As equipes de software modernas não perdem tempo escrevendo código, mas sim fazendo tudo o que está relacionado a ele: depurando casos extremos, alternando entre ferramentas, revisando solicitações de pull e lutando com sistemas legados. Essas lentidões se acumulam rapidamente, especialmente em grandes bases de código, onde uma correção pode desencadear vários novos problemas.
Não é surpresa, então: 7 em cada 10 projetos de software ainda não cumprem seus prazos de entrega.
Para preencher essa lacuna, as equipes de engenharia estão recorrendo a grandes modelos de linguagem (LLMs) que podem gerar, refatorar e documentar código com precisão contextual. O modelo certo não apenas preenche automaticamente, mas também acelera todo o ciclo de desenvolvimento, reduzindo o trabalho repetitivo e melhorando a qualidade em todos os aspectos.
Neste guia, detalhamos os melhores LLMs para codificação, classificados por usabilidade no mundo real, capacidade de raciocínio, desempenho e integração com fluxos de trabalho de engenharia modernos.
Os 13 melhores LLMs para codificação em resumo
Aqui está uma visão geral das principais ferramentas discutidas neste artigo, juntamente com seus principais recursos, planos de preços e custo-benefício.
| Ferramenta | Ideal para | Melhores recursos | Preços |
|---|---|---|---|
| ClickUp | Geração de código + gerenciamento de projetosTamanho da equipe: Indivíduos a grandes organizações de engenharia | ClickUp Brain AI Agents, integrações GitHub/GitLab, documentos com blocos de código, painéis em tempo real | Gratuito para sempre; personalizações disponíveis para empresas. |
| Claude 3. 7 Sonnet | Raciocínio avançado para código legado + depuração. Tamanho da equipe: desenvolvedores que trabalham em sistemas complexos. | Modo de pensamento ampliado, Claude CLI, integração de repositório, líder em SWE-bench. | Gratuito; planos pagos a partir de US$ 20/mês |
| GPT-5 | Assistência rápida e versátil para codificação Tamanho da equipe: Freelancers e equipes multifuncionais | Geração de código em várias linguagens, depuração, explicação de sintaxe, tempo de resposta rápido. | Gratuito; planos pagos a partir de US$ 20/mês |
| Gemini | Codificação colaborativa e conectada à web. Tamanho da equipe: Google Workspace + equipes na nuvem. | Geração de código, integração do espaço de trabalho, contexto do Drive, scripts de API | Gratuito; planos pagos a partir de US$ 19,99/mês. |
| Replit Code | Desenvolvimento de aplicativos full-stack no navegador. Tamanho da equipe: desenvolvedores individuais e pequenas equipes de aplicativos. | Agentes de IA, suporte Claude + GPT, IDE do navegador, implantação instantânea | Gratuito; planos pagos a partir de US$ 25/mês |
| Mistral AI | IA empresarial de código aberto. Tamanho da equipe: desenvolvedores que precisam de implantação privada. | Agentes personalizados, implantação local, ajuste fino, contexto de 128K. | Gratuito; planos pagos a partir de US$ 14,99/mês. |
| DeepSeek | Raciocínio profundo sobre o código com transparência. Tamanho da equipe: criadores de plug-ins e desenvolvedores de código aberto. | Geração de plug-ins, depuração, saída JSON, modelo R1 | Teste gratuito; planos pagos com base no uso |
| Code Llama | Codificação e implantação de código aberto Tamanho da equipe: Equipes de pesquisa e infraestrutura | Modelos de vários tamanhos, variante Python, contexto de 100 mil tokens, preenchimento no meio. | Gratuito |
| LLaMA | Experimentação em IA em grande escala Tamanho da equipe: Laboratórios, desenvolvedores, casos de uso multimodais | Visão + texto, raciocínio multilíngue, contexto de 128K, pesos abertos | Gratuito |
| Grok | Codificação em tempo real com raciocínio profundo. Tamanho da equipe: X usuários do Twitter e primeiros usuários. | Velocidade, detecção de sarcasmo, lógica entre linguagens, Grok 3 | Planos pagos a partir de US$ 30/mês |
| GitHub Copilot | Autocompletar código no IDE e PRs. Tamanho da equipe: equipes no GitHub ou IDEs da JetBrains. | Planejamento de relações públicas, sugestões em tempo real, modo agente, detecção de bugs | Gratuito; pago a partir de US$ 10/mês |
| Tabnine | Desenvolvimento seguro de IA em ambientes isolados Tamanho da equipe: Organizações e fornecedores com forte foco em segurança | Implantação privada, sugestões contextuais, agentes de revisão personalizados | A partir de US$ 59/mês |
| WizardLM | Seguimento de instruções + raciocínioTamanho da equipe: Usuários avançados e configurações experimentais | Raciocínio em várias etapas, código aberto, implantação offline | Personalizado |
O que você deve procurar no melhor LLM para codificação?
Você está correndo contra o prazo, alternando entre escrever código, corrigir bugs e testar tudo antes do lançamento. O que deveria ajudar — suas ferramentas digitais — começa a atrasá-lo. As sugestões demoram, os trechos não são precisos e as correções levam mais tempo do que deveriam.
Escolher o melhor LLM para codificação significa escolher aquele que realmente se adapta ao seu fluxo de trabalho. Ele deve ajudá-lo a resolver problemas mais rapidamente, não criar novos.
