Se você acha que a assinatura de streaming está pesando no bolso, espere até conhecer o custo dos tokens que alimentam a inteligência artificial generativa (genAI). Com modelos cada vez maiores — e mais usados por empresas e consumidores — o valor cobrado por esses “fragmentos de texto” disparou, gerando contas milionárias (ou bilionárias) e obrigando CIOs a buscar táticas criativas para manter a produtividade sem estourar o orçamento.
O que, afinal, é um token?
Antes de falar de números, vale recapitular: modelos de linguagem quebram palavras e sentenças em pedaços menores, chamados tokens. É com eles que o algoritmo “entende” e produz respostas. Resultado: quanto mais você conversa com o chatbot, mais tokens consome — e cada token tem preço.
Por que a conta ficou tão alta?
Segundo o CEO da Google, Sundar Pichai, a empresa processa cerca de 3,2 quadrilhões de tokens por mês. Não é à toa que um uso desenfreado levou uma organização a receber uma fatura surpresa de US$ 500 milhões. Para quem administra TI, o desafio é equilibrar inovação com controle de custos.
Troca de modelos: economizar sem perder qualidade
Uma das estratégias é migrar parte das workloads para modelos mais baratos. A própria Google sugere alternar o potente Gemini 3.5 com o Gemini 3.5 Flash, que entrega “poder de fronteira” por menos da metade do valor. Para tarefas rotineiras ou respostas que não exigem “Shakespeare em cada frase”, pode ser o suficiente.
Prompt engineering: menos perguntas, menos gastos
Na ManpowerGroup, uma simples otimização de prompts reduziu de 10 para 4 as interações necessárias em uma consulta interna, cortando tokens e acelerando a tomada de decisão. Se você usa ChatGPT, Claude ou Gemini no dia a dia, pense nisso como escrever e-mails objetivos: cada caractere economizado significa centavos — ou dólares — que ficam no seu bolso.
Camada de memória e cache: o “velho truque” que volta com força
A DevRev aposta em um memory layer entre os agentes de IA e bancos de dados corporativos, como Salesforce ou ERP. A camada usa CPUs convencionais para armazenar respostas frequentes, poupando GPUs (e tokens) para perguntas realmente complexas. É o mesmo conceito de cache que salvou a TI na era da virtualização.
Mapeamento de rede inteligente
Já a NetBrain prefere coletar os dados de topologia com computação tradicional e só depois enviar o “resumo executivo” ao modelo de IA. O resultado? Raciocínio mais rápido e menos tokens queimados.
Imagem: Agam Shah Seni
Hardware local: tokens “grátis” dentro de casa
Outro caminho é trazer parte da IA para dentro do PC. A Nvidia, em parceria com a Microsoft, apresentou o RTX Spark, um desktop preparado para rodar modelos de 120 bilhões de parâmetros localmente, sem cobrança por token. Se você já pesquisa GPUs na Amazon, vale ficar de olho em placas como a RTX 4070 Super ou a RTX 4090, que podem acelerar modelos menores no seu setup e, de quebra, turbinar os jogos.
Edge, on-premise e soberania de dados
Empresas com requisitos de segurança ou latência estão instalando servidores próprios, oferecidos por HPE e Dell, em data centers regionais. Isso reduz dependência de nuvem, mitiga riscos geopolíticos e, claro, ajuda a domar a conta de tokens.
De token a resultado: a próxima métrica de sucesso
Analistas da Gartner apostam que, em breve, a cobrança deixará de ser “por fragmento de palavra” e migrará para um modelo baseado em resultados. Mas, até lá, cabe ao time de engenharia arquitetar sistemas que equilibrem ROI e inovação, seja escolhendo modelos mais enxutos, otimizando prompts ou investindo em hardware próprio.
No fim das contas, a melhor economia é aquela que não sacrifica o valor entregue ao usuário. Para quem desenvolve, gerencia ou simplesmente curte tecnologia, entender o jogo dos tokens é o primeiro passo para usar IA de forma inteligente — e financeiramente sustentável.
Com informações de Computerworld
