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title: "Modelos de IA: novos, em promoção e gratuitos"
description: "Preços por milhão de tokens lidos direto da API da OpenRouter, com as notas de coding de dois benchmarks de código, um direto do OpenRouter e outro do Akita. Só entram modelos com nota acima de 80 em pelo menos um dos dois"
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last-updated: "2026-10-26"
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# Modelos de IA: novos, em promoção e gratuitos

Preços por milhão de tokens lidos direto da API da OpenRouter, com as notas de coding de dois benchmarks de código, um direto do OpenRouter e outro do Akita. Só entram modelos com nota acima de 80 em pelo menos um dos dois [llm-coding-benchmark](https://github.com/akitaonrails/llm-coding-benchmark).

Atualizado em 26/10/2026, 23:27 (America/Sao_Paulo)

## Novos (0)

Nenhum modelo novo nos últimos 7 dias.

## Desconto (13)

| Modelo | entrada /M | saída /M | cache /M | média /M | OpenRouter Cod. | Akita Bench. | OpenArena | desconto |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| [Z.ai: GLM 5.3](https://openrouter.ai/z-ai/glm-5.3) | US$ 0,63 | US$ 1,98 | US$ 0,117 | US$ 1,31 | 74,8 | 94 | — | 55% off |
| [Z.ai: GLM 5.3 (batch)](https://openrouter.ai/z-ai/glm-5.3:batch) | US$ 0,45 | US$ 2 | US$ 0,1 | US$ 1,23 | 74,8 | 94 | — | 38% off |
| [DeepSeek: DeepSeek V4.1 Flash](https://openrouter.ai/deepseek/deepseek-v4.1-flash) | US$ 0,147 | US$ 0,588 | US$ 0,00294 | US$ 0,368 | — | 92,5 | — | 51% off |
| [DeepSeek: DeepSeek V4.1 Flash (batch)](https://openrouter.ai/deepseek/deepseek-v4.1-flash:batch) | US$ 0,112 | US$ 0,336 | US$ 0,00336 | US$ 0,224 | — | 92,5 | — | 30% off |
| [Google: Gemini 3.8 Flash](https://openrouter.ai/google/gemini-3.8-flash) | US$ 0,375 | US$ 1,88 | US$ 0,0375 | US$ 1,13 | 76,3 | 90,5 | — | 50% off |
| [Google: Gemini 3.8 Flash (batch)](https://openrouter.ai/google/gemini-3.8-flash:batch) | US$ 0,375 | US$ 1,88 | US$ 0,0375 | US$ 1,13 | 76,3 | 90,5 | — | 50% off |
| [Xiaomi: MiMo-V2.5-Pro](https://openrouter.ai/xiaomi/mimo-v2.5-pro) | US$ 0,304 | US$ 0,609 | US$ 0,0028 | US$ 0,457 | 60,2 | 86,5 | — | 30% off |
| [DeepSeek: DeepSeek V4 Flash 0423](https://openrouter.ai/deepseek/deepseek-v4-flash) | US$ 0,0826 | US$ 0,165 | US$ 0,0165 | US$ 0,124 | 52 | 86 | — | 41% off |
| [DeepSeek: DeepSeek V4 Flash 0731](https://openrouter.ai/deepseek/deepseek-v4-flash-0731) | US$ 0,132 | US$ 0,396 | US$ 0,0042 | US$ 0,264 | 69,1 | 85 | — | 70% off |
| [MoonshotAI: Kimi K3](https://openrouter.ai/moonshotai/kimi-k3) | US$ 1,65 | US$ 8,25 | US$ 0,165 | US$ 4,95 | 76,2 | 85 | — | 45% off |
| [Z.ai: GLM 5.3 Flash](https://openrouter.ai/z-ai/glm-5.3-flash) | US$ 0,0435 | US$ 0,145 | US$ 0,0087 | US$ 0,0943 | 71,5 | 84,25 | — | 71% off |
| [DeepSeek: DeepSeek V4 Pro 0813](https://openrouter.ai/deepseek/deepseek-v4-pro-0813) | US$ 0,66 | US$ 1,98 | US$ 0,022 | US$ 1,32 | 68,8 | 84 | — | 50% off |
| [DeepSeek: DeepSeek V4 Pro 0423](https://openrouter.ai/deepseek/deepseek-v4-pro) | US$ 0,955 | US$ 1,91 | US$ 0,0796 | US$ 1,43 | 59,4 | 82 | — | 45% off |