Veja o que procurar em um LLM ideal:
✅ Gera código preciso e sensível ao contexto e oferece suporte à conclusão de código em várias linguagens de programação, atendendo a padrões de referência padronizados✅ Oferece respostas rápidas com baixa latência, mesmo ao lidar com tarefas complexas de codificação✅ Funciona perfeitamente em IDEs populares, para que você não precise alternar entre ferramentas✅ Detecta bugs e explica erros de sintaxe para melhorar a qualidade geral do seu código✅ Fornece documentação clara, tutoriais e preços que funcionam para equipes reais
Os melhores LLMs para codificação devem oferecer suporte a fluxos de trabalho de codificação reais e fornecer utilidade prática em todas as etapas do desenvolvimento de software.
Os 13 melhores LLMs para codificação
Como avaliamos o software na ClickUp
Nossa equipe editorial segue um processo transparente, baseado em pesquisas e neutro em relação aos fornecedores, para que você possa confiar que nossas recomendações são baseadas no valor real do produto.
Aqui está um resumo detalhado de como analisamos softwares na ClickUp.
Com dezenas de grandes modelos de linguagem que afirmam oferecer suporte à geração de código, encontrar o modelo certo para o seu caso de uso pode ser uma tarefa difícil.
Então, aqui está uma lista dos melhores LLMs para codificação, com base em seu desempenho em tarefas de codificação e usabilidade no mundo real.
1. ClickUp (ideal para gerar trechos de código e gerenciar projetos de software)
Como disse um desenvolvedor no Reddit:
No final das contas, você está trabalhando com uma ferramenta especializada em reconhecimento de padrões e geração de conteúdo, tudo dentro de uma janela de contexto limitada.
No final das contas, você está trabalhando com uma ferramenta especializada em reconhecimento de padrões e geração de conteúdo, tudo dentro de uma janela de contexto limitada.
Essa é uma preocupação válida com muitos modelos de linguagem grandes, especialmente devido à memória de curto prazo ou prompts desconectados. Mas o ClickUp resolve essa limitação incorporando a geração de código com tecnologia de IA diretamente em um espaço de trabalho estruturado e rico em contexto.
Gere e gerencie código com o ClickUp Brain
O ClickUp Brain transforma a forma como os desenvolvedores interagem com seu trabalho. Usando linguagem natural, você pode descrever uma função ou tarefa de codificação, e a IA irá gerar trechos de código que atendem às suas necessidades.
O que diferencia o ClickUp é o uso de agentes de IA que atuam em dados do espaço de trabalho em tempo real, permitindo que os desenvolvedores automatizem tarefas repetitivas de codificação, designem revisores ou acionem atualizações com base em alterações de tarefas em tempo real.
Aqui está um guia visual rápido sobre como você pode obter respostas do seu espaço de trabalho fazendo perguntas simples ao ClickUp Brain:
Os principais recursos do ClickUp Brain também incluem suporte para autocompletar e explicar códigos, além de ajudar a identificar possíveis bugs ou erros lógicos. Por exemplo, um desenvolvedor que esteja criando um analisador de dados baseado em Python pode digitar “gerar uma função para extrair data e preço de um arquivo JSON”, e o ClickUp Brain retornará uma saída limpa e estruturada, pronta para ser testada.
Na verdade, ao gerenciar o desenvolvimento de jogos de ponta a ponta no ClickUp, a Yggdrasil reduziu os custos totais de desenvolvimento em US$ 120.000, aumentou a produtividade em 37% e diminuiu as despesas relacionadas ao desenvolvimento em 30%.
Sincronize perfeitamente com as ferramentas Git com a integração ClickUp
O ClickUp se conecta ao GitHub, GitLab e Bitbucket, permitindo que os desenvolvedores sincronizem pull requests, branches e commits com tarefas automaticamente.
Isso garante um alinhamento mais estreito entre o código e os objetivos do projeto. Por exemplo, quando um desenvolvedor envia uma correção, a tarefa relacionada a ela pode atualizar seu status instantaneamente.
Formatação de blocos de código para uma comunicação clara usando o ClickUp Docs
Compartilhar trechos de código com equipes de produto ou controle de qualidade pode ser complicado em gerenciadores de tarefas comuns. O ClickUp resolve isso com formatação de blocos de código e destaque de sintaxe dentro do ClickUp Docs, comentários e até mesmo descrições de tarefas.
Por exemplo, você pode incorporar pseudocódigo versionado no Docs durante o planejamento do sprint ou adicionar exemplos em Python em linha com as especificações de teste para referência dos revisores.
Ferramentas de relatórios criadas para visibilidade de engenharia com os painéis do ClickUp.
Os painéis do ClickUp oferecem aos gerentes de engenharia e proprietários de produtos visibilidade em tempo real do progresso do sprint, tendências de qualidade do código e rendimento dos desenvolvedores.
Gráficos personalizados podem mostrar quantos bugs foram reabertos no último sprint, quais desenvolvedores estão sobrecarregados ou quanto tempo as PRs estão levando para serem mescladas. Isso é fundamental para gerenciar grandes bases de código e otimizar o desempenho da equipe ao longo do tempo.
Com painéis de controle de baixa latência e controle de tempo vinculado a cada tarefa, as equipes de desenvolvimento podem eliminar suposições e se concentrar em entregar códigos de alta qualidade com mais rapidez.
Modelos e automação ClickUp para fluxos de trabalho de desenvolvimento recorrentes
Se sua equipe abrange produtos, engenharia, design e controle de qualidade e precisa de uma única fonte de verdade para desenvolver software, o modelo de desenvolvimento de software da ClickUp é sua melhor aposta.
