Depois da corrida para testar chatbots e agentes autônomos, muitos executivos agora tentam entender por que a conta da tecnologia ficou imprevisível. 29% dos líderes seniores dizem não compreender de onde vêm os custos operacionais crescentes associados à IA, segundo um relatório da consultoria KPMG que ouviu 2.145 executivos em 20 países.
O modelo de cobrança baseado em consumo surpreendeu empresas, que esperavam um formato de assinatura de software tradicional. Enquanto isso, gigantes como Amazon e Microsoft investem bilhões de dólares em infraestrutura para atender à demanda por IA, e o preço do hardware para o consumidor final continua subindo.
O que são tokens e por que eles explicam a conta da IA?
Tokens são a unidade básica de processamento de modelos de linguagem como GPT-4, Claude e Gemini. Cada token representa uma fração de palavra — aproximadamente 0,75 palavra em inglês. Quando você faz uma pergunta a um chatbot, o modelo quebra seu texto em tokens, processa internamente e gera uma resposta, também em tokens. Cada operação consome poder computacional e, portanto, dinheiro.
Diferente de uma assinatura de SaaS (como Office 365 ou Salesforce), onde você paga um valor fixo mensal, os provedores de IA como OpenAI, Anthropic e GitHub cobram por token processado. Isso significa que quanto mais sua empresa usa a IA, mais cara a fatura fica. E o uso pode crescer exponencialmente sem que os gestores percebam.
Executivos de gigantes como Uber e Microsoft já afirmaram publicamente que a conta da IA está vindo alta demais. A Uber, por exemplo, consumiu todo o orçamento de 2026 para ferramentas de IA em apenas quatro meses, e forçou a criação de ferramentas internas para supervisionar o uso. Outras big techs, como Amazon e Meta, também recorreram a um acompanhamento mais próximo.
Por que os executivos estão sendo pegos de surpresa?
A KPMG identificou que muitos contratantes trataram a IA como mais uma assinatura de software. No entanto, fornecedoras como OpenAI, Anthropic e GitHub utilizam um formato de cobrança pelo uso real: quanto mais a empresa usa tokens, mais processamento consome e maior pode ser a fatura. O modelo é semelhante ao de serviços de nuvem (AWS, Azure), mas com uma diferença crucial: a IA pode ser integrada em dezenas de processos internos simultaneamente, multiplicando o consumo.
De acordo com a consultoria, um terço dos líderes ouvidos pelo levantamento vê a falta de entendimento sobre a economia da IA como uma barreira para implementar agentes com sucesso. Os agentes autônomos — programas que executam tarefas complexas sem supervisão constante — consomem ainda mais tokens do que chatbots simples, porque precisam raciocinar em múltiplas etapas.
Empresas adiam projetos para entender retorno sobre investimento
A preocupação já afeta decisões de implantação. Segundo a pesquisa, quase metade das organizações reestruturou ou adiou projetos de IA após perceber que os custos poderiam superar o valor esperado. Elas tentam separar os usos que geram retorno daqueles que apenas aumentam a fatura.
O ajuste também aumentou a busca por modelos mais baratos e eficientes, em relação ao trimestre passado. Em vez de usar sempre os modelos mais poderosos (como GPT-4 ou Claude 3 Opus), companhias passaram a avaliar quando uma opção mais simples (como GPT-3.5 Turbo ou Claude Haiku) já é suficiente para as demandas. Isso reduz o custo por token em até 10 vezes.
O relatório também cita que empresas ainda não têm regras maduras para definir quando humanos devem revisar respostas da IA, quem responde por erros, como resultados são auditados e o que ocorre quando um sistema falha. Anteriormente, a própria KPMG teve de retirar de circulação um relatório sobre IA porque o próprio documento — que também analisava a adoção de IA por empresas pelo mundo — apresentava alucinações geradas por IA.
