Brave assume 1º lugar no próprio teste e Perplexity perde os 5 confrontos
Elo de 1169 contra 1157 do Grok, em teste desenhado, julgado e publicado pelo próprio fornecedor. A API custa US$ 5 por mil chamadas, sem verificação externa.
O Brave refez em junho de 2026 o seu próprio benchmark de qualidade de respostas e colocou o seu chatbot em primeiro lugar, à frente do Grok, do Google AI Mode, do ChatGPT e do Perplexity. Os resultados foram publicados em 25 de junho e voltaram a ser divulgados hoje pela conta corporativa da empresa no LinkedIn. As notas existem para vender uma API cobrada a US$ 5 por 1.000 requisições.
O Brave (em inglês) atualizou o post que anunciou a nova versão da sua Search API com uma segunda rodada de números de desempenho em confronto direto, e a revisão altera a história que a empresa pode contar sobre o próprio produto. Na primeira avaliação, conduzida em 30 de novembro de 2025, o chatbot da companhia ficou em segundo lugar. Na repetição de junho de 2026, ficou em primeiro.
O texto original, intitulado “Brave launches most powerful search API for AI to date”, foi publicado em 12 de fevereiro de 2026. Uma nota acrescentada ao topo da página informa que o post foi atualizado em 25 de junho de 2026 para incluir as notas da rodada mais recente de testes comparativos de desempenho. A empresa amplificou esses números em uma publicação na sua página do LinkedIn, que reúne 60.875 seguidores e registrava 27 reações, três comentários e sete compartilhamentos no momento da consulta.
A afirmação em jogo é estreita e específica. Segundo o Brave, um modelo de pesos abertos alimentado com dados de grounding melhores pode superar modelos proprietários maiores operando sobre contexto mais fraco. Esse argumento é a justificativa comercial do endpoint que a empresa vende.
O que a avaliação de junho registrou
De acordo com o Brave, o teste de junho repetiu o método usado em novembro. As respostas foram coletadas do Ask Brave, do Grok, do Google (em inglês) AI Mode, do ChatGPT (em inglês) e do Perplexity (em inglês) sobre o mesmo conjunto de 1.500 consultas amostradas aleatoriamente a partir de uso real. O post oferece um exemplo de consulta: “does iPhone collect data when off”. À exceção do Ask Brave, todas as respostas foram obtidas por meio do BrightData, um serviço de scraping. Segundo a empresa, o objetivo de recorrer a um scraper era capturar a experiência que um usuário anônimo receberia de fato de cada provedor.
A avaliação ficou a cargo de modelos de linguagem, não de pessoas. Foram usados o Claude Opus 4.5 e o Claude Sonnet 4.5 em regime de voto majoritário. Todos os pares possíveis de respostas foram comparados, e cada par foi avaliado duas vezes, nas duas ordens, para controlar o viés de posição.
Os resultados de junho foram apresentados em duas escalas. Na classificação Elo Bradley-Terry, o Ask Brave marcou 1.169 e o Grok, 1.157 - diferença de 12 pontos. A versão anterior do Ask Brave, listada separadamente como Ask Brave v1, ficou com 1.098. O Google AI Mode aparece com 1.000, o ChatGPT com 880 e o Perplexity com 695.
A segunda coluna da tabela publicada pelo Brave traz 5,0, 4,0, 3,0, 2,0, 1,0 e 0,0 para os seis participantes, em ordem decrescente. O cabeçalho descreve essa coluna como uma avaliação absoluta de categoria em escala Likert de cinco pontos. Já o gráfico de barras impresso imediatamente abaixo da tabela, na mesma página, rotula os valores idênticos como pontuação Copeland, com o subtítulo de dominância em confronto direto, plotada sobre um total de cinco e definida no eixo como adversários batidos. O corpo do texto do post descreve Copeland como uma medida de comparações diretas.
