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A melhor alternativa ao Computer Use do Gemini depende do que você está substituindo. Se você deseja manter seu próprio loop de captura de tela para ação e trocar o modelo, os substitutos diretos são o conjunto de ferramentas de uso de computador do Claude da Anthropic e a ferramenta de computador da OpenAI, com o Holo4 da H Company, o OpenCUA e e o UI-TARS da ByteDance como modelos de pesos abertos que você pode hospedar por conta própria. Se você deseja parar de construir o loop completamente e entregar toda a tarefa a um agente que já vem com seu próprio computador, o Sai da Simular é a única opção nesta lista que faz isso tanto para aplicativos de desktop quanto para o navegador. E se o seu agente interage apenas com páginas da web, o Browser Use e e o Stagehand permitem que você mantenha uma arquitetura exclusiva para navegador (veja nosso guia de alternativas ao Browserbase para a camada de infraestrutura de navegador), incluindo a opção de continuar utilizando o Gemini por baixo.
O motivo pelo qual essa questão surge no final de 2026 é que o Google alterou o produto. O autônomo Modelo Gemini 2.5 Computer Use lançado em outubro de 2025 foi desativado em 28 de julho de 2026; o uso de computador é agora uma ferramenta integrada da família Gemini 3.x Flash, ainda rotulada como Preview, e o Google ainda não hospeda o navegador ou a máquina virtual em que seu agente é executado. Este guia compara dez alternativas ao Gemini Computer Use com base no que são (modelo, framework ou agente gerenciado), escopo (navegador, desktop, celular), quem fornece o computador, preços, licença, benchmarks relatados pelos fornecedores e controles de intervenção humana. Todos os números foram extraídos da documentação, página de preços ou ficha técnica do próprio fornecedor em 12 de outubro de 2026; quando um fornecedor não publica um número, nós informamos.
Gemini Computer Use é uma ferramenta na API do Gemini que permite que um modelo Gemini controle uma interface de usuário a partir de capturas de tela; é uma das várias APIs de uso de computador agora disponíveis para desenvolvedores. Sua aplicação envia uma captura de tela e um objetivo; o modelo retorna uma chamada de função como click, type, scroll, drag_and_drop ou navigate, com coordenadas normalizadas para uma grade de 0 a 999 e uma string de intent explicando a etapa; seu código executa a ação em um navegador ou desktop fornecido por você, tira uma nova captura de tela e a envia de volta. O ciclo se repete até que a tarefa seja concluída, ocorra um erro, uma decisão de segurança exija confirmação ou o usuário o interrompa. O Google não fornece o ambiente: sua implementação de referência controla o Playwright localmente ou uma sessão do Browserbase, e sua documentação recomenda executar o agente em um ambiente isolado (sandbox), como o Docker.
Três coisas mudaram entre o lançamento de outubro de 2025 e hoje. Primeiro, o modelo. gemini-2.5-computer-use-preview-10-2025, construído sobre o Gemini 2.5 Pro, foi descontinuado em 28 de julho de 2026 e a página de descontinuação do Google aponta para gemini-3.8-flash como substituto; o guia de Uso do Computador agora recomenda o 3.8 Flash, com gemini-3.5-flash-lite como a opção de baixo custo e gemini-3-flash-preview ainda listado. Segundo, o escopo. A publicação de lançamento de 2025 dizia que o modelo era "otimizado principalmente para navegadores web" e "ainda não otimizado para controle de nível de sistema operacional desktop"; desde a atualização do Gemini 3.5 Flash em 24 de junho de 2026 a ferramenta oferece ambientes de navegador, móvel (Android) e desktop com conjuntos de ações separados, e a ressalva sobre desktop foi removida da documentação. Terceiro, a superfície de segurança: sete categorias de política de segurança configuráveis (transações financeiras, modificação de dados sensíveis, ferramentas de comunicação, criação de contas, modificação de dados, gestão de consentimento, termos legais), um safety_decision por etapa que pode exigir a confirmação do usuário final, e detecção opcional de injeção de prompt em capturas de tela para o 3.5 Flash-Lite e versões posteriores.