Este modelo de desenvolvimento de software ajuda equipes multifuncionais a se alinharem em um único fluxo de trabalho, facilitando o planejamento de roteiros, o lançamento de recursos e a correção de bugs sem precisar trocar de ferramenta.
Você pode até usar o ClickUp Automations para designar revisores quando um PR do GitHub é vinculado ou acionar relatórios standup quando um sprint termina. Esses recursos ajudam a reforçar a estrutura sem atrasar as equipes.
Melhores recursos do ClickUp
- Gere e explique trechos de código com o ClickUp Brain usando linguagem simples.
- Sincronize solicitações de pull e commits com tarefas por meio de integrações com GitHub e GitLab.
- Use a formatação de blocos de código para obter trechos limpos e legíveis em documentos e comentários.
- Acompanhe a velocidade do sprint, a contagem de bugs e o desempenho da equipe com painéis em tempo real.
- Automatize atribuições de tarefas, atualizações de sprint e muito mais com regras flexíveis sem código.
Limitações do ClickUp
- Curva de aprendizado mais íngreme devido à profundidade dos recursos e opções de personalização.
- Alguns casos de uso específicos para desenvolvedores ainda podem exigir ferramentas externas de desenvolvimento para CI/CD ou testes de código.
Preços do ClickUp
Avaliações e comentários do ClickUp
- G2: 4,7/5 (mais de 6.000 avaliações)
- Capterra: 4,7/5 (mais de 3.000 avaliações)
O que os usuários têm a dizer sobre o ClickUp
Uma avaliação da G2 afirma:
O melhor de tudo é que ele [ClickUp] se integra a serviços existentes, como o GitHub, e, se você for desenvolvedor, é fácil criar integrações personalizadas, se preferir. Agora uso isso diariamente para gerenciar todos os meus projetos.
O melhor de tudo é que ele [ClickUp] se integra a serviços existentes, como o GitHub, e, se você for desenvolvedor, é fácil criar integrações personalizadas, se preferir. Agora uso isso diariamente para gerenciar todos os meus projetos.
📖 Leia também: Descubra o poder da IA do ClickUp para equipes de software
2. Claude 3. 7 Sonnet (ideal para raciocínio avançado e tarefas de codificação do mundo real)
O Claude 3.7 Sonnet foi desenvolvido para desenvolvedores que lidam com mais do que apenas a conclusão de código. Se você estiver depurando sistemas legados, planejando uma arquitetura full-stack ou tiver várias ferramentas abertas no seu PC, o Claude traz velocidade e estrutura ao seu processo.
O Modo de Pensamento Estendido do Claude é um de seus recursos de destaque. Os desenvolvedores podem alternar entre respostas rápidas e raciocínio passo a passo para problemas que exigem uma análise mais profunda. Esse recurso é excelente para aprender a usar a IA no desenvolvimento de software orientado a testes, lógica recursiva ou refatoração em grande escala.
O Modo de Pensamento Estendido também aumenta significativamente o desempenho em benchmarks de codificação, como SWE-bench Verified e TAU-bench, onde o Claude 3.7 supera todas as versões anteriores.
Claude 3.7 Sonnet: melhores recursos
- Habilite o Modo de Pensamento Estendido para melhorar a precisão em tarefas complexas de codificação, depuração e raciocínio algorítmico.
- Use o Claude Code via CLI para editar arquivos, escrever testes, executar comandos e colaborar diretamente do seu terminal.
- Conecte-se aos repositórios do GitHub e trabalhe com arquivos de projetos reais para obter resultados estruturados e alterações de código confiáveis.
- Obtenha resultados de ponta no SWE-bench e no TAU-bench, destacando-se no uso de ferramentas agentivas e em recursos avançados de raciocínio.
- Mantenha o contexto entre sessões para fluxos de trabalho de engenharia longos e com várias etapas ou ciclos de melhoria contínua.
Claude 3. 7 Limitações do Sonnet
- O Modo de Pensamento Estendido está bloqueado nos planos pagos, reduzindo o acesso para usuários da versão gratuita.
- Ainda em evolução em recursos colaborativos em tempo real quando comparado a plataformas full-stack como o ClickUp.
Claude 3. 7 Preços do Sonnet
- Gratuito
- Pro: US$ 20/mês
- Máximo: US$ 100/mês
Claude 3.7 Avaliações e comentários do Sonnet
- G2: 4,4/5 (mais de 50 avaliações)
- Capterra: 4,5/5 (mais de 20 avaliações)
O que os usuários têm a dizer sobre o Claude 3. 7 Sonnet
Esta avaliação da G2 destacou:
Modo de pensamento ampliado que permite ao modelo invocar pesquisas na web e outras ferramentas durante a conversa, ideal para análises de dados em várias etapas e fluxos de trabalho de pesquisa.
Modo de pensamento ampliado que permite ao modelo invocar pesquisas na web e outras ferramentas durante a conversa, ideal para análises de dados em várias etapas e fluxos de trabalho de pesquisa.
3. GPT-5 (ideal para geração rápida de código de uso geral em várias linguagens)
Se você está avançando rapidamente entre design, desenvolvimento e implantação, o GPT-5 oferece o equilíbrio entre velocidade e precisão que a maioria dos desenvolvedores precisa em tempo real.
O GPT-5 pode gerar código, explicar lógica, completar funções inacabadas e lidar com trechos de código em várias linguagens de programação, demonstrando o poder da inteligência artificial. Os desenvolvedores costumam usá-lo para resolver principalmente problemas básicos do Python, converter lógica em código executável ou escrever funções auxiliares com base em descrições em linguagem simples.
