Principais conclusões
- O suporte para LLM local é o critério decisivo para o trabalho com dados privados. Se o seu código é proprietário, está sob NDA ou pertence a um setor regulado, a pergunta não é a qualidade do autocompletar — é se a ferramenta pode rodar sobre um LLM local para que o código nunca saia da sua máquina.
- Melhor para LLM local: Continue.dev — gratuita, de código aberto (Apache 2.0), e construída com Ollama, LM Studio e llama.cpp como alvos nativos. Todos os recursos funcionam em local sem necessidade de conta.
- Editor mais polido: Cursor — aproximadamente US$ 20/mês para o plano Pro, a melhor experiência de autocompletar, e suporte para LLM local por meio de um endpoint personalizado compatível com OpenAI. Código fechado.
- Opção padrão do ecossistema GitHub: GitHub Copilot — aproximadamente US$ 10/mês, integração estreita com o GitHub, mas somente nuvem: não tem modo LLM local, então o contexto do código é enviado ao fornecedor.
- Melhor contexto de base de código para times: Sourcegraph Cody — contexto de toda a base de código para refatoração, mais administração de times e registros de auditoria. Suporte para LLM local via Ollama; o plano padrão fica em torno de US$ 9/usuário/mês e um plano empresarial custa mais.
- Um LLM local precisa de uma GPU. Os modelos de programação locais precisam de aproximadamente 8 GB de VRAM ou mais — o Qwen3 Coder 7B cabe em sistemas menores, o 14B é o padrão de tamanho médio, e os modelos da classe 33B precisam de 24 GB. Sem GPU, uma ferramenta na nuvem é a única opção.
- As ferramentas na nuvem ainda ganham em qualidade bruta e velocidade de configuração. Os melhores modelos de programação na nuvem superam as opções locais em problemas difíceis, e uma ferramenta na nuvem é produtiva em minutos diante da configuração mais longa de um stack de LLM local.
- Os preços mudam com as revisões de planos. Trate cada valor aqui como um retrato de julho de 2026 e confirme a tarifa e o plano atuais na página de preços do fornecedor.
Dados rápidos
- Melhor suporte para LLM local: Continue.dev — integração nativa com Ollama, LM Studio e llama.cpp; a configuração leva aproximadamente 5 minutos.
- Melhor experiência de autocompletar: Cursor — um fork do VS Code; configurar um LLM local via endpoint personalizado leva aproximadamente 15 minutos.
- Única ferramenta somente na nuvem aqui: GitHub Copilot — sem modo LLM local; o contexto do código vai para o fornecedor.
- Melhor para times: Sourcegraph Cody — contexto de toda a base de código, console de administração e registros de auditoria.
- Mínimo de hardware para LLM local: aproximadamente 8 GB de VRAM; o Qwen3 Coder 14B é o modelo de programação padrão de tamanho médio.
- Código aberto: apenas o Continue.dev (Apache 2.0); as extensões de IDE do Cursor, GitHub Copilot e Cody são de código fechado.
- Realidade de preços 2026: as assinaturas de ferramentas para desenvolvedores mudam com as revisões de planos — trate os valores como um retrato de julho de 2026.
Escolha do editor: Continue.dev
Para desenvolvedores que querem uma ferramenta de programação com IA que funcione sobre um LLM local, o Continue.dev é a escolha — é gratuita, de código aberto, e construída com Ollama e LM Studio como alvos principais. Ela suporta VS Code, JetBrains IDE e Vim por igual, todos os recursos funcionam totalmente offline com modelos locais, e nenhuma conta é necessária para uso exclusivamente local. Se você quer a experiência de editor mais polida e está disposto a pagar por isso, o Cursor é a melhor opção; se o seu código é público e você vive no ecossistema GitHub, o GitHub Copilot é o caminho mais simples. Escolha o Continue.dev quando manter o código na sua própria máquina e não pagar nada forem ambas prioridades.
