Claude Code preço: dá para plugar Kimi K3, GLM ou DeepSeek no lugar do Opus e pagar menos?

Fala aí, beleza? Quem deixa o Opus ligado o dia inteiro dentro do Claude Code sabe muito bem a sensação de abrir o painel de uso e sentir um friozinho na barriga

Aí vem a pergunta que rende, e que é o motivo de você ter caído aqui: dá pra manter o Claude Code, que é o CLI que você já conhece e já configurou, e trocar só o motor por um modelo mais barato tipo Kimi K3, GLM ou DeepSeek?

A resposta curta é que dá, e os três provedores documentam isso por conta própria

A resposta longa é o resto do post: quanto custa cada coisa hoje, como se pluga passo a passo, quanto a minha conta caiu num teste real e em qual cenário isso é uma péssima ideia

Claude Code preço: quanto custa o Opus e quanto custam as alternativas

Primeiro vamos separar duas contas que a galera mistura toda hora: pagar por token na API e pagar assinatura mensal

São bolsos diferentes e a lógica de economia é diferente em cada um

Um aviso antes da tabela: nenhum provedor aqui cobra em real, todos cobram em dólar, então lembra de aplicar o câmbio na hora de planejar (a cotação que usei de referência foi US$ 1 = R$ 5,13)

Na API, o preço por milhão de tokens fica assim:

Repara nas duas últimas linhas, porque isso importa mais que parece

Eu procurei o preço por token do GLM e do DeepSeek e só achei número em agregador, com valores que divergem de forma grosseira entre si

Então fica a lacuna mesmo, prefiro te entregar uma tabela com buraco honesto do que um número inventado que te faz planejar orçamento errado 🙂

O Sonnet 5 tem uma pegadinha de calendário: aquela tabela de US$ 2 e US$ 10 é introdutória, com virada já anunciada pra 31 de agosto de 2026

Depois dessa data ele sobe pra US$ 3 e US$ 15, ou seja, o desconto do Sonnet contra o Kimi K3 na entrada some

E na base de assinatura?

Aqui a comparação muda de cara, porque você paga um valor fixo e usa dentro dos limites do plano:

Os planos do Kimi também têm modalidade anual: US$ 180, US$ 372, US$ 948 e US$ 1.908 por ano, na mesma ordem

O GLM Coding Plan tem os níveis Lite, Pro e Max, com cobrança mensal, trimestral ou anual, e a própria Z.ai diz que Pro e Max entregam 6x e 14x a franquia do Lite

O preço exato do Pro e do Max eu não consegui confirmar na página oficial, então também não vou chutar

Do lado da Anthropic, o Claude Code entra incluído no Pro, e os planos Max dão 5x ou 20x o uso do Pro por sessão de 5 horas, com dois limites semanais (um geral e outro só pros modelos Sonnet)

Se você quer entender a fundo o que cada plano inclui, esse recorte já foi destrinchado por aqui

Olhando as duas tabelas juntas, dá pra sacar uma coisa: na assinatura os preços são parecidos demais pra justificar troca

US$ 20 do Pro contra US$ 19 do Moderato do Kimi não muda a vida de ninguém

A diferença que dói mesmo aparece no consumo por token, e é aí que a troca de motor faz sentido

Como plugar outro modelo no Claude Code, provedor por provedor

O desvio é bem mais simples do que parece, e é sempre a mesma mecânica pros três provedores

1. Entenda as duas variáveis que fazem todo o trabalho. A ANTHROPIC_BASE_URL é quem roteia as requisições do Claude Code pra uma API customizada, ou seja, define pra ONDE a requisição vai. E a ANTHROPIC_AUTH_TOKEN é a credencial enviada no header Authorization: Bearer, que é o formato usado quando o destino é um gateway ou provedor compatível

O erro comum deste passo: colocar a chave do provedor terceiro na variável de chave da Anthropic

Não é a mesma coisa

Se o endpoint autentica por bearer token, a credencial vai na ANTHROPIC_AUTH_TOKEN, ponto

2. Grave as variáveis no bloco env de um settings.json. O Claude Code lê direto do arquivo, independente de como você iniciou o comando, então não precisa ficar exportando variável no terminal toda vez

O formato é esse:

{
  "env": {
    "ANTHROPIC_BASE_URL": "...",
    "ANTHROPIC_AUTH_TOKEN": "..."
  }
}

O erro comum deste passo, e esse é o mais caro de todos: colocar a credencial no .claude/settings.json do projeto

A própria documentação avisa que esse arquivo é versionado e compartilhado com quem clona o repositório

Traduzindo: você commita a sua chave e o próximo dev que clonar o repo ganha sua API key de brinde 😀

Credencial vai no settings.json de usuário, sempre

3. Escolha o provedor e cole a configuração. Aqui muda só a URL, a chave e o nome do modelo

Pra Moonshot, que documenta o Kimi dentro do Claude Code na documentação oficial do Kimi:

