A inteligência artificial está entrando em praticamente todas as áreas das empresas: atendimento, programação, marketing, análise de documentos, vendas e automação.

Mas essa expansão trouxe um problema que começa a chamar a atenção dos departamentos de tecnologia e finanças: quanto realmente custa usar inteligência artificial em grande escala?

Para quem utiliza um chatbot ocasionalmente, o assunto pode passar despercebido. Dentro de uma empresa com milhares ou milhões de solicitações automatizadas, porém, pequenas quantidades cobradas repetidamente podem se transformar em uma despesa relevante.

E uma das unidades mais importantes para entender essa conta é o token.

O que é um token de inteligência artificial?

Um token é uma pequena unidade de informação processada pelos modelos de linguagem.

Quando uma pessoa envia uma pergunta para uma IA, o sistema não interpreta necessariamente cada palavra como uma única unidade.

O texto é dividido em tokens.

A resposta produzida pela inteligência artificial também consome tokens.

Por isso, em muitos serviços de IA utilizados por meio de APIs, existem custos relacionados aos dados enviados ao modelo e aos dados produzidos como resposta.

Quanto mais conteúdo a IA precisa ler e gerar, maior pode ser o consumo.

Por que isso virou preocupação das empresas?

Imagine uma empresa utilizando IA para atender clientes.

Um único atendimento pode representar um custo muito pequeno.

Agora multiplique isso por:

100 mil atendimentos.

1 milhão de atendimentos.

10 milhões de atendimentos.

Além disso, sistemas modernos podem realizar várias chamadas à IA para completar uma única tarefa.

É especialmente relevante no caso dos chamados agentes de IA.

Um agente pode precisar consultar documentos, analisar resultados, chamar outras ferramentas, revisar sua própria resposta e realizar novas consultas antes de entregar o resultado final.

Assim, uma ação aparentemente simples do usuário pode gerar uma cadeia muito maior de processamento nos bastidores.

O paradoxo: IA fica mais barata, mas a conta pode aumentar

Esse é um dos aspectos mais interessantes dessa transformação.

Modelos de IA estão ficando mais eficientes e existem opções cada vez mais baratas.

Isso não significa necessariamente que as empresas gastarão menos.

Quando uma tecnologia fica mais acessível, ela também pode começar a ser utilizada muito mais.

Uma empresa que inicialmente tinha apenas um chatbot pode passar a utilizar IA em:

• atendimento;
• programação;
• análise financeira;
• documentos;
• marketing;
• vendas;
• recursos humanos;
• pesquisa;
• automação interna.

O custo individual de cada operação pode cair enquanto o número total de operações aumenta drasticamente.

É por isso que olhar apenas para o preço de “1 milhão de tokens” não conta toda a história.

Nem todo token custa a mesma coisa

Outro desafio é que não existe um preço universal para tokens.

Os valores dependem de diversos fatores:

• modelo escolhido;
• fornecedor;
• tokens de entrada;
• tokens de saída;
• utilização de cache;
• processamento adicional de raciocínio;
• tamanho do contexto;
• volume contratado.

Modelos mais poderosos normalmente são reservados para tarefas que exigem maior capacidade.

Mas nem toda atividade precisa deles.

Pedir para uma IA classificar um e-mail como “urgente” ou “não urgente”, por exemplo, é muito diferente de pedir uma análise complexa de centenas de páginas de documentos.

Usar o modelo mais poderoso para todas as tarefas pode ser semelhante a contratar um especialista altamente qualificado para executar atividades extremamente simples.

Funciona.

Mas pode sair caro.

O tamanho das conversas também importa

Existe outro custo que passa despercebido.

Conforme uma conversa com uma IA fica maior, o sistema pode precisar processar uma quantidade crescente de contexto.

Imagine um assistente corporativo que acompanha uma conversa longa com um cliente.

Ele pode receber:

histórico do atendimento;

dados do produto;

documentos;

instruções internas;

pergunta atual;

informações recuperadas de outros sistemas.

Tudo isso pode fazer parte do contexto enviado ao modelo.

Por isso, empresas estão buscando maneiras de enviar apenas as informações realmente necessárias.

Agentes de IA tornam a conta ainda mais complexa

Os agentes representam uma mudança importante.

Um chatbot tradicional costuma funcionar assim:

Pergunta → IA → Resposta

Um agente pode funcionar assim:

Pedido → IA → pesquisa → ferramenta → IA → banco de dados → IA → validação → resposta

Isso significa que uma única solicitação pode acionar várias operações.

Se não houver limites adequados, um agente também pode repetir etapas ou executar processos desnecessários.

Por isso, controlar número de chamadas, tentativas e etapas está se tornando parte importante da arquitetura desses sistemas.

Empresas começam a criar orçamento para tokens

Essa mudança está dando origem a uma nova área dentro do gerenciamento de tecnologia.

Durante anos, empresas aprenderam a controlar custos de computação em nuvem utilizando práticas conhecidas como FinOps.

Agora o mesmo raciocínio começa a ser aplicado à inteligência artificial.