Além disso, essa plataforma de IA tem um bom desempenho na depuração e também é facilmente acessível.
Melhores recursos do GPT-5
- Gere e explique código em Python, JavaScript, Java e outras linguagens de programação populares.
- Conclua funções parciais e resolva problemas básicos de codificação com alta precisão.
- Identifique problemas de sintaxe e melhore a qualidade do código por meio de sugestões em linha.
- Lide com a conclusão de código e documentação com base em prompts de linguagem natural.
- Disponível gratuitamente através do ChatGPT com tempos de resposta mais rápidos do que os modelos GPT-4 anteriores.
Limitações do GPT-5
- Não é possível conectar-se ao GitHub ou gerenciar diretamente os arquivos do projeto.
- Menos eficaz do que modelos especializados em benchmarks avançados de codificação, como SWE-bench.
Preços do GPT-5
- Gratuito
- Preço: US$ 4/mês
- Plus: US$ 20/mês por usuário
- Pro: US$ 200/mês por usuário
Avaliações e comentários do GPT-5
- G2: 4,7/5 (mais de 790 avaliações)
- Capterra: 4,5/5 (mais de 190 avaliações)
O que os usuários têm a dizer sobre o GPT-5
Esta avaliação do Reddit destacou:
Fiquei impressionado porque pude copiar e colar o código e ele funcionou desde a primeira execução, sem erros de compilação. Sem mencionar que é incrivelmente rápido.
Fiquei impressionado porque pude copiar e colar o código e ele funcionou desde a primeira execução, sem erros de compilação. Sem mencionar que é incrivelmente rápido.
💡 Dica profissional: Está com dificuldade para tornar seu código compreensível para outras pessoas (ou até mesmo para você mesmo no futuro)? O Guia de 9 etapas sobre como escrever documentação para código mostra como criar documentos claros e consistentes que reduzem a confusão e aceleram a depuração.
4. Gemini (ideal para integrar código com tarefas de desenvolvimento baseadas na web, em aplicativos e na nuvem)
Ao contrário de outros modelos que operam de forma isolada, o Gemini pode consultar o Google Docs, o Sheets e até mesmo arquivos do Drive para oferecer suporte a tarefas de codificação mais colaborativas e sensíveis ao contexto.
Isso o torna especialmente útil para engenheiros que trabalham em estreita colaboração com equipes de produto, analistas de dados ou fluxos de trabalho de conteúdo.
Além disso, o Gemini 2.5 lida com a geração, explicação e conclusão de código em linguagens de programação populares, como Python, JavaScript, Java e muito mais. Ele foi desenvolvido para ajudar em tarefas complexas de codificação, como estruturação de API, transformações de dados e scripts de implantação em nuvem.
Melhores recursos do Gemini
- Gere, explique e complete códigos em Python, JavaScript e outras linguagens de programação importantes.
- Conecte-se aos aplicativos do Google Workspace para informar respostas de código com dados em tempo real ou contexto de documentação.
- Gerencie e analise códigos complexos e vários arquivos usando o upload de arquivos nativos e o link do Drive.
- Suporte a casos de uso de desenvolvimento de software, incluindo automação de back-end, integração de API e implantações do Google Cloud.
- Permita uma saída estruturada e formatação detalhada para documentação, fluxos de trabalho e automação de processos.
Limitações do Gemini
- Requer uma conta do Google Workspace para recursos de integração completos.
- Ainda menos adotado do que o GPT-4 ou o Claude em fóruns de código aberto e de desenvolvedores.
Preços do Gemini
- Gratuito
- Google AI Pro: US$ 19,99/mês por usuário
- Google AI Ultra: US$ 249,99/mês por usuário
Avaliações e comentários do Gemini
- G2: 4,4/5 (mais de 170 avaliações)
- Capterra: Avaliações insuficientes
O que os usuários têm a dizer sobre o Gemini
Esta avaliação da G2 capturou:
Qualquer pessoa que esteja começando a aprender codificação ou a escrever parágrafos pode começar a usar o Gemini para aprender de forma muito rápida e eficaz.
Qualquer pessoa que esteja começando a aprender codificação ou a escrever parágrafos pode começar a usar o Gemini para aprender de forma muito rápida e eficaz.
📮 ClickUp Insight: Apenas 15% dos gerentes revisam as cargas de trabalho da equipe antes de atribuir novas tarefas, e 24% confiam apenas nos prazos para delegar o trabalho.
O resultado? Membros da equipe sobrecarregados, talentos subutilizados e aumento do esgotamento. Sem visibilidade em tempo real, o equilíbrio da carga de trabalho se torna mais uma suposição do que uma estratégia.
O ClickUp muda isso. Com os recursos de atribuição e priorização baseados em IA, você pode atribuir tarefas às pessoas certas com base na capacidade, disponibilidade e conjunto de habilidades atuais.
Use os cartões de IA para obter um instantâneo da carga de trabalho, das prioridades e dos próximos prazos, diretamente no local onde você trabalha.
💫 Resultados reais: a Lulu Press economiza uma hora por funcionário todos os dias usando o ClickUp Automations, aumentando a eficiência da equipe em 12%.
5. Replit Code (ideal para desenvolvimento de aplicativos de ponta a ponta com automação baseada em IA)
Imagine que você é um desenvolvedor independente com um prazo se aproximando. Você precisa projetar um fluxo de login, conectar um banco de dados e escrever scripts de implantação que normalmente levam dias em diferentes ferramentas de desenvolvimento de software.
