Gemini 3.1 Pro Preview cobra US$ 12 por milhão e lidera o ranking; GPT-5.3-Codex cobra US$ 14 e promete mais código
Dois modelos americanos no topo da tabela de inteligência em fevereiro de 2026 — e a diferença está no preço, na janela de contexto e no que cada um faz melhor.
Pagar US$ 14 por milhão de tokens de saída para ter um índice de inteligência menor que o concorrente de US$ 12 parece contrassenso. Mas é exatamente a conta que o catálogo de 350 modelos apresenta nesta sexta: o Gemini 3.1 Pro Preview, da Google, lidera com IQ 47,738; o GPT-5.3-Codex, da OpenAI, vem logo atrás com IQ 45,512. A diferença é de 2,226 pontos — e, no topo da tabela, é o suficiente para mudar a escolha de quem paga a fatura da API.
O que cada modelo entrega, traduzido do release
O Gemini 3.1 Pro Preview foi lançado em 19 de fevereiro de 2026 e se apresenta como o modelo de raciocínio de fronteira da Google, com melhorias em engenharia de software, confiabilidade agentic e uso mais eficiente de tokens. Aceita texto, imagem, arquivo, áudio e vídeo como entrada e devolve texto — é o canivete multimodal completo.
O GPT-5.3-Codex chegou três dias depois, em 24 de fevereiro, e a OpenAI o descreve como o modelo de codificação agentic mais avançado da casa, combinando o desempenho de engenharia de software do GPT-5.2-Codex com a capacidade de raciocínio do GPT-5.2. Aceita texto, imagem e arquivo — sem áudio nem vídeo na entrada.
| Critério | Gemini 3.1 Pro Preview | GPT-5.3-Codex |
|---|---|---|
| Índice de inteligência | 47.7 | 45.5 |
| Entrada US$/M | 2 | 1.75 |
| Saída US$/M | 12 | 14 |
| Contexto | 1.05M | 400k |
| Pesos abertos | não | não |
| Velocidade (tok/s) | 103 | 118 |
| Índice de código | 68.8 | — |
| Índice agêntico | 23.0 | — |
O preço que sobra no fim do mês
Aqui a história fica concreta. O Gemini cobra US$ 2 por milhão de tokens de entrada e US$ 12 por milhão de saída. O Codex cobra US$ 1,75 de entrada e US$ 14 de saída — mais barato na entrada, mais caro na saída. Para um aplicativo típico em que a resposta do modelo é maior do que o prompt, o Gemini ganha. Para um caso de uso em que o prompt domina — classificação, extração, sumarização curta —, o Codex sai na frente por uma fração de centavo.
O cache também merece nota: US$ 0,20 por milhão no Gemini contra US$ 0,175 no Codex. Diferença pequena, mas que pesa em fluxos com prompts repetidos.
Onde cada um realmente vence
O Gemini 3.1 Pro Preview tem três trunfos numéricos visíveis no catálogo. Janela de contexto de 1.048.576 tokens — quase três vezes o teto de 400.000 do Codex. Isso é a diferença entre colar um repositório inteiro de uma vez ou ter que fragmentar. Omniscience de 31,883 contra 10,867 do Codex — o Gemini carrega mais conhecimento de mundo nas respostas. Coding de 68,826 é o único benchmark de codificação publicado entre os dois; o Codex não tem nota divulgada nesse quesito.
O GPT-5.3-Codex contra-ataca em duas frentes. Velocidade de 118,36 tokens por segundo contra 102,52 do Gemini — em fluxos agentic, em que o modelo conversa com ferramentas em loop, cada segundo a mais por turno se multiplica. E blended de 4,8125 contra 4,5 do Gemini, indicando que, no uso real misto, o Codex pode entregar mais valor por dólar mesmo cobrando mais caro na saída.
| Modelo | Inteligência | Saída US$/M |
|---|---|---|
| Gemini 3.1 Pro Preview | 47.7 | 12 |
| GPT-5.3-Codex | 45.5 | 14 |
| Claude Sonnet 4.6 | 35.1 | 15 |
| Qwen3.5 397B A17B | 34.3 | 3.5 |
| MiMo-V2-Flash | 34.0 | 0.3 |
Para quem cada um vale a pena
Gemini 3.1 Pro Preview ganha se você precisa de multimodalidade completa (áudio, vídeo, imagem), de uma janela de contexto enorme para documentos longos ou bases de código inteiras, ou se o seu caso de uso gera respostas grandes — geração de texto, análise profunda, raciocínio estendido.
GPT-5.3-Codex ganha se você roda pipelines agentic em que a velocidade de resposta importa mais que o preço por token, ou se o seu prompt é maior que a resposta — RAG, extração, classificação em massa —, porque a economia na entrada compensa a saída mais cara.
O tabuleiro em 27 de fevereiro de 2026
Os dois são americanos, os dois são raciocínio, os dois custam caro. O terceiro colocado, Claude Sonnet 4.6 da Anthropic, aparece com IQ 35,108 e US$ 15 de saída — mais caro e mais distante. Abaixo dele, o Qwen3.5 397B A17B (IQ 34,262, US$ 2,34) e o MiMo-V2-Flash da Xiaomi (IQ 34,024, US$ 0,30) entregam uma fração da inteligência por uma fração do preço — mas é outra disputa. No topo da fronteira, em fevereiro de 2026, a briga é entre Google e OpenAI, e a diferença cabe em dois dólares por milhão de tokens.
Se você está montando um produto novo nesta semana, comece pelo Gemini pela janela de contexto e pela multimodalidade. Se você já tem um pipeline agentic rodando Codex e o gargalo é latência, fique onde está.
Teste o Gemini 3.1 Pro Preview se a sua dor é contexto longo ou multimodalidade; mantenha o GPT-5.3-Codex se a sua dor é velocidade em pipelines agentic.
Perguntas frequentes
Qual é mais barato, Gemini 3.1 Pro Preview ou GPT-5.3-Codex?
Depende do formato do tráfego. Para saída (resposta do modelo), o Gemini é mais barato: US$ 12 contra US$ 14 por milhão de tokens. Para entrada (prompt), o Codex ganha por pouco: US$ 1,75 contra US$ 2 por milhão.
Qual tem a maior janela de contexto?
O Gemini 3.1 Pro Preview, com 1.048.576 tokens — quase três vezes os 400.000 do GPT-5.3-Codex. É a diferença entre colar um repositório inteiro ou precisar fragmentar.
O GPT-5.3-Codex é melhor para codificação?
O catálogo não publicou nota de coding para o Codex nesta data, então não dá para afirmar pelo benchmark. O Gemini tem coding 68,826 divulgado. O Codex tem velocidade maior (118,36 vs 102,52 tokens/s), o que favorece fluxos agentic.