Statsig: Análise Completa 2026 (Recursos, Preço e Dono)

O Statsig é uma das plataformas de experimentação mais capazes do mercado e, em 2026, também a que exige a leitura mais cuidadosa sobre quem está no controle dela. Em menos de um ano, ela foi comprada pela OpenAI e teve a marca e a base de clientes assumidas pela Amplitude. Nada disso invalida o produto, que continua publicando preço, mantendo uma camada gratuita substancial e sendo tecnicamente forte, mas muda o peso do critério “estabilidade do fornecedor” na sua decisão. Esta análise cobre o que a ferramenta faz, quanto cobra, quanto do seu teste cabe na franquia gratuita e o que os dois anúncios significam na prática. Para o panorama da categoria, veja a comparação neutra de ferramentas de teste A/B.

Aviso de transparência antes de qualquer linha: a Donnu é uma ferramenta de teste A/B e concorre com o Statsig em parte do escopo. Este texto foi escrito para ser útil mesmo para quem vai escolher o Statsig no fim.

O que o Statsig é, em uma frase por peça

Peça	O que faz	Para quem costuma importar
Feature flags e configs	Liga e desliga funcionalidade por segmento, sem deploy novo	Engenharia, no fluxo normal de entrega
Experimentação	Teste A/B server-side e client-side amarrado às flags	Produto, medindo o que acabou de subir
Analytics de produto	Funis, retenção e métricas sobre os mesmos eventos	Times que decidem por dado próprio
Gravação de sessão	Replay do comportamento na interface	Diagnóstico qualitativo do que o número mostrou
Warehouse native	Execução sobre o data warehouse da própria empresa	Operações com governança de dado centralizada

A leitura honesta dessa tabela: o Statsig nasce dev-first. O caminho natural é instrumentar eventos, criar uma flag e transformar essa flag em experimento. Não é uma ferramenta em que um time de marketing edita uma página no navegador e publica um teste sem engenharia, e essa é a primeira pergunta de qualificação antes de qualquer outra.

Preço: a tabela pública, na íntegra

Números conferidos na página oficial de preços em 10 de agosto de 2026:

Plano	Preço	Eventos inclusos	Gravações de sessão	Retenção analítica	Checagens de flag
Developer	Gratuito, sem cartão	2 milhões/mês	50 mil/mês	1 ano	Ilimitadas
Pro	US$ 150/mês	5 milhões/mês, excedente US$ 0,05 por mil	100 mil/mês	Ilimitada	Ilimitadas
Enterprise	Cotado	Contrato por evento ou por experimento, com desconto por volume	Cotado	Ilimitada	Ilimitadas

O Enterprise acrescenta execução nativa em data warehouse, integrações de saída de dados, importação do warehouse, SSO, controle de acesso por papel e times, suporte prioritário e elegibilidade a HIPAA mediante acordo específico.

Dois pontos que essa tabela deixa explícitos:

1. A franquia gratuita é grande de verdade. Dois milhões de eventos por mês e 50 mil gravações não é uma camada de demonstração, é volume suficiente para uma operação pequena rodar de fato.
2. Flag não é a unidade de cobrança. Checagens de flag e config aparecem como ilimitadas em todos os planos. Quem avalia ferramentas de feature flag por custo de avaliação em alto tráfego precisa registrar essa diferença, tratada também na comparação de ferramentas de feature flag.

Quem controla a plataforma: os dois anúncios que importam

Esta é a seção que faz esta análise valer mais que a leitura da página de preços, e ela é factual.

Em 2 de setembro de 2025, a OpenAI anunciou a aquisição do Statsig por US$ 1,1 bilhão em ações, com o fundador e CEO Vijaye Raji assumindo como CTO de Aplicações da OpenAI e o time do Statsig indo junto.

Em 5 de maio de 2026, a Amplitude anunciou que assume a marca e os clientes do Statsig. Nas palavras do anúncio oficial, a Amplitude “vai manter e desenvolver a plataforma Statsig atual, em nuvem e em data warehouse, incluindo suporte aos clientes existentes”, e vai “trabalhar de perto com o time do Statsig na OpenAI durante a transição”, começando a construir um roadmap mais integrado entre as duas plataformas.