📌Note: Esta escolha do editor reflete unicamente a capacidade de LLM local e o preço. A PromptQuorum não está inscrita em nenhum programa de afiliados e os links a seguir não levam etiquetas de afiliado — são links de referência simples que não geram comissão.
Como as quatro ferramentas de programação com IA se comparam em 2026
O suporte para LLM local, a cobertura de IDE e o status de código aberto são extraídos da documentação publicada por cada fornecedor. Os preços são um retrato de julho de 2026 do plano padrão individual ou por usuário — os fornecedores revisam seus planos, então confirme o valor e o plano atuais na página de preços do fornecedor antes de assinar. O suporte para LLM local vai de nativo (Continue.dev) a configuração de endpoint personalizado (Cursor), configuração de Ollama (Cody) ou nenhum (GitHub Copilot).
📍 Em uma frase
Para ferramentas de programação com IA, se a ferramenta roda sobre um LLM local decide se o seu código permanece na sua máquina — verifique isso primeiro e depois compare qualidade de autocompletar e preço.
💬 Em termos simples
Toda ferramenta de programação com IA precisa de um modelo com o qual pensar. Algumas conseguem usar um modelo que roda no seu próprio equipamento, de modo que o seu código nunca sai do prédio. Outras só usam o modelo na nuvem do fornecedor, o que significa que o seu código é enviado. Decida qual das duas você precisa antes de comparar qualquer outra coisa.
| Ferramenta | LLM local | Preço (julho 2026) | Código aberto | IDEs | Ideal para |
|---|---|---|---|---|---|
| Continue.dev | Nativo — Ollama, LM Studio, llama.cpp | Gratuito | Sim — Apache 2.0 | VS Code, JetBrains, Vim | Desenvolvedores local-first |
| Cursor | Via endpoint personalizado compatível com OpenAI | ~US$ 20/mês (Pro) | Não — código fechado | Cursor (fork do VS Code) | Experiência de editor mais polida |
| GitHub Copilot | Não — somente nuvem | ~US$ 10/mês | Não — código fechado | VS Code, JetBrains, Vim | Integração com o ecossistema GitHub |
| Sourcegraph Cody | Via configuração de Ollama | ~US$ 9/usuário/mês padrão; o plano empresarial custa mais | Parcial — CLI aberto, extensões de IDE fechadas | VS Code, JetBrains, Neovim | Times que precisam de contexto de toda a base de código |
Qual ferramenta você deveria escolher?
O seu requisito de privacidade decide se um LLM local é obrigatório; o orçamento e o tamanho do time desempatam o resto. Encontre a linha que corresponde à sua situação.
| Sua situação | Escolha esta |
|---|---|
| Meu código é proprietário e deve permanecer na minha máquina | Continue.dev + um LLM local |
| Quero a melhor opção gratuita sem conta | Continue.dev |
| Quero o editor mais polido e estou disposto a pagar | Cursor (~US$ 20/mês) |
| Meu código é público e eu vivo no ecossistema GitHub | GitHub Copilot (~US$ 10/mês) |
| Meu time precisa de contexto de toda a base de código para refatorar | Sourcegraph Cody |
| Não tenho GPU e não consigo executar um LLM local | GitHub Copilot ou Cursor (modelos na nuvem) |
| Estou indeciso e quero um ponto de partida seguro e sem custo | Continue.dev — gratuito, depois adicione uma ferramenta paga se superá-lo |
Continue.dev: a melhor ferramenta de programação com LLM local
O Continue.dev é a escolha quando você quer uma ferramenta de programação com IA que rode sobre um LLM local, porque foi construída com Ollama, LM Studio e llama.cpp como alvos nativos em vez de acréscimos posteriores. É gratuita, de código aberto sob Apache 2.0, e funciona em VS Code, JetBrains IDE e Vim — todos os recursos rodam totalmente offline com um modelo local.
