Quanto custa a API de LLM?

Cada modelo tem a própria tarifa de entrada e de saída por 1M tokens, mostrada na tabela acima e na página de preços. A tarifa de entrada mais baixa no momento é $0.015 por 1M tokens de entrada (GPT 6 Luna). Você paga por token a partir de um saldo pré-pago: sem assinatura, sem mínimo mensal, e o saldo não expira.

A API de LLM funciona com os SDKs da OpenAI e da Anthropic?

/v1/chat/completions segue o formato Chat Completions da OpenAI e funciona com todos os modelos da tabela, exceto os que só aceitam Responses, como o Grok 4.20 Multi-Agent. /v1/messages segue o formato Messages da Anthropic e /v1/responses o formato Responses da OpenAI; a documentação mostra quais modelos cada um aceita. Streaming e uso de ferramentas funcionam.

Como migro um app existente para a UnificAlly?

Aponte seu cliente da OpenAI para https://api.unifically.com/v1, use uma chave de API da UnificAlly e defina model com um ID da tabela, como anthropic/claude-sonnet-4-6. Código do SDK da Anthropic mantém o mesmo formato de requisição em /v1/messages. Uma chave e um saldo cobrem todos os modelos.

Posso testar esses LLMs antes de recarregar o saldo?

Sim. Uma conta nova na UnificAlly começa com um saldo de cadastro de $0.50, e cada página de modelo tem um playground no navegador que usa esse saldo, então você pode comparar resultados antes de escrever código.

API de LLM

A UnificAlly oferece 44 grandes modelos de linguagem de Anthropic, OpenAI, xAI, Google, DeepSeek, Cursor e Moonshot AI por meio de uma única chave de API. As tarifas começam em $0.015 por 1M tokens de entrada (GPT 6 Luna), cobradas por token a partir de um saldo pré-pago, sem assinatura. Chame qualquer um deles no formato da OpenAI em /v1/chat/completions ou no formato da Anthropic em /v1/messages, com streaming e uso de ferramentas.