Em vez de perguntar apenas:

“Quanto gastamos com IA?”

as empresas precisam descobrir:

Qual departamento gastou?

Qual produto utilizou?

Qual tarefa consumiu mais?

Qual modelo foi utilizado?

Quanto custou cada atendimento?

Quanto valor aquela automação produziu?

O objetivo é transformar uma conta imprevisível em algo que possa ser acompanhado.

Como empresas podem reduzir o custo da IA?

Existem diferentes estratégias.

Usar modelos menores

Nem toda tarefa precisa do modelo mais avançado disponível.

Modelos menores podem executar atividades simples com custo inferior.

Roteamento inteligente

Um sistema pode analisar a dificuldade da tarefa.

Perguntas simples seguem para modelos econômicos.

Problemas complexos são enviados para modelos mais poderosos.

Reduzir prompts desnecessariamente grandes

Enviar centenas de páginas quando apenas dois parágrafos são relevantes desperdiça processamento.

Sistemas de busca e recuperação podem selecionar somente as informações necessárias.

Utilizar cache

Quando determinadas informações são utilizadas repetidamente, mecanismos de cache podem evitar que todo o conteúdo seja processado da mesma forma inúmeras vezes.

Limitar respostas

Se o usuário precisa de uma resposta de três linhas, não faz sentido permitir que o sistema produza três páginas.

Monitorar agentes

Empresas podem estabelecer limites para:

• chamadas de ferramentas;
• tentativas;
• tamanho das respostas;
• consumo por usuário;
• consumo por aplicação.

Economizar tokens significa piorar a IA?

Não necessariamente.

O objetivo não deve ser simplesmente consumir o menor número possível.

Uma IA extremamente barata que produz respostas ruins pode gerar mais prejuízo do que economia.

A questão correta é:

quanto custa produzir um resultado útil?

Imagine dois modelos.

O primeiro custa R$ 0,05 para executar uma tarefa e acerta 60% das vezes.

O segundo custa R$ 0,10 e acerta 95%.

Simplesmente escolher o primeiro por ser mais barato pode ser uma decisão ruim.

Por isso, empresas precisam analisar simultaneamente:

custo + qualidade + velocidade + resultado.

O que isso muda para as pessoas?

À primeira vista, gerenciamento de tokens parece um problema exclusivamente corporativo.

Mas seus efeitos podem chegar ao consumidor.

Se o custo para operar serviços de IA aumentar, empresas podem:

• criar limites de utilização;
• cobrar por recursos avançados;
• separar planos básicos e premium;
• restringir modelos mais caros;
• utilizar modelos menores para tarefas simples;
• cobrar pelo volume utilizado.

Esse movimento já aparece em diferentes formatos de serviços tecnológicos.

No futuro, talvez seja tão normal acompanhar consumo de IA quanto hoje acompanhamos armazenamento em nuvem ou franquia de dados.

IA pode ter um “custo por tarefa”

Existe ainda uma evolução importante acontecendo.

Para uma empresa, saber que gastou 500 milhões de tokens não necessariamente ajuda na tomada de decisão.

O número pode parecer enorme, mas não explica o resultado.

Por isso, métricas mais próximas do negócio podem ganhar importância:

custo por atendimento;

custo por relatório;

custo por linha de código útil;

custo por venda;

custo por documento analisado;

custo por cliente atendido.

Essa mudança permite comparar o custo da inteligência artificial com o valor que ela efetivamente produz.

A nova corrida não será apenas pela melhor IA

Durante os primeiros anos da IA generativa, boa parte da competição esteve concentrada em descobrir qual empresa possuía o modelo mais inteligente.

Essa disputa continuará.

Mas outra corrida já começou:

quem consegue entregar inteligência pelo menor custo?

Modelos menores, chips especializados, cache, processamento local e novas arquiteturas podem reduzir o custo necessário para produzir cada resultado.

Para as empresas, isso será decisivo.

A melhor inteligência artificial não será necessariamente aquela que consegue resolver qualquer problema.

Pode ser aquela que consegue resolver o problema certo, com qualidade suficiente e por um custo sustentável.

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Perguntas frequentes

O que é um token de IA?

É uma unidade utilizada pelos modelos para representar e processar informações. Textos enviados e respostas geradas podem ser divididos em tokens.

Quanto custa um token?

Não existe preço único. O custo varia conforme modelo, fornecedor, tipo de token, volume e condições comerciais.

Por que empresas gastam tanto com tokens?

Porque aplicações corporativas podem executar milhões de solicitações e sistemas agênticos podem fazer várias chamadas ao modelo para completar uma única tarefa.

Usar menos tokens deixa a IA pior?

Não necessariamente. Remover contexto irrelevante e respostas excessivamente longas pode reduzir custos sem prejudicar a qualidade.

O que é FinOps para IA?

É a aplicação de práticas de controle, medição, otimização e responsabilização financeira ao consumo de recursos de inteligência artificial.

Empresas podem limitar o uso de IA?

Sim. Limites de consumo, modelos permitidos, tamanho das respostas e quantidade de chamadas são algumas das formas de controlar gastos.