Claude Fable 5.1
O modelo de disponibilidade geral mais capaz da Anthropic, criado para raciocínio exigente e trabalho de agentes de longa duração.
- Contexto
- 1M
- Entrada
- Texto, Imagem
Claude Opus 5.5
O padrão recomendado pela Anthropic para trabalho exigente: programação agêntica de longa duração e trabalho de conhecimento, com pensamento adaptativo sempre ativo.
- Contexto
- 1M
- Entrada
- Texto, Imagem
Claude Sonnet 5.5
O equilíbrio da Anthropic entre velocidade e inteligência para programação, agentes e trabalho corporativo do dia a dia, com pensamento adaptativo ativado por padrão.
- Contexto
- 1M
- Entrada
- Texto, Imagem
Claude Haiku 4.5
O modelo atual mais rápido e de menor custo da Anthropic, com janela de contexto de 200K e pensamento estendido opcional.
- Contexto
- 200K
- Entrada
- Texto, Imagem
GPT-6 (Astra, Sol, Luna)
A família de raciocínio atual da OpenAI em três níveis: Astra para o trabalho mais difícil, Sol para resultados próximos ao Astra com custo menor e Luna para alto volume.
- Contexto
- 1.05M
- Entrada
- Texto, Imagem
GPT-5.6 (Sol, Terra, Luna)
A geração anterior da OpenAI, que introduziu os níveis Sol, Terra e Luna: carro-chefe, equilibrado e de menor custo.
- Contexto
- 1.05M
- Entrada
- Texto, Imagem
gpt-oss (120b, 20b)
Os modelos de raciocínio de pesos abertos e mistura de especialistas da OpenAI, sob Apache 2.0: o 120b cabe em uma GPU de 80 GB e o 20b roda em dispositivos de 16 GB.
- Contexto
- 131K
- Entrada
- Texto
Gemini 3.8 Flash
O modelo Flash de disponibilidade geral atual do Google, voltado a engenharia de longo horizonte, agentes autônomos e fluxos de trabalho corporativos com a velocidade e o custo do Flash.
- Contexto
- 1.05M
- Entrada
- Texto, Imagem, Vídeo, Áudio, PDF
Gemini 3.1 Pro
O modelo Pro atual do Google, em preview na Gemini API, ajustado para raciocínio complexo, engenharia de software e uso preciso de ferramentas em várias etapas.
- Contexto
- 1.05M
- Entrada
- Texto, Imagem, Vídeo, Áudio, PDF
Gemini 3.5 Flash-Lite
O modelo 3.5 do Google com menor custo e menor latência, criado para trabalho de subagentes de alta vazão, análise de documentos e extração simples.
- Contexto
- 1.05M
- Entrada
- Texto, Imagem, Vídeo, Áudio, PDF
Gemma (Gemma 4, Gemma 3)
A família de pesos abertos do Google, de modelos para edge até um modelo denso de 31B e um modelo de mistura de especialistas de 26B no Gemma 4.
- Contexto
- –
- Entrada
- Texto, Imagem
Grok 4.7
O modelo de fronteira da xAI para programação, tarefas agênticas e trabalho de conhecimento, com entrada de texto e imagem e esforço de raciocínio selecionável.
- Contexto
- 500K
- Entrada
- Texto, Imagem
DeepSeek Flash (V4.1)
O modelo Flash atual da DeepSeek, com compreensão nativa de imagens, contexto de 1M de tokens e pensamento ativado por padrão; os pesos têm licença MIT.
- Contexto
- 1M
- Entrada
- Texto, Imagem
DeepSeek V4 Pro
O grande modelo V4 Pro da DeepSeek: somente texto via API, com contexto de 1M de tokens, chamadas de ferramentas e esforço de pensamento selecionável; os pesos têm licença MIT.
- Contexto
- 1M
- Entrada
- Texto
DeepSeek-R1 Distill (8B)
Um pequeno modelo aberto de raciocínio: Qwen3-8B treinado com a cadeia de pensamento do DeepSeek-R1, para uso local.
