FastAPI vs Flask (2026): Qual framework web Python você deve escolher?

Name

Soren Atelier

Updated on 10/02/2026

Você está começando um novo projeto de API em Python e precisa escolher um framework. O Flask tem sido o framework leve de referência desde 2010, alimentando milhões de aplicações. O FastAPI chegou em 2018 e ganhou adoção rapidamente com sua documentação automática, validação integrada e suporte async. Escolher o errado significa lutar contra limitações depois ou adotar complexidade que você não precisa.

Este guia compara ambos os frameworks no que importa: desempenho, experiência do desenvolvedor, segurança de tipos, tratamento async, ecossistema e casos de uso práticos.

Comparação rápida

Comparação Hello World

Flask

from flask import Flask
 
app = Flask(__name__)
 
@app.route('/')
def hello():
    return {'message': 'Hello, World!'}
 
if __name__ == '__main__':
    app.run(debug=True)

FastAPI

from fastapi import FastAPI
 
app = FastAPI()
 
@app.get('/')
def hello():
    return {'message': 'Hello, World!'}
 
# Executar com: uvicorn main:app --reload

Ambos são mínimos e limpos. O FastAPI usa métodos decoradores (@app.get, @app.post) em vez do @app.route do Flask com o parâmetro methods=.

Segurança de tipos e validação

Esta é a maior vantagem do FastAPI.

Flask: Validação manual

from flask import Flask, request, jsonify
 
app = Flask(__name__)
 
@app.route('/users', methods=['POST'])
def create_user():
    data = request.get_json()
 
    # Validação manual
    if not data or 'name' not in data:
        return jsonify({'error': 'name is required'}), 400
    if not isinstance(data.get('age'), int) or data['age'] < 0:
        return jsonify({'error': 'age must be a positive integer'}), 400
    if 'email' not in data or '@' not in data['email']:
        return jsonify({'error': 'valid email is required'}), 400
 
    # Processar dados válidos
    return jsonify({'id': 1, **data}), 201

FastAPI: Validação automática

from fastapi import FastAPI
from pydantic import BaseModel, EmailStr
 
app = FastAPI()
 
class UserCreate(BaseModel):
    name: str
    age: int
    email: EmailStr
 
@app.post('/users')
def create_user(user: UserCreate):
    # A validação acontece automaticamente antes desta função ser executada
    # Requests inválidos recebem uma resposta de erro 422 detalhada
    return {'id': 1, **user.model_dump()}

O FastAPI usa type hints do Python com modelos Pydantic para validar requests automaticamente. Sem verificação manual, sem boilerplate, e as respostas de erro incluem exatamente qual campo falhou e por quê.

Suporte Async

FastAPI: Async nativo

from fastapi import FastAPI
import httpx
 
app = FastAPI()
 
@app.get('/data')
async def get_data():
    async with httpx.AsyncClient() as client:
        # Não bloqueante: outros requests podem ser processados enquanto aguarda
        response = await client.get('https://api.example.com/data')
        return response.json()

Flask: Síncrono por padrão

from flask import Flask
import requests
 
app = Flask(__name__)
 
@app.route('/data')
def get_data():
    # Bloqueante: a thread fica ocupada até a resposta chegar
    response = requests.get('https://api.example.com/data')
    return response.json()

O FastAPI lida com async nativamente, tornando-o ideal para cargas de trabalho intensivas em I/O (chamadas de API, consultas a banco de dados, operações de arquivo). O Flask requer bibliotecas e configuração adicionais para suporte async.

Documentação de API

O FastAPI gera documentação interativa de API automaticamente:

from fastapi import FastAPI
from pydantic import BaseModel
 
app = FastAPI(title="My API", version="1.0.0")
 
class Item(BaseModel):
    name: str
    price: float
    in_stock: bool = True
 
@app.get('/items/{item_id}')
def get_item(item_id: int):
    """Recuperar um item pelo seu ID."""
    return {'item_id': item_id, 'name': 'Widget'}
 
@app.post('/items')
def create_item(item: Item):
    """Criar um novo item no inventário."""
    return {'id': 1, **item.model_dump()}
 
# Visite http://localhost:8000/docs para Swagger UI
# Visite http://localhost:8000/redoc para ReDoc

O Flask requer extensões como flask-swagger-ui ou flask-restx para funcionalidade similar, e mesmo assim a documentação requer mais configuração manual.