{
  "env": {
    "ANTHROPIC_BASE_URL": "https://api.moonshot.ai/anthropic",
    "ANTHROPIC_AUTH_TOKEN": "sua-chave-da-moonshot",
    "ANTHROPIC_MODEL": "kimi-k3[1m]"
  }
}

Pra Z.ai, que documenta a configuração no ~/.claude/settings.json e mapeia cada faixa interna do Claude Code pra um modelo GLM, como está na documentação da Z.ai:

{
  "env": {
    "ANTHROPIC_BASE_URL": "https://api.z.ai/api/anthropic",
    "ANTHROPIC_AUTH_TOKEN": "sua-api-key-da-z-ai",
    "ANTHROPIC_DEFAULT_HAIKU_MODEL": "glm-4.7",
    "ANTHROPIC_DEFAULT_SONNET_MODEL": "glm-5.2",
    "ANTHROPIC_DEFAULT_OPUS_MODEL": "glm-5.2"
  }
}

A chave da Z.ai é criada na página de API Keys da plataforma deles

E pra DeepSeek, que publica o próprio guia de integração com o Claude Code:

{
  "env": {
    "ANTHROPIC_BASE_URL": "https://api.deepseek.com/anthropic",
    "ANTHROPIC_AUTH_TOKEN": "sua-chave-da-deepseek"
  }
}

Repara que na DeepSeek não tem linha de modelo, e isso é de propósito

O endpoint no formato Anthropic deles converte os nomes automaticamente: nome que começa com claude-opus vira deepseek-v4-pro, e nome que começa com claude-sonnet ou claude-haiku vira deepseek-v4-flash

O erro comum deste passo: usar a URL padrão da API do provedor em vez do endpoint no formato Anthropic

A DeepSeek, por exemplo, mantém o endpoint Anthropic separado do endpoint normal dela

Se você apontar pro errado, o Claude Code fala num formato e o servidor responde noutro, e nada funciona

4. Saiba onde o modelo é escolhido. Dentro do Claude Code você define o modelo por /model na sessão, pela flag --model no start, pela variável ANTHROPIC_MODEL ou pelo campo model no settings

E ainda existem as variáveis que fixam qual modelo responde por cada faixa interna: ANTHROPIC_DEFAULT_OPUS_MODEL, ANTHROPIC_DEFAULT_SONNET_MODEL e ANTHROPIC_DEFAULT_HAIKU_MODEL

O erro comum deste passo: achar que a flag --model e a ANTHROPIC_MODEL valem pra sempre

Elas valem apenas pra sessão iniciada com elas

Fechou o terminal, acabou o efeito

O que US$ 10 de crédito renderam na prática

Agora sai da tabela e vem pro mundo real, porque preço por token no papel não diz muita coisa até você ver o saldo derretendo (ou não)

Quando testei o GLM lá no vídeo, coloquei US$ 10 de crédito direto na API do provedor, que foi o caminho mais barato entre as opções que eu avaliei

Avaliei três: usar via OpenRouter, aproveitando crédito que muita gente já tem parado lá, colocar crédito direto na API ou assinar o plano de coding

Fiquei com a API, e o motivo é bem prático: plano de coding te prende numa mensalidade que é cobrada mesmo no mês que você não abriu o editor

Com os US$ 10 eu consegui criar seis projetos, gastando de um a dois prompts por projeto, e ainda sobraram cerca de US$ 0,30 no fim

E o jogo de corrida saiu com UM prompt só

Só que eu preciso ser honesto com o que esse resultado significa e o que ele não significa

Eram projetos web simples, de poucos prompts: uma landing page sobre o próprio modelo, um editor de markdown com preview do lado e uma lista de tarefas com animações

Os projetos web ficaram bons e utilizáveis, com ressalva de ajuste pontual, tipo trocar um logo

Já os jogos ficaram apenas aceitáveis: o conceito saiu certo, mas apareceu velocidade alta demais e erro no console que eu nem fui corrigir

Outra coisa que reparei: o modelo usou busca na web pra pegar dado que não estava no treinamento dele

E um aviso que vale ouro pro seu saldo: limpe o contexto entre um prompt e outro

Contexto solto consome muito crédito e é ali que a economia vaza sem você perceber

Detalhe de bastidor: no vídeo eu mostro a configuração num settings.json dentro do projeto, e cheguei a comentar que dá pra pedir pro próprio Claude Code montar esse arquivo a partir de um print, em vez de digitar na mão

Funciona, mas repete comigo: credencial no settings de usuário, não no do projeto 😛

Depois de configurar eu reiniciei o Claude Code, e o nome do modelo apareceu ali na inicialização confirmando qual estava ativo

Esse teste foi com o GLM daquele vídeo, não com Kimi K3 nem com DeepSeek

Então não saia daqui achando que o custo por projeto que eu tive vale pros outros dois, porque o preço por token é outro em cada um

No vídeo acima tu vê a configuração sendo montada na tela, o modelo menor entrando como fallback e cada um dos projetos sendo gerado do zero, com o saldo caindo em tempo real