- Suporte para LLM local: integração nativa com Ollama, LM Studio, llama.cpp e qualquer endpoint compatível com OpenAI — aponte-o para o seu endpoint local em um arquivo de configuração e funciona, em aproximadamente 5 minutos.
- Preço: gratuito, sem plano premium; código aberto sob a licença Apache 2.0.
- IDEs: VS Code, JetBrains (IntelliJ, PyCharm, GoLand e outros) e Vim têm suporte completo e igualitário.
- Privacidade: no modo modelos locais não há nenhuma chamada de rede — adequado para trabalho em redes isoladas e sob NDA; nenhuma conta é necessária para uso exclusivamente local.
- Por que escolher o Continue.dev: você tem uma GPU, valoriza manter o código na sua máquina e quer pagar zero.
- Por que não escolher o Continue.dev: se você quer a experiência de IDE mais polida ou recursos sólidos de colaboração em time, o Cursor ou o Cody encaixam melhor; as configurações avançadas exigem editar um arquivo JSON.
💡Tip: Combine o Continue.dev com o Qwen3 Coder para programar em local. O modelo 7B cabe em GPUs menores, o modelo 14B é o padrão de tamanho médio, e um modelo da classe 33B precisa de aproximadamente 24 GB de VRAM. Ajuste primeiro o modelo à sua GPU.
Cursor: o editor mais polido
O Cursor é a escolha quando você quer a experiência de programação com IA mais polida e está disposto a pagar aproximadamente US$ 20/mês por isso. É um fork do VS Code com IA integrada, a qualidade do autocompletar é a mais alta das quatro, e suporta um LLM local por meio de um endpoint personalizado compatível com OpenAI.
- Preço: um plano gratuito limitado e um plano Pro a aproximadamente US$ 20/mês conforme o retrato de julho de 2026.
- Suporte para LLM local: disponível ao configurar o seu modelo local como um endpoint de API personalizado compatível com OpenAI — funciona, mas é mais trabalhoso do que o Continue.dev, aproximadamente 15 minutos de configuração.
- Editor: um fork do VS Code, muito otimizado; o autocompletar é o mais polido desta comparação, e o modo agêntico Composer gerencia edições em múltiplas etapas.
- Ressalva de privacidade: com modelos na nuvem, o contexto do código e as seleções são enviados aos servidores do Cursor; seu modo Privacy reduz, mas não elimina, o compartilhamento de dados, e alguns recursos agênticos preferem modelos na nuvem.
- Por que escolher o Cursor: você quer a melhor experiência de editor e aceita uma assinatura por pessoa.
- Por que não escolher o Cursor: se você precisa de um fluxo de trabalho totalmente local, sem custo e de código aberto, o Continue.dev encaixa melhor; o Cursor é de código fechado e a escolha de IDE se limita ao seu próprio fork.
📌Note: O Cursor suporta um LLM local, mas alguns recursos agênticos (como o Composer) funcionam melhor com modelos na nuvem e podem recorrer a eles. Para um fluxo de trabalho estritamente local sem recorrer à nuvem, o Continue.dev é a opção mais previsível.
GitHub Copilot: a opção padrão do ecossistema GitHub
O GitHub Copilot é a escolha quando o seu código é público ou já está no GitHub e você quer a opção na nuvem mais simples — mas é somente nuvem, sem modo LLM local. A aproximadamente US$ 10/mês é a ferramenta paga mais barata aqui, e se integra estreitamente ao fluxo de trabalho do GitHub.
- Preço: aproximadamente US$ 10/mês para o plano individual conforme o retrato de julho de 2026 — a ferramenta paga mais barata desta comparação.
- Suporte para LLM local: nenhum. O GitHub Copilot só funciona com modelos na nuvem, então o contexto do código é enviado ao fornecedor — esta é a limitação decisiva para código proprietário ou regulado.
- IDEs: VS Code, JetBrains e Vim são suportados, com o melhor encaixe dentro do fluxo de trabalho centrado no GitHub.