O que não mudou é a divisão de trabalho. A ferramenta ainda está em Preview ("pode conter erros e vulnerabilidades de segurança", nas palavras do Google), o conjunto de ações difere entre modelos mais antigos e mais novos, portanto, um loop escrito para o modelo 2.5 precisa de tratamento específico para o modelo, e o computador é de sua responsabilidade fornecer, proteger e pagar. O preço é por token de modelo, sem cobrança separada pela ferramenta: o 3.8 Flash custa US$ 0,75 por milhão de tokens de entrada e US$ 3,75 por milhão de tokens de saída até 31 de dezembro de 2026, subindo para US$ 1,50 e US$ 7,50 a partir de 1º de janeiro de 2027; o 3.5 Flash-Lite custa US$ 0,30 e US$ 2,50. Em benchmarks, o cartão do modelo Gemini 3.8 Flash relata 59,0% no OSWorld-2.0 (pontuação parcial) contra 75,4% para o Claude Opus 5, e o placar do OSWorld-Verified não traz nenhuma submissão do Google; as únicas entradas baseadas em Gemini são agentes de terceiros criados sobre modelos Gemini Pro.
Ao ler os fóruns de desenvolvedores, os artigos de comparação e o próprio changelog do Google, os motivos se agrupam em cinco pontos. O primeiro é a própria migração: um loop criado no modelo de pré-visualização 2.5 parou de funcionar em julho e, se você precisa reescrever o tratamento de ações de qualquer maneira, este é o momento natural para comparar. O segundo é o escopo. Equipes cujo agente precisa abrir um aplicativo de desktop, uma caixa de diálogo de arquivo ou um terminal descobriram que o modelo de 2025 é explicitamente voltado para navegadores e, embora a ferramenta de 2026 adicione um ambiente de desktop, o Google não publica nenhum benchmark de desktop para ela nem fornece uma implementação de referência. O terceiro é o problema do computador: o Google entrega um modelo e deixa você por conta própria para executar o Playwright, uma frota de máquinas virtuais, persistência de sessão, logins e a interface de aprovação. O quarto é a confiabilidade em tarefas longas; no único benchmark de desktop que o Google publica, seu melhor modelo Flash fica cerca de 16 pontos atrás dos modelos líderes. O quinto é o status de Pré-visualização e a rotatividade de modelos que o acompanha; três modelos Gemini com capacidade de uso de computador foram lançados, descontinuados ou redirecionados nos últimos doze meses.
Cada alternativa abaixo resolve alguns desses problemas, mas não outros. A primeira pergunta a se fazer é se você deseja um modelo diferente para o loop que já possui ou se deseja parar de gerenciar o loop.
Comparamos dez opções com base no tipo (preditor de ações em nível de modelo, framework de código aberto, plataforma de agente de navegador ou agente gerenciado), escopo (navegador, sistemas operacionais de desktop, dispositivos móveis), quem fornece o computador, preços conforme publicados, status de código aberto e licença, a alegação de benchmark mais recente do próprio fornecedor, controles de intervenção humana e uma limitação declarada pelo próprio fornecedor. Os números provêm de documentação oficial, páginas de preços, cartões de modelo e READMEs do GitHub em 12 de outubro de 2026. Os números de benchmark são relatados pelos fornecedores e vêm de diferentes ferramentas e versões do OSWorld, portanto, nós os citamos com sua versão e fonte e não os classificamos com base neles. A Simular publica este guia e lista o Sai em primeiro lugar porque é a única opção que substitui toda a pilha em vez de apenas uma camada; as nove restantes estão ordenadas da substituição de modelo por modelo mais direta para a arquitetura mais diferente. Nada aqui é patrocinado.
Site: platform.simular.ai. Tipo: Agente de uso de computador gerenciado em nível de tarefa com seu próprio computador na nuvem. Escopo: Computador completo: aplicativos de desktop, navegadores, arquivos e terminais em uma máquina na nuvem Windows ou Linux hospedada pela Simular, ou em seu próprio dispositivo Mac ou Windows. Preços: Explore gratuitamente (computador na nuvem Windows compartilhado, créditos renovados diariamente); Pagamento conforme o uso de US$ 50 por mês para 50.000 créditos, computador cobrado apenas enquanto estiver em execução, até cinco computadores na nuvem simultâneos; Sai Unlimited por US$ 500 por mês com um computador sempre ativo; Enterprise personalizado. Código aberto: Não; o framework de pesquisa subjacente, Agent S, é Apache-2.0 (item 8).
