openai/gpt-4o-2024-11-20| Fornecedor | Entrada, $ por 1M | Saída, $ por 1M | Nos nossos dados desde |
|---|---|---|---|
| Abacus.AI | $2,5 | $10 | 31 jul 2026 |
| Kilo Code | $2,5 | $10 | 31 jul 2026 |
| Merge Gateway | $2,5 | $10 | 31 jul 2026 |
Microsoft Foundry
azure/global-standard/gpt-4o-2024-11-20
|
$2,5 | $10 | 31 jul 2026 |
| NanoGPT | $2,5 | $10 | 31 jul 2026 |
| OpenAI | $2,5 | $10 | 31 jul 2026 |
| OpenRouter | $2,5 | $10 | 31 jul 2026 |
| OrcaRouter | $2,5 | $10 | 31 jul 2026 |
Microsoft Foundry
azure/eu/gpt-4o-2024-11-20
|
$2,75 | $11 | 31 jul 2026 |
| Venice AI | $3,125 | $12,5 | 1 ago 2026 |
É mostrada apenas a tarifa base e apenas preços por token. Tarifas em lote, reduzidas ou em cache, bem como preços por imagem ou por segundo de vídeo, não entram nesta tabela: não podem ficar na mesma coluna que um preço por milhão de tokens.
Um mesmo fornecedor aparece várias vezes se vende este modelo com identificadores diferentes e a preços diferentes — por exemplo, com precisão de pesos diferente. O identificador é indicado ao lado do nome. As ofertas idênticas vindas de duas fontes com grafias diferentes são reunidas numa única linha.
A data da última coluna é o dia em que este preço entrou pela primeira vez na nossa recolha. O preço pode ser mais antigo: antes desse dia simplesmente não o registávamos. Desde então não mudou — caso contrário, no seu lugar estaria uma linha nova com uma data nova.
| Conjunto de tarefas | Resultado | Condições da execução | Medido por |
|---|---|---|---|
| Escrita criativa (avaliação de Lech Mazur) | 81,8 % | — | lechmazur/writing Github repository |
| GeoBench — localização de um lugar a partir de uma foto | 71 % | — | GeoBench leaderboard |
| MATH, nível de dificuldade cinco | 49,77 % | · com estrutura ajustada | Epoch evaluations |
| SWE-bench Verified — correção de erros em repositórios | 30,99 % | · com estrutura ajustada | Epoch evaluations |
| GPQA Diamond — perguntas de nível de pós-graduação | 30,51 % | · com estrutura ajustada | Epoch evaluations |
| WeirdML — tarefas incomuns de aprendizagem automática | 25,12 % | — | WeirdML Leaderboard |
| Aider Polyglot — edições de código em seis linguagens | 18,2 % | · com estrutura ajustada | Aider LLM Leaderboards |
| Cybench — tarefas de cibersegurança | 12,5 % | · com estrutura ajustada | Cybench leaderboard |
| GDPval — tarefas de profissões reais | 9,9 % | — | — |
| The Agent Company — tarefas de trabalho num ambiente de escritório | 8,6 % | — | TheAgentCompany experiment results github |
| Mock AIME 2024–2025 — problemas de olimpíada | 6,16 % | · com estrutura ajustada | Epoch evaluations |
| ARC-AGI — generalização para padrões novos | 4,5 % | · com estrutura ajustada | ARC Prize Leaderboard |
| APEX-Agents | 1,1 % | — | — |
| GSO-Bench — otimização de código | 0 % | — | GSO Leaderboard |
| Humanity’s Last Exam — perguntas de nível especialista | 0 % | — | — |
| CritPt — problemas de física | 0 % | — | — |
| ARC-AGI-2 | 0 % | — | — |