- Contexto
- 128K
- Entrada
- Texto
Kimi K3
O carro-chefe da Moonshot AI, com contexto de 1M de tokens, compreensão nativa de imagem e vídeo e pensamento sempre ativo; os pesos são publicados.
- Contexto
- 1.05M
- Entrada
- Texto, Imagem, Vídeo
Kimi K2.7 Code
O modelo de programação dedicado da Moonshot AI, com contexto de 256K, pensamento sempre ativo, chamada de ferramentas e uma variante separada de alta velocidade.
- Contexto
- 256K
- Entrada
- Texto, Imagem, Vídeo
Qwen 3.8 (Max, Flash)
A linha Qwen 3.8 da Alibaba: o Max é o carro-chefe, e tanto o Max quanto o Flash oferecem contexto de 1M de tokens, entrada de imagem e vídeo e pensamento híbrido.
- Contexto
- 1M
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- Texto, Imagem, Vídeo
Qwen 3.7 Plus
O Qwen 3.7 Plus e o Flash oferecem contexto de 1M de tokens, entrada de imagem e vídeo, pensamento híbrido e chamada de funções para trabalho de agentes multimodais.
- Contexto
- 1M
- Entrada
- Texto, Imagem, Vídeo
GLM-5.3
O carro-chefe da Z.ai para engenharia de software e trabalho de agentes, com contexto de 1M de tokens, saída de até 128K e pesos publicados; as variantes Flash adicionam entrada de imagem e vídeo.
- Contexto
- 1M
- Entrada
- Texto
MiniMax M3
O modelo de programação e agentes nativamente multimodal da MiniMax, com até 1M de tokens de contexto e pensamento intercalado entre chamadas de ferramentas; os pesos são publicados.
- Contexto
- 1M
- Entrada
- Texto, Imagem, Vídeo
Mistral Large 3
O carro-chefe de pesos abertos e mistura de especialistas da Mistral (41B de parâmetros ativos, 675B no total), com compreensão de imagens, sob Apache 2.0.
- Contexto
- 256K
- Entrada
- Texto, Imagem
Mistral Medium 3.5
Um modelo multimodal denso de 128B que combina seguimento de instruções, raciocínio e programação, com esforço de raciocínio definido por requisição.
- Contexto
- 256K
- Entrada
- Texto, Imagem
Mistral Small 4
Um modelo de pesos abertos e mistura de especialistas (cerca de 6B de parâmetros ativos) que combina instruções, raciocínio e programação, com entrada de imagem.
- Contexto
- 256K
- Entrada
- Texto, Imagem
Ministral 3 (3B, 8B, 14B)
Modelos pequenos de pesos abertos em três tamanhos, cada um com variantes base, instruct e de raciocínio e compreensão de imagens, para uso local e no edge.
- Contexto
- 256K
- Entrada
- Texto, Imagem
Codestral
O modelo de programação da Mistral para tarefas de baixa latência e alta frequência, como fill-in-the-middle e geração de código.
- Contexto
- 128K
- Entrada
- Texto
Llama 4 (Scout, Maverick)
Os modelos de mistura de especialistas nativamente multimodais da Meta, com 17B de parâmetros ativos: Scout (109B no total) e Maverick (400B no total).
- Contexto
- 1M
- Entrada
- Texto, Imagem
Llama 3.3 70B
O modelo de texto de 70B da Meta para diálogo multilíngue em oito idiomas, com uso de ferramentas.
- Contexto
- 128K
- Entrada
- Texto
Llama 3.2 1B
Um modelo multilíngue de 1,2B de parâmetros para ambientes restritos e no dispositivo, pequeno o bastante para rodar dentro da JVM do EDDI.
- Contexto
- 128K
- Entrada
- Texto
Amazon Nova (Pro, Lite)
Os modelos multimodais da Amazon no Bedrock que aceitam texto, imagem e vídeo: o Pro é o nível equilibrado, o Lite o de baixo custo.