Os dois rótulos não podem estar corretos ao mesmo tempo. Inteiros perfeitamente espaçados em ordem decrescente de 5,0 a 0,0 entre seis participantes são a assinatura de um ranking Copeland, não de uma nota média de qualidade, e o gráfico resolve a ambiguidade contra o cabeçalho da tabela. A distinção muda o que significa a base da tabela. Um valor Copeland de 0,0 para o Perplexity não indica que as suas respostas foram julgadas sem valor em uma escala de qualidade. Registra que o Perplexity perdeu todos os seus cinco confrontos diretos.
Os gráficos introduzem uma inconsistência de nomenclatura própria. Ambos identificam o vencedor como Ask Brave v2, enquanto a tabela acima deles o lista simplesmente como Ask Brave, ao lado de um Ask Brave v1 separado. Em nenhum ponto do post o Brave define o que separa as duas versões, quanto tempo houve entre elas ou se a v1 corresponde à configuração que competiu em novembro de 2025.
Como os resultados são apresentados
A forma de apresentação merece leitura ao lado dos números. O gráfico de Elo traz legenda com intervalo de confiança de 95%, mas as barras não exibem barras de erro e o post não publica valores de intervalo, de modo que a confiança declarada não pode ser conferida contra nada que esteja na página. O eixo horizontal começa em 650, e não em zero, convenção defensável para classificações Elo que também tem o efeito de ampliar a distância aparente entre os participantes: os 12 pontos que separam o Ask Brave do Grok ocupam fatia visivelmente maior de um eixo truncado do que de um eixo completo.
Os resultados de novembro também foram convertidos em gráficos, em três painéis lado a lado que reproduzem a avaliação absoluta de categoria, a taxa média de vitória e a taxa média de derrota constantes da tabela. Esses painéis não acrescentam nenhum número além do que a tabela já traz.
Em que a primeira rodada diferiu
A avaliação de 30 de novembro de 2025 usou uma escala genuína de cinco pontos ao lado das taxas de vitória e de derrota, e produziu ranking diferente. O Grok liderou com 4,71, taxa média de vitória de 59,87% e taxa média de derrota de 10,05%. O Ask Brave veio em seguida, com 4,66, 49,21% de vitórias e 15,82% de derrotas. O Google AI Mode registrou 4,39, o ChatGPT 4,32 e o Perplexity 4,01. A distância entre o primeiro e o último colocado nessa escala foi de 0,70 ponto.
O próprio comentário do Brave sobre a primeira rodada admitiu o resultado, ao observar que o Grok obteve a melhor pontuação, com o Ask Brave logo atrás. A empresa atribuiu o segundo lugar ao endpoint de grounding, e não ao modelo, ao escrever que “a qualidade do contexto importa mais do que a capacidade do modelo” (”context quality matters more than model capability”).
Nenhuma das rodadas divulga a base amostral em detalhe nem afirma se as consultas de junho foram as mesmas 1.500 cadeias de caracteres usadas em novembro. O exemplo de consulta citado muda ligeiramente entre as duas seções, grafado como “does iphone collect data when off” na primeira e “does iPhone collect data when off” na segunda.
Dentro do endpoint LLM Context
A substância técnica do lançamento está em como o Brave monta o texto que entrega a um modelo. A busca web padrão é construída em torno de URLs e ordenada para leitores humanos. A LLM Context API ordena fragmentos, não páginas.
Segundo o Brave, cada requisição executa uma busca web padrão contra o índice independente da empresa para identificar páginas relevantes, depois baixa e processa essas páginas em tempo real, convertendo HTML bruto no que a companhia chama de smart chunks. Essa conversão vai além de transformar uma página em markdown. O Brave lista extração de snippets otimizada por consulta, extração de dados estruturados cobrindo esquemas JSON+LD, itemprops e tabelas com granularidade de linha, tratamento especializado para contexto de código voltado a perguntas técnicas e a agentes de programação, extração de discussões em fóruns e tratamento de legendas do YouTube.
Um sistema de ranqueamento treinado internamente seleciona então os fragmentos mais relevantes e os compila em uma resposta moldada por parâmetros definidos por quem faz a chamada, entre eles a contagem total de tokens e o número de URLs representadas.