Todas as outras opções nesta lista fornecem um modelo, um framework ou um navegador e deixam você responsável por montar o agente. O Sai inverte isso. Você envia uma solicitação, POST /v1/agents/messagecom a tarefa em linguagem simples e uma máquina opcional; o agente planeja, observa a tela, clica e digita, recupera-se de erros e retorna um resultado, e seu código lê o progresso e a resposta final a partir de GET /v1/agents/eventsNão há loop de captura de tela para escrever, nem escala de coordenadas, nem frota de Playwright, e nenhuma decisão separada sobre qual modelo Gemini Flash fixar neste trimestre. O computador vem com a API: uma área de trabalho dedicada Windows ou Linux por sessão nos planos pagos, uma compartilhada no plano gratuito, e sua própria máquina Mac ou Windows se o trabalho precisar ser feito onde seus dados já estão. Esse último ponto é o que a arquitetura do Gemini não consegue igualar hoje: o agente de referência do Google suporta apenas ambientes de navegador, e seu ambiente de desktop é fornecido sem código de exemplo e sem benchmark de desktop publicado.
A interação humana (human-in-the-loop) é um estado de primeira classe, e não apenas uma recomendação. Quando o agente encontra um login, uma senha ou uma verificação por telefone, ele nunca os digita; ele gera um evento needs_approval com um link de aprovação e aguarda por uma pessoa. O mesmo mecanismo cobre comandos e outras ações sensíveis, que você responde via POST /v1/agents/approve. Desenvolvedores que desejam isso dentro de um agente de codificação obtêm a mesma capacidade através do servidor MCP, npx -y @simular-ai/sai-mcp, no Claude Code, Codex e Cursor. A confiabilidade é publicada em vez de implícita: no OSWorld 2.1, a Simular relata uma pontuação parcial de 77,3% a US$ 14,34 por tarefa com trajetórias públicas. Esse é um número do fornecedor, como todos os números neste guia, mas trata-se de uma taxa de conclusão em nível de tarefa com um custo associado, algo que nem o Google nem qualquer modelo de pesos abertos aqui publica para um agente completo.
usage.costUsd em cada resposta de eventos.computer_use : você não pode usar seu próprio loop nem trocar por um modelo diferente.Construtores de agentes que usavam o Gemini Computer Use como uma ferramenta dentro de um agente maior e preferem chamar "faça isso em um computador" a manter o loop de controle, e qualquer equipe cujas tarefas saiam do navegador.
Obtenha uma chave de API da Sai
Website: platform.claude.com. Tipo: Conjunto de ferramentas de uso de computador em nível de modelo na Messages API e no Agent SDK. Escopo: Qualquer sistema operacional ou navegador de desktop para o qual você implemente manipuladores; o ambiente de referência da Anthropic é Linux em Docker. Preço: Por token de modelo sem sobretaxa de ferramenta: Claude Opus 5.5 US$ 4 entrada / US$ 20 saída por milhão de tokens, Sonnet 5.5 US$ 2 / US$ 10, Haiku 5.5 US$ 0,10 / US$ 0,50. Código aberto: Não; a demonstração de início rápido é pública.
Se o que você procura tem o mesmo formato do Gemini Computer Use, mas com um modelo mais robusto por trás, esta é a opção mais próxima. A ferramenta atual é a computer_toolset_20260801, um conjunto de dezessete ferramentas (captura de tela, clique esquerdo, digitação, zoom, etc.) que não requer cabeçalho beta e é compatível com os modelos Fable, Mythos, Opus, Sonnet e Haiku da série 5; as versões mais antigas computer_20251124 e computer_20250124 ainda são aceitas para modelos anteriores. O ciclo é aquele que você já conhece: captura de tela enviada, ação recebida, você executa. O da Anthropic número publicado é a pontuação de desktop mais alta relatada pelo fornecedor nesta lista, 81,8% parcial no OSWorld 2.1 para o Opus 5.5 (80,7% para o Fable 5.1, 74,0% para o Opus 5), e a documentação é incomumente franca sobre os modos de falha: o Claude "pode cometer erros ou alucinar ao fornecer coordenadas específicas", a latência "pode ser muito lenta" e a orientação é não utilizá-lo para tarefas "que exijam precisão perfeita ou informações confidenciais do usuário sem supervisão humana". A segurança consiste em classificadores de injeção de prompt nos resultados das ferramentas, além da instrução de obter confirmação antes de ações consequentes; não existe um equivalente às categorias de política nomeadas do Gemini, portanto, você mesmo deve criar essa lógica.
