Claude ou ChatGPT? Entenda qual a melhor IA para sua empresa

Em resumo: a maioria das empresas se sai melhor com uma ferramenta principal de IA e uma segunda para usos pontuais. Na Inbix, mais de 80% das tarefas administrativas rodam bem em qualquer um dos modelos, sem grande diferença de custo ou qualidade. O modelo só passa a pesar quando a IA precisa operar o computador, tocar uma tarefa longa de agente ou ler um volume grande de documentos. Antes de pensar em migrar, olhe para o que o time faz no dia a dia e para quanto do contexto da empresa já está documentado.

Em cinco dias de setembro, seis clientes da Inbix fizeram a mesma pergunta a Cassiano Piekarski, cofundador e diretor da empresa. Fazia poucos dias que a OpenAI tinha lançado o GPT-6 Astra, e os vídeos do modelo usando o computador sozinho estavam em toda parte. Para quem tinha acabado de assinar a licença Team da Anthropic, bateu a dúvida. Um desses clientes resumiu assim: "a gente acabou de começar com o Claude, o pessoal começou a usar, e eu vi que o Astra está melhor. Como a gente faz?"

A resposta que a Inbix deu a esses clientes continua de pé, mesmo depois de mais duas rodadas de lançamentos.

O que mudou entre setembro e outubro

• 1º de setembro: sai o Claude Fable 5.1, e dois dias depois a OpenAI responde com o GPT-6 Astra. São os modelos de fronteira das duas empresas e nenhum deles é o que o time usa no dia a dia (o Fable consome créditos adicionais nas licenças corporativas, e o Astra chegou primeiro aos planos Pro, Enterprise e Business Premium).

• 22 de setembro: a Anthropic lança o Claude Opus 5.5, perto do Fable 5.1 na maior parte do trabalho e cerca de 40% mais barato que o Opus 5 em cargas típicas. Na API, custa US$ 4 por milhão de tokens de entrada e US$ 20 de saída.

• 28 de setembro: sai o Sonnet 5.5, que a Anthropic diz ser mais de 30% mais rápido e até 30% mais barato por tarefa. No GDPval-AA, índice de trabalho do conhecimento, ficou dois pontos atrás do Opus 5.5.

• 7 e 8 de outubro: a OpenAI coloca o GPT-6 Sol nos planos pagos do ChatGPT e o Luna nos gratuitos. A novidade mais visível são respostas que montam gráficos, formulários e pequenas ferramentas dentro da conversa.

Fontes: Anthropic, Claude Opus 5.5; Anthropic, Claude Sonnet 5.5; OpenAI, GPT-6.

Cada empresa publica os próprios números, e (sem surpresa) cada uma aparece na frente em quase todas as linhas da própria tabela. Cassiano resumiu isso dizendo que quem publica o gráfico acaba decidindo quem ganha. As medições independentes de setembro davam ao Fable 5.1 a liderança em inteligência e em agentes de código, enquanto o Astra saía mais barato por tarefa. Onde o Astra mais se destacou foi no uso do computador, abrindo planilha, PDF, navegador e CRM para trabalhar neles como uma pessoa faria.

Em setembro, Cassiano disse que a competição ia forçar um movimento da Anthropic "dentro dos próximos dias ou meses". Levou menos de três semanas, e o movimento foi um Opus mais barato. Quem usa sai ganhando com essa briga, porque a mesma tarefa fica mais barata a cada rodada. Por isso o conselho dele aos clientes foi segurar a ansiedade. A dúvida vai voltar em todo lançamento, e com a própria IA acelerando o desenvolvimento desses produtos, os lançamentos chegam cada vez mais perto um do outro.

A pergunta que a diretoria deveria fazer

A pergunta que costuma chegar primeiro é "qual fornecedor de IA a minha empresa deve contratar?". Cassiano prefere começar por outra, que é saber qual tarefa vai para qual nível de modelo.

Tanto o Claude quanto o ChatGPT têm modelos leves, intermediários e de topo, e cada degrau custa diferente. No Claude, a escada fica assim:

• Haiku, para o trabalho leve: extrair 300 linhas do CRM, conferir dados, classificar tickets. É busca com critério fixo, sem julgamento. Cassiano compara a um motor 1.0, que gasta menos combustível e dá conta do recado.

• Sonnet, para o meio do caminho: resumir 20 entrevistas ou montar o relatório semanal do pipeline. Uma fonte só, formato conhecido, coisa que se repete toda semana.