Desempenho

O FastAPI roda em ASGI (Uvicorn/Hypercorn), enquanto o Flask roda em WSGI (Gunicorn/Waitress):

O FastAPI é aproximadamente 2-3x mais rápido para APIs JSON. A diferença aumenta para cargas intensivas em I/O onde o tratamento async previne o bloqueio de threads.

Ecossistema e extensões

Ecossistema Flask (Maduro)

Ecossistema FastAPI (Crescendo)

O Flask tem mais extensões para cada caso de uso. O ecossistema do FastAPI é menor, mas cresce rapidamente, e muitas bibliotecas Python funcionam com ambos os frameworks.

Quando escolher cada um

Escolha FastAPI quando:

• Construir APIs REST ou microsserviços
• Segurança de tipos e validação automática importarem
• Precisar de suporte async para cargas intensivas em I/O
• Documentação de API auto-gerada for valiosa
• Construir novos projetos sem restrições legadas
• Desempenho for prioridade

Escolha Flask quando:

• Construir aplicações web full-stack com templates (Jinja2)
• Precisar de um ecossistema massivo de extensões
• Sua equipe já tiver experiência com Flask
• O projeto for simples e não precisar de async
• Precisar de máxima flexibilidade na arquitetura
• Prototipagem rápida com configuração mínima

Exemplo de API para ciência de dados

Para cientistas de dados implantando modelos ML como APIs, a validação de tipos do FastAPI é particularmente útil:

from fastapi import FastAPI
from pydantic import BaseModel
import numpy as np
 
app = FastAPI()
 
class PredictionRequest(BaseModel):
    features: list[float]
    model_name: str = "default"
 
class PredictionResponse(BaseModel):
    prediction: float
    confidence: float
 
@app.post('/predict', response_model=PredictionResponse)
def predict(req: PredictionRequest):
    # Inferência do modelo
    features = np.array(req.features)
    prediction = float(features.mean())  # Placeholder
    return PredictionResponse(
        prediction=prediction,
        confidence=0.95
    )

Para construir e testar esses pipelines de dados interativamente antes da implantação, o RunCell (opens in a new tab) fornece um ambiente Jupyter com IA onde você pode prototipar lógica de servir modelos com assistência de IA.

FAQ

O FastAPI é mais rápido que o Flask?

Sim, o FastAPI é tipicamente 2-3x mais rápido que o Flask para respostas de API JSON. O FastAPI roda em ASGI com Uvicorn, enquanto o Flask usa WSGI. A diferença de desempenho aumenta para cargas intensivas em I/O onde o suporte async nativo do FastAPI previne o bloqueio de threads.

O FastAPI está substituindo o Flask?

O FastAPI não está substituindo o Flask, mas está se tornando a escolha preferida para novos projetos focados em APIs. O Flask continua dominante para aplicações web full-stack e projetos com necessidades complexas de extensões. Ambos os frameworks são mantidos ativamente e estão crescendo.

Posso usar extensões do Flask com FastAPI?

Não, as extensões do Flask não são compatíveis com o FastAPI, pois usam protocolos subjacentes diferentes (WSGI vs ASGI). No entanto, muitas bibliotecas Python funcionam com ambos os frameworks, e o FastAPI tem seu próprio ecossistema crescente de ferramentas.

O FastAPI é bom para iniciantes?

O FastAPI requer entendimento de type hints do Python e modelos Pydantic, o que adiciona alguma curva de aprendizado. O Flask é mais simples para iniciantes absolutos. No entanto, a validação e documentação automáticas do FastAPI reduzem o código total que você precisa escrever, o que alguns iniciantes acham mais fácil no geral.

Devo migrar do Flask para o FastAPI?

Somente se você tiver uma razão convincente: necessidade de async, melhor desempenho ou validação automática. Migrar uma aplicação Flask funcional tem custos. Para novos projetos, avalie ambos. Para projetos Flask existentes que funcionam bem, o esforço de migração pode não ser justificado.

Conclusão

FastAPI e Flask atendem a necessidades diferentes. O FastAPI é a melhor escolha para novos projetos de API que se beneficiam de segurança de tipos, validação automática, suporte async e documentação auto-gerada. O Flask é a melhor escolha para aplicações web full-stack, prototipagem rápida e equipes com experiência existente em Flask. Nenhum é universalmente melhor -- a escolha certa depende dos requisitos do seu projeto, das habilidades da equipe e de se você precisa do ecossistema maduro do Flask ou dos recursos modernos do FastAPI.