## Sem desconto (39)

| Modelo | entrada /M | saída /M | cache /M | média /M | OpenRouter Cod. | Akita Bench. | OpenArena | desconto |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| [Anthropic: Claude Fable 5](https://openrouter.ai/anthropic/claude-fable-5) | US$ 10 | US$ 50 | US$ 1 | US$ 30 | 76,5 | 100 | — | — |
| [Anthropic: Claude Fable 5 (batch)](https://openrouter.ai/anthropic/claude-fable-5:batch) | US$ 5 | US$ 25 | US$ 0,5 | US$ 15 | 76,5 | 100 | — | — |
| [Anthropic: Claude Opus 5](https://openrouter.ai/anthropic/claude-opus-5) | US$ 5 | US$ 25 | US$ 0,5 | US$ 15 | 78 | 100 | — | — |
| [Anthropic: Claude Opus 5 (batch)](https://openrouter.ai/anthropic/claude-opus-5:batch) | US$ 2,5 | US$ 12,5 | US$ 0,25 | US$ 7,5 | 78 | 100 | — | — |
| [Anthropic: Claude Opus 5.5](https://openrouter.ai/anthropic/claude-opus-5.5) | US$ 4 | US$ 20 | US$ 0,2 | US$ 12 | — | 100 | — | — |
| [Anthropic: Claude Opus 5.5 (batch)](https://openrouter.ai/anthropic/claude-opus-5.5:batch) | US$ 2 | US$ 10 | US$ 0,1 | US$ 6 | — | 100 | — | — |
| [OpenAI: GPT-5.5](https://openrouter.ai/openai/gpt-5.5) | US$ 5 | US$ 30 | US$ 0,5 | US$ 17,5 | 74,9 | 100 | — | — |
| [OpenAI: GPT-5.5 (batch)](https://openrouter.ai/openai/gpt-5.5:batch) | US$ 2,5 | US$ 15 | US$ 0,25 | US$ 8,75 | 74,9 | 100 | — | — |
| [OpenAI: GPT-5.6 Sol](https://openrouter.ai/openai/gpt-5.6-sol) | US$ 4 | US$ 20 | US$ 0,4 | US$ 12 | 77,4 | 100 | — | — |
| [OpenAI: GPT-5.6 Sol (batch)](https://openrouter.ai/openai/gpt-5.6-sol:batch) | US$ 2 | US$ 10 | US$ 0,2 | US$ 6 | 77,4 | 100 | — | — |
| [OpenAI: GPT-5.6 Terra](https://openrouter.ai/openai/gpt-5.6-terra) | US$ 2 | US$ 12 | US$ 0,2 | US$ 7 | 76,7 | 100 | — | — |
| [OpenAI: GPT-5.6 Terra (batch)](https://openrouter.ai/openai/gpt-5.6-terra:batch) | US$ 1 | US$ 6 | US$ 0,1 | US$ 3,5 | 76,7 | 100 | — | — |
| [OpenAI: GPT-6 Astra](https://openrouter.ai/openai/gpt-6-astra) | US$ 10 | US$ 50 | US$ 1 | US$ 30 | 76,9 | 100 | — | — |
| [OpenAI: GPT-6 Astra (batch)](https://openrouter.ai/openai/gpt-6-astra:batch) | US$ 5 | US$ 25 | US$ 0,5 | US$ 15 | 76,9 | 100 | — | — |
| [SpaceXAI: Grok 4.6](https://openrouter.ai/x-ai/grok-4.6) | US$ 2 | US$ 6 | US$ 0,5 | US$ 4 | 76,8 | 98,5 | — | — |
| [Anthropic: Claude Fable 5.1](https://openrouter.ai/anthropic/claude-fable-5.1) | US$ 10 | US$ 50 | US$ 0,25 | US$ 30 | 81,6 | 95,5 | — | — |
| [Anthropic: Claude Fable 5.1 (batch)](https://openrouter.ai/anthropic/claude-fable-5.1:batch) | US$ 5 | US$ 25 | US$ 0,125 | US$ 15 | 81,6 | 95,5 | — | — |
| [OpenAI: GPT-6 Luna](https://openrouter.ai/openai/gpt-6-luna) | US$ 0,1 | US$ 0,5 | US$ 0,01 | US$ 0,3 | — | 95,5 | — | — |
| [OpenAI: GPT-6 Luna (batch)](https://openrouter.ai/openai/gpt-6-luna:batch) | US$ 0,05 | US$ 0,25 | US$ 0,005 | US$ 0,15 | — | 95,5 | — | — |