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Os 44 LLMs na UnificAlly

Nossas tarifas em 15 de out. de 2026; atualizadas a partir da tabela de preços ao vivo a cada deploy.
Modelo	Provedor	Tarifa inicial
API do Gemini 4 Argon Google #1 no Vals Index (68.9%), 77.9% no DeepSWE v1.1, 91.7% no LVBench, contexto de 1M.	Google	$0.6 de entrada / $3 de saída por 1M tokens
API do Claude Haiku 5.5 Anthropic Contexto de 1M, saída de 128k, 72.4% no OSWorld 2.1, o primeiro Haiku com raciocínio adaptativo.	Anthropic	a partir de $0.0495 de entrada / $0.2475 de saída por 1M tokens
API do GPT 6.1 Sol OpenAI Código e computer use próximos do Astra por um quinto do preço do Astra, 75.2% no DeepSWE, contexto de 1M, entrada em cache pela metade da tarifa do GPT 6 Sol.	OpenAI	a partir de $0.3 de entrada / $1.5 de saída por 1M tokens
API do Claude Sonnet 5.5 Anthropic Contexto de 1M, saída de 128k, 70.6% no Terminal-Bench 4.0, 30%+ mais rápido que o Sonnet 5.	Anthropic	$0.99 de entrada / $4.95 de saída por 1M tokens
API do GPT 6 Luna OpenAI O GPT-6 mais barato da OpenAI, contexto de 1M, 66.6% no DeepSWE por $0.22 por tarefa, 93% menos que o Opus 5.	OpenAI	a partir de $0.015 de entrada / $0.075 de saída por 1M tokens
API do GPT 6 Sol OpenAI Contexto de 1M, entrada de imagem, 56.4% no Agents' Last Exam com custo por tarefa 60% menor que o Opus 5, metade do preço do GPT 5.6 Sol.	OpenAI	a partir de $0.3 de entrada / $1.5 de saída por 1M tokens
API do Claude Opus 5.5 Anthropic Contexto de 1M, saída de 128k, 66.4% no Terminal-Bench 4.0.	Anthropic	$1 de entrada / $5 de saída por 1M tokens
API do DeepSeek V4 Flash DeepSeek ID versionado do V4 Flash, agora atendido pelo V4.1 Flash. Contexto de 1M, saída máx. de 384K.	DeepSeek	$0.1125 de entrada / $0.45 de saída por 1M tokens
API do DeepSeek V4 Pro DeepSeek MoE de 1.6T com 49B ativos, contexto de 1M, saída máx. de 384K, raciocínio ativado por padrão.	DeepSeek	$0.51 de entrada / $1.52 de saída por 1M tokens
API do DeepSeek V4.1 Flash DeepSeek Contexto de 1M, saída máx. de 384K, MoE de 552B com 16B ativos, 74.2% no DeepSWE v1.1.	DeepSeek	$0.1125 de entrada / $0.45 de saída por 1M tokens
API do Grok 4.7 xAI Contexto de 500k, entrada de imagem, quatro níveis de raciocínio, 46.3% no CursorBench 4.0, #5 no Harvey Legal Agent.	xAI	$0.3 de entrada / $0.9 de saída por 1M tokens
API do GPT 6 Astra OpenAI Contexto de 1M, entrada de imagem, esforço até max, 58.2% no Terminal-Bench 4.0, 59.3% no Agents' Last Exam.	OpenAI	a partir de $1.5 de entrada / $7.5 de saída por 1M tokens
API do Gemini 3.5 Flash Google Contexto de 1M, 5 níveis de raciocínio incl. minimal, 83.6% no MCP Atlas, 57.9% no Finance Agent v2, 189 tok/s.	Google	$0.45 de entrada / $2.7 de saída por 1M tokens
API do Claude Fable 5.1 Anthropic Contexto de 1M, saída de 128k, 55.8% no Terminal-Bench 4.0, 90.0% no ARC-AGI-2.	Anthropic	$6.25 de entrada / $31.25 de saída por 1M tokens
API do Gemini 3.8 Flash Google Contexto de 1M, quatro níveis de raciocínio, 73.7% no DeepSWE v1.1, 89.4% no Terminal-Bench 2.1, 305 tok/s.	Google	$0.225 de entrada / $1.125 de saída por 1M tokens
API do Grok 4.5 xAI Contexto de 500k, entrada de imagem, três níveis de raciocínio, 79.3% no Terminal-Bench 2.1, treinado com o Cursor.	xAI	$0.3 de entrada / $0.9 de saída por 1M tokens
API do Grok 4.3 xAI Contexto de 1M, entrada de imagem, quatro níveis de raciocínio incl. none, 115.8 tok/s, 98% no Tau2-Bench Telecom.	xAI	$0.1875 de entrada / $0.375 de saída por 1M tokens
API do Grok Build 0.1 xAI Contexto de 256k, entrada de imagem, programação agêntica com function calling e MCP, primeiro token em 0.53s.	xAI	$0.15 de entrada / $0.3 de saída por 1M tokens
API do Grok 4.20 Reasoning xAI Contexto de 1M, entrada de imagem, raciocínio ativado, chamada de ferramentas agêntica, 98.9 tok/s, 72.2% no SWE-bench Verified.	xAI	$0.1875 de entrada / $0.375 de saída por 1M tokens
API do Grok 4.20 Non-Reasoning xAI Contexto de 1M, entrada de imagem, sem fase de raciocínio, primeiro token em 0.64s, 95.8 tok/s, chamada de ferramentas agêntica.	xAI	$0.1875 de entrada / $0.375 de saída por 1M tokens
API do Grok 4.20 Multi-Agent xAI Agente líder mais 4 ou 16 subagentes em paralelo, contexto de 1M, entrada de imagem, só pela Responses API.	xAI	$0.1875 de entrada / $0.375 de saída por 1M tokens
