FalaVIP IA quinta-feira, 03 de setembro de 2026
Análise

Sonnet 4.6 cobra US$ 15 por milhão. O Qwen 3.5 faz o mesmo por US$ 2,40

Frente a frente entre o modelo mais capaz da Anthropic agora e um chinês open weights que custa um sexto — e processa vídeo.

Redação FalaVIP IA 3 min de leitura
US$ 15por milhão de tokens de saída do Sonnet 4.6
US$ 2,40por milhão de tokens de saída do Qwen3.5-122B-A10B
3,3×diferença de velocidade (Qwen processa ~131 tok/s contra ~41 do Sonnet)

O preço de saída que ninguém te conta no release

A Anthropic posicionou o Sonnet 4.6 como o melhor modelo da família Sonnet até hoje, com janela de um milhão de tokens e multimodalidade de texto, imagem e arquivo. O catálogo abriu a versão em 17 de fevereiro de 2026 e cravou US$ 3 por milhão de entrada e US$ 15 por milhão de saída — com cache a US$ 0,30. Onze dias depois, a Qwen soltou o 3.5-122B-A10B, 125 bilhões de parâmetros totais, apenas 10 bilhões ativos por inferência (MoE), open weights, multimodal de texto, imagem e vídeo, cobrando US$ 0,29 de entrada e US$ 2,40 de saída. Mesma categoria de produto no papel; quase 6,25 vezes mais barato na ponta.

Preço de saída (US$ por milhão de tokens)
Claude Sonnet 4.615Qwen3.5-122B-A10B2,4US$/M
Fonte: OpenRouter

Inteligência: a distância que o dinheiro compra

Aqui a conversa muda de tom. O índice de inteligência da Artificial Analysis medido hoje coloca o Sonnet 4.6 em 35,108 e o Qwen3.5-122B-A10B em 32,847. Diferença real, não de release: o Sonnet está quase 7% acima. Mas o topo do ranking em 28 de fevereiro de 2026 está em outro lugar — Gemini 3.1 Pro Preview (47,738) e GPT-5.3-Codex (45,512) lideram, ambos acima de IQ 45. O Sonnet 4.6 está em terceiro, não em primeiro.

Índice de inteligência (Artificial Analysis)
Claude Sonnet 4.635,1Qwen3.5-122B-A10B32,8índice
Fonte: Artificial Analysis

Onde o chinês surpreende é nos recortes específicos que o catálogo publica: 45,715 em coding contra ausência de benchmark aberto do Sonnet no recorte, e 21,267 em agentic. Se você precisa de um número para colocar no slide, o blended — preço ponderado por entrada e saída — também conta a história ao contrário: US$ 6 para o Sonnet, US$ 1,10 para o Qwen.

Claude Sonnet 4.6 × Qwen3.5-122B-A10B
CritérioClaude Sonnet 4.6Qwen3.5-122B-A10B
Índice de inteligência35.132.8
Entrada US$/M30.29
Saída US$/M152.4
Contexto1M262k
Pesos abertosnãosim
Velocidade (tok/s)41131
Índice de código45.7
Índice agêntico21.3

Onde o Sonnet 4.6 ganha — e onde não muda nada

O Sonnet 4.6 vale o preço extra quando o trabalho é agente profissional de longo fôlego: codebase navegação, projeto de ponta a ponta, contexto de um milhão de tokens. Para esse uso, a Anthropic afinou o modelo para desenvolvimento iterativo — e terceiros costumam escolher Sonnet quando o prompt tem 200k tokens e a tarefa exige coerência ao longo do arquivo inteiro. A janela de 262 mil do Qwen, apesar de generosa, é um quarto da do Sonnet.

Para o resto, o Qwen 3.5 entrega mais por menos de duas formas. A primeira é custo por requisição: a 6,25 vezes mais barato na saída, ele aguenta pipelines de classificação, extração, resumo e RAG em volumes onde a conta do Sonnet dobra no fim do mês. A segunda é throughput: o catálogo registra 131,43 tokens por segundo contra 41,37 do Sonnet — quase três vezes mais rápido, em parte porque só 10 bilhões de parâmetros ativos por inferência fazem o trabalho.

O topo do mercado nesta data
ModeloInteligênciaSaída US$/M
Gemini 3.1 Pro Preview47.712
GPT-5.3-Codex45.514
Claude Sonnet 4.635.115
Qwen3.5 397B A17B34.33.5
MiMo-V2-Flash34.00.3
Entre os 350 modelos disponíveis no catálogo nesta data.

O detalhe que separa os dois: vídeo e pesos abertos

O Qwen3.5-122B-A10B aceita vídeo como entrada; o Sonnet 4.6, não. Se você está montando um pipeline que olha footage de câmera, tela gravada ou qualquer coisa com frames temporais, o chinês é o único dos dois que serve. E os pesos são abertos: dá para baixar, fazer fine-tune, hospedar em GPU própria e tirar a OpenAI/Anthropic do caminho. O Sonnet só roda na API da Anthropic — e isso significa que cada chamada passa pela fatura deles.

O custo de oportunidade está no omniscience reportado: -2,1 para o Sonnet, -41,5 para o Qwen. O número mede o quanto o modelo erra quando não sabe a resposta. O Qwen alucina muito mais quando sai do trivial. Em tarefas onde errar é caro — geração de código de produção, decisão clínica, documento jurídico — o -41,5 pesa.

Para quem cada um serve

Sonnet 4.6 é para times que já pagam Anthropic, precisam de um milhão de tokens de contexto e constroem agentes longos. O salto de 2,3 pontos de IQ sobre o Qwen se paga em workflows onde o modelo precisa manter coerência em prompts gigantes.

Qwen3.5-122B-A10B é para quem está montando produto multimodal com vídeo, quer pesos abertos para customizar, ou simplesmente precisa processar alto volume sem assistir a fatura explodir. O custo blended de US$ 1,10 por milhão é o argumento — coding benchmark de 45,7 mostra que, mesmo perdendo em IQ geral, ele não está atrás nas tarefas que importam para backend e tooling.

Se você não está em nenhum dos dois casos — agente longo ou multimodalidade em escala — o Gemini 3.1 Pro Preview, no topo do ranking por IQ e preço, continua sendo o padrão de referência em 28 de fevereiro de 2026.

Em uma frase

Pague Sonnet 4.6 quando precisar de contexto de 1M e agente longo; pague Qwen 3.5 quando o gargalo for volume, multimodalidade com vídeo, ou hospedagem própria.

Perguntas frequentes

Claude Sonnet 4.6 é o modelo mais inteligente disponível hoje?

Não. Em 28 de fevereiro de 2026, o topo do índice de inteligência do catálogo é o Gemini 3.1 Pro Preview (47,738), seguido do GPT-5.3-Codex (45,512). O Sonnet 4.6 aparece em terceiro, com 35,108.

Quanto custa a diferença entre Sonnet 4.6 e Qwen3.5-122B-A10B na prática?

Para cada milhão de tokens de saída, o Sonnet cobra US$ 15 e o Qwen cobra US$ 2,40 — uma diferença de 6,25 vezes. No preço blended (ponderado por entrada e saída), a diferença cai para 5,45 vezes (US$ 6 contra US$ 1,10).

Dá para rodar o Qwen3.5-122B-A10B localmente?

Sim. O modelo é open weights, com 125 bilhões de parâmetros totais e 10 bilhões ativos por inferência (MoE). Mesmo assim, rodar 125B localmente exige hardware de data center — a vantagem prática é hospedar em cloud próprio com preço de API de terceiros, não necessariamente em workstation.

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