Quando compensa trocar o motor e quando é melhor ficar na Anthropic

Troca de motor não é decisão de fé, é decisão de cenário

Olha esses quatro casos e vê em qual você se encaixa:

Projeto pessoal, protótipo, prompt curto e descartável. Aqui a troca compensa fácil

É exatamente o cenário do meu teste: poucos prompts, projeto pequeno, resultado que você só precisa que exista e funcione

Gastar US$ 25 por milhão de tokens de saída do Opus pra montar uma landing page é queimar dinheiro por esporte

Base de código grande, com o mesmo contexto repetindo em toda chamada. Antes de trocar de motor, mexe na conta que você já tem

A própria Anthropic oferece até 90% de economia com prompt caching e 50% com processamento em batch, sem você trocar absolutamente nada de modelo

Se o seu problema é reenviar os mesmos arquivos toda hora, o cache resolve mais que a troca de provedor

Rotina profissional, cliente esperando, prazo curto. Fica na assinatura

O Max dá mais uso por sessão de 5 horas que o Pro e é caminho suportado de ponta a ponta, com a ressalva dos dois limites semanais que você precisa conhecer antes de assinar

Vale a leitura da comparação entre Pro, Max e API antes de escolher o degrau

Leitura de arquivo gigante, contexto inchado por natureza. Esse é o ponto onde o Kimi K3 brilha na tabela: ele cobra preço único em toda a janela, sem sobretaxa por contexto longo, num contexto de 1 milhão de tokens

O K3 é um modelo MoE de peso aberto da Moonshot, lançado em 16 de julho de 2026 com 2,8 trilhões de parâmetros e visão nativa

Contexto flat de 1M numa base grande muda a conta de um jeito que faixa por tamanho de contexto não muda

Vale a pena trocar o Opus por Kimi K3, GLM ou DeepSeek?

Vou responder direto, sem enrolação

Vale, se você usa Claude Code em uso avulso, tem controle do que está gastando e aceita ficar fora do caminho oficial

A economia é real e o setup leva uns cinco minutos

Não vale, se o seu fluxo de trabalho não pode quebrar

E isso não é opinião minha, é o que a Anthropic escreve na própria documentação: eles não endossam, não mantêm e não auditam gateways de terceiros, e não dão suporte a rotear o Claude Code pra modelos que não sejam Claude por nenhum gateway

Tem outro ponto que quase ninguém conta: a Anthropic informa que o uso incluído nas assinaturas foi desenhado pras aplicações nativas (Claude web, desktop, mobile e Claude Code), e que acesso por software de terceiro é por API key do Console ou provedor de nuvem suportado

Ou seja, o combo "pago assinatura e uso o modelo de terceiro no meio" não é o desenho pensado por ninguém

O mais fácil de plugar, pelo que está documentado, é a DeepSeek: você troca a base URL, põe a chave e pronto, os nomes de modelo são convertidos automaticamente e você nem precisa configurar as variáveis de faixa

O mais transparente no preço é o Kimi K3, que é o único dos três com tabela por token confirmada e ainda com preço flat na janela inteira

O que exige mais cuidado é o GLM, não porque seja pior, mas porque a página oficial só me confirmou o ponto de partida de US$ 18 por mês do Coding Plan e a proporção de franquia entre os níveis (Pro e Max com 6x e 14x o Lite)

Sem preço por token confirmado, você não consegue projetar gasto de verdade, e vai ter que medir na prática

E sobre qualidade de saída eu não vou te vender peixe: comparar acerto, uso de ferramenta e aderência a instrução entre esses modelos e o Opus dentro do Claude Code é coisa que eu não medi

Benchmark eu uso como parâmetro grosseiro, não como verdade

O que eu tenho é o meu teste com o GLM, e ele te diz uma coisa só: dá pra fazer projeto web simples por muito pouco

Conclusão

O caminho é sempre o mesmo, então recapitulando: ANTHROPIC_BASE_URL manda a requisição pro endpoint do provedor, ANTHROPIC_AUTH_TOKEN carrega a credencial no header Bearer, e os dois moram no bloco env de um settings.json

Moonshot, Z.ai e DeepSeek documentam cada um o seu endpoint no formato Anthropic, então não tem gambiarra envolvida do lado deles

Próximo passo prático, na ordem que eu faria: coloca crédito baixo em UM provedor, roda um projeto real de verdade (não um hello world), olha quanto sumiu do saldo e só depois decide se migra a rotina

Medir com projeto real é o único jeito de saber o quanto a SUA conta cai, porque o seu jeito de promptar não é igual ao meu

E não esquece do básico: credencial no settings de usuário, nunca no arquivo do projeto que vai junto no git clone

Já me ferrei uma vez por causa de arquivo versionado, e não é uma experiência que eu recomende haha

Se pintar dúvida em algum passo, me conta qual provedor tu escolheu que a gente troca uma ideia

Até o próximo post! 😀