Os números de latência estão publicados. O Brave informa menos de 130 milissegundos de sobrecarga no percentil 90 sobre uma busca normal, o que produz latência total abaixo de 600 milissegundos no p90 para chamadas ao LLM Context.
Três controles ficam sobre o endpoint. O Goggles, sistema de filtragem baseado em regras da empresa, pode promover, rebaixar ou excluir resultados por domínio ou padrão de URL e escala para milhares de regras. Um parâmetro de orçamento de tokens, maximum_number_of_tokens, define teto para o tamanho estimado do contexto devolvido, com o processo de seleção priorizando relevância dentro desse limite. Cabeçalhos de localização liberam resultados locais, devolvendo dados de pontos de interesse de estabelecimentos e resultados de mapa com contexto geográfico, com o orçamento de tokens repartido entre resultados locais, de mapa e de web geral.
O Brave afirma que o endpoint já roda em escala internamente, sustentando mais de 22 milhões de respostas por dia no Brave Search. A companhia descreve essa implantação como a maior aplicação privada de IA voltada ao usuário final no mundo.
A reformulação de preços
A estrutura comercial foi simplificada em quatro planos públicos: Search, Answers, Spellcheck e Autocomplete.
O Search agrupa resultados web, LLM Context, imagens, notícias e vídeo sob tarifa única de US$ 5 por 1.000 requisições. O Answers, que devolve uma resposta fundamentada ao lado dos resultados web que a produziram, custa US$ 4 por 1.000 buscas web mais US$ 5 por milhão de tokens, somando entrada e saída. Spellcheck e Autocomplete custam US$ 5 por 10.000 requisições cada, com o Autocomplete incluindo reconhecimento de entidades.
Todos os planos trazem US$ 5 de crédito gratuito com renovação mensal, o que o Brave calcula como US$ 20 no conjunto dos quatro. Esse crédito é condicionado. Segundo a empresa, os desenvolvedores precisam atribuir crédito à Brave Search API no site do projeto ou na página institucional para reivindicá-lo.
O Brave posiciona Answers e LLM Context para compradores diferentes. O Answers serve a equipes que querem uma resposta acabada com configuração mínima, e reporta F1 de 94,1% no benchmark SimpleQA. O LLM Context serve a equipes que preferem manter o controle da camada de modelo e alimentá-la com dados de grounding de sua própria escolha. O número de 94,1% aparece ao lado da taxa de acerto de 94,9% que o Brave já havia citado para a sua tecnologia de grounding quando apresentou o Ask Brave, embora as duas sejam medições diferentes.
Distribuição para desenvolvedores e a onda de agentes
O lançamento acrescentou duas peças voltadas a desenvolvedores. As Brave Search API Skills empacotam instruções, scripts e recursos em formato padronizado e de código aberto, que um editor de IA ou uma ferramenta de linha de comando pode carregar sob demanda. O Brave nomeia Cursor, OpenCode e ClaudeCode entre os ambientes em que essas skills podem ser usadas. Um API Assistant embutido no Developer Portal responde a perguntas sobre endpoints e devolve exemplos de código.
Os números de distribuição associados a esse ferramental indicam de onde vem a demanda. O Brave afirma que mais de 200 mil desenvolvedores se cadastraram recentemente na sua API na esteira do lançamento do OpenClaw, o agente autônomo de código aberto que se espalhou rapidamente desde o fim de 2025. Uma publicação separada do Brave, datada de 1º de abril de 2026, colocou o número ligado ao OpenClaw perto de 700 mil usuários. Agentes que atuam na web aberta precisam de um backend de busca, e essa exigência se converteu em canal de distribuição para donos de índice.
A categoria subjacente, no entanto, não desperta conforto unânime. A autoridade de proteção de dados dos Países Baixos alertou, em 12 de fevereiro de 2026, que agentes de código aberto desse tipo carregam riscos materiais de vazamento de dados e de tomada de contas, ressalva que se aplica à camada de implantação, e não a qualquer provedor de busca específico. A autoridade neerlandesa é o regulador nacional de proteção de dados no âmbito do GDPR; os equivalentes lusófonos são a ANPD, no Brasil, sob a LGPD, e a CNPD, em Portugal.