| [Sakana: Fugu Ultra v2](https://openrouter.ai/sakana/fugu-ultra-v2) | US$ 5 | US$ 30 | US$ 0,5 | US$ 17,5 | — | 95,5 | — | — |
| [OpenAI: GPT-5.6 Luna](https://openrouter.ai/openai/gpt-5.6-luna) | US$ 0,2 | US$ 1,2 | US$ 0,02 | US$ 0,7 | 71,4 | 95 | — | — |
| [OpenAI: GPT-5.6 Luna (batch)](https://openrouter.ai/openai/gpt-5.6-luna:batch) | US$ 0,1 | US$ 0,6 | US$ 0,01 | US$ 0,35 | 71,4 | 95 | — | — |
| [Anthropic: Claude Sonnet 5](https://openrouter.ai/anthropic/claude-sonnet-5) | US$ 2 | US$ 10 | US$ 0,2 | US$ 6 | 71,5 | 91 | — | — |
| [Anthropic: Claude Sonnet 5 (batch)](https://openrouter.ai/anthropic/claude-sonnet-5:batch) | US$ 1 | US$ 5 | US$ 0,1 | US$ 3 | 71,5 | 91 | — | — |
| [OpenAI: GPT-6 Sol](https://openrouter.ai/openai/gpt-6-sol) | US$ 2 | US$ 10 | US$ 0,2 | US$ 6 | — | 91 | — | — |
| [OpenAI: GPT-6 Sol (batch)](https://openrouter.ai/openai/gpt-6-sol:batch) | US$ 1 | US$ 5 | US$ 0,1 | US$ 3 | — | 91 | — | — |
| [Meta: Muse Spark 1.3](https://openrouter.ai/meta/muse-spark-1.3) | US$ 1,25 | US$ 4,25 | US$ 0,15 | US$ 2,75 | 75,8 | 88,75 | — | — |
| [SpaceXAI: Grok 4.5](https://openrouter.ai/x-ai/grok-4.5) | US$ 2 | US$ 6 | US$ 0,3 | US$ 4 | 72,4 | 88 | — | — |
| [Anthropic: Claude Opus 4.6](https://openrouter.ai/anthropic/claude-opus-4.6) | US$ 5 | US$ 25 | US$ 0,5 | US$ 15 | — | 87,5 | — | — |
| [Anthropic: Claude Opus 4.6 (batch)](https://openrouter.ai/anthropic/claude-opus-4.6:batch) | US$ 2,5 | US$ 12,5 | US$ 0,25 | US$ 7,5 | — | 87,5 | — | — |
| [Qwen: Qwen3.8 Flash](https://openrouter.ai/qwen/qwen3.8-flash) | US$ 0,15 | US$ 0,47 | US$ 0,016 | US$ 0,31 | — | 86,5 | — | — |
| [Anthropic: Claude Opus 4.8](https://openrouter.ai/anthropic/claude-opus-4.8) | US$ 5 | US$ 25 | US$ 0,5 | US$ 15 | 74,3 | 86 | — | — |
| [Anthropic: Claude Opus 4.8 (batch)](https://openrouter.ai/anthropic/claude-opus-4.8:batch) | US$ 2,5 | US$ 12,5 | US$ 0,25 | US$ 7,5 | 74,3 | 86 | — | — |
| [Anthropic: Claude Sonnet 4.6](https://openrouter.ai/anthropic/claude-sonnet-4.6) | US$ 3 | US$ 15 | US$ 0,3 | US$ 9 | 63 | 85,75 | — | — |
| [Anthropic: Claude Sonnet 4.6 (batch)](https://openrouter.ai/anthropic/claude-sonnet-4.6:batch) | US$ 1,5 | US$ 7,5 | US$ 0,15 | US$ 4,5 | 63 | 85,75 | — | — |
| [MoonshotAI: Kimi K3 (batch)](https://openrouter.ai/moonshotai/kimi-k3:batch) | US$ 2,28 | US$ 11,4 | US$ 0,228 | US$ 6,84 | 76,2 | 85 | — | — |
| [Z.ai: GLM 5.3 Flash (batch)](https://openrouter.ai/z-ai/glm-5.3-flash:batch) | US$ 0,05 | US$ 0,18 | US$ 0,01 | US$ 0,115 | 71,5 | 84,25 | — | — |
| [StepFun: Step 3.7 Flash](https://openrouter.ai/stepfun/step-3.7-flash) | US$ 0,2 | US$ 1,15 | US$ 0,04 | US$ 0,675 | 39,6 | 83,75 | — | — |
| [SpaceXAI: Grok 4.7](https://openrouter.ai/x-ai/grok-4.7) | US$ 2 | US$ 6 | US$ 0,5 | US$ 4 | — | 83,5 | — | — |