Com o Replit Code, você abre seu navegador e descreve o que precisa em linguagem natural. Em poucos minutos, o agente de IA gera o código de back-end, configura a autenticação e até sugere configurações de implantação.
Desenvolvida pela Claude 3.5 Sonnet e GPT-4, esta ferramenta de código de IA combina autocompletar código, depuração e automação com IA.
Melhores recursos do Replit Code
- Automatize a estruturação de projetos, correções de bugs e criação de recursos usando o Replit Agent.
- Acesse o Claude Sonnet e o GPT-4o para geração de código, depuração e conclusão de código.
- Escreva, implante e hospede aplicativos em várias linguagens de programação — tudo a partir de uma única interface.
- Ambiente de nuvem seguro com banco de dados integrado, autenticação e módulos de integração.
- Suporte para recursos de equipe, como SSO, controle de acesso baseado em função e implantações privadas.
Limitações do código Replit
- Os preços baseados em créditos podem se tornar caros durante iterações de desenvolvimento complexas.
- Os LLMs às vezes não conseguem lidar com depuração detalhada ou instruções complexas de maneira confiável.
- Não possui sincronização perfeita com o repositório GitHub para bases de código grandes e modulares.
Preços do Replit Code
- Iniciante: Gratuito
- Replit Core: US$ 25/mês por usuário
- Equipes: US$ 40/mês por usuário
- Empresa: Preços personalizados
Avaliações e comentários sobre o Replit Code
- G2: 4,5/5 (mais de 110 avaliações)
- Capterra: 4,4/5 (mais de 80 avaliações)
O que os usuários têm a dizer sobre o Replit Code
Esta avaliação da G2 elogiou:
Tenho usado a nova ferramenta Replit Agent há vários meses e é incrível o que consigo construir sem ser programador. Criei todos os tipos de aplicativos para uso comercial e pessoal.
Tenho usado a nova ferramenta Replit Agent há vários meses e é incrível o que consigo construir sem ser programador. Criei todos os tipos de aplicativos para uso comercial e pessoal.
👀 Curiosidade: o primeiro programador do mundo nunca executou uma linha de código porque o computador ainda não existia. Ada Lovelace literalmente escreveu algoritmos para uma máquina que era apenas uma ideia.
Quando você está gerenciando sprints em rápida evolução, o alinhamento não é uma ação única, mas um sistema vivo. É aí que o ClickUp Brain e o ClickUp Brain MAX ajudam.
O ClickUp Brain reside no seu espaço de trabalho, revelando bloqueios, dependências perdidas e contextos que você pode ter ignorado, mantendo todas as conversas e tarefas conectadas.
Enquanto isso, o ClickUp Brain MAX traz esses mesmos recursos para o desktop com o Talk-to-Text, permitindo que você capture ideias, notas rápidas ou insights pós-mortem sem usar as mãos. Juntos, eles facilitam a colaboração entre desenvolvedores e gerentes de projeto, traduzindo cada atualização ou discussão em um contexto estruturado e acionável que mantém o roteiro alinhado.
6. Mistral AI (melhor para personalização de IA de código aberto e pronta para uso corporativo)
A maioria dos desenvolvedores e equipes de dados enfrenta um dilema comum: escolher modelos de linguagem poderosos e grandes, sem visibilidade de como funcionam, ou se contentar com opções de código aberto que carecem de desempenho.
A Mistral AI quebra esse impasse. O editor de código oferece LLMs de alto desempenho e totalmente transparentes que você pode personalizar, ajustar e implantar de acordo com suas necessidades.
Seus modelos de peso aberto, como Mistral 7B e Mixtral 8x7B, são projetados para equipes que desejam hospedar-se, integrar-se a pilhas existentes e ajustar conjuntos de dados proprietários.
Melhores recursos do Mistral AI
- Suporte a casos de uso multimodais e multilíngues em códigos, documentos e voz.
- Permita a implantação local, na nuvem e híbrida com controle total dos dados.
- Crie agentes de IA que orquestram ações em tempo real usando seus aplicativos e APIs.
- Ajuste modelos de código aberto (Mistral 7B, Mixtral 8x7B, etc.) para uso especializado.
- Habilite a janela de contexto de 128K para tarefas complexas de raciocínio de longo prazo.
Limitações da IA Mistral
- Oferece integrações plug-and-play limitadas em comparação com ecossistemas mais maduros.
- Requer conhecimento técnico para ajustes finos ou implantação no local.
- Reserve os modelos mais avançados para acesso comercial/API, não pesos abertos.
Preços do Mistral AI
- Gratuito
- Pro: US$ 14,99/mês por usuário
- Equipe: US$ 24,99/mês por usuário
- Mistral Code: Preços personalizados
- Empresa: Preços personalizados
Avaliações e comentários sobre o Mistral AI
- G2: Avaliações insuficientes
- Capterra: Avaliações insuficientes
O que os usuários têm a dizer sobre o Mistral AI
Esta avaliação da G2 compartilha:
É adequado para aplicações em tempo real, prototipagem e cenários de IA de ponta, sem sacrificar muito a qualidade ou a versatilidade.
É adequado para aplicações em tempo real, prototipagem e cenários de IA de ponta, sem sacrificar muito a qualidade ou a versatilidade.
💡 Dica profissional: Quer ciclos de desenvolvimento mais rápidos sem esgotamento? Como usar o ChatGPT para escrever código mostra como automatizar scaffolding, depuração e muito mais usando IA.