Equipes com um loop Gemini existente que precisam de melhor precisão em desktop e estão preparadas para continuar operando o ambiente.
Website: developers.openai.com. Tipo: Nível de modelo computador ferramenta; a OpenAI agora recomenda um padrão de execução de código. Escopo: Navegador ou VM de desktop que você executa. Preço: GPT-6 Astra US$ 10 / US$ 50 por milhão de tokens, GPT-6.1 Sol US$ 2 / US$ 10, GPT-6 Luna US$ 0,10 / US$ 0,50; o modo rápido dobra a taxa. Código aberto: Não.
O histórico da OpenAI aqui espelha o do Google. O original computer-use-preview modelo (março de 2025) foi desativado em 23 de julho de 2026, cinco dias antes do Gemini 2.5 Computer Use; o produto Operator foi encerrado em agosto de 2025 e seu sucessor, o agente ChatGPT, foi integrado ao ChatGPT Work. O que resta para os desenvolvedores é a computador ferramenta no GPT-6 Astra, 6.1 Sol e 6 Luna, que funciona como a do Gemini (ações estruturadas de mouse e teclado, executadas via PyAutoGUI ou Playwright), além de uma recomendação mais recente: deixar o modelo escrever scripts curtos em PyAutoGUI ou Playwright e executá-los por meio de uma ferramenta de função, o que a OpenAI afirma ser agora a abordagem preferida para o Astra. A OpenAI relata 72,6% de sucesso parcial no OSWorld 2.0 para o Astra (subconjunto offline, cerca de 40 minutos por tarefa) contra 65,7% para o Sol, e observa que suas verificações de segurança "podem, por vezes, atrasar, pausar ou interromper trabalhos legítimos". Assim como no Gemini e no Claude, o ambiente é seu.
Equipes padronizadas na stack da OpenAI que desejam que o modelo escreva código de automação em vez de emitir um clique de cada vez.
Website: hcompany.ai. Tipo: Modelos de uso de computador com pesos abertos (Holo4 27B denso, 35B-A3B mistura de especialistas) com uma API de inferência hospedada e o agente Surfer. Escopo: Desktop, web e Android. Preços: API a US$ 0,40 na entrada / US$ 3,00 na saída por milhão de tokens para o modelo de 27B e US$ 0,30 / US$ 2,00 para o 35B-A3B; os pesos do 35B-A3B são gratuitos. Código aberto: Pesos do 35B-A3B sob licença Apache-2.0; a licença do 27B não foi informada.
Holo4, lançado em 28 de setembro de 2026, é o argumento mais forte para substituir o Gemini por um modelo que você mesmo pode executar. A H Company relata 85,2% no OSWorld para o modelo de 27B a US$ 0,08 por tarefa e 80,8% a US$ 0,05 para o 35B-A3B, ambos em seu próprio sistema de avaliação, e é honesta ao admitir que, no OSWorld 2.0 mais recente, o 27B pontua 61,7% contra 81,8% do Claude Opus 5.5: em suas palavras, "em fluxos de trabalho longos, ele fica atrás dos modelos fechados mais fortes". Para tarefas curtas e médias, no entanto, é difícil contestar um modelo que custa um décimo do Flash por token de saída e pode ser auto-hospedado sob a licença Apache-2.0. Assim como o Gemini, o Holo4 é apenas o modelo; você fornece o ambiente e o loop, e a H não documenta nenhum mecanismo de intervenção humana.
Equipes que desejam ser proprietárias tanto do modelo quanto do loop, e cujas tarefas são curtas o suficiente para que um modelo de 27B dê conta.
