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

Baidu lança CoBuddy gratuito para código sem publicar benchmark

Modelo da Baidu entra no catálogo sem nota de inteligência nem de código; rivais diretos — Gemini 3.1 Pro Preview, GPT-5.3-Codex e DeepSeek V4 Pro — custam de US$ 1,74 a US$ 14 por milhão de tokens de saída.

Redação FalaVIP IA 3 min de leitura
US$ 0por milhão de tokens de entrada e de saída
131.072tokens de contexto
pelo menos 437modelos listados no catálogo hoje (piso)

US$ 0 por milhão de tokens é sério — e também é o problema

Quando o preço na fatura é zero, não tem como "traduzir" o marketing: parece o que é. É o caso do CoBuddy da Baidu, modelo focado em geração de código da família Qianfan que entrou no catálogo nesta quarta a US$ 0 por milhão de tokens. Gratuito de verdade, sem "primeiros N tokens de cortesia" escondido no rodapé da descrição — o que o dado mostra é tarifa zero mesmo.

Mas essa é a parte fácil. A difícil está no que a Baidu não publicou.

O que a ficha técnica diz — e o que ela não diz

O release é enxuto: texto-para-texto, 131.072 tokens de contexto, otimizado para tarefas de código e fluxos de AI Agent (uso de ferramentas em sequência, geração em loop, integração com pipelines). A Baidu destaca "alta vazão de inferência e baixa latência fim a fim" — o clássico discurso de quem quer vender para workloads automatizados, não para bate-papo.

Ficha técnica — CoBuddy (free)
CampoValor
Identificadorbaidu/cobuddy:free
Criadorbaidu
Preço de entradaUS$ 0.000 / M tokens
Preço de saídaUS$ 0.000 / M tokens
Janela de contexto131k
Modalidadetext->text

O que não está lá: país de origem, data de corte de conhecimento, arquitetura, índice de inteligência, nota de código, nota agentic, blend. Tudo zerado no cadastro. É o tipo de ficha que um comercial apresenta em um slide e um engenheiro olha duas vezes antes de colocar em produção.

O tabuleiro em que ele entrou

Para quem escolhe modelo, a pergunta não é "CoBuddy é bom?", mas "como ele se compara com o que eu já uso?". Hoje, o topo do catálogo por inteligência é ocupado por Google Gemini 3.1 Pro Preview (índice 47,7, US$ 12 por milhão de tokens de saída), OpenAI GPT-5.3-Codex (45,5, US$ 14) e DeepSeek V4 Pro (45,3, US$ 1,74). Os três são rivais diretos — todos especializados em código ou fortes em raciocínio.

Preço de saída (US$ por milhão de tokens)
Gemini 3.1 Pro Preview12GPT-5.3-Codex14DeepSeek V4 Pro 04232,0845US$/M
Fonte: OpenRouter

O CoBuddy entra a US$ 0. No gráfico de preço de saída, ele fica colado no chão do eixo. No gráfico de inteligência × preço, é um ponto sem coordenada de inteligência — não dá nem para plotar.

Inteligência × preço de saída
Gemini 3.1 Pro PreviewGPT-5.3-CodexDeepSeek V4 Pro 0423US$ por milhão (saída, escala log)índice de inteligência
Como se compara com o que já estava disponível
ModeloInteligênciaEntrada US$/MSaída US$/MContexto
CoBuddy (free) (o novo)00131k
Gemini 3.1 Pro Preview47.72121.05M
GPT-5.3-Codex45.51.7514400k
DeepSeek V4 Pro 042345.31.04232.08451.05M
Preços do catálogo do OpenRouter na data. Inteligência pelo Artificial Analysis.

Os números que faltam — e por que isso importa

O catálogo registra ao menos 437 modelos, de 60 criadores diferentes, com 49 lançamentos nos últimos 30 dias. É um mercado que não para de rodar; muita coisa entra, muita coisa sai. Em um cardápio desses, um modelo sem benchmark é um "confie em mim, irmão".

Para o DeepSeek V4 Pro, que hoje é a referência de "bom e barato" (US$ 1,74 de saída, índice 45,3), o argumento de defesa é claro: cobra pouco, mas entrega nota. O CoBuddy só entrega metade da equação — a metade que cabe no boleto, não a metade que cabe no produto.

Para quem muda — e para quem não muda

Muda para: devs que rodam volumes grandes de geração de código em pipelines automatizados — completions, scripts, scaffolding, geração em massa para testes. Se o CoBuddy mantiver metade da capacidade do Codex a 1/14 do preço, a conta de maio muda de figura.

Pode mudar para: quem monta agentes com várias chamadas de ferramenta em sequência. O release cita explicitamente suporte nativo a tool use, e esse perfil (chamadas curtas, baixa latência exigida) tende a ser punido em modelos caros. Vale testar como rota secundária.

Não muda nada para: times que já têm código de produção rodando em Codex, DeepSeek V4 Pro ou Gemini 3.1 Pro Preview, onde trocar significa colocar SLA no escuro. Sem benchmark, você paga zero pela inferência e paga caro no risco.

O que fazer na prática

Trate o CoBuddy como modelo gratuito para experimentar, não para comitar. Coloque no seu roteador como default para tarefas de baixo risco — geração de testes boilerplate, documentação, refactor mecânico — e mantenha o modelo pago como fallback para qualquer coisa que vá tocar usuário final ou rodar em produção sem revisão humana. Quando (e se) a Baidu publicar um número — qualquer benchmark, qualquer índice — a conversa muda. Até lá, o que você tem em mãos é uma Ferrari sem painel: pode ser rápida, mas você não sabe a quantos quilômetros por hora está indo.

Em uma frase

Use CoBuddy como rota gratuita para tarefas de código de baixo risco enquanto a Baidu não publicar benchmark; mantenha o modelo pago que você já roda como fallback para qualquer coisa que toque produção crítica.

Perguntas frequentes

O CoBuddy da Baidu é realmente de graça?

Pelo que o catálogo mostra hoje, sim: tarifa de US$ 0 por milhão de tokens de entrada e de saída, sem camada de "X tokens gratuitos e depois paga" embutida na descrição. É gratuito de verdade, não promocional.

Como o CoBuddy se compara com Codex e Gemini para código?

Os três modelos fortes em código listados hoje — Gemini 3.1 Pro Preview (índice 47,7, US$ 12 de saída), GPT-5.3-Codex (45,5, US$ 14) e DeepSeek V4 Pro (45,3, US$ 1,74) — têm nota de inteligência publicada. O CoBuddy não tem. A comparação hoje é assimétrica: preço é argumento, qualidade ainda é promessa.

Vale trocar o DeepSeek V4 Pro pelo CoBuddy?

Não no escuro. O DeepSeek V4 Pro custa US$ 1,74 por milhão de tokens de saída e tem índice 45,3 publicado; o CoBuddy custa zero, mas sem nota. Se você roda muito volume e tolera qualidade variável, vale testar como rota secundária; para produção crítica, espere benchmark.

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