OpenAI • LLM
The 2024-08-06 version of GPT-4o offers improved performance in structured outputs, with the ability to supply a JSON schema in the respone_format. Read more [here](https://openai.com/index/introducing-structured-outputs-in-the-api/). GPT-4o ("o" for "omni") is...
Context Window
128K tokens
Preço Input/1M
$2.50
Preço Output/1M
$10.00
Parâmetros
—
Velocidade
96 tok/s
Latência (TTFT)
545ms
Max Output
16K tokens
Resultados do GPT-4o (2024-08-06) nos principais benchmarks de avaliação de modelos de IA. Scores mais altos indicam melhor performance.
| Benchmark | Score | Máximo | Metodologia |
|---|---|---|---|
| Terminal-Bench Hard | 8.0 | 100.0 | — |
| Benchmark | Score | Máximo | Metodologia |
|---|---|---|---|
| SciCode | 33.0 | 100.0 | — |
| LiveCodeBench | 32.0 | 100.0 | Artificial Analysis official API |
| AA Coding Index | 16.6 | 100.0 | Artificial Analysis official API |
| Benchmark | Score | Máximo | Metodologia |
|---|---|---|---|
| MMLU-Pro | 75.0 | 100.0 | — |
| Benchmark | Score | Máximo | Metodologia |
|---|---|---|---|
| AA-LCR | 35.0 | 100.0 | — |
| Benchmark | Score | Máximo | Metodologia |
|---|---|---|---|
| MATH-500 | 79.7 | 100.0 | Artificial Analysis official API |
| AIME 2025 | 25.7 | 100.0 | Artificial Analysis official API |
| AA Math Index | 25.7 | 100.0 | Artificial Analysis official API |
| Benchmark | Score | Máximo | Metodologia |
|---|---|---|---|
| AA Intelligence Index | 18.6 | 100.0 | Artificial Analysis official API |
| Benchmark | Score | Máximo | Metodologia |
|---|---|---|---|
| MMLU Pro | 77.3 | 100.0 | Artificial Analysis official API |
| GPQA Diamond | 52.0 | 100.0 | Artificial Analysis official API |
| IFBench | 36.0 | 100.0 | — |
| HLE | 3.0 | 100.0 | — |
| Benchmark | Score | Máximo | Metodologia |
|---|---|---|---|
| Tau²-Bench | 29.0 | 100.0 | — |
O GPT-4o (2024-08-06) é um modelo de inteligência artificial desenvolvido pela OpenAI, classificado como modelo de linguagem (LLM). É um modelo multimodal, capaz de processar texto, imagens e potencialmente outros tipos de mídia. Como modelo proprietário, está disponível via API cloud da OpenAI. Com uma janela de contexto de 128K tokens, é adequado para processamento de documentos longos como contratos, livros e bases de código completas.
O GPT-4o (2024-08-06) é cobrado por uso, com preço de US$ 2.5/1M tokens de input e US$ 10/1M tokens de output. Para contextualizar: 1 milhão de tokens equivale a aproximadamente 750 mil palavras, ou cerca de 10 livros de tamanho médio. O posicionamento de preço é intermediário, equilibrando qualidade e custo para a maioria das aplicações profissionais.
Para o mercado brasileiro, é importante considerar o IOF de 6,38% sobre transações internacionais e a variação cambial do dólar. Com o câmbio atual, o custo do GPT-4o (2024-08-06) em reais fica em torno de R$ 15.43/1M tokens de input (estimativa com IOF incluso).
O GPT-4o (2024-08-06) foi avaliado em 15 benchmarks diferentes, cobrindo categorias como Agentic, Coding, Knowledge, Long Context, Math, overall, Reasoning, Tool Use. Os resultados mostram performance moderada nas avaliações disponíveis.
É importante notar que benchmarks medem aspectos específicos e não capturam toda a experiência de uso. Fatores como qualidade da resposta em português, aderência a instruções complexas e comportamento em conversas longas variam significativamente entre modelos e nem sempre são refletidos nos scores padrão.
O GPT-4o (2024-08-06) é adequado para diversas aplicações de inteligência artificial: análise de documentos longos (contratos, processos jurídicos, bases de código), automação com tool calling (integração com APIs, banco de dados, sistemas externos), análise de imagens e documentos visuais (OCR, diagramas, screenshots), processamento multimodal combinando texto e imagens, geração de texto, resumo, tradução e assistência geral.
No ecossistema de modelos de IA em 2026, o GPT-4o (2024-08-06) compete diretamente com modelos de nível similar. Os principais concorrentes incluem Claude (Anthropic), Gemini (Google) e modelos open source como Llama (Meta) e Qwen (Alibaba). A escolha entre modelos depende do caso de uso específico, orçamento, requisitos de latência e necessidade de funcionalidades como multimodalidade e tool calling.
Para uma comparação detalhada lado a lado, utilize nossa ferramenta de comparação ou consulte o ranking geral de modelos.
Para usuários brasileiros, a performance em português é um critério fundamental na escolha de um modelo de IA. A maioria dos benchmarks internacionais testa apenas em inglês, o que pode mascarar diferenças significativas na qualidade de resposta em outros idiomas. O GPT-4o (2024-08-06) oferece suporte multimodal que funciona em múltiplos idiomas, mas a qualidade em português brasileiro pode variar dependendo da tarefa específica.
Recomendamos testar o modelo com prompts representativos do seu caso de uso em português antes de tomar uma decisão. O SWEN.AI está desenvolvendo um benchmark proprietário em PT-BR com tarefas aderentes ao mercado brasileiro para fornecer comparações mais precisas.
The 2024-08-06 version of GPT-4o offers improved performance in structured outputs, with the ability to supply a JSON schema in the respone_format. Read more [here](https://openai.com/index/introducing-structured-outputs-in-the-api/). GPT-4o ("o" for "omni") is...
O GPT-4o (2024-08-06) custa US$ 2.5/1M tokens de input e US$ 10/1M tokens de output. Para uso intensivo (ex.: chatbot de WhatsApp com 100k mensagens/mês), o custo pode variar de R$ 50 a R$ 5.000 dependendo do volume.
A maioria dos modelos de IA modernos, incluindo o GPT-4o (2024-08-06), suporta português brasileiro. No entanto, a qualidade pode variar — modelos como Claude e Gemini tendem a ter melhor performance em PT-BR. Recomendamos testar com prompts específicos do seu caso de uso.
Nos benchmarks disponíveis, o GPT-4o (2024-08-06) obteve scores como: Terminal-Bench Hard: 8/100, SciCode: 33/100, LiveCodeBench: 32/100. Consulte a tabela completa acima para comparação detalhada.
Não, o GPT-4o (2024-08-06) é um modelo proprietário da OpenAI. Ele está disponível via API cloud. Para alternativas open source, confira nosso ranking de modelos open source.
Última atualização: 29 de maio de 2026 • Ver metodologia →