• Opus, para o que pede julgamento: definir o preço de um produto, preparar o deck do conselho, avaliar um contrato, escrever uma proposta técnica. São tarefas com várias fontes, público externo e consequência real se saírem erradas.

Cassiano fez há pouco a certificação de consultor da Anthropic, dentro do programa global de parceiros em que a Inbix está registrada, e escolher o modelo certo para cada tarefa caiu na prova.

Na comparação que ele usa com clientes, discutir Claude contra ChatGPT pelo modelo de fronteira é como comparar Porsche e Ferrari pelo carro mais caro de cada uma. Quem trabalha no financeiro, no RH, no comercial ou na controladoria passa a maior parte do dia em tarefas que andam muito bem nos modelos de baixo.

Os 80% que rodam em qualquer modelo

A Inbix tem acesso às duas ferramentas e decidiu não migrar nada em setembro. Mais de 80% do que o time faz com IA roda em qualquer uma delas:

• relatórios semanais das campanhas de marketing, feitos por tarefa agendada conectada ao Meta Ads

• relatório do pipeline comercial a partir do CRM

• sugestão de criativos a partir das reuniões comerciais transcritas

• apresentações e propostas comerciais

• imagens e peças de campanha

Quando alguém diz que o Claude é ruim para gerar imagem, quase sempre o problema está na configuração. A imagem que abriu a live foi feita dentro do Claude, por um conector com uma ferramenta especialista em imagem que não é da Anthropic, da OpenAI, da Microsoft nem do Google.

Nesses 80%, o que faz diferença é o contexto. Cassiano propõe um teste: peça para a sua IA sortear um número de 1 a 10. A maioria das pessoas recebe o 7, a resposta mais provável dentro do treinamento do modelo. Sem contexto, o contrato, a apresentação de resultados e a proposta também saem na média. Com marca, política, documentos e regras de negócio da empresa, a entrega sai do 7. A Inbix já tratou desse tema em como usar IA para gerar conteúdo sem padrão genérico.

Esse contexto pertence à empresa, independente do fornecedor. Na Inbix, a biblioteca de marca, a política de uso de IA e as habilidades que o time usa no dia a dia ficam organizadas internamente, e hoje já dá para levar memórias e habilidades de uma ferramenta para a outra. Quem documentou o próprio contexto troca de ferramenta sem começar do zero. O caminho dessa portabilidade muda conforme a licença e as regras de governança de cada empresa, e é um dos primeiros pontos que o time da Inbix avalia quando começa num cliente.

Os 20% em que a escolha pesa

O modelo começa a importar em três situações:

• a IA operando o computador: entrar num ERP legado, baixar uma tabela, buscar dados em sites

• tarefas longas de agente, com várias etapas sem intervenção

• leitura de grande volume de documentos

É aqui que costumam estar os times de tecnologia e de marketing, que gastam mais tokens e usam mais ferramentas. Segundo Cassiano, a conexão com sistemas legados é uma das maiores barreiras nas implantações que a Inbix acompanha, e por isso o vídeo do Astra pintando um quadro com o mouse chamou tanta atenção. Para quem está chegando nesse tema, vale ler o que são agentes de IA e como funcionam na prática.

Para esses times, faz sentido avaliar caso a caso, e pode valer uma segunda licença. Para a maioria das empresas, a recomendação da Inbix é uma ferramenta principal e outras adjacentes. Funciona como escolher um servidor em nuvem: todos têm recursos parecidos, a empresa define um como base e continua livre para usar outro numa atividade pontual.

O elefante no meio do escritório

Antes de pensar em troca, a maioria das empresas tem um problema mais urgente, que Cassiano chama de elefante no meio do escritório: gente usando conta gratuita, que pode treinar o modelo com dados da empresa, ou conta paga pessoal, às vezes no computador de casa. A empresa que não libera IA já tem colaborador usando IA.

Isso coloca duas áreas em atrito, e as duas têm razão. O negócio precisa de velocidade. A TI precisa garantir segurança, disponibilidade, infraestrutura e LGPD. A implantação de IA é principalmente da área de negócio, com a TI dando sustentação. O caminho é trazer o uso para uma conta da empresa, com governança, e compartilhar projetos e habilidades entre as áreas em vez de manter cada pessoa no seu silo. O tema aparece também em estratégias para diretoria e operação adotarem IA juntas. Para empresas menores, sem TI dedicada, uma auditoria inicial de IA é um bom primeiro passo.