Site: github.com/xlang-ai/OpenCUA. Tipo: Modelos de base abertos para uso em computador (7B, 32B, 72B, baseados em Qwen), além do conjunto de dados e ferramentas AgentNet. Escopo: Desktop: Windows, macOS e Ubuntu. Preços: Gratuito; você paga pelas GPUs. Código aberto: MIT para modelos, dados, ferramentas e código.
OpenCUA vem do mesmo grupo que mantém o OSWorld, e é a resposta mais clara para a busca "gemini computer use alternatives github": tudo, incluindo os dados de treinamento, possui licença MIT. O modelo de 72B atinge 45,0% no OSWorld-Verified em 100 passos (média de três execuções), com 34,8% para o de 32B e 26,6% para o de 7B, o que está bem abaixo dos modelos fechados, mas em um benchmark que você pode reproduzir. O serviço é feito via vLLM, com uma peculiaridade documentada (os modelos usam 1D RoPE, portanto, as classes padrão do Transformers e vLLM não devem ser usadas) e o código de treinamento ainda está pendente. Nenhum mecanismo de segurança está documentado; esta é uma infraestrutura de pesquisa, não um produto.
Equipes de pesquisa e empresas com necessidades rigorosas de licenciamento que desejam ajustar seu próprio agente de desktop.
Site: github.com/bytedance/UI-TARS. Tipo: Família de modelos de agente de GUI de ponta a ponta com o aplicativo de desktop UI-TARS. Escopo: Desktop (computador local e navegador) e dispositivos móveis. Preços: Os pesos do UI-TARS-1.5-7B são gratuitos; modelos 1.5 maiores estão disponíveis mediante solicitação de pesquisa; os pesos do UI-TARS-2 não são públicos. Código aberto: Apache-2.0 para o código e o modelo 7B.
O UI-TARS é o modelo que o Agent S3 recomenda como seu componente de fundamentação e, por si só, é um agente completo: UI-TARS Desktop o envolve em um aplicativo que controla sua máquina local. Os números publicados são 42,5% no OSWorld para o UI-TARS-1.5 (100 passos) e 47,5% para o UI-TARS-2 em seu relatório técnico de setembro de 2025, com um desempenho sólido de 88,2% no Online-Mind2Web e 73,3% no AndroidWorld. O problema é o ritmo de lançamento: não houve nenhum novo modelo aberto desde abril de 2025, os pesos do UI-TARS-2 permanecem fechados e nada nos repositórios oficiais descreve um mecanismo de aprovação ou de intervenção humana (human-in-the-loop).
Desenvolvedores que desejam um modelo de fundamentação local e gratuito para seu próprio agente, ou um aplicativo de desktop para experimentar.
Site: github.com/microsoft/fara. Tipo: Modelos de agente web pequenos e abertos (4B, 9B, 27B, lançados em 22 de julho de 2026) com o aplicativo de intervenção humana Magentic-UI (MagenticLite) incluído. Escopo: Apenas navegador. Código aberto: MIT.
O Fara é a contraparte exclusiva para navegadores do OpenCUA: pequeno, licenciado sob MIT e treinado para sites ativos via Playwright. Fara 1.5-27B registra 89,3% no WebVoyager e 72,3% no Online-Mind2Web; a versão de 9B pontua 86,6% e 63,4%. O que o diferencia dos outros modelos abertos é uma noção integrada de "Pontos Críticos": o modelo para antes de inserir informações pessoais, realizar compras, enviar mensagens, enviar candidaturas ou iniciar sessão, o que é o equivalente de pesos abertos mais próximo das categorias de política de segurança do Gemini. A Microsoft classifica-o como uma prévia de pesquisa, apenas em inglês, para ser executado em ambiente isolado (sandbox) e mantido longe de domínios regulamentados.
Equipes cujo uso do Gemini era puramente baseado no navegador e que desejam um modelo pequeno que possam hospedar por conta própria.
Site: github.com/simular-ai/agent-s. Tipo: Estrutura de agente de código aberto que combina qualquer LLM de planejamento com um modelo de fundamentação para criar um agente de uso de computador. Escopo: Desktop: macOS, Windows e Linux, monitor único. Preço: Gratuito; você paga aos provedores de modelo. Código aberto: Apache-2.0, pip install gui-agents.