- Contexto
- 300K
- Entrada
- Texto, Imagem, Vídeo
Cohere Command A
O modelo corporativo de 111B da Cohere, focado em uso de ferramentas, recuperação e 23 idiomas; a Oracle também oferece variantes de raciocínio e visão.
- Contexto
- 256K
- Entrada
- Texto
Phi-4-mini
O modelo aberto de 3,8B da Microsoft para trabalho com pouca memória e sensível à latência, e para raciocínio matemático e lógico.
- Contexto
- 128K
- Entrada
- Texto
Nenhum modelo corresponde a este filtro.
Onde os modelos rodam
O mesmo modelo costuma estar disponível em mais de um lugar. Escolha com base em para onde os seus dados podem ir, no que a sua equipe já usa e em como você faz a autenticação.
Amazon Bedrock
Acesso gerenciado na AWS a modelos da Anthropic, Meta, Amazon, OpenAI, Mistral e outros.
- Os provedores não veem os prompts nem as respostas dos clientes
- Rede privada via VPC e PrivateLink
- Inferência na região e entre regiões para residência de dados
Google Vertex AI
A plataforma de IA do Google Cloud, agora também chamada Gemini Enterprise Agent Platform, que serve o Gemini e os modelos do Model Garden.
- Endpoints regionais mantêm o processamento em uma única jurisdição
- VPC Service Controls para isolamento de rede
- Autenticação por credenciais do Google Cloud
Azure OpenAI
Modelos da OpenAI hospedados na sua assinatura do Azure, agora parte do Microsoft Foundry, chamados pelo nome da implantação.
- Implantações Data Zone mantêm o processamento na UE, nos EUA ou na APAC
- Endpoints privados no backbone do Azure
- Throughput provisionado para capacidade reservada
Oracle OCI Generative AI
Serviço gerenciado da Oracle Cloud para Cohere, Meta Llama e outros modelos, sob demanda ou em clusters dedicados.
- Clusters de IA dedicados
- Endpoints privados e isolamento de dados
- Governado pelas políticas do OCI IAM
Groq
Uma nuvem de inferência que roda modelos abertos nos chips LPU próprios da Groq, por meio de uma API compatível com OpenAI.
- Latência muito baixa
- Modelos abertos como gpt-oss e Qwen
- Uma chave, sem infraestrutura
OpenRouter
Uma única API para centenas de modelos de muitos provedores, com um roteador automático que escolhe um modelo por requisição.
- Uma chave para muitos fabricantes
- Fallback automático entre provedores
- openrouter/auto escolhe um modelo para cada tarefa
Ollama
Roda modelos abertos no seu próprio hardware por trás de uma API local, se quiser na mesma rede Docker que o EDDI.
- Nenhuma conexão com a nuvem necessária
- Os dados nunca saem das suas máquinas
- Um comando para baixar um modelo
Hugging Face
Inferência hospedada para modelos abertos por id de repositório, roteada para provedores parceiros com um único token.
- Modelos abertos por id de repositório
- Um token para todos os provedores
- Nenhuma infraestrutura para operar
Jlama
Um motor de inferência em Java puro que roda modelos pequenos dentro da JVM do EDDI, sem nenhum servidor de modelos.
- Nada mais para implantar
- Modelos quantizados para ocupar pouco espaço
- Funciona em ambientes isolados depois que os pesos estão em cache
Não está no catálogo?
Qualquer endpoint compatível com OpenAI funciona por meio de type: openai e uma baseUrl, incluindo Cohere, Together, vLLM, llama-server e gateways corporativos. O OpenRouter dá acesso a centenas de outros modelos com uma única chave.
Use mais de um
O EDDI pode encadear modelos em cascata: um modelo rápido e barato responde primeiro, e um mais forte só é chamado quando a confiança é baixa. Veja Cascata de Modelos.