Análise de preços da API ERNIE-5.5-Flash-Base (2026): ainda não há API

Não existe preço oficial da API do ERNIE-5.5-Flash-Base porque a Baidu não publicou endpoint hospedado nem tabela de tarifas. Os pesos foram disponibilizados gratuitamente em 5 de novembro de 2026, sob uma licença restritiva, mas executar o checkpoint de 280B exige GPUs de datacenter — e a licença personalizada proíbe completamente o uso na União Europeia, no Reino Unido e na Coreia do Sul. Trata-se de uma base para pesquisa, não de um endpoint de chat pronto para uso.

O que você realmente baixa

O ERNIE-5.5-Flash-Base é o checkpoint obtido ao fim do pré-treinamento, antes de qualquer etapa de mid-training ou pós-treinamento. A Baidu deixa isso claro: o ERNIE 5.5 Flash pós-treinado "virá" depois, mas sem data definida. O que você recebe é continuação de texto — sem seguir instruções, sem template de chat, sem uso de ferramentas e sem ajustes de segurança.

A especificação de destaque é de 280B parâmetros totais, com 14B ativados por token. O modelo foi treinado do zero com 33,5T tokens, usando o otimizador Muon e precisão mista FP8. O Hugging Face soma cerca de 286,2B parâmetros nos arquivos safetensors, um pouco acima dos 280B divulgados pela Baidu.

Na maior parte das camadas, a Heavily Compressed Attention armazena uma entrada de cache por bloco de 128 tokens; apenas uma a cada sete camadas mantém o contexto completo. O ECHO reutiliza a camada final como modelo de rascunho para decodificação especulativa, em vez de usar um modelo auxiliar separado.

Os repositórios são baidu/ERNIE-5.5-Flash-Base e baidu/ERNIE-5.5-Flash-Base-BF16. Eles aparecem publicamente, mas o acesso só é liberado depois da aceitação da licença. Na publicação, a página do modelo não listava nenhum provedor de inferência, e o ModelCap mostrava 0 provedores.

Preço da API ERNIE-5.5-Flash-Base: download por US$ 0, conta de datacenter

Se você procurou um preço por token da API ERNIE-5.5-Flash-Base, a resposta curta é: US$ 0 pelos pesos e nenhuma tarifa publicada por milhão de tokens. A Baidu não divulgou tabela de preços nem endpoint hospedado. Na prática, a conta fica por conta do armazenamento, das GPUs e do tempo de engenharia. Não há uma estimativa de custo por hora aqui porque a Baidu não publicou uma implantação de referência que pudesse servir de base.

Os exemplos de lançamento da Baidu partem de paralelismo em quatro vias. Na prática, considere estas estimativas de capacidade como o piso (baseadas em memória, não validadas integralmente pela Baidu):

Nas receitas documentadas pela Baidu, o contexto completo de 1.048.576 tokens não cabe em placas 4x80 GB: a receita com 4xH100 chega a 262.144 tokens em uma única solicitação, com 0,93 de utilização de memória e sem margem para concorrência; já a receita de 1M mira Blackwell, com utilização de 0,85 e concorrência reduzida. Para múltiplas solicitações em produção com 4xH100, mantenha 32K ou menos. O treinamento parou em 128K, portanto o comportamento acima de 128K exige ajustes e testes adicionais. A configuração de referência para SFT do modelo completo no perfil técnico é de 64x GB300 (16 nós x 4).

Hospedar o modelo por conta própria faz sentido principalmente para controlar os dados ou realizar pós-treinamento — não por uma vantagem comprovada no custo por token.

A licença pode barrar mais equipes do que a falta de VRAM

Os pesos usam o ERNIE 5.5 Flash Base Model License Agreement v1.0, e não Apache 2.0 ou MIT.

• O uso é permitido no mundo todo, exceto na União Europeia, no Reino Unido e na Coreia do Sul. A seção 5.3 também restringe o uso dos resultados fora do território licenciado.
• O uso comercial por empresas com receita anual relacionada de até US$ 50 milhões (somada entre afiliadas, considerando a receita total do produto) exige um aviso único por e-mail à Baidu antes do primeiro uso, além da atribuição destacada "Powered by ERNIE" na interface, na página Sobre ou na documentação da API.
• O uso comercial acima de US$ 50 milhões exige autorização prévia por escrito. Fazer a solicitação não concede permissão.
• Resultados, materiais e derivados não podem ser usados para melhorar outro modelo de IA, exceto um derivado de ERNIE. Modelos quantizados e ajustados por fine-tuning também herdam a licença.
• Fornecido "AS IS", sob a legislação de Hong Kong.

Desenvolvedores locais apontaram essas restrições poucas horas após o lançamento:

"O novo modelo aberto da Baidu supera por pouco o DeepSeek no próprio gráfico da Baidu — e, se você trabalha na União Europeia, a licença não permite usá-lo." — @MartinSzerment no X

Ninguém no tópico do r/LocalLLaMA havia colocado tráfego real no ar; as dúvidas eram sobre compatibilidade de hardware, prazo para o GGUF e data de lançamento da versão instruct.