Agent S3 é a estrutura de pesquisa aberta por trás do Sai, e a escolha certa se você deseja a abordagem do Sai sem a hospedagem do Sai. Ele roda na sua máquina, planeja com um modelo de sua escolha (OpenAI, Anthropic, Gemini, OpenRouter ou vLLM; o README recomenda o GPT-5), fundamenta cliques com um UI-TARS-1.5-7B auto-hospedado e executa Python para controlar o computador. No lançamento, ele registrou 62,6% no OSWorld-Verified isoladamente e 69,9% com sua técnica Behavior Best-of-N (GPT-5, 100 passos), posteriormente 66% e 72,6%, o que a Simular descreve como o primeiro resultado a superar a linha de base humana de 72,36% nesse benchmark. A compensação é operacional: não há porta de aprovação, o ambiente de codificação local vem desativado por padrão porque executa Python e Bash arbitrários, e o próprio aviso do README é "use com cuidado".
Desenvolvedores que desejam ter controle total sobre o agente de desktop e se sentem confortáveis em operá-lo.
Site: browser-use.com. Tipo: Biblioteca de agente de navegador em Python com licença MIT, além do Browser Use Cloud com navegadores hospedados e modelos próprios. Escopo: Apenas navegador. Preço: Navegadores na nuvem a US$ 0,02 por hora de navegador; o modelo BU 2.0 a US$ 0,60 / US$ 3,50 por milhão de tokens; traga sua própria chave (BYOK) pela taxa do provedor mais uma taxa de orquestração de 0,2x; um pequeno crédito gratuito único. Código aberto: MIT.
O Browser Use é o que muitos projetos de Computer Use do Gemini estavam realmente construindo: um agente de navegador. Em vez de coordenadas brutas, ele trabalha a partir do DOM e capturas de tela, é agnóstico a modelos (seus wrappers cobrem OpenAI, Anthropic, Google e modelos locais Ollama, com recomendação para o seu próprio BU 2.0), e a nuvem adiciona navegadores, proxies e uma API de agente hospedada. Seu benchmark de destaque é 97% no Online-Mind2Web para o modelo bu-max via API na nuvem (avaliado pelo Claude, 291 de 300 tarefas) e 63,3% em seu próprio BU Bench para a biblioteca aberta com o BU 2.0. As limitações são as habituais de navegadores: sem garantia em CAPTCHAs e confiabilidade reduzida em interfaces baseadas apenas em canvas, iframes de origem cruzada e páginas com milhares de elementos.
computer_use ferramenta.Equipes que estão substituindo um loop do Gemini limitado ao navegador por uma estrutura aberta e madura.
Site: stagehand.dev. Tipo: SDK de automação de navegador com licença MIT (agir, extrair, observar, agente) com o Browserbase como infraestrutura de navegador gerenciada. Escopo: Apenas navegador. Preço: Plano gratuito do Browserbase (uma hora de navegador, 3 simultâneos), Desenvolvedor US$ 20 por mês (100 horas, 25 simultâneos), Startup US$ 99 (500 horas, 100 simultâneos); tokens de modelo cobrados separadamente. Código aberto: Stagehand MIT.
A demonstração de uso de computador do próprio Google é hospedada pelo Browserbase, e o agent({ mode: "cua" }) do Stagehand aceita modelos de uso de computador do Gemini, Claude e OpenAI sob uma única interface. Isso o torna a alternativa menos disruptiva da lista: você pode mover seu loop para o Stagehand hoje, manter o Gemini 3.8 Flash como backend enquanto for conveniente e alterar a string do modelo posteriormente. O Stagehand adiciona recursos que a ferramenta nativa do Gemini não possui, incluindo observe(), que retorna seletores para que as credenciais nunca cheguem ao modelo, um maxSteps de proteção (padrão 20) e um modo híbrido que combina ações de DOM com ações de uso de computador. A documentação é clara sobre as limitações: o modo CUA não possui variáveis, streaming ou saída estruturada, a viewport padrão é 1288 por 711 e "outros tamanhos de viewport podem reduzir o desempenho", e a entrada da OpenAI em sua lista de modelos ainda faz referência ao modelo de visualização descontinuado.
observe() e limites de passos integrados.Equipes que desejam se prevenir: mantenham o Gemini por enquanto, mas parem de programar diretamente contra o esquema de ferramentas dele.