A independência como argumento de venda
O Brave enquadra o seu índice como um de apenas três índices de busca independentes em escala global no mundo ocidental, e o único fora das Big Tech. A afirmação tem peso porque as alternativas se estreitaram. A Microsoft (em inglês) desativou as suas Bing Search APIs em 11 de agosto de 2025, empurrando desenvolvedores para o Grounding with Bing Search. O índice do próprio Brave passou de mais de 20 bilhões de páginas em abril de 2024 para mais de 35 bilhões quando lançou o Ask Brave, com volume mensal de consultas superando 1,6 bilhão à medida que o navegador chegou a 101 milhões de usuários ativos mensais.
O restante do argumento é jurídico. O Brave sustenta que provedores baseados em scraping violam termos de serviço, não conseguem oferecer retenção zero de dados de fato, podem ter os seus fluxos de dados cortados sem aviso e enfrentam problemas de latência. O post nomeia diretamente o caso Google v. SerpAPI como exemplo dessa exposição, e afirma que “qualquer fornecedor de soluções corporativas deveria evitar expor clientes às responsabilidades inerentes aos scrapers” (”anyone supplying enterprise solutions should avoid exposing clients to the inherent liabilities of scrapers”).
Esse caso tem histórico documentado. O Google processou a SerpApi em 19 de dezembro de 2025 com base no Digital Millennium Copyright Act, alegando o contorno do sistema de detecção de bots SearchGuard e pedindo de US$ 200 a US$ 2.500 por ato. A SerpApi protocolou pedido de rejeição da ação (motion to dismiss) em 20 de fevereiro de 2026, argumentando, entre outros pontos, que o Google carece de legitimidade para propor a demanda. O Reddit já havia processado SerpApi, Oxylabs, AWMProxy e Perplexity em 22 de outubro de 2025 por acesso não autorizado a conteúdo, e a SerpApi tentou derrubar essa petição inicial emendada em março de 2026. O litígio segue sem resolução.
Há atrito entre esse argumento e o benchmark que o sustenta. O Brave coletou todas as respostas dos concorrentes, nas duas rodadas de avaliação, usando o BrightData, um serviço de scraping, enquanto vende uma API sob a premissa de que o scraping carrega passivos legais e operacionais que os seus clientes deveriam evitar.
O Brave também afirma que não usa as consultas de busca de clientes para treinar os seus próprios modelos, que oferece retenção zero de dados em todos os endpoints e que detém atestação SOC 2 Type II.
Por que isso importa para o marketing
A relevância imediata não é o benchmark. É a linha de custo e a superfície de controle que está por baixo dela.
Equipes de marketing hoje compram ferramentas de visibilidade em IA, rodam auditorias de generative engine optimisation e cada vez mais constroem agentes internos que precisam de dados web ao vivo. Cada uma dessas cargas de trabalho consome chamadas de API de busca. Uma tarifa publicada de US$ 5 por 1.000 requisições, com controle de orçamento no nível do token sobre a carga de contexto, dá às áreas de compras um ponto de referência fixo em um mercado no qual a Microsoft retirou a sua API pública de busca e no qual intermediários baseados em scraping se defendem em corte federal.
A integração com o Goggles é a peça menos evidente. Uma equipe capaz de promover ou excluir domínios específicos do contexto de grounding fornecido aos seus próprios agentes ganha controle sobre quais fontes moldam a análise interna. Trata-se de capacidade distinta de otimizar para ser citado pelo assistente de outra empresa, disciplina que absorveu a maior parte da atenção neste ano. Uma pesquisa da Semrush (em inglês) que cobriu 89 mil URLs do LinkedIn concluiu que o comportamento de citação divergiu de forma acentuada entre ChatGPT Search, Google AI Mode e Perplexity, enquanto um levantamento de 45 estudos (em inglês) apurou que reescrever páginas para recuperação por IA pode reduzir em 16% a taxa de recuperação de uma página. As marcas investem contra uma superfície que não controlam.