Big techs precisam justificar gastos bilionários em infraestrutura
Enquanto a cautela dos clientes aumenta, Amazon, Microsoft e outras empresas gastam bilhões de dólares em infraestrutura para atender à demanda por IA. Os investimentos vêm impactando toda a cadeia produtiva, fazendo com que fornecedoras atinjam valores de mercado estratosféricos, enquanto os preços de hardware para o público comum continuam a subir.
Só neste ano, a empresa de Jeff Bezos prevê investir cerca de US$ 200 bilhões (aproximadamente R$ 1 trilhão) para expandir a capacidade de IA da AWS, enquanto a Microsoft projeta gastos de US$ 190 bilhões (R$ 975 bilhões). Ao todo, as grandes empresas de tecnologia devem ultrapassar US$ 700 bilhões (R$ 3,5 trilhões) em gastos com infraestrutura para IA.
Para o consumidor brasileiro, isso significa que o preço de placas de vídeo, servidores em nuvem e até mesmo assinaturas de serviços de IA pode continuar subindo nos próximos anos, já que as big techs precisam recuperar esses investimentos.
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FAQ: Perguntas frequentes sobre custos de tokens de IA
1. Como calcular quanto minha empresa gasta com tokens de IA?
Para calcular o gasto, você precisa saber quantos tokens são processados por mês e o preço por token do modelo utilizado. Por exemplo, o GPT-4 Turbo custa US$ 0,01 por 1.000 tokens de entrada e US$ 0,03 por 1.000 tokens de saída. Se sua empresa processa 10 milhões de tokens por mês (o equivalente a cerca de 7,5 milhões de palavras em inglês), a conta pode chegar a US$ 300 apenas com um modelo. Ferramentas como o OpenAI Playground e painéis de uso do Azure OpenAI fornecem relatórios detalhados. O ideal é implementar dashboards internos de monitoramento, como fez a Uber, para evitar surpresas.
2. Qual a diferença entre um token e uma requisição de API?
Uma requisição de API é o ato de enviar um comando para o modelo de IA. Dentro dessa requisição, o conteúdo é quebrado em tokens. Por exemplo, uma pergunta curta como “Qual é a capital do Brasil?” pode ter 5 tokens, enquanto um e-mail inteiro para resumir pode ter 500 tokens. O custo é cobrado por token, não por requisição. Por isso, prompts longos ou respostas muito detalhadas aumentam a fatura significativamente, mesmo com poucas requisições.
3. Como reduzir os custos de IA sem perder qualidade?
Existem várias estratégias. A primeira é usar modelos menores e mais baratos para tarefas simples, reservando os modelos mais caros apenas para análises complexas. A segunda é otimizar os prompts para serem mais concisos, reduzindo o número de tokens de entrada. A terceira é implementar cache de respostas frequentes, evitando reprocessar perguntas idênticas. Por fim, muitas empresas estão adotando modelos open-source (como Llama 3 ou Mistral) rodando em servidores próprios, eliminando o custo por token, embora exijam investimento em infraestrutura.
O que esperar daqui para frente
A tendência é que a pressão por transparência nos custos de IA aumente. Fornecedores como OpenAI e Anthropic já começaram a oferecer painéis de consumo mais detalhados, e novas startups de “FinOps para IA” estão surgindo para ajudar empresas a monitorar gastos. No Brasil, onde a margem de lucro das empresas é mais apertada, a adoção de IA pode desacelerar se os custos não ficarem mais previsíveis.
Paralelamente, a corrida por hardware mais eficiente continua. As NPUs (Unidades de Processamento Neural) integradas em processadores como o Snapdragon X Elite e o Apple M4 prometem rodar modelos localmente com menor custo energético. Se essa tecnologia se popularizar, pode reduzir a dependência de APIs caras e tornar a IA mais acessível para pequenas e médias empresas.
Para o executivo brasileiro, a lição é clara: antes de escalar o uso de IA, é fundamental entender a economia dos tokens e implementar controles de governança. Do contrário, a fatura pode virar um pesadelo financeiro.
Tags: custo de IA, tokens de IA, KPMG, executivos, economia de IA
Fonte Original: tecnoblog.net
Foto: Reproducao / Tecnoblog