Até agora, 2026 tem sido o ano da IA agentic. A evolução dos modelos impulsionou uma série de ferramentas para trabalho autônomo por agentes, de assistentes pessoais de IA a agentes de código. Os grandes nomes nesse espaço são o Gemini do Google, a série GPT da OpenAI e os modelos da Anthropic, que vêm se tornando os favoritos dos desenvolvedores.
Neste artigo, vou comparar o Claude Opus 4.7 e o Gemini 3.1 Pro, incluindo benchmarks e preços. No fim, trago um critério prático para você decidir qual dos modelos é o melhor para o seu fluxo de trabalho.
O que é o Claude Opus 4.7?
Como detalhamos no nosso artigo sobre o Opus 4.7, o Claude Opus 4.7 é o mais novo modelo principal da Anthropic, atualização do seu antecessor, Claude Opus 4.6. Ele foi projetado para fluxos de trabalho agentic complexos e raciocínio em múltiplas etapas. Entrega melhor desempenho em codificação por agentes, raciocínio visual e uso de ferramentas.
Principais recursos e capacidades do Claude Opus 4.7
Um recurso central do Opus 4.7 são os orçamentos por tarefa, que permitem definir um limite financeiro para quantos tokens o agente pode gastar em cada tarefa. Isso evita custos inesperados quando o agente roda de forma autônoma, forçando-o a otimizar e ficar dentro do orçamento.
O Claude Opus 4.7 tem uma janela de contexto de 1 milhão de tokens e saída de até 128 mil tokens. Isso significa que ele consegue executar tarefas longas mantendo todo o contexto. É especialmente útil para explorar um codebase grande.
O modelo também aprimorou suas capacidades de visão, suportando imagens de até 3,75 megapixels. Com isso, tem melhor desempenho em raciocínio visual do que o Opus 4.6, tornando-se ideal para tarefas como extração de dados de gráficos em alta resolução.
O Opus 4.7 também traz um novo nível de esforço de raciocínio, xhigh, entre high e max, para oferecer os melhores resultados em tarefas de código e de agentes. Você também pode usar o nível high para um esforço de raciocínio um pouco menor. A Anthropic ainda introduziu o /ultrareview no Claude Code para fazer code reviews em alterações de código e capturar bugs.
Algo que pode surpreender é que o Adaptive Thinking agora omite, por padrão, as respostas de raciocínio. Você pode restaurar uma versão resumida do raciocínio definindo thinking.display como summarized.
Em benchmarks, o Opus 4.7 marca:
- 87,6% no SWE-bench Verified
- 64,3% na variante mais difícil, SWE-bench Pro
- 78% no OSWorld, que mede uso autônomo de computador
- 77,3% no MCP Atlas, para orquestração de fluxos com múltiplas ferramentas
Quando o Claude Opus 4.7 foi lançado, ele assumiu a liderança no Artificial Analysis Intelligence Index com pontuação 57. Também liderou em trabalhos agentic no mundo real medidos pelo GDPval-AA, com 1.753 de Elo. Nesse meio-tempo, o GPT-5.5 ultrapassou o Opus em ambos.
Aprenda a criar um aplicativo de benchmark em Streamlit para testar se a memória de autocrítica do Opus 4.7 realmente melhora o desempenho em código nos níveis de esforço high, xhigh e max a partir do nosso tutorial Claude Opus 4.7 Practical Benchmark.
Prós e contras do Claude Opus 4.7
Os modelos da Anthropic são conhecidos por serem excelentes em programação, e os benchmarks do Opus 4.7 comprovam isso. Porém, a família Opus não é barata, o que torna o orçamento por tarefa um ótimo acréscimo, especialmente para quem roda fluxos de trabalho longos e autônomos.
O modelo também está disponível em vários provedores de nuvem, como Amazon Bedrock, Google Vertex AI e Microsoft Foundry, facilitando a integração com seu provedor atual.
O Opus 4.7 também traz um novo tokenizador, o que dificulta um pouco comparar o custo real com o modelo Opus anterior. No entanto, segundo a Artificial Analysis Intelligence, o Opus 4.7 usou cerca de 35% menos tokens de saída do que o Opus 4.6 para rodar o índice.
Conheça as capacidades do modelo público mais avançado da Anthropic, o Claude Opus 4.7, e crie uma ferramenta de ciência de dados que transforma um gráfico em dados brutos com o nosso tutorial da API do Claude Opus 4.7.
O que é o Gemini 3.1 Pro?
O Gemini 3.1 Pro é o modelo principal de raciocínio do Google DeepMind, baseado em uma arquitetura Transformer com mixture of experts. Quando foi lançado, liderou o Artificial Analysis Intelligence Index, 4 pontos à frente do Opus 4.6, e hoje está empatado com o Opus 4.7 com pontuação 57.