A leitura neutra: continuidade declarada por escrito não é a mesma coisa que continuidade garantida, e também não é sinal de abandono. Duas consequências práticas, ambas defensáveis independentemente da sua opinião sobre o negócio:

• Prefira contratos mais curtos enquanto a transição estiver em andamento, e trate a renovação como ponto de decisão, não como formalidade.
• Mantenha os seus dados de experimento exportáveis. Isso vale para qualquer fornecedor, e vale mais quando a plataforma acabou de trocar de controle.

Quanto do seu teste cabe na franquia

O modelo por evento liga o custo da ferramenta ao volume da sua instrumentação, não ao número de experimentos. Ajuste a calculadora com a sua taxa base real:

Taxa de conversão atual%Efeito mínimo detectávelrelativo (%)absoluto (pp)Confiança909599%Poder8090%Visitantes por semana (total)Testebilateralunilateral

-Visitantes por variação

-Total (2 variações)

-Duração estimada

Cálculo por aproximação normal de duas proporções, 2 variações (50/50). Mexa nos campos e veja o impacto ao vivo.

O exemplo trabalhado

Um SaaS converte 4% dos visitantes do fluxo de cadastro e recebe 40.000 usuários por semana nesse fluxo. Para detectar um ganho relativo de 10% (de 4% para 4,4%), a 95% de confiança e 80% de poder, a matemática pede 39.475 usuários por variação, o que leva 14 dias. Mirando 15% relativo (de 4% para 4,6%), o requisito cai para 17.943 por variação e o teste fecha em 7 dias.

O experimento de 14 dias envolve cerca de 78.950 usuários somando as duas variações. A uma instrumentação de 10 eventos por usuário (visualização de tela, cliques principais, conversão), isso são aproximadamente 790 mil eventos, ou 40% da franquia gratuita mensal de 2 milhões. Mesmo somando o tráfego normal do produto, uma operação pequena roda esse teste sem sair do plano gratuito.

Cenário de instrumentação	Eventos do experimento	Cabe nos 2 milhões grátis?	Custo no excedente do Pro
10 eventos por usuário	~790 mil	Sim, com folga	Zero
25 eventos por usuário	~1,97 milhão	Sim, no limite	Zero
60 eventos por usuário	~4,74 milhões	Não, exige o Pro	Zero dentro dos 5 milhões do Pro
100 eventos por usuário	~7,9 milhões	Não	~US$ 145 de excedente no Pro

O excedente do Pro é de US$ 0,05 por mil eventos, ou seja, US$ 50 por milhão adicional. A leitura prática: o que custa dinheiro não é rodar experimentos, é instrumentar demais. Times que disparam um evento para cada interação de interface estouram a franquia com tráfego moderado, enquanto times que instrumentam só o que entra em métrica rodam anos na camada gratuita.

Lendo o resultado

Suponha que o teste rodou até 20.000 usuários por variação e fechou com 800 cadastros no controle (4,00%) contra 884 na variação (4,42%).

Controle (A)

VisitantesConversões

Variação (B)

VisitantesConversões

Confiança90%95%99%

Controle (A) · Taxa-

Variação (B) · Taxa-

Melhora relativa-

valor-p-

IC 95% da diferença-

Teste z bilateral de duas proporções. "Sem significância" quase sempre quer dizer que falta amostra, não que as versões são iguais.

Rodando esses quatro números no motor de significância deste blog: z = 2,09, valor-p ≈ 0,0365, com intervalo de confiança de 95% da diferença entre +0,03 e +0,81 ponto percentual, e melhora relativa observada de +10,5%. É significativo pela régua de 5% e o intervalo é largo: o ganho verdadeiro pode ser quase nada ou quase o dobro do ponto central. Nenhuma ferramenta, por melhor que seja, resolve isso; só mais amostra resolve, e é por isso que o guia de significância estatística insiste em ler o intervalo antes da estimativa pontual.

Pontos fortes reais

• Camada gratuita utilizável de verdade. Dois milhões de eventos e 50 mil gravações por mês colocam uma operação pequena em produção sem contrato.
• Preço público por evento. Dá para projetar o custo a partir da sua própria instrumentação, sem passar por cotação.
• Flags não são cobradas. Para produtos com muitas flags e tráfego alto, isso remove uma linha de custo que existe em concorrentes.
• Warehouse native no Enterprise. Para empresas com governança de dado centralizada, rodar o cálculo sobre o próprio warehouse resolve um problema real de confiança no número.
• Experimentação e analytics sobre os mesmos eventos. Evita a divergência clássica entre o número da ferramenta de teste e o número do analytics.