7. DeepSeek (ideal para desenvolvedores de código aberto que precisam de raciocínio profundo sobre o código com controle total do modelo)
O DeepSeek é um dos poucos modelos capazes de gerar plugins para WordPress, depurar rotinas JavaScript e reescrever expressões regulares com lógica sólida.
Ao contrário de muitos geradores de código genéricos, o DeepSeek vai além da produção superficial e é capaz de construir estruturas completas de plug-ins, reescrever funções com validação de casos extremos e rastrear a lógica em prompts longos.
Se sua equipe precisa de um LLM transparente e focado no desenvolvedor, que lida com tarefas complexas de codificação sem prendê-lo a um ecossistema proprietário, vale a pena considerar o DeepSeek.
Melhores recursos do DeepSeek
- Suporte a tarefas complexas de codificação com alta precisão de raciocínio.
- Ofereça transparência total com acesso ao modelo de código aberto.
- Execute a geração de código, a depuração e o desenvolvimento de plug-ins de maneira confiável.
- Habilite fluxos de trabalho agenticos com saída JSON e chamada de função.
- Mantenha o contexto de longo alcance com uma janela de token de 64K.
Limitações do DeepSeek
- Dificuldades com ferramentas específicas, como AppleScript ou Keyboard Maestro.
- Gera resultados excessivamente detalhados que podem exigir refinamento.
- Requer um número de telefone +86 para inscrição em algumas regiões.
Preços do DeepSeek
- Teste gratuito disponível
- Pro/Equipe: os preços são baseados em taxas de uso por token.
- Empresa: Preços personalizados
Avaliações e comentários do DeepSeek
- G2: Avaliações insuficientes
- Capterra: Avaliações insuficientes
O que os usuários têm a dizer sobre o DeepSeek
Esta avaliação do Reddit observou:
O DeepSeek R1 é praticamente igual ou melhor (em alguns contextos) que o o1 regular da OpenAI. O R1 definitivamente se destaca acima do o1 no aspecto de visualização de seu processo de raciocínio.
O DeepSeek R1 é praticamente igual ou melhor (em alguns contextos) que o o1 regular da OpenAI. O R1 definitivamente se destaca acima do o1 no aspecto de visualização de seu processo de raciocínio.
8. Code Llama (ideal para codificação de código aberto com implantação flexível)
Nem todos os desenvolvedores desejam depender de modelos proprietários para tarefas de código confidenciais.
O Code Llama da Meta é um poderoso modelo de linguagem de código aberto baseado no Llama 2, projetado especificamente para geração de código, depuração e execução de instruções.
As equipes podem implantar LLMs de alto desempenho sem dependência de fornecedores, pois o Code Llama está disponível em vários tamanhos, com até 70 bilhões de parâmetros, e oferece variantes para código Python e instruções em linguagem natural.
Principais recursos do Code Llama
- Suporta várias tarefas de código, incluindo geração, conclusão e depuração.
- Habilite o preenchimento automático para editar o código existente.
- Ofereça variantes especializadas, como Code Llama—Python e Code Llama—Instruct.
- Lida com janelas de contexto longas (até 100 mil tokens em algumas variantes)
- Permita a implantação local e o ajuste fino para ambientes privados.
Limitações do Code Llama
- Falta de ferramentas integradas ou playgrounds hospedados
- Requer configuração técnica para inferência e serviço de modelos.
- Pode ter um desempenho inferior em tarefas específicas do domínio em comparação com modelos proprietários ajustados.
Preços do Code Llama
- Gratuito
Avaliações e comentários do Code Llama
- G2: Avaliações insuficientes
- Capterra: Avaliações insuficientes
9. LLaMA (O melhor para experimentação de IA de código aberto em grande escala)
Para desenvolvedores individuais e criadores independentes, um dos maiores obstáculos na IA é a usabilidade, muitas vezes devido à insuficiência de dados de treinamento.
O LLaMA oferece recursos robustos de raciocínio, codificação e multilinguagem, mas, para alcançar esses recursos, muitas vezes é necessário superar vários obstáculos, como downloads de modelos, compatibilidade de estruturas, restrições de GPU e alternância de API.
A Meta apresenta o LLaMA como uma alternativa de código aberto de ponta aos LLMs proprietários, capaz de compreensão multimodal.
Melhores recursos do LLaMA
- Suporte a entrada multimodal (visão + texto) por meio das versões prévias do LLaMA 4.
- Oferece raciocínio nativo de contexto longo com até 128K de contexto.
- Obtenha desempenho competitivo em benchmarks como LiveCodeBench e GPQA.
- Habilite suporte multilíngue avançado e raciocínio matemático.
- Forneça modelos de peso aberto para personalização total e implantação local.
Limitações do LLaMA
- Requer configuração complexa com alta demanda de GPU (recomenda-se A10 ou superior).
- A documentação e as ferramentas para desenvolvedores são fragmentadas e não são adequadas para iniciantes.
- Impulso implícito para as APIs pagas da Meta, mesmo para usuários de código aberto.
Preços do LLaMA
- Gratuito
- Preços personalizados
Avaliações e comentários do LLaMA
- G2: 4,3/5 (mais de 140 avaliações)
- Capterra: Avaliações insuficientes
O que os usuários têm a dizer sobre o LLaMA
Esta avaliação da G2 destacou:
O Meta Llama 3 me ajudou em várias tarefas de codificação e na resolução de problemas relacionados a elas.
O Meta Llama 3 me ajudou em várias tarefas de codificação e na resolução de problemas relacionados a elas.