O enquadramento de mercado feito pelo Brave merece escrutínio, não aceitação. Segundo a empresa, “à medida que os LLMs se tornam commoditizados, a qualidade do contexto que recebem passa a ser o principal diferencial na qualidade da aplicação” (”as LLMs become commoditized, the quality of context they receive becomes the primary differentiator in application quality”). O Brave argumenta ainda que a importância de dados de alta qualidade deveria deslocar a avaliação de investidores sobre o que gera valor comercial em IA, conforme os grandes modelos seguem se commoditizando. Ambas as afirmações descrevem, por coincidência, um mundo em que o ativo do Brave, um índice, se valoriza, e o ativo dos seus concorrentes, um modelo, se deprecia.
A verificação independente está ausente. Um fornecedor desenhou o conjunto de consultas, selecionou os participantes, operou o pipeline de julgamento, escolheu o método de pontuação e publicou os resultados. Os juízes eram modelos comerciais de um terceiro, o que acrescenta distância, mas não neutralidade, e a segunda rodada produziu um primeiro lugar que a primeira não havia produzido. Os artefatos publicados também não concordam inteiramente entre si: uma tabela e o gráfico logo abaixo dela dão dois nomes diferentes à mesma coluna e dois nomes diferentes ao mesmo participante.
O que as tabelas estabelecem é o que o Brave mediu. O que não estabelecem é como a carga de trabalho de um comprador pontuaria.
Linha do tempo
Julho de 2021 - Brave lança o Brave Search com índice independente (em inglês), construído sobre a aquisição da Tailcat, com o navegador em 32 milhões de usuários ativos mensais
Abril de 2024 - Brave Search apresenta o motor Answer with AI (em inglês) sobre índice de mais de 20 bilhões de páginas
5 de agosto de 2025 - Brave lança o AI Grounding (em inglês), com testes contra o benchmark SimpleQA
11 de agosto de 2025 - Microsoft desativa as suas Bing Search APIs (em inglês) e recomenda o Grounding with Bing Search
29 de setembro de 2025 - Brave lança o Ask Brave (em inglês), combinando busca e chat de IA sobre índice de mais de 35 bilhões de páginas
30 de setembro de 2025 - navegador Brave chega a 101 milhões de usuários ativos mensais (em inglês), com a busca superando 1,6 bilhão de consultas mensais
22 de outubro de 2025 - Reddit processa SerpApi, Oxylabs, AWMProxy e Perplexity (em inglês) por acesso não autorizado a conteúdo
30 de novembro de 2025 - o Brave conduz a sua primeira avaliação de motores de resposta por IA sobre 1.500 consultas; o Grok termina em primeiro e o Ask Brave em segundo
19 de dezembro de 2025 - Google processa a SerpApi com base no DMCA (em inglês) e pede de US$ 200 a US$ 2.500 por ato de contorno
10 de fevereiro de 2026 - Bing Webmaster Tools abre o painel de AI Performance (em inglês) em prévia pública
12 de fevereiro de 2026 - o Brave publica “Brave launches most powerful search API for AI to date”, apresentando o endpoint LLM Context e os planos de preço reformulados
12 de fevereiro de 2026 - Microsoft posiciona o grounding como camada de infraestrutura (em inglês) sob a maioria dos grandes assistentes de IA
20 de fevereiro de 2026 - SerpApi protocola o seu pedido de rejeição (em inglês) no caso do DMCA movido pelo Google
1º de abril de 2026 - o Brave informa que a sua Search API se aproxima de 700 mil usuários do OpenClaw
25 de junho de 2026 - o Brave atualiza o post de fevereiro com a segunda rodada de notas comparativas, colocando o Ask Brave em primeiro
29 de junho de 2026 - o Brave publica um guia para rodar o Claude Cowork no Amazon Bedrock com o Brave Search como servidor MCP local
8 de julho de 2026 - o Brave publica a sua comparação da Place Search API, alegando paridade com o Google Maps a US$ 5 por 1.000 requisições
Hoje - o Brave divulga os resultados do benchmark de junho pela sua conta corporativa no LinkedIn
Cobertura relacionada
Brave launches Ask Brave, combining search and AI chat in single interface (em inglês) - documenta o lançamento, em setembro de 2025, do chatbot que o Brave avalia nas duas rodadas, incluindo o modo Deep Research e a escala do índice.