Benchmarks contra DeepSeek V4 Flash Base, Hy3 e MiMo

Todos os números foram obtidos pela Baidu em um pipeline unificado, com prompts comuns e configurações few-shot. Não havia reprodução independente na data da publicação, e o ModelCap classificava o modelo provisoriamente em #127 de 352, com índice 51,2, participação de evidências independentes de 0% e suporte de 15,1%. Encare a tabela como um sinal do fornecedor, não como um ranking definitivo.

A tabela completa de 30 linhas da Baidu coloca o ERNIE com a maior pontuação em 24 linhas e atrás em 6: ChineseSimpleQA, BBH CoT, INCLUDE-lite, FullStackBench, HELMET-Rerank e InfiniteBench. No confronto direto apenas com o DeepSeek-V4-Flash-Base, ele lidera em 26 de 30, perdendo somente em ChineseSimpleQA, INCLUDE-lite, HELMET-Rerank e InfiniteBench. O trecho abaixo reúne 15 linhas importantes, incluindo todas as 6 derrotas nos benchmarks em que ficou atrás.

O código é a maior vantagem sobre o DeepSeek, enquanto o contexto longo divide os resultados: o ERNIE vence no RepoQA, mas perde no HELMET-Rerank e no InfiniteBench. A Baidu comparou o modelo com o DeepSeek V4 Flash Base, não com a linha V4.1 mais recente. As pontuações do modelo base não dizem nada sobre seguir instruções ou usar ferramentas, e o contexto de 1M está habilitado na configuração, mas não foi comprovado no treinamento.

Como executar sem perder o fim de semana

Use /v1/completions, não /v1/chat/completions. Não há template de chat. Envie um prompt bruto com um token BOS (add_special_tokens=True), use temperatura 0 em testes factuais e prefira padrões few-shot a instruções. Se a saída ficar prolixa, acrescente exemplos e uma sequência de parada como "\nQ:". Esse comportamento é esperado de um modelo base.

Caminho com vLLM (exige exatamente a versão 0.32.0 e o plugin da Baidu em um ambiente novo):

pip install vllm==0.32.0
pip install "git+https://github.com/baidu/vLLM-ERNIE.git"
vllm serve baidu/ERNIE-5.5-Flash-Base \
  --kv-cache-dtype fp8 \
  --enable-expert-parallel \
  --data-parallel-size 4 \
  --max-model-len 131072 \
  --port 30000 \
  --moe-backend humming

Caminho com SGLang:

docker run --gpus all -p 30000:30000 \
  lmsysorg/sglang:dev-ernie-55-flash \
  sglang serve \
  --model-path baidu/ERNIE-5.5-Flash-Base \
  --tp 4 --attn-dp-size 4 \
  --context-length 131072 \
  --max-running-requests 1024

• ernie5_5_moe is not supported — a versão do plugin ou da imagem está errada; use o vLLM 0.32.0 com o plugin ou a imagem de desenvolvimento do SGLang.
• Erro de chat template — você chamou /v1/chat/completions; troque para /v1/completions.
• OOM em 4x80 GB — os pesos FP8 ocupam as placas; reduza o contexto para 32K no atendimento concorrente ou migre para 8xH100 / 4xH200.
• Download recusado — entre no Hugging Face, aceite a licença ou tente o ModelScope em um território permitido.
• Sem GGUF / Ollama / LM Studio / MLX no lançamento — documentado como incompatível na data da publicação.

Vale a pena insistir ou escolher um modelo flash hospedado?

A questão em aberto é o prazo: se a versão instruct mantiver essas condições territoriais e de receita, os bons resultados do modelo base não serão suficientes para a maioria das equipes de produção.

Leituras relacionadas: preços da API DeepSeek V4.1 Flash, preços da API GLM-5.3 Flash, preços da API Hy4 preview.

FAQ do ERNIE-5.5-Flash-Base

Existe uma API oficial hospedada pela Baidu para o ERNIE-5.5-Flash-Base?

Não. A Baidu lançou os pesos com receitas para SGLang e vLLM, mas sem tabela de preços por token; na data da publicação, nenhum provedor de inferência oferecia o modelo.

Quanto custa o ERNIE-5.5-Flash-Base por milhão de tokens?

Nada foi publicado. O download é gratuito sob a licença personalizada; o custo está em hospedar por conta própria cerca de 286B parâmetros, além do cache KV e da operação.

O ERNIE-5.5-Flash-Base é open source?

Não. Ele é disponibilizado com pesos abertos sob uma licença personalizada da Baidu, com restrições territoriais, de receita, atribuição e destilação — não é open source segundo os critérios da OSI.

Ele pode ser usado na União Europeia, no Reino Unido ou na Coreia do Sul?

Não. A licença exclui esses territórios do uso dos materiais, derivados e resultados.

Existe uma versão chat ou instruct?

Não no lançamento. O checkpoint contém apenas o pré-treinamento; a Baidu diz que o ERNIE 5.5 Flash pós-treinado virá depois, mas sem informar uma data.