10. Grok (o melhor para raciocínio ultrarrápido e profundidade contextual)
Se você já esperou por uma ferramenta de IA para concluir uma solicitação simples, como corrigir um bug ou concluir um script, sabe como respostas lentas e superficiais podem ser frustrantes. É aí que o Grok se destaca.
Desenvolvido pela xAI e integrado à plataforma X, ele oferece um raciocínio rápido e semelhante ao humano, que se assemelha mais à programação em pares do que a uma consulta a um chatbot.
Seja para depurar um script Python, gerar conteúdo ou traduzir lógica entre linguagens, o Grok acompanha você.
Melhores recursos do Grok
- Forneça respostas quase instantâneas a consultas complexas de codificação e quebra-cabeças lógicos.
- Suporte à retenção avançada de contexto para melhor continuidade em sessões de codificação iterativas.
- Lide com facilidade com documentação de codificação multilíngue e tarefas de tradução entre idiomas.
- Gere trechos completos de código e lógica de negócios em ferramentas de codificação como Python ou JavaScript com o mínimo de prompts.
- Analise tarefas de raciocínio abstrato, como detecção de sarcasmo e reconhecimento de padrões longos.
Limitações do Grok
- Produza resultados excessivamente cautelosos ou genéricos em casos de alto risco ou criativos.
- Depende de acesso pago à API ou integração com a plataforma para uso em nível de produção.
- Desempenho mediano na geração de imagens em comparação com ferramentas especializadas.
Preços do Grok 3
- Super Grok: US$ 30/mês por usuário
- Super Grok Heavy: US$ 300/mês por usuário
Avaliações e comentários do Grok 3
- G2: Avaliações insuficientes
- Capterra: Avaliações insuficientes
O que os usuários têm a dizer sobre o Grok
Esta avaliação da G2 destacou:
Pode criar imagens, pesquisar na web, fornecer respostas, gerar conteúdo, fazer análise de dados, possui pesquisa aprofundada e pesquisa mais aprofundada, bom nível gratuito. O melhor em X.
Pode criar imagens, pesquisar na web, fornecer respostas, gerar conteúdo, fazer análise de dados, possui pesquisa aprofundada e pesquisa mais aprofundada, bom nível gratuito. O melhor em X.
👀 Curiosidade: O primeiro bug na ciência da computação foi literalmente uma mariposa. Em 1947, engenheiros encontraram uma presa em um relé em Harvard. Hoje, os LLMs depuram códigos sem sequer tocar no hardware.
11. GitHub Copilot (ideal para automação e edições de código perfeitas no IDE)
Escrever blocos de código repetitivos, depurar funções de outras pessoas ou simplesmente tentar acompanhar os tickets diários pode esgotar sua concentração.
O GitHub Copilot alivia essa carga, agindo como um colega de equipe sempre disponível dentro do seu IDE.
Quer você esteja escrevendo do zero ou editando vários arquivos, esta ferramenta de IA para desenvolvedores oferece sugestões em tempo real, detecta automaticamente efeitos em cascata e permite que você aprove as alterações com um clique, diretamente em seu ambiente.
Melhores recursos do GitHub Copilot
- Ofereça sugestões de código em tempo real que aprendem seu estilo de codificação enquanto você trabalha.
- Habilite o modo agente para planejar, escrever, testar e entregar solicitações de pull de forma autônoma.
- Permita prompts no editor para edições em vários arquivos e alterações consistentes em todo o projeto.
- Integre-se a IDEs populares como VS Code, Visual Studio, Xcode, JetBrains e Neovim.
- Suporta várias opções de modelos, incluindo Claude Sonnet, GPT-4.1 e Gemini 2.5 Pro.
- Oferece recursos de revisão de código que sinalizam bugs e sugerem correções antes da garantia de qualidade manual.
Limitações do GitHub Copilot
- Exigir bases de código estruturadas para obter o melhor desempenho
- Gerar sugestões que ainda precisam de revisão humana
- Oferece menos valor para desenvolvedores independentes que escrevem e entendem todo o seu próprio código.
- Limite de conclusões no plano gratuito (2.000/mês)
Preços do GitHub Copilot
- Gratuito
- Pro: US$ 10/mês por usuário
- Pro+: US$ 39/mês por usuário
Avaliações e comentários do GitHub Copilot
- G2: 4,5/5 (mais de 140 avaliações)
- Capterra: 4,7/5 (mais de 20 avaliações)
O que os usuários têm a dizer sobre o GitHub Copilot
Ele não apenas fornece autocompletamento rápido de código, mas também aprimora ativamente meu fluxo de trabalho, sugerindo soluções otimizadas, estruturadas e orientadas para o desempenho.
Ele não apenas fornece autocompletamento rápido de código, mas também aprimora ativamente meu fluxo de trabalho, sugerindo soluções otimizadas, estruturadas e orientadas para o desempenho.
💡 Dica profissional: saber Python ou JavaScript não é suficiente. Como se tornar um programador melhor revela como subir de nível com resolução de problemas do mundo real, criatividade e aprendizagem contínua para se destacar no mundo tecnológico em rápida evolução de hoje.
12. Tabnine (O melhor para assistência segura e privada com código de IA)
Os desenvolvedores frequentemente enfrentam problemas relacionados à privacidade, especialmente ao compartilhar códigos confidenciais com ferramentas de IA. Todo engenheiro já passou por aquele momento de apreensão, imaginando se a próxima sugestão do autocomplete poderia vazar uma lógica proprietária.
O Tabnine foi projetado para acabar com essas preocupações. Ele oferece uma solução local e isolada que mantém seu código exatamente onde você deseja.