## Gratuitos (0)

Nenhum modelo gratuito no catálogo agora.

## Fontes

- Catálogo, preços e promoções: API pública da OpenRouter (/api/v1/models e os endpoints de cada modelo).
- OpenRouter Cod. índice de coding da Artificial Analysis, como a própria API da OpenRouter publica.
- Akita Bench. nota (0-100) do llm-coding-benchmark, de akitaonrails/llm-coding-benchmark no GitHub — a pontuação de vigília ponderada por severidade do relatório v4, não a rubrica de 8 dimensões do README.
- OpenArena pontuação (Elo) do Code Arena no WebDev, de arena.ai/leaderboard/code/webdev — a arena publica o resultado por configuração de execução, e o nome da linha usada aparece no tooltip da célula.

## Como ler a tabela

- Ordenação padrão: maior nota primeiro (Akita Bench. quando existe, senão OpenRouter Cod.); empate pelo maior desconto. As colunas são ordenáveis — clique no cabeçalho para ordenar por ele (crescente, decrescente, padrão).
- Corte: só modelos com nota acima de 80 (Akita Bench. ou OpenRouter Cod.) — quem não passa fica fora, e não existe “nota zero” na tabela.
- Um modelo pode aparecer em mais de uma seção (novo e também em promoção, por exemplo): as seções classificam, não particionam.
- Modelos gratuitos não entram em “Desconto”: preço zero não tem promoção para reportar — e nas colunas de preço a célula diz `free`.
- “Sem desconto”: modelos pagos com nota acima de 80 e sem promoção ativa (desconto 0%).
- `slug:batch` é o SKU de lote do mesmo modelo: aparece como linha própria porque é uma variante de preço, e repete a nota do modelo base.
- Aliases `~latest` ficam fora — espelham outro modelo e duplicariam as linhas.
- A OpenArena entra só como coluna: o corte de 80 continua sendo o de Akita Bench./OpenRouter Cod., porque a escala do Elo é outra.
- A nota Akita Bench. é do checkpoint, e o relatório publica a rota em que ele rodou: GLM 5.3 é via z.ai Coding Plan, Gemini Flash é `·high`. Variantes que o relatório declara como outro run (ou não testadas, como o Sol Pro) ficam sem nota — emprestar a nota do base seria mentira.
- “—” não é zero: significa que o dado não existe (modelo fora do benchmark, sem preço de cache ou sem promoção).