Para saber mais sobre o Gemini 3.1 Pro, conheça nosso artigo Building with Gemini 3.1 Pro, que mostra como criar um app pronto para produção com o Gemini 3.1 Pro.
Principais recursos e capacidades do Gemini 3.1 Pro
Diferente do Gemini 3 Pro, que tinha dois níveis, o Gemini 3.1 Pro tem 3 níveis de raciocínio: low, medium e high. O low é ideal para velocidade e otimização de tokens. O medium oferece um meio-termo equilibrado. Como o high gera mais tokens de raciocínio e as respostas mais lentas, use-o para tarefas que exigem raciocínio complexo.
O Gemini 3.1 Pro também possui janela de contexto de 1 milhão de tokens de entrada, mas uma saída menor, de cerca de 65 mil tokens. É multimodal, com suporte a áudio, PDFs, texto e imagens.
Vamos falar de benchmarks. Aqui estão duas áreas em que o Gemini 3.1 Pro se destaca:
- O Gemini 3.1 Pro lidera no ARC-AGI-2 com 77,1%.
- O Gemini 3.1 Pro marca 73,9% no MCP Atlas, que mede a coordenação de fluxos com múltiplas ferramentas.
De acordo com a Artificial Analysis Intelligence, o Gemini 3.1 Pro Preview é eficiente em tokens, usando ~57 milhões de tokens para rodar o Index, na comparação com o Opus 4.6.
O Gemini 3.1 Pro lidera o Opus 4.7 no Coding Index da Artificial Analysis, mas fica atrás no Agentic Index.
Prós e contras do Gemini 3.1 Pro
O preço do Gemini 3.1 Pro é bem atrativo, especialmente para tarefas que exigem muitos tokens. O Google também oferece 50% de desconto no modelo de preço em batch, tornando-o uma ótima opção quando você não precisa de resultados em tempo real.
Pelo lado negativo, a janela de saída do Gemini 3.1 Pro, de 65 mil tokens, é apenas metade da do Opus 4.7 (128 mil).
Claude Opus 4.7 vs Gemini 3.1 Pro: comparação lado a lado
Aqui vai um resumo rápido, antes de analisar cada categoria.
|
Claude Opus 4.7 |
Gemini 3.1 Pro |
|
|
Data de lançamento |
16 de abril de 2026 |
19 de fevereiro de 2026 |
|
Janela de contexto |
1M de tokens |
1M de tokens |
|
Saída máxima |
128 mil tokens |
65 mil tokens |
|
SWE-bench Verified |
87,6% |
80,6% |
|
SWE-bench Pro |
64,3% |
54,2% |
|
ARC-AGI-2 |
68,8% |
77,1% |
|
GPQA Diamond |
94,2% (empate) |
94,3% (empate) |
|
MCP Atlas |
77,3% |
73,9% |
|
OSWorld |
78,0% |
Sem pontuação publicada |
|
Visão |
2576px / 3,75MP |
Multimodal (vídeo, áudio, PDF) |
|
Preço de entrada |
US$ 5/M tokens |
US$ 2/M tokens |
|
Preço de saída |
US$ 25/M tokens |
US$ 12/M tokens |
Desempenho em tarefas agentic e uso de computador
O Opus 4.7 é muito forte para trabalho com agentes, especialmente porque permite controlar quantos tokens o agente pode usar. Esse sistema não existe no Gemini 3.1 Pro; você precisa usar o nível de raciocínio para controlar o uso de tokens.
O Opus 4.7 marca 78% no benchmark OSWorld de uso autônomo de computador. É um resultado forte, no mesmo patamar do GPT 5.5, com 78,7%, enquanto o Gemini 3.1 Pro não tem pontuação publicada no OSWorld. No MCP Atlas, o Opus 4.7 lidera com 77,3%, contra 73,9% do Gemini. Esses números fazem do Opus 4.7 uma ótima escolha para sistemas agentic em produção.
Benchmarks de código
Agora, vamos ver qual modelo é melhor em programação com base nos benchmarks disponíveis, em especial o SWE-bench Verified, que testa issues reais do GitHub.
O Opus 4.7 atinge 87,6% contra 80,6% do Gemini 3.1 Pro. No SWE-bench Pro, a variante mais difícil, o Opus 4.7 marca 64,3% contra 54,2% do Gemini (e 58,6% do GPT 5.5). Os números mostram que o Opus 4.7 é, hoje, o modelo de código mais forte do mercado.
No Terminal-Bench 2.0, que avalia a capacidade dos modelos de programar no terminal, o Opus 4.7 faz 69,4%, o Gemini Pro 68,5% e o novo GPT 5.5, 82,7%. O GPT-5.5 é o vencedor claro nesse benchmark, enquanto os nossos dois modelos ficam praticamente empatados aqui.