- Privacidade: o contexto do código é enviado ao fornecedor; um plano empresarial acrescenta compromissos de conformidade, mas os dados ainda assim saem da sua rede.
- Por que escolher o GitHub Copilot: o seu código é público ou de código aberto, a privacidade não é a restrição, e você quer integração com o GitHub sem fricções.
- Por que não escolher o GitHub Copilot: se o seu código deve permanecer em local, o GitHub Copilot não consegue fazer isso — escolha o Continue.dev ou o Cursor com um LLM local no lugar.
⚠️Warning: O GitHub Copilot não tem modo LLM local. Se o seu trabalho envolve código proprietário, NDAs ou um setor regulado, o GitHub Copilot é a ferramenta errada — o contexto do seu código sempre sai da sua máquina. Use uma ferramenta com capacidade local para esse trabalho.
Sourcegraph Cody: a opção de contexto de base de código completa para times
O Sourcegraph Cody é a escolha quando um time precisa de contexto de toda a base de código — ele entende o projeto inteiro, que é do que dependem as refatorações grandes e as alterações em múltiplos arquivos. Suporta um LLM local mediante configuração de Ollama e acrescenta controles de administração de times e registros de auditoria.
- Contexto de base de código: o Cody lê o projeto inteiro, o que o torna o mais potente dos quatro para refatoração e edições em múltiplos arquivos.
- Preço: um plano padrão a aproximadamente US$ 9/usuário/mês conforme o retrato de julho de 2026, com um plano empresarial que custa mais — confirme os planos atuais na página de preços do fornecedor.
- Suporte para LLM local: disponível mediante configuração de Ollama; o chat e as conclusões podem rodar em local, embora o design do Cody seja cloud-first e o local seja o caminho secundário.
- Recursos para times: um console de administração, registros de auditoria e gestão de assentos — a razão pela qual o Cody encaixa em times sensíveis à conformidade.
- IDEs: VS Code, JetBrains e Neovim; a CLI é de código aberto enquanto as extensões de IDE são de código fechado.
- Por que escolher o Cody: você dirige um time de vários desenvolvedores que precisa de contexto de toda a base de código, controles de administração e registros de auditoria.
- Por que não escolher o Cody: um desenvolvedor solo obtém uma experiência melhor de LLM local com o Continue.dev e um editor melhor com o Cursor — os pontos fortes do Cody são em escala de time.
💡Tip: O Cody suporta um LLM local via Ollama, mas é cloud-first por design — as conclusões em linha usam a nuvem por padrão e você deve selecionar o modelo local. Para um fluxo de trabalho local-first solo, o Continue.dev encaixa melhor; o Cody conquista o seu lugar pelo contexto de base de código em escala de time.
Fluxograma de decisão: escolha a sua ferramenta de programação com IA em quatro perguntas
Quatro perguntas, em ordem, levam a maioria dos desenvolvedores a uma ferramenta.
📍 Em uma frase
Escolha uma ferramenta de programação com IA decidindo primeiro se o código deve permanecer em local, segundo se você tem uma GPU, terceiro se é trabalho solo ou em time, e por último se você precisa de contexto de toda a base de código.
💬 Em termos simples
Comece pela regra dura: o código tem que permanecer na sua máquina? Se sim, você precisa de uma ferramenta que rode um modelo local e de uma GPU para fazer isso. Se não, as únicas perguntas restantes são o quão polido você quer o editor e se o seu time precisa de compreensão de todo o projeto.
- 1. O seu código deve permanecer na sua própria máquina? Sim: você precisa de suporte para LLM local — continue para a pergunta 2. Não: uma ferramenta na nuvem serve — pule para a pergunta 3.
- 2. Você tem uma GPU para um LLM local? Sim: Continue.dev (gratuito) ou Cursor (pago, com um endpoint personalizado). Não: um LLM local não é possível — uma ferramenta na nuvem é a única opção.