Cinco perguntas para a próxima reunião de diretoria

Cassiano fechou a live com cinco perguntas para levar ao time antes de qualquer migração:

1. O contexto da empresa está documentado, ou está espalhado na cabeça das pessoas e dentro de uma ferramenta?

2. Sabemos quais tarefas exigem um modelo de topo e quais não exigem?

3. Temos política de uso de IA e regras de LGPD definidas, e o time conhece essas regras?

4. O time sabe escrever uma tarefa para a IA com definição de pronto?

5. Em que quilômetro da estrada da IA a empresa está?

Em que quilômetro está a sua empresa

A última pergunta vem de uma analogia que Cassiano usa com clientes. Toda empresa tem gente no quilômetro 2 ou 3, abrindo caminho sem estrada. O papel de quem dirige o negócio é pavimentar o primeiro quilômetro: definir a ferramenta principal, criar a política de uso, formar um núcleo pequeno e pedir que essas pessoas façam as primeiras construções na vida real.

Do quilômetro 1 para o 2 aparecem desafios novos. Alguém precisa de banco de dados, de controle de acesso, e duas ou três pessoas começam a construir a mesma coisa. É a hora de a TI entrar dando suporte. Do 2 para o 3, o cuidado é não deixar ferramenta esquecida virar iogurte vencido dentro do processo.

Quando a IA chega no core da operação, o risco muda. Se a empresa roda 24 horas e algo feito com IA para de funcionar de madrugada, quem atende? Para o que é core, um software especialista com SLA muitas vezes continua sendo a melhor escolha. Nas áreas periféricas, o ganho em horas, em nível de entrega e em redução de erro aparece rápido.

A IA está virando custo fixo, como o e-mail, a planilha e a internet. E, como qualquer custo, precisa ter o retorno medido.

Um perfil novo dentro das empresas

Durante a live, Lucas perguntou se a IA vai abrir espaço para quem não programa, mas entende o negócio e consegue transformar uma dor em protótipo. Cassiano acredita que sim. Na visão dele, a IA já deu às pessoas fluência para conversar com advogado sobre um contrato e com médico sobre um exame, sem substituir nenhum dos dois. Em 2026, ela está dando à área de negócio fluência para conversar com a tecnologia sobre banco de dados, GitHub e hospedagem. E a tecnologia, ao trabalhar com IA, ganha fluência no negócio. Para Cassiano, quem consegue conversar com os dois lados tem espaço para crescer nas empresas, sem substituir o especialista de TI nem o especialista de negócio.

Perguntas frequentes

Claude ou ChatGPT: qual é melhor para empresas? Depende das tarefas. Para cerca de 80% do trabalho administrativo (relatórios, propostas, apresentações, conferências), os dois entregam resultados parecidos quando recebem bom contexto. A diferença aparece em uso do computador pela IA, tarefas longas de agente e leitura de grande volume de documentos.

Vale a pena migrar do Claude para o ChatGPT depois do GPT-6? Na maioria dos casos, não é preciso migrar. O mais seguro é manter a ferramenta principal, documentar o contexto da empresa e avaliar uma segunda licença para os times que dependem das tarefas em que o outro modelo vai melhor.

Dá para usar Claude e ChatGPT ao mesmo tempo na empresa? Sim. Muitas empresas definem uma ferramenta principal e mantêm outra para usos específicos. Memórias e habilidades já podem ser levadas de uma ferramenta para a outra, o que reduz o custo de usar as duas.

Qual modelo do Claude usar no dia a dia? Haiku para tarefas leves e repetitivas, como extrair dados e classificar tickets. Sonnet para o trabalho intermediário, como resumos e relatórios recorrentes. Opus para tarefas com julgamento, como preço de produto, análise de contrato e apresentação para conselho.

Por que a IA dá respostas genéricas? Sem contexto, o modelo entrega a resposta mais provável do treinamento, a média. Documentos, regras de negócio, marca e políticas da empresa fazem a entrega sair do padrão.

Fale com a Inbix

Nos 60 dias antes da live, a Inbix apoiou mais de 20 empresas em implantação de IA: política de uso, escolha de ferramenta, formação do time e construção de habilidades organizacionais. Se a sua empresa está decidindo entre Claude e ChatGPT, ou já decidiu e quer tirar mais da ferramenta, fale com o time da Inbix e agende um diagnóstico para descobrir em que quilômetro vocês estão.

Para quem quiser se aprofundar no tema, a conversa completa com Cassiano Piekarski está na live do canal da Inbix no YouTube.