicionam complexidade.

Conversa: o Claude mantém o contexto melhor ao longo de chats longos. Os recursos de memória do GPT ajudam, mas ele ainda perde o fio com mais frequência. Gemini e Llama variam de acordo com a configuração.

Custo: o Llama é grátis no nível do modelo (custos de hardware à parte). O Gemini Flash oferece ótimo custo-benefício nas faixas de preço de API. Os planos Premium de GPT e Claude custam mais, mas entregam uma qualidade incrementalmente melhor.

Fluxo de trabalho prático: usando vários modelos

Os usuários mais espertos não escolhem um modelo só.

Um comentarista do Hacker News chamado MrSkelter descreveu a abordagem:

“Claude Opus is generally better for me but takes a long time to reply…most power comes from bouncing between them.”

Modelos diferentes para tarefas diferentes. Claude para o primeiro rascunho. GPT para rodadas rápidas e ideação. Gemini para síntese de pesquisa. Llama para qualquer coisa sensível que não pode sair dos seus sistemas.

Isso não é duplicação ineficiente. É usar a ferramenta certa para cada trabalho.

Crie fluxos de trabalho que encaminhem tarefas para os modelos apropriados automaticamente. Uma classificação simples no início de um pedido pode reduzir custo e melhorar qualidade. Tarefas de programação vão para o Claude. Perguntas rápidas vão para o GPT Mini. Análise de documentos longos vai para o Gemini.

As ferramentas que tornam isso fácil melhoram o tempo todo. O DatBot deixa você alternar entre modelos no meio da conversa. Outras plataformas oferecem capacidades parecidas. O futuro é poliglota, não monolítico.

Tomando sua decisão

Aqui vai um roteiro para decidir:

Comece pelo GPT se você quer a entrada mais fácil, precisa de uma capacidade geral ampla e valoriza integração do ecossistema com outras ferramentas e plugins.

Mude para o Claude se você faz muito trabalho de programação, precisa que ele siga instruções melhor em tarefas complexas ou produz conteúdo em que a qualidade natural da escrita importa.

Use o Gemini quando você trabalha com documentos grandes, precisa analisar muita informação rapidamente ou já está bem dentro do ecossistema do Google.

Escolha o Llama se privacidade de dados é inegociável, você precisa de personalização que provedores de API não conseguem oferecer ou seu volume de uso torna a hospedagem própria economicamente sensata.

A maioria das pessoas vai usar dois ou mais desses. Tudo bem. Os modelos se complementam mais do que competem.

O importante é saber o que cada um faz bem, para você combinar ferramentas com tarefas em vez de forçar uma ferramenta a fazer tudo.

O que muda a seguir

Esta comparação vai precisar de atualização em breve.

As capacidades dos modelos evoluem mês a mês. Os preços mudam trimestre a trimestre. Novos concorrentes aparecem ano a ano. O ranking de hoje não vai durar para sempre.

A OpenAI está trabalhando em melhorias de raciocínio que podem reduzir a vantagem do Claude em programação. A Anthropic continua ampliando janelas de contexto para competir com o Gemini. O Google está melhorando a confiabilidade do Gemini e ajustando seus filtros de segurança. A Meta continua expandindo as capacidades e o ecossistema do Llama.

A direção importa mais do que o retrato atual.

O que não vai mudar: filosofias diferentes geram forças diferentes. A OpenAI otimiza para apelo amplo ao consumidor. A Anthropic otimiza para precisão e segurança. O Google otimiza para escala e integração. A Meta otimiza para abertura e personalização.

Essas prioridades moldam tudo o que vem depois.

Escolha pelo que importa para você. Experimente alternativas. Mantenha flexibilidade conforme o cenário muda.

O melhor modelo de IA é aquele que te ajuda a terminar o seu trabalho de verdade.