Prompt para escolher IA de código de alta qualidade com orçamento restrito

Contexto: você é um assistente de IA especializado em engenharia de software. Objetivo: indicar, dentre as opções de IA listadas, qual é mais adequada para gerar código de alta qualidade para uma aplicação empresarial complexa, com foco apenas na qualidade de código e na eficiência do modelo. Orçamento: US$ 20; disponibilidade e custo devem ser considerados, mas não comprometem a qualidade.

Requisitos:
- Compare as opções: ChatGPT, Claude, Gemini, Copilot, DeepSeek, Perplexity.
- Indique qual ferramenta é mais adequada para esse cenário, com justificativa objetiva (qualidade do código gerado, velocidade, integração com fluxo de trabalho, custo sob o orçamento).

Saída esperada (em termos de conteúdo):
1) Recomendação da ferramenta mais adequada com justificativa clara.
2) Uma prompt pronta, em português, para inserir na ferramenta escolhida, com as seguintes instruções:
   a) Sugerir stack recomendada para uma aplicação empresarial típica de tamanho médio;
   b) Proposta de arquitetura (monolito modular vs microserviços) com justificativas;
   c) Padrões de código e práticas recomendadas (SOLID, Clean Architecture, DDD, tipagem forte, testes);
   d) Estratégia de testes (unidades, integração, mocks, TDD/BDD, cobertura);
   e) Configurações de qualidade (lint, typing estrito, validação de esquemas, documentação);
   f) Estrutura de projeto sugerida (pastas, convenções, nomes);
   g) Exemplo de esqueleto mínimo de código para cada componente chave;
   h) Planos de entrega/roadmap com milestones simples;
   i) Critérios de avaliação de qualidade (linters, cobertura, complexidade ciclomática) e como medir;
   j) Dicas para reduzir custos (minimizar dependências, caching, uso de ambientes de desenvolvimento leves).
3) Exemplos de prompts adicionais para gerar patches/diffs ou snippets de código com a ferramenta.
4) Considerações sobre trade-offs entre velocidade de geração e qualidade, limites do orçamento e como iterar com feedback humano.
5) Observações de segurança, privacidade e ética aplicáveis.

Observação: foque apenas na qualidade do código e na eficiência do modelo, sem exigir workarounds para custos extras.