Custos por token obrigam empresas a repensar estratégia de IA
Empresas que promoveram o uso massivo de agentes de inteligência artificial para aumentar produtividade estão a descobrir um efeito colateral financeiro inesperado: a fatura pelo processamento de linguagem pode crescer muito quando o modelo de negócio do serviço cobra por tokens consumidos.
Ferramentas integradas nas rotinas de desenvolvimento e automação corporativa tendem a usar agentes que executam múltiplas tarefas de forma autónoma. Ao contrário de um chatbot de consumo com assinatura fixa, muitos serviços profissionais cobram com base no volume de unidades processadas — os chamados tokens — o que transforma esforço de utilização em custo direto.
- Modelos avançados profissionais são tarifados por milhão de tokens (por exemplo, US$ 18 por 1 milhão de tokens no caso do modelo citado).
- Interações simples de chatbot podem consumir entre 200 e 2 000 tokens.
- Tarefas multiagente chegam a consumir entre 400 000 e 2 000 000 tokens, multiplicando o custo quando replicadas por equipas inteiras.
O fenómeno ganhou um novo nome dentro das corporações: tokenmaxxing. A prática mede a adopção de IA pelo consumo de tokens, incentivando programadores e equipas a preferirem fluxos que gerem maior contagem de tokens para atingir metas internas de utilização. Essa lógica, no entanto, descola da realidade económica: cada tarefa adicional traduz‑se em mais pedidos aos servidores do fornecedor de IA e, portanto, em mais cobrança.
| Tipo de interação | Consumo típico (tokens) |
|---|---|
| Pergunta-resposta simples | 200–2 000 |
| Tarefa multiagente | 400 000–2 000 000 |
| Referência histórica (ex.: texto longo) | ~1 000 000 (ex.: Bíblia citada) |
Para empresas brasileiras e, por semelhança, para empresas europeias e portuguesas, o problema é agravado pelo câmbio e pela necessidade de serviços contínuos para manter pipelines de desenvolvimento. O incentivo prévio à experimentação intensiva tornou a utilização da IA quase automática nas métricas de desempenho, mas agora obriga a redefinir políticas de custo, optimização e escolha de fornecedores.
Algumas respostas emergem no mercado: adoptar modelos open source mais económicos, optimizar prompts e fluxos para reduzir tokens, ou migrar parte do processamento para infraestruturas internas quando possível. Esses caminhos exigem custos iniciais e competências para gerir modelos localmente, mas podem reduzir a exposição a tarifas crescentes.
O debate avança também para a governança interna: como alinhar incentivos de utilização com resultados de negócio sem penalizar inovação? Empresas terão de rever metas que recompensem meramente volume de utilização e criar métricas que valorizem eficiência e impacto. A conta final fá‑lo as infraestruturas de processamento — e são essas contas que, hoje, forçam uma pausa para a avaliação estratégica.
Num cenário em que a tecnologia promete ganhos operacionais, a trajectória imediata passa por conciliar ambição com sustentabilidade financeira para evitar que a montagem das soluções tecnológicas se traduza apenas numa fatura insustentável.