Raciocínio e tarefas científicas
Qual é o melhor modelo para raciocínio e tarefas científicas? Vamos descobrir. Não vou usar o GPQA Diamond porque todos os modelos vão muito bem nele. Em vez disso, vamos olhar o ARC-AGI-2, que mede inteligência fluida — a capacidade de resolver problemas abstratos inéditos.
O Gemini 3.1 Pro marca 77,1% contra 75,8% do Opus 4.7 e 85,0% do GPT 5.5, fazendo do GPT 5.5 o vencedor aqui, seguido do Gemini 3.1 Pro.
No Humanity's Last Exam, que busca medir raciocínio em nível de pós-graduação em ciência, matemática e humanidades, o Opus 4.7 lidera contra o Gemini 3.1 Pro, com e sem ferramentas:
- Sem ferramentas: Opus 4.7 lidera com 46,9%, seguido por Gemini 3.1 Pro (44,4%) e GPT 5.5 Pro (43,1%).
- Com ferramentas: GPT 5.5 Pro lidera com 57,2%, seguido por Opus 4.7 (54,7%) e Gemini 3.1 Pro (51,4%).
Custo e eficiência de tokens
O Opus 4.7 custa US$ 5 por milhão de tokens de entrada e US$ 25 por milhão de tokens de saída, enquanto o Gemini 3.1 Pro custa US$ 2 por milhão de tokens de entrada e US$ 12 por milhão de tokens de saída. O Gemini é bem mais barato e, com o desconto de 50% no preço em batch, fica muito competitivo para tarefas que exigem muitos tokens.
Também vale mencionar que o novo tokenizador do Opus 4.7 dificulta um pouco comparar custos com o modelo Opus anterior.
Janela de contexto e capacidade de saída
Ambos os modelos aceitam 1 milhão de tokens de entrada, o que permite consumir codebases inteiros e pesquisas longas em um único prompt.
Para tokens de saída, o Opus 4.7 suporta 128 mil tokens, enquanto o Gemini 3.1 Pro suporta 65.536. Isso torna o Opus a melhor escolha para fluxos que exigem gerar mais tokens de saída.
Veja como o Opus 4.7 e o GPT 5.4 se comparam no nosso tutorial Opus 4.7 vs. GPT-5.4, no qual comparamos os dois para código, fluxos agentic e tarefas de longo contexto, e analisamos os benchmarks.
O Claude Opus 4.7 é melhor que o Gemini 3.1 Pro?
Chegamos à pergunta: qual dos dois modelos você deve escolher?
Escolha o Claude Opus 4.7 se...
- Você está criando pipelines de código com agentes, em que uma diferença de 10 pontos no SWE-bench Pro se traduz diretamente em menos falhas em produção.
- Você precisa de orçamentos por tarefa para tornar loops autônomos longos mais previsíveis sem adicionar lógica externa de monitoramento.
- Seu pipeline gera saídas longas e o limite de 128 mil tokens faz diferença — quase o dobro do suportado pelo Gemini 3.1 Pro.
- Você quer a melhor pontuação de orquestração multi-ferramentas no MCP Atlas para fluxos agentic complexos.
- Você já está no ecossistema da Anthropic via Claude Code, Amazon Bedrock ou Claude API, e o custo de troca supera a diferença de preço.
Escolha o Gemini 3.1 Pro se...
- Seu volume de tokens torna uma diferença de 2,5x no custo de entrada relevante — em 500 milhões de tokens por mês, isso representa US$ 1.500 mensais.
- Você precisa de vídeo, áudio ou PDF nativos na entrada em uma única chamada de API, sem etapa separada de pré-processamento.
- Você está construindo na infraestrutura do Google e quer um relacionamento com um único fornecedor via Vertex AI.
- Raciocínio visual abstrato é seu principal caso de uso. O Opus fica atrás no ARC-AGI-2 com 75,8% versus 77,1% do Gemini.
Considerações finais
Claude Opus 4.7 e Gemini 3.1 Pro são modelos potentes. A escolha depende do seu orçamento e das tarefas que você quer executar. O Opus vence em tarefas agentic, mas, se ele não couber no orçamento, o Gemini 3.1 Pro também é uma ótima opção, especialmente pelos tokens mais baratos e o desconto de 50% no preço em batch.
A Anthropic mantém a liderança em modelos de código, sendo muito adequada para tarefas agentic que exigem raciocínio complexo e programação. O Google oferece modelos de raciocínio de ponta por um preço significativamente menor que o da Anthropic. A disputa entre as duas empresas — e outros players como a OpenAI — é para entregar o melhor modelo agentic que também seja um bom modelo geral.
Dado o alto custo da família Opus, é ótimo ver a introdução de orçamentos por tarefa. Não me surpreenderia ver outros provedores integrarem isso em versões futuras. Será um ótimo reforço para tornar mais previsível o custo de rodar tarefas longas com agentes.
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