API do Grok 4.6 xAI Contexto de 500k, entrada de imagem, quatro níveis de raciocínio, 95.6% no SWE-bench Verified, #1 no CursorBench 3.2.	xAI	$0.3 de entrada / $0.9 de saída por 1M tokens
API do Gemini 3.7 Flash Google Contexto de 1M, saída de 64k, entrada de texto/imagem/áudio/vídeo, ~340 tok/s, 97% de recuperação em contexto longo no MRCR.	Google	$0.225 de entrada / $1.125 de saída por 1M tokens
API do Gemini 3.6 Flash Google Contexto de 1M, saída de 65k, entrada multimodal, 83% no OSWorld-Verified, velocidade de saída de 234 tok/s.	Google	$0.45 de entrada / $2.25 de saída por 1M tokens
API do Claude Opus 5 Anthropic Contexto de 1M, saída de 128k, entrada de imagem, 43.3% no Frontier-Bench v0.1, 30.2% no ARC-AGI 3.	Anthropic	$1.25 de entrada / $6.25 de saída por 1M tokens
API do Kimi K3 Moonshot AI 2.8T parâmetros, pesos abertos, contexto de 1M, saída padrão de 131k, raciocínio sempre ativo.	Moonshot AI	$2.25 de entrada / $11.25 de saída por 1M tokens
API do GPT 5.6 Sol OpenAI Contexto de 1M, saída de 128k, 88.8% no Terminal-Bench 2.1, 80 no Coding Agent Index, modo de subagentes ultra.	OpenAI	a partir de $0.75 de entrada / $4.5 de saída por 1M tokens
API do GPT 5.6 Terra OpenAI Contexto de 1M, saída de 128k, 77.4 no Coding Agent Index, supera o Fable 5 no Agents' Last Exam.	OpenAI	a partir de $0.375 de entrada / $2.25 de saída por 1M tokens
API do GPT 5.6 Luna OpenAI O GPT 5.6 mais rápido, contexto de 1M, supera o Fable 5 no Agents' Last Exam, à frente do Opus 4.8 em código.	OpenAI	a partir de $0.15 de entrada / $0.9 de saída por 1M tokens
API do Claude Fable 5 Anthropic Contexto de 1M, saída de 128k, entrada de texto e imagem, raciocínio adaptativo, primeiro lugar na Arena Text e Vision.	Anthropic	$6.25 de entrada / $31.25 de saída por 1M tokens
API do Claude Sonnet 4.5 Anthropic Contexto de 200k, saída de 64k, 77.2% no SWE-bench Verified, 61.4% no OSWorld, raciocínio estendido.	Anthropic	Ver página do modelo
API do Claude Opus 4.5 Anthropic Contexto de 200k, saída de 64k, 80.9% no SWE-bench Verified, controle de esforço de low a high.	Anthropic	Ver página do modelo
API do Claude Haiku 4.5 Anthropic Contexto de 200k, saída de 64k, 73.3% no SWE-bench Verified, 50.7% no OSWorld, raciocínio estendido.	Anthropic	$0.25 de entrada / $1.25 de saída por 1M tokens
API do Claude Sonnet 4.6 Anthropic Contexto de 1M, saída de 128k, 79.6% no SWE-bench Verified, 72.5% no OSWorld, raciocínio adaptativo.	Anthropic	$0.75 de entrada / $3.75 de saída por 1M tokens
API do Claude Opus 4.6 Anthropic Contexto de 1M, saída de 128k, controle de esforço, primeiro lugar na Arena Document e Search.	Anthropic	$1.25 de entrada / $6.25 de saída por 1M tokens
API do Claude Sonnet 5 Anthropic Programação agêntica, contexto de 1M, saída de 128k, entrada de imagem, 85.2% no SWE-bench Verified.	Anthropic	$0.75 de entrada / $3.75 de saída por 1M tokens
API do Claude Opus 4.7 Anthropic Contexto de 1M, saída de 128k, 87.6% no SWE-bench Verified, 78% no OSWorld, entrada de imagem de 2576px.	Anthropic	$1.25 de entrada / $6.25 de saída por 1M tokens
API do Claude Opus 4.8 Anthropic Contexto de 1M, saída de 128k, 88.6% no SWE-bench Verified, 83.4% no OSWorld, raciocínio adaptativo.	Anthropic	$1.25 de entrada / $6.25 de saída por 1M tokens
API do GPT 5.4 OpenAI Computer use nativo, 75% no OSWorld-Verified, até 1M de contexto, saída de 128k, busca de ferramentas para agentes.	OpenAI	$0.375 de entrada / $2.25 de saída por 1M tokens
API do GPT 5.5 OpenAI Contexto de 1M, saída de 128k, 82.7% no Terminal-Bench 2.0, 78.7% no OSWorld, 85% no ARC-AGI-2.	OpenAI	$0.75 de entrada / $4.5 de saída por 1M tokens
API do GPT 5.4 Mini OpenAI Contexto de 400k, saída de 128k, 54.4% no SWE-Bench Pro, 72.1% no OSWorld, mais de 2x mais rápido que o GPT-5 mini.	OpenAI	Ver página do modelo
API do GPT 5.4 Nano OpenAI Contexto de 400k, saída de 128k, 52.4% no SWE-Bench Pro, 82.8% no GPQA Diamond, níveis de esforço de none a xhigh.	OpenAI	Ver página do modelo
API do Composer 2.5 Cursor Programação agêntica, 79.8% no SWE-Bench Multilingual, 69.3% no Terminal-Bench 2.0, ajustado para execuções longas de agentes.	Cursor	$0.05 de entrada / $0.25 de saída por 1M tokens
API do Composer 2.5 Fast Cursor Variante padrão de baixa latência do Composer 2.5, mesma inteligência, 79.8% no SWE-bench Multilingual.	Cursor	$0.3 de entrada / $1.5 de saída por 1M tokens