- 3. Desenvolvedor solo ou time? Solo: Cursor para o melhor editor, GitHub Copilot para a opção integrada ao GitHub mais barata. Time: continue para a pergunta 4.
- 4. O time precisa de contexto de toda a base de código e registros de auditoria? Sim: Sourcegraph Cody. Não: GitHub Copilot para encaixe com o ecossistema, ou Continue.dev se você ainda quiser suporte para LLM local.
Onde se cadastrar e preços
Cadastre-se em cada ferramenta no site do próprio fornecedor e verifique qual plano o preço anunciado cobre. Os links a seguir vão diretamente a cada fornecedor; não levam etiquetas de afiliado e não geram comissão.
- Continue.dev: instale a partir de continue.dev — gratuita e de código aberto, nenhuma conta necessária para uso exclusivamente local.
- Cursor: assine em cursor.com — existe um plano gratuito limitado; o plano Pro é aproximadamente US$ 20/mês conforme o retrato de julho de 2026.
- GitHub Copilot: assine em github.com/features/copilot — aproximadamente US$ 10/mês para o plano individual; somente nuvem, sem modo LLM local.
- Sourcegraph Cody: cadastre-se em sourcegraph.com/cody — um plano padrão perto de US$ 9/usuário/mês e um plano empresarial que custa mais; confirme os planos atuais.
- Teste primeiro de forma gratuita: o Continue.dev é gratuito, e o Cursor e o Cody têm planos gratuitos — teste com o seu fluxo de trabalho real antes de pagar.
⚠️Warning: Os preços das ferramentas para desenvolvedores mudam com as revisões de planos. Cada valor neste guia é um retrato de julho de 2026 — abra a página de preços do fornecedor antes de assinar e confirme qual plano (individual, por usuário ou empresarial) o preço cobre.
Erros comuns ao escolher uma ferramenta de programação com IA
- Classificar pela qualidade do autocompletar antes de verificar o suporte para LLM local. Para código proprietário ou regulado, se a ferramenta pode rodar em local é o critério decisivo. Confirme isso primeiro e depois compare qualidade.
- Presumir que o GitHub Copilot tem um modo local. Não tem — o GitHub Copilot é somente nuvem. Para código que deve permanecer na sua máquina, escolha o Continue.dev ou o Cursor com um LLM local.
- Comprar uma ferramenta paga para rodar um LLM local que o Continue.dev roda de forma gratuita. Se o objetivo é um fluxo de trabalho totalmente local e de código aberto, o Continue.dev faz isso a custo zero. Pague pelo Cursor ou pelo Cody pelo editor ou pelos recursos de time, não apenas pela capacidade local.
- Tentar rodar um LLM local sem GPU. Os modelos de programação locais precisam de aproximadamente 8 GB de VRAM ou mais. Em uma máquina sem GPU dedicada, um LLM local não é viável — use uma ferramenta na nuvem no lugar.
- Não ajustar o modelo local à GPU. O Qwen3 Coder 7B cabe em GPUs menores, o 14B é o padrão de tamanho médio, e um modelo da classe 33B precisa de aproximadamente 24 GB de VRAM. Escolha o modelo que a sua GPU realmente consegue acomodar.
- Ancorar em um preço antigo ou no plano errado. Os planos de ferramentas para desenvolvedores mudam, e um preço por usuário não é um preço individual. Confirme o valor e o plano atuais na página de preços do fornecedor.
- Escolher uma ferramenta de time para trabalho solo. Os pontos fortes do Sourcegraph Cody são o contexto de toda a base de código e os registros de auditoria — recursos em escala de time. Um desenvolvedor solo é mais bem atendido com o Continue.dev ou o Cursor.
Fontes
- Melhor assistente de programação com IA para LLM local — comparação da PromptQuorum de ferramentas de programação com IA por suporte de LLM local, com preços verificados e testes de configuração.
- Continue.dev — Documentação — documentação oficial do Continue.dev, incluída a configuração de Ollama e LM Studio.
