GPT-4 ou GPT-5? Como escolher o modelo certo pra cada tarefa

Se você usa IA no trabalho, já passou por isso: mesma tarefa, dois modelos, resultados diferentes. Um responde rápido e “ok”; o outro vem com uma análise mais parruda e às vezes você nem precisava desse canhão. No fim, o que mata produtividade (e orçamento) não é “qual é o melhor modelo”, e sim usar o modelo errado pro job.

Vamos resolver isso com uma lógica simples, de gente adulta: um framework de decisão em 2 minutos, exemplos por área e prompts prontos.

Spoiler corporativo: modelo não é troféu. É ferramenta. Escolhe pelo impacto no resultado, não pelo hype.

O que muda na prática entre GPT-4 e GPT-5

Sem entrar em “guerra santa” de benchmark: em geral, modelos mais avançados tendem a ser melhores em tarefas com muitas variáveis, raciocínio mais longo, síntese estratégica, consistência e explicação de trade-offs. Já modelos “mais leves” normalmente brilham em velocidade, volume, rascunhos, variações e tarefas repetitivas.

Pensa assim:

• GPT-4 (geralmente): ótimo custo/benefício pra execução, variações, textos curtos, suporte, rotinas.

• GPT-5 (geralmente): melhor quando a tarefa exige “cérebro de consultoria”: ambiguidade, estratégia, decisões, risco, múltiplos passos.

(E sim: isso pode variar conforme versão/configuração. O ponto é a lógica de escolha.)

A Matriz de Decisão (o “4F” que salva tempo e dinheiro)

Antes de escolher, responde quatro perguntas. Se marcar 2 ou mais “altos”, suba pro modelo mais robusto (ex.: GPT-5). Se não, dá pra ir de modelo mais econômico/rápido (ex.: GPT-4).

1) Falha (risco):

• Alto: conteúdo que vai pra cliente/diretoria, jurídico, compliance, decisão de preço, crise.

• Baixo: brainstorm interno, rascunho, variações de copy.

2) Fricção (complexidade): tem muita variável/parte interessada?

• Alto: ICP + posicionamento + canais + orçamento + restrições.

• Baixo: “faça 10 títulos”, “resuma este texto”.

3) Fidelidade (precisão): precisa ser certinho e verificável?

• Alto: números, comparativos, regras, políticas, processos.

• Baixo: ideias, narrativas, opções.

4) Fluxo (tempo/volume): precisa rápido e em escala?

• Alto: variações, atendimento, conteúdo de rotina, padronização.

• Baixo: peça estratégica que vale capricho.

Regra de bolso:

• Risco alto + complexidade alta → GPT-5.

• Volume alto + risco baixo → GPT-4.

• Dúvida? Começa no GPT-4, escala pro GPT-5 na etapa de síntese/decisão.

Regras rápidas

1. Se vai virar decisão → sobe modelo.

2. Se é rascunho/variação → modelo rápido.

3. Se tem trade-off e você precisa justificar → sobe.

4. Se precisa de “plano com etapas” (não só texto) → sobe.

5. Se envolve dados, peça o modelo trabalhar “com o que foi fornecido” e listar suposições.

6. Se é tarefa repetitiva, padronize prompt e use o econômico.

7. Se você tá refazendo mais de uma vez, o barato saiu caro: sobe modelo na etapa certa.

Exemplos por área (com prompts prontos)

1) Marketing: campanha e posicionamento

Use GPT-4 para: variações de títulos, copies curtas, descrições, ideias de criativos.
Use GPT-5 para: posicionamento, mensagem central, narrativa, estratégia, ICP e diferenciação.

Prompt (GPT-4 — volume):

Gere 20 headlines para [produto] focadas em [benefício] para [ICP]. Separe por tom: direto, aspiracional, divertido. Não repita estruturas.

Prompt (GPT-5 — estratégia):

Crie 3 opções de posicionamento para [produto] para [ICP], com: promessa central, diferenciação, provas, riscos, trade-offs e recomendação final. Considere [concorrentes] e restrições [X].

2) Vendas: prospecção e proposta

Use GPT-4 para: e-mails, follow-ups, cadências, variações.
Use GPT-5 para: diagnóstico, proposta por valor, objeções, plano de conta.

Prompt (GPT-4 — execução):

Escreva 5 versões de e-mail frio (até 90 palavras) para [ICP] com dor [X]. Inclua 2 CTAs suaves. Linguagem humana, sem buzzword vazia.