Limitações e pontos de atenção

• Duas mudanças de controle em menos de um ano. É o ponto de atenção número um em 2026, e a razão para contrato curto e dado exportável.
• Não é ferramenta para marketing sem engenharia. Sem editor visual como caminho principal, testar uma landing page sem desenvolvedor não é o fluxo natural do produto.
• Custo dirigido pela instrumentação. Uma decisão de arquitetura de eventos tomada por engenharia vira uma linha de fatura, e os dois times raramente conversam sobre isso antes.
• Curva de aprendizado estatística. Uma plataforma com recursos avançados de experimentação exige um time que saiba o que está ligando; ligar tudo sem entender produz confiança falsa mais rápido do que uma ferramenta simples.
• Roadmap em convergência. O anúncio oficial fala em integrar os roadmaps das duas plataformas. Integração costuma trazer ganhos e também descontinuações.

Como avaliar num piloto

1. Instrumente só o que entra em métrica. Faça a conta de eventos por usuário antes de escrever o primeiro track.
2. Rode um teste A/A. Sem diferença real entre os lados, confirme que a ferramenta reporta o não-efeito e que a divisão de tráfego bate com o configurado.
3. Teste o caminho de exportação. Consiga tirar os dados brutos do experimento antes de depender deles.
4. Confirme a franquia vigente na página oficial. Preço e limites de plano mudam, e mais ainda em plataforma que trocou de dono.
5. Combine com o financeiro o teto de excedente. US$ 0,05 por mil eventos é barato por unidade e some rápido com instrumentação generosa.

Análise final: para quem o Statsig faz sentido

Faz sentido para times de produto e engenharia que já trabalham com feature flags no fluxo de entrega, que querem experimentação e analytics sobre os mesmos eventos, e que se beneficiam de uma camada gratuita grande para começar sem contrato. Para empresas grandes com governança de dado, a execução nativa em warehouse do Enterprise é um argumento forte por si só.

Faz menos sentido para times de marketing que precisam testar páginas sem depender de deploy, para quem coloca estabilidade contratual de longo prazo acima de capacidade técnica, e para operações pequenas de e-commerce cujo caso é teste em página web, onde ferramentas client-side com editor visual, como as cobertas na análise do Convert.com e nas alternativas ao Google Optimize, resolvem com menos esforço.

Se o seu caso é o segundo grupo, a Donnu é uma opção mais leve, focada em teste A/B em web com preço previsível e estatística conservadora. Ela não substitui o Statsig em feature flags, analytics de produto, gravação de sessão ou execução em warehouse, e dizer o contrário seria desonesto. Se o que você precisa é testar páginas com rigor e sem montar uma plataforma, comece um teste grátis de 14 dias.

---

Leia também: Ferramentas de Teste A/B Comparadas · Ferramentas de Feature Flag Comparadas · GrowthBook x PostHog · Preços de Ferramentas de Teste A/B

Referências

• Statsig. Pricing. Planos Developer, Pro e Enterprise, franquias de evento e gravação, preço de excedente e recursos por plano, conferidos em 10 de agosto de 2026. statsig.com/pricing.
• CNBC. OpenAI buys Statsig for $1.1 billion, hires CEO as applications exec. Cobertura do anúncio de aquisição de 2 de setembro de 2025. cnbc.com.
• TechCrunch. OpenAI acquires product testing startup Statsig and shakes up its leadership team. 2 de setembro de 2025. techcrunch.com.
• Amplitude. Amplitude and Statsig Partnership. Anúncio oficial de 5 de maio de 2026, com o compromisso de manter e desenvolver a plataforma e o suporte aos clientes existentes. amplitude.com.
• MarTech. Amplitude and Statsig deal raises questions for customers. Cobertura independente das dúvidas levantadas pelo acordo. martech.org.
• Kohavi, R., Tang, D. e Xu, Y. Trustworthy Online Controlled Experiments: A Practical Guide to A/B Testing. Cambridge University Press, 2020. Capítulos sobre escolha de plataforma, teste A/A e instrumentação. Material de apoio em experimentguide.com.