Como escolher um modelo sem depender de uma lista velha
Resposta rápida
Escolher modelo por uma lista estática é uma forma rápida de publicar uma integração quebrada. A decisão precisa separar quatro perguntas:
- Disponibilidade: esse
idexiste agora? - Capacidade: ele suporta o que o produto precisa?
- Preço: qual é o custo praticado e como ele é cobrado?
- Qualidade: ele resolve bem o seu caso de uso?
A API responde melhor à primeira pergunta. A documentação oficial e testes controlados respondem à segunda. A tabela de preços responde à terceira. Benchmarks e uma avaliação própria respondem à quarta.
Ordem correta de decisão
1. Disponibilidade
Consulte GET /v1/models e copie o campo id. Não monte o identificador por analogia com outro modelo. Se seu produto depende de um modelo específico, trate a ausência dele como um estado explícito, com alerta e fallback definido.
Veja o procedimento completo em Como listar modelos com GET /v1/models.
2. Capacidade
Confirme apenas as capacidades necessárias para o produto. Exemplos:
- texto, imagem ou áudio;
- streaming;
- tool calling;
- tamanho de contexto;
- comportamento esperado em português;
- disponibilidade de endpoint compatível com o SDK utilizado.
Capacidade declarada não é o mesmo que compatibilidade perfeita com toda biblioteca. Faça um teste curto com o mesmo payload e o mesmo cliente que serão usados em produção.
3. Preço
Use a página de Preços e a resposta pública da API para o valor praticado. Não converta preço de outro provedor por taxa de câmbio e apresente o resultado como se fosse o preço MandAPI.
| Pergunta | Onde confirmar |
|---|---|
| Preço de entrada | Página de preços e catálogo público |
| Preço de saída | Página de preços e catálogo público |
| Preço de cache, quando aplicável | Documentação do modelo e dados publicados |
| Unidade de cobrança | Documentação de uso e painel da conta |
4. Qualidade
Benchmark ajuda a levantar hipóteses, mas não substitui avaliação. Crie um conjunto pequeno com casos reais do seu produto:
- 20 a 50 prompts representativos;
- critério objetivo de aprovação;
- comparação com a mesma configuração;
- registro de custo, latência e taxa de erro;
- decisão documentada após o teste.
O Radar de Modelos pode ajudar na triagem por código, agentes, preferência humana e preço. A decisão final deve considerar o seu domínio, os seus dados e o seu orçamento.
Modelo de decisão em uma página
Preencha esta matriz antes de trocar um modelo em produção:
| Critério | Modelo atual | Candidato | Como foi verificado |
|---|---|---|---|
id disponível |
GET /v1/models em AAAA-MM-DD |
||
| Contexto necessário | Documentação/teste | ||
| Streaming | Teste com SSE | ||
| Tool calling | Teste com ferramenta real | ||
| Custo por execução | Preço publicado + tokens medidos | ||
| Latência p95 | Medição própria | ||
| Taxa de erro | Logs do teste | ||
| Qualidade no domínio | Avaliação com casos reais |
Quando revalidar
Atualize a decisão quando ocorrer qualquer um destes eventos:
- novo
idaparece ou o modelo atual desaparece; - preço ou unidade de cobrança muda;
- o provedor anuncia depreciação;
- a taxa de erro sobe;
- o custo por execução muda sem alteração no produto;
- um novo requisito de contexto, streaming ou ferramenta entra no roadmap.
O que evitar
- Publicar uma lista fixa de modelos como se fosse o catálogo atual.
- Deduzir preço pelo nome comercial.
- Copiar benchmark de outra tarefa como prova de qualidade no seu produto.
- Trocar modelo e interface ao mesmo tempo.
- Remover o modelo antigo antes de validar o novo em tráfego controlado.
Próximos passos
- Leia Modelos disponíveis para entender o contrato.
- Use Início rápido para validar a primeira chamada.
- Consulte Preços antes de estimar margem.
- Compare opções com metodologia no Radar de Modelos.
Fontes
- OpenAI — Models: https://platform.openai.com/docs/models
- MandAPI — Modelos: https://mandapi.com/docs/models
- MandAPI — Preços: https://mandapi.com/pricing
- MandAPI Radar — Modelos: https://mandapi.com/radar/models
Última verificação editorial: 20 de setembro de 2026. Catálogos e preços mudam; valide novamente antes de cada decisão de produção.
Catálogo verificável: snapshot, capability e endpoint type
Um catálogo confiável precisa de data, escopo e evidência. Não basta guardar uma lista de nomes.
Snapshot datado
Salve a resposta de GET /v1/models com timestamp UTC. A data indica quando a observação foi feita, não uma promessa de disponibilidade permanente.
Capabilities
Compare apenas recursos confirmados para o modelo e endpoint em uso. Tool calling, streaming, contexto e tipo de endpoint não devem ser inferidos pelo nome.
Endpoint type
Confirme o tipo de endpoint antes de escolher o cliente. Um modelo pode ser acessível por um protocolo e não por outro.
Lista desatualizada
Não trate uma página antiga como inventário atual. Use a API como fonte de disponibilidade e atualize a decisão quando o catálogo mudar.
Snapshot datado
Guarde o JSON de GET /v1/models com data em UTC. Um snapshot sem data nao permite dizer se a decisao ainda e valida.
stamp=$(date -u +%Y%m%dT%H%M%SZ)
curl -sS https://api.mandapi.com/v1/models \
-H 'Authorization: Bearer ${MANDAPI_API_KEY}' > models-${stamp}.jsonCapabilities
Compare modelos por ID, endpoint type e capabilities efetivamente capturadas, sempre com a data e a fonte. Uma capability nao e um ranking de inteligencia e nao se estende automaticamente a outros modelos.
Endpoint type
O campo supported_endpoint_types informa o tipo de endpoint registrado; para deepseek-v4-flash o valor observado e openai. Use o endpoint correspondente ao tipo registrado ao testar.
O que nao inferir
Nao estenda o comportamento de um modelo verificado para os demais e nao trate a listagem como catalogo permanente. Ao relacionar model e capability, aceite apenas o que aparece na captura; o restante permanece nao verificado.
