GPT (OpenAI)
Melhor caso de uso: Prototipagem rápida e produtos que precisam de qualidade consistente.
Vantagens
- Ecossistema maduro
- Boa qualidade geral
- Muitas integrações prontas
Desvantagens
- Custo pode subir rápido em escala
- Dados processados fora do seu ambiente por padrão
| Custo | Médio a alto, por token |
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| Facilidade | Alta |
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| Segurança | Boa, com controles do fornecedor |
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| Privacidade | Depende do plano/contrato |
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| Uso local | Não (API na nuvem) |
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| Uso corporativo | Muito comum |
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Ponto de atenção: Revisar termos de uso de dados e custo em escala.
Claude (Anthropic)
Melhor caso de uso: Aplicações que exigem respostas mais cuidadosas e menor tendência a conteúdo arriscado.
Vantagens
- Foco forte em segurança e alinhamento
- Boa performance em raciocínio e textos longos
Desvantagens
- Ecossistema de integrações um pouco menor que o do GPT
| Custo | Médio a alto, por token |
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| Facilidade | Alta |
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| Segurança | Boa, com foco declarado em segurança |
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| Privacidade | Depende do plano/contrato |
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| Uso local | Não (API na nuvem) |
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| Uso corporativo | Crescendo bastante |
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Ponto de atenção: Validar limites de contexto e custo para casos de uso intensivos.
Llama (Meta)
Melhor caso de uso: Organizações que precisam manter dados 100% dentro de casa.
Vantagens
- Pode rodar localmente ou em nuvem própria
- Sem custo por token quando self-hosted
Desvantagens
- Exige infraestrutura própria para boa performance
- Manutenção e ajustes ficam por conta do time
| Custo | Baixo por uso, alto em infraestrutura |
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| Facilidade | Média |
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| Segurança | Depende inteiramente de como você configura |
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| Privacidade | Alta, se rodado localmente |
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| Uso local | Sim |
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| Uso corporativo | Comum em empresas com times técnicos fortes |
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Ponto de atenção: Planejar hardware e segurança da infraestrutura própria.
Mistral
Melhor caso de uso: Times que querem modelos abertos leves para tarefas específicas.
Vantagens
- Modelos abertos eficientes
- Boa relação custo-benefício
Desvantagens
- Qualidade pode variar conforme a tarefa comparado aos líderes de mercado
| Custo | Baixo a médio |
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| Facilidade | Média |
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| Segurança | Depende da hospedagem escolhida |
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| Privacidade | Alta, se self-hosted |
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| Uso local | Sim |
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| Uso corporativo | Em crescimento |
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Ponto de atenção: Testar bem a qualidade para o seu caso de uso específico antes de escalar.
T5
Melhor caso de uso: Tarefas bem definidas de transformação de texto, não chat aberto.
Vantagens
- Bom para tarefas específicas de texto-para-texto
- Modelo mais leve que LLMs generativos gigantes
Desvantagens
- Menos natural em conversas abertas comparado a LLMs modernos
| Custo | Baixo |
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| Facilidade | Média |
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| Segurança | Depende da hospedagem |
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| Privacidade | Alta, se self-hosted |
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| Uso local | Sim |
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| Uso corporativo | Uso mais específico (tradução, resumo) |
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Ponto de atenção: Não é a melhor escolha para assistentes conversacionais gerais.
BERT
Melhor caso de uso: Classificação de texto, análise de sentimento, busca semântica simples.
Vantagens
- Excelente para classificação e entendimento de texto
- Leve comparado a LLMs generativos
Desvantagens
- Não gera texto longo, é mais um modelo de compreensão
| Custo | Baixo |
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| Facilidade | Média |
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| Segurança | Depende da hospedagem |
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| Privacidade | Alta, se self-hosted |
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| Uso local | Sim |
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| Uso corporativo | Muito usado em classificação e busca |
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Ponto de atenção: Não usar para geração de texto livre; não é o propósito dele.