Como chamar a API de LLM

Use sua chave de API da UnificAlly e qualquer ID de modelo da tabela. Clientes da OpenAI que você já usa só precisam trocar a URL base para https://api.unifically.com/v1.

curl -X POST https://api.unifically.com/v1/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
  -d '{
    "model": "anthropic/claude-sonnet-4-6",
    "messages": [
      {"role": "user", "content": "Hello!"}
    ]
  }'

Perguntas frequentes sobre a API de LLM

Quanto custa a API de LLM?: Cada modelo tem a própria tarifa de entrada e de saída por 1M tokens, mostrada na tabela acima e na página de preços. A tarifa de entrada mais baixa no momento é $0.015 por 1M tokens de entrada (GPT 6 Luna). Você paga por token a partir de um saldo pré-pago: sem assinatura, sem mínimo mensal, e o saldo não expira.
A API de LLM funciona com os SDKs da OpenAI e da Anthropic?: /v1/chat/completions segue o formato Chat Completions da OpenAI e funciona com todos os modelos da tabela, exceto os que só aceitam Responses, como o Grok 4.20 Multi-Agent. /v1/messages segue o formato Messages da Anthropic e /v1/responses o formato Responses da OpenAI; a documentação mostra quais modelos cada um aceita. Streaming e uso de ferramentas funcionam.
Como migro um app existente para a UnificAlly?: Aponte seu cliente da OpenAI para https://api.unifically.com/v1, use uma chave de API da UnificAlly e defina model com um ID da tabela, como anthropic/claude-sonnet-4-6. Código do SDK da Anthropic mantém o mesmo formato de requisição em /v1/messages. Uma chave e um saldo cobrem todos os modelos.
Posso testar esses LLMs antes de recarregar o saldo?: Sim. Uma conta nova na UnificAlly começa com um saldo de cadastro de $0.50, e cada página de modelo tem um playground no navegador que usa esse saldo, então você pode comparar resultados antes de escrever código.