Com modelos treinados exclusivamente em código com licença permissiva, o Tabnine é seu parceiro de confiança para autocompletar códigos de forma rápida e contextualizada, aumentando a produtividade dos desenvolvedores.
Melhores recursos do Tabnine
- Suporte a implantações totalmente privadas e isoladas, sem retenção de dados.
- Gere e explique código com sugestões contextuais adaptadas aos seus projetos.
- Crie agentes de IA para testes, documentação e implementação do Jira.
- Valide o código em relação aos padrões internos com agentes de revisão personalizados.
- Use vários LLMs ou ajuste os modelos Tabnine em seus próprios repositórios.
Limitações do Tabnine
- Recursos limitados nos planos gratuitos ou básicos.
- Pode consumir mais recursos do sistema durante a execução do modelo local.
- Requer configuração e suporte de TI para implantação em nível empresarial.
Preços do Tabnine
- Plataforma Tabnine Agentic: US$ 59/mês por usuário (cobrado anualmente)
Avaliações e comentários do Tabnine
- G2: 4,0/5 (mais de 40 avaliações)
- Capterra: Avaliações insuficientes
O que os usuários têm a dizer sobre o Tabnine
Esta avaliação da G2 compartilha:
Estou realmente impressionado com a qualidade do código fornecido. Às vezes, ele me surpreende, especialmente durante a prática de DSA, identificando o problema, incluindo os limites de complexidade de tempo e espaço, e fornecendo o código adequado.
Estou realmente impressionado com a qualidade do código fornecido. Às vezes, ele me surpreende, especialmente durante a prática de DSA, identificando o problema, incluindo os limites de complexidade de tempo e espaço, e fornecendo o código adequado.
🧠 Você sabia: em 2025, os LLMs poderão automatizar quase 50% de todo o trabalho digital. Como conduzir uma avaliação eficaz de LLM para obter resultados ideais mostra como testá-los e ajustá-los para obter um desempenho consistente e confiável no mundo real.
13. WizardLM (ideal para seguir instruções e raciocinar em tarefas complexas de código)
Escrever código limpo já é difícil o suficiente quando se trata de explicá-lo e testá-lo. Evite a pressão adicional de mantê-lo sempre que possível.
O WizardLM surge como um LLM de código aberto otimizado especificamente para seguir instruções e raciocínio lógico, tornando-o um forte assistente de codificação para desenvolvedores que desejam mais clareza em tarefas complexas sem depender de caixas pretas proprietárias.
Melhores recursos do WizardLM
- Interprete instruções vagas ou abstratas com raciocínio lógico e gradual.
- Siga instruções complexas para tarefas de codificação com várias etapas.
- Divida a lógica do código aninhado em um formato claro e legível.
- Oferece suporte a perguntas e respostas abertas e explicações de código em várias linguagens.
- Permita a implantação offline e segura como uma solução totalmente open-source.
Limitações do WizardLM
- O desempenho pode ficar atrás de modelos proprietários como GPT-4 ou Claude 3.5.
- Dificuldades com bases de código altamente específicas do domínio sem ajustes finos
- Velocidades de inferência mais lentas em modelos maiores, a menos que otimizados.
Preços do WizardLM
- Preços personalizados
Avaliações e comentários do WizardLM
- G2: Avaliações insuficientes
- Capterra: Avaliações insuficientes
O que os usuários têm a dizer sobre o WizardLM
Esta avaliação do Reddit destacou:
Ele fornece respostas precisas e completas para perguntas baseadas em conhecimento e é incomparável a qualquer outro modelo que testei nas áreas de raciocínio inferencial e resolução de problemas matemáticos.
Ele fornece respostas precisas e completas para perguntas baseadas em conhecimento e é incomparável a qualquer outro modelo que testei nas áreas de raciocínio inferencial e resolução de problemas matemáticos.
Ferramentas adicionais úteis
Aqui estão três ferramentas LLM adicionais para codificação que não são abordadas no blog, mas são semelhantes em termos de finalidade e funcionalidade:
- Amazon CodeWhisperer: oferece sugestões de código personalizadas para serviços AWS, varreduras de segurança integradas para vulnerabilidades e integração perfeita com IDEs como VS Code e JetBrains.
- Cody da Sourcegraph: integra-se profundamente à sua base de código para responder a perguntas sobre código, gerar explicações e refatorar a lógica.
- Magic.dev: permite descrever software em linguagem natural e retorna estruturas de código full-stack implantáveis.
LLM(e) conta um segredo: a codificação fica mais fácil com o ClickUp
Os LLMs redefiniram completamente a forma como as equipes modernas abordam o desenvolvimento de software.
No entanto, como este guia demonstrou, nem todos os LLMs são iguais.
Alguns se destacam no raciocínio, mas têm dificuldade com a colaboração em tempo real. Outros oferecem sugestões de código rápidas, mas não se integram ao seu fluxo de trabalho de desenvolvimento real. A maioria exige que os desenvolvedores alternem entre IDEs, chatbots e gerenciadores de tarefas apenas para obter um resultado limpo.
O ClickUp se destaca nesse aspecto.
Ao incorporar recursos baseados em LLM diretamente no espaço de trabalho do seu projeto, o ClickUp permite que as equipes gerem código, gerenciem tarefas e colaborem em um único lugar. O ClickUp elimina a necessidade de prompts desconectados, sem troca de contexto.
Se sua cadeia de ferramentas atual está atrasando seu trabalho, talvez seja hora de se inscrever no ClickUp!