Claude, GPT ou Gemini na empresa: como escolher sem ficar preso (e sem esquecer a LGPD)

Quase toda conversa sobre IA na empresa começa assim: qual é melhor, Claude, GPT ou Gemini? A pergunta é compreensível e quase sempre inútil. O modelo que lidera os testes de laboratório hoje pode não liderar daqui a três meses, e o que acerta mais em programação não é necessariamente o que acerta mais no atendimento da sua loja ou na leitura dos seus contratos.

Para uma pequena empresa, a escolha que importa é outra: quanto custa cada uso, o que acontece com os dados enviados, onde são processados, o que a LGPD exige e — o ponto mais esquecido — se dá para trocar de modelo depois sem refazer tudo.

Por que "qual é o melhor" é a pergunta errada

Cada fornecedor vende uma escada de modelos, não um modelo só. A Anthropic tem Opus, Sonnet e Haiku; a OpenAI publica o gpt-6-astra, o gpt-6.1-sol e o gpt-6-luna; o Google, as linhas Pro, Flash e Flash-Lite. Na entrada, o degrau de cima custa de seis a cem vezes mais que o de baixo, conforme o fornecedor, e a maior parte do trabalho de uma pequena empresa — classificar mensagem, extrair dado de documento, responder dúvida frequente — raramente precisa do degrau de cima.¹²³

Então a comparação útil não é marca contra marca. É: qual é o modelo mais barato que resolve a minha tarefa com a qualidade que eu preciso, e com as garantias de dado que o meu negócio exige?

Critério 1: custo por uso, em milhão de tokens

Via API, você paga pelo que manda ao modelo (entrada) e pelo que ele escreve de volta (saída), medido em tokens — pedaços de palavra. O preço é dado por milhão de tokens, e a saída custa bem mais que a entrada nos três fornecedores. A tabela abaixo mostra o preço padrão de tabela de cada degrau, em dólar, para contexto curto.¹²³

Dois detalhes mudam a conta mais do que a marca. Os três oferecem processamento em lote (batch) pela metade do preço, para o que não precisa de resposta na hora. E pesa o tamanho do que você manda em cada chamada. Um agente que cola o manual inteiro no prompt a cada pergunta paga por esse manual toda vez; um que busca só o trecho relevante paga uma fração. A arquitetura costuma pesar mais na fatura do que trocar de fornecedor.¹²³

Critério 2: seus dados viram treino do modelo?

Aqui a diferença não é entre fornecedores, e sim entre o produto empresarial (a API, os planos corporativos) e o aplicativo de consumidor. A Anthropic afirma que, por padrão, não usa entradas e saídas dos produtos comerciais — Claude for Work e API — para treinar modelos, salvo se o cliente enviar feedback ou optar por compartilhar. Nos planos de consumidor (Free, Pro e Max), as conversas podem ser usadas para melhorar os modelos se o usuário permitir, ou se forem sinalizadas para revisão de segurança.⁴⁵

A OpenAI declara que, desde 1º de março de 2023, dados enviados à API não são usados para treinar ou melhorar seus modelos, a menos que o cliente opte por compartilhar. O Google separa serviço pago e não pago: no uso gratuito do Gemini API e do Google AI Studio, o conteúdo é usado para melhorar produtos, revisores humanos podem ler entradas e saídas, e os termos pedem expressamente que não se envie informação sensível, confidencial ou pessoal. No serviço pago, os prompts e respostas não são usados para melhorar produtos.⁷⁸

Critério 3: por quanto tempo o dado fica guardado, e onde

Não treinar com o dado é diferente de não guardar o dado. A Anthropic informa que apaga entradas e saídas da API em até 30 dias, com exceções: serviços em que o próprio cliente guarda arquivos, acordos de retenção zero, cumprimento da política de uso e obrigação legal. Conversas sinalizadas por violação podem ficar até 2 anos.⁶

Na OpenAI, os registros de monitoramento de abuso — que podem conter prompts e respostas — ficam por até 30 dias por padrão, e alguns recursos guardam estado da aplicação até você apagar. Retenção zero existe, mas depende de aprovação prévia. No Google pago, prompts e respostas ficam registrados por tempo limitado, só para detectar uso proibido, sob um adendo de processamento de dados.⁷⁸

Região é a outra metade. A OpenAI permite fixar a região de processamento por projeto, para clientes elegíveis, com acréscimo de 10% no preço dos modelos lançados a partir de 5 de março de 2026; as regiões que aparecem nos exemplos da documentação são Estados Unidos e Europa. A Anthropic oferece inferência apenas nos Estados Unidos por 1,1 vez o preço. Nenhuma das páginas que consultamos lista processamento no Brasil. Parta do pressuposto de que o dado sai do país e confirme com o fornecedor antes de enviar dado pessoal.⁷²¹

Critério 4: o que a LGPD pede de quem usa IA

Quando sua empresa decide usar IA sobre dados de clientes, ela costuma ser a controladora — a LGPD chama assim quem toma as decisões sobre o tratamento — e responde por ele, mesmo que o processamento aconteça no servidor de outra empresa. Quatro pontos da lei pesam diretamente na escolha do modelo.⁹

A transferência internacional foi detalhada pela Resolução CD/ANPD nº 19/2024, que regula cláusulas-padrão contratuais, normas corporativas globais e decisões de adequação. As cláusulas-padrão da ANPD devem ser incorporadas sem modificação aos contratos. Pergunte ao fornecedor como o contrato dele trata isso — e leve a resposta ao seu encarregado de dados.¹⁰

A própria ANPD, no Radar Tecnológico sobre IA generativa, chama atenção para o prompt: usuários colam trechos de documentos, e-mails, registros médicos e anexos inteiros, que podem conter dados pessoais e sensíveis, muitas vezes sem conhecer os riscos desse compartilhamento.¹¹

Uma tabela para decidir — sem ranking

A decisão que mais importa: poder trocar de modelo

Se preço e liderança mudam tão rápido, a melhor proteção não é acertar o fornecedor hoje: é conseguir trocar amanhã. O Google já publicou o aumento do Gemini 3.8 Flash para janeiro; a OpenAI informa que o preço promocional do GPT-5.6 Sol vale pelo menos até 21 de novembro de 2026.³²

É o desenho que seguimos nos nossos projetos. Nosso agente de dados é uma plataforma de análise de GA4 por conversa, integrada via MCP e com suporte a múltiplos modelos. No MedCode, o assistente clínico responde por voz a partir de múltiplas bases médicas — a base é o ativo; o modelo é uma peça substituível.

O mesmo desenho ajuda na LGPD. Com uma camada própria entre o sistema e o modelo, dá para trocar nome, CPF e telefone por identificadores antes do envio e recompor a resposta depois, ou simplesmente não enviar o campo que a tarefa não usa. Dado que não sai, não precisa de cláusula de transferência.

Como avaliar no seu caso real