Brave launches AI search tool that checks facts automatically (em inglês) - cobre o lançamento do AI Grounding, que estabeleceu a abordagem técnica por trás do endpoint LLM Context.
Brave browser reaches 100 million monthly users (em inglês) - reúne os números de navegador e de volume de buscas que sustentam a alegação de escala independente.
Brave blocks your ads and sells its own - and it’s working (em inglês) - examina o negócio publicitário do Brave e a lacuna de mensuração que a sua base de usuários cria para publishers.
Brave Search surfaces 12,474 site bangs directly in suggestions (em inglês) - detalha uma mudança de interface no Brave Search anunciada em julho de 2026 pelo mesmo canal do LinkedIn usado para os resultados do benchmark.
Google sues SerpApi over search scraping in copyright lawsuit (em inglês) - relata a ação de dezembro de 2025 baseada no DMCA que o Brave cita pelo nome como prova do risco do scraping.
SerpApi files motion to dismiss Google’s DMCA scraping lawsuit (em inglês) - expõe o argumento de defesa de que o Google é ele mesmo o maior scraper da internet.
Microsoft positions grounding as the invisible infrastructure powering AI (em inglês) - mostra um dono de índice concorrente construindo argumento estruturalmente semelhante sobre dados de grounding em fevereiro de 2026.
Semrush: 36 brands win AI visibility everywhere, 1,200 vanish on one (em inglês) - quantifica a divergência dos conjuntos de citação entre ChatGPT, Google AI Mode e AI Overviews.
Survey of 45 studies finds GEO rewrites can cut a page’s AI retrieval 16% (em inglês) - reúne a base de evidências sobre o que de fato move recuperação e citação por IA.
Resumo
Quem: o Brave, empresa responsável pelo navegador Brave e pelo Brave Search, publicou os resultados. O benchmark colocou o seu chatbot Ask Brave contra o Grok, o Google AI Mode, o ChatGPT e o Perplexity. O julgamento foi feito pelo Claude Opus 4.5 e pelo Claude Sonnet 4.5.
O quê: uma segunda rodada de notas comparativas de qualidade de resposta, acrescentada ao post que anunciou a nova versão da Search API do Brave e apresentada em uma tabela e dois gráficos de barras. O Ask Brave ficou em primeiro na classificação Elo Bradley-Terry, com 1.169 contra 1.157 do Grok, revertendo o resultado de novembro de 2025. A tabela e o gráfico logo abaixo rotulam a mesma coluna de formas diferentes, como avaliação Likert de cinco pontos e como pontuação Copeland. O mesmo post detalha o endpoint LLM Context, latência abaixo de 600 milissegundos no p90, os controles de Goggles e de orçamento de tokens, e o preço de US$ 5 por 1.000 requisições no plano Search.
Quando: o post original foi publicado em 12 de fevereiro de 2026 e atualizado com as novas notas em 25 de junho de 2026. A primeira avaliação foi conduzida em 30 de novembro de 2025 e a segunda em junho de 2026. O Brave promoveu os números no LinkedIn hoje.
Onde: no blog corporativo do Brave, na seção de notícias do Brave Search, e na página da empresa no LinkedIn. A API é vendida pelo Brave Search Developer Portal.
Por quê: o Brave sustenta que a qualidade dos dados de grounding, e não o tamanho do modelo, determina a qualidade da resposta, e que um modelo de pesos abertos alimentado com contexto melhor pode vencer sistemas de fronteira. O argumento sustenta o endpoint que a empresa vende. Chega no momento em que a Microsoft retirou a sua API pública de busca e provedores baseados em scraping enfrentam litígio sob o DMCA movido por Google e Reddit, o que estreita o número de fontes independentes de dados web disponíveis a compradores de infraestrutura de IA.