- Cursor — Preços — preços oficiais do Cursor e detalhes de planos.
- GitHub Copilot — Planos — planos oficiais do GitHub Copilot e detalhes de preços.
- Sourcegraph Cody — Preços — preços oficiais do Sourcegraph Cody e detalhes de planos.
Perguntas frequentes
Qual ferramenta de programação com IA tem o melhor suporte para LLM local?
Continue.dev. Foi construída com LLMs locais — Ollama, LM Studio e llama.cpp — como alvos principais, não como acréscimos posteriores. A configuração leva aproximadamente 5 minutos: aponte-a para o seu endpoint local em um arquivo de configuração. Todos os recursos funcionam em local, é gratuita e de código aberto sob Apache 2.0, e nenhuma conta é necessária para uso exclusivamente local.
O Cursor consegue rodar sobre um LLM local?
Sim, configurando o seu modelo local como um endpoint de API personalizado compatível com OpenAI. As conclusões são então roteadas para o seu modelo local. Isso funciona, mas é mais trabalhoso do que o Continue.dev — aproximadamente 15 minutos de configuração — e alguns recursos agênticos como o Composer podem preferir ou recorrer a modelos na nuvem.
O GitHub Copilot suporta LLMs locais?
Não. O GitHub Copilot é somente nuvem e não tem modo LLM local, então o contexto do código é sempre enviado ao fornecedor. Para código proprietário, trabalho sob NDA ou setores regulados, isso descarta o GitHub Copilot — escolha o Continue.dev ou o Cursor com um LLM local no lugar. O GitHub Copilot é adequado para código público ou de código aberto em que a privacidade não é a restrição.
O Continue.dev é realmente gratuito?
Sim. O Continue.dev é genuinamente gratuito e de código aberto sob a licença Apache 2.0, sem plano premium. Para um desenvolvedor solo que usa um LLM local não há pegadinha — sem conta, sem assinatura. O projeto financia o desenvolvimento por meio de serviços hospedados opcionais e contratos empresariais, não cobrando de usuários locais individuais.
Qual hardware eu preciso para rodar um LLM local para programar?
Uma GPU com aproximadamente 8 GB de VRAM ou mais. O Qwen3 Coder 7B cabe em sistemas menores, o modelo 14B é o padrão de tamanho médio, e um modelo da classe 33B precisa de aproximadamente 24 GB de VRAM. Em uma máquina sem GPU dedicada, rodar um LLM de programação local não é viável, e uma ferramenta na nuvem é a única opção prática.
Qual ferramenta é melhor para um time de desenvolvimento?
Sourcegraph Cody, quando o time precisa de contexto de toda a base de código. O Cody lê o projeto inteiro, do que dependem as grandes refatorações, e acrescenta um console de administração e registros de auditoria para times sensíveis à conformidade. Seu plano padrão fica em torno de US$ 9/usuário/mês conforme o retrato de julho de 2026, com um plano empresarial que custa mais.
Cursor ou Continue.dev — qual devo escolher?
Escolha o Continue.dev se a prioridade é um fluxo de trabalho gratuito, totalmente local e de código aberto — ele funciona com Ollama sem custo e sem conta. Escolha o Cursor (aproximadamente US$ 20/mês) se você quer o editor mais polido e o melhor autocompletar e aceita uma assinatura por pessoa. O Cursor consegue usar um LLM local, mas o Continue.dev é a opção local-first mais previsível.
Quando uma ferramenta de programação com IA na nuvem é a melhor escolha?
Quando o seu código é público ou de código aberto e a privacidade não é uma restrição, quando você não tem GPU para rodar um modelo local, ou quando a velocidade de configuração importa mais do que a localidade — uma ferramenta na nuvem é produtiva em minutos. Os melhores modelos de programação na nuvem também superam as opções locais em problemas algorítmicos difíceis. Para esse trabalho, o GitHub Copilot ou o Cursor com modelos na nuvem é a opção prática.