Prompt (GPT-5 — proposta):

Com base neste contexto [dados], monte uma proposta estruturada: problema, impacto, solução, escopo, entregáveis, cronograma, riscos, critérios de sucesso e objeções prováveis com respostas.

3) Customer Success: reduzir churn sem inventar moda

Use GPT-4 para: respostas, resumos de tickets, base de conhecimento.
Use GPT-5 para: análise de risco, plano de sucesso, QBR, causa-raiz.

Prompt (GPT-4 — suporte):

Responda o cliente com tom [X], em até 120 palavras, explicando [solução]. Inclua próximos passos e alternativa caso não funcione.

Prompt (GPT-5 — churn):

Analise este histórico [tickets, uso, NPS, notas] e estime risco de churn (baixo/médio/alto) justificando com sinais. Crie plano de ação de 30 dias com responsáveis e métricas.

4) Operações/Processos: SOP que presta

Use GPT-4 para: rascunho de checklist, organização de tópicos, documentação simples.
Use GPT-5 para: desenho do processo com exceções, controles, RACI e auditoria.

Prompt (GPT-5 — SOP robusto):

Transforme este processo bruto [texto] em um SOP: objetivo, pré-requisitos, passo a passo, exceções, padrões de qualidade, checklist final, RACI e pontos de controle.

5) Tarefas com números/precisão: o “anti-alucinação”

Aqui não é só “qual modelo”. É como você pede.

Prompt (qualquer modelo, preferindo robusto quando o risco é alto):

Use apenas os dados fornecidos abaixo. Se faltar informação, liste as lacunas e faça perguntas. Separe: (1) cálculos, (2) suposições, (3) conclusão. Dados: [cole aqui].

O workflow campeão: alternar modelos e economizar sem perder qualidade

Esse fluxo é o mais esperto pra times:

1. Explorar (GPT-4): gerar opções, levantar hipóteses, listar caminhos.

2. Sintetizar/decidir (GPT-5): consolidar, priorizar, explicar trade-offs, montar plano.

3. Executar em escala (GPT-4): produzir variações, peças, scripts, respostas.

Isso é “governança com agilidade”: qualidade onde importa, velocidade onde convém.

Checklist de qualidade: quando você DEVE subir de modelo

Suba para o mais robusto quando:

• você precisa de recomendação, não só “lista de ideias”

• existem restrições reais (orçamento, prazo, compliance, tom de marca)

• a resposta precisa encaixar num plano com etapas e donos

• você percebe “texto bonito, mas vazio” (muita frase e pouca decisão)

• você está no 2º retrabalho (sinal clássico de prompt/modelo subdimensionado)

Governança leve: padronize sem burocratizar

Se você tem time usando IA, faça o mínimo bem feito:

• Templates por função: marketing, vendas, CS, ops

• Tags por risco: “baixo risco”, “cliente”, “jurídico”, “estratégia”

• Regra de escalonamento: “cliente/diretoria = modelo robusto na etapa de síntese”

• Biblioteca viva: prompts versionados (sim, prompt tem versionamento igual playbook)

O resultado: menos “cada um faz do seu jeito”, mais consistência, e um ROI que dá pra defender.

Modelo certo é alavanca, não status

A decisão madura é: qual modelo entrega o melhor trade-off de qualidade, custo e velocidade pra essa tarefa.
Começa simples com a Matriz 4F, alterna no workflow (explorar → decidir → executar) e padroniza o básico pro time.

Se você quer operacionalizar isso rápido, a Nexux.ai te ajuda a testar modelos e manter uma “prompt factory” que não vira bagunça: templates, rotinas e execução com consistência.

FAQ:

GPT-4 é sempre mais barato e GPT-5 sempre melhor?

Não necessariamente. Em geral, modelos mais avançados entregam melhor qualidade em tarefas complexas, mas o “melhor” depende do seu contexto: risco, complexidade, precisão e volume.

Quando vale a pena usar GPT-5?

Quando a tarefa envolve decisão, estratégia, múltiplas variáveis, necessidade de justificativa (trade-offs) ou alto risco de erro.

Quando GPT-4 é suficiente?

Quando você precisa de volume, velocidade e execução: variações de copy, rascunhos, respostas, organização e tarefas repetitivas de baixo risco.

Dá pra usar os dois no mesmo projeto?

Sim e é o melhor custo/benefício. Use um modelo rápido para explorar e executar em escala, e o mais robusto para síntese e decisão.