O Impacto do Custo por Token na Adoção e Governança da Inteligência Artificial nas Empresas

A inteligência artificial generativa revolucionou o ambiente corporativo, trazendo promessas de aumento de produtividade, automação de tarefas e inovação. No entanto, à medida que as organizações adotam essas tecnologias, uma questão crucial vem ganhando destaque: o aumento dos custos relacionados ao consumo de tokens e a complexidade de gerenciar esse gasto de forma eficiente.

Desde a promessa à realidade: o novo paradigma do uso de IA nas empresas

Antes visto como uma solução de assinatura mensal, o uso de IA agora está migrando para modelos baseados em consumo, onde tarefas mais longas, complexas ou repetitivas podem rapidamente consumir créditos disponíveis. Essa mudança vem acompanhada de uma necessidade de reavaliar estratégias de gerenciamento de custos, já que o consumo de tokens — unidades de dados processados pelo modelo — começa a impactar de forma significativa a saúde financeira das organizações.

Ferramentas de programação, atendimento ao cliente, análise de documentos e agentes autônomos estão entre as áreas que evidenciam essa transformação. Empresas como a GitHub, Uber e Cisco já enfrentam essa nova realidade, adotando políticas de cobrança por uso e limites de gastos para evitar surpresas no orçamento.

Por que o custo por token está mudando o cenário corporativo

Para entender essa mudança, é fundamental compreender o que são tokens. Em sistemas de IA, tokens representam partes de palavras, comandos ou trechos de código que o modelo processa. Quanto maior a entrada, maior a resposta e mais etapas intermediárias, maior o consumo de tokens. Assim, tarefas simples, como uma pergunta rápida, consomem poucos tokens, enquanto processos complexos, como a execução de uma cadeia de tarefas autônomas, podem consumir dezenas de milhares de tokens por operação.

Essa lógica se torna ainda mais relevante com a popularização de agentes de IA, que não apenas respondem a comandos, mas planejam, executam tarefas, usam ferramentas externas e realizam ciclos de raciocínio. Cada ciclo de processamento aumenta o consumo total de tokens, gerando custos adicionais que podem escapar da previsão inicial de orçamento.

Notícias recentes mostram que algumas empresas estão enfrentando dificuldades com esse aumento de custos. O GitHub adotou uma cobrança baseada em uso no Copilot, e usuários relataram que seus créditos estavam sendo consumidos em poucas horas. A Uber também implementou limites mensais devido ao esgotamento rápido de seus orçamentos de IA. Na Cisco, a alta adoção de chatbots internos levou o CEO a alertar para um consumo de tokens “bem fora do comum”.

A lógica por trás da mudança: do plano fixo ao gasto variável

O ajuste na estratégia de custos vem de uma compreensão de que nem todo uso de IA tem o mesmo valor ou consumo. Uma simples consulta em um chatbot, por exemplo, demanda muito menos recursos do que uma sessão de programação autônoma ou uma tarefa recursiva de múltiplas etapas.

Para facilitar esse controle, o conceito de tokens foi criado como uma unidade de medida do uso de IA. Quanto maior o volume de dados processados — no input, na resposta ou nas etapas intermediárias — maior o consumo de tokens, levando a uma cobrança proporcional. Modelos de IA mais avançados, agentes autônomos que operam em ciclos e tarefas recursivas aumentam esse consumo exponencialmente.

Apesar de a tecnologia estar se tornando mais eficiente — com projeções da Gartner indicando uma redução de mais de 90% no custo de inferência até 2030 — o aumento no uso de agentes que dependem de múltiplos tokens por demanda dificulta essa equação. Sistemas que requerem entre cinco e 30 vezes mais tokens do que um chatbot padrão representam um desafio de controle de custos significativo.

Como a mudança na matemática da IA afeta as empresas e o gerenciamento de custos

Nos agentes de IA, o custo vai além da resposta final que o usuário vê. Cada etapa intermediária, cada tentativa de correção ou execução de tarefas adicionais contribui para o consumo de tokens. Assim, uma requisição simples, que na fase de protótipo parecia barata, pode se transformar numa operação que consome dezenas de milhares de tokens em produção.

Marcello Mussi, sócio-diretor da Peers Consulting + Technology, explica que agentes operam de forma recursiva e cíclica, mantendo funções em execução por muito mais tempo, o que dificulta a previsibilidade do gasto. Além disso, qualquer erro ou necessidade de retrabalho na execução de tarefas resulta em consumo adicional de tokens, aumentando o custo total de operação.

Esse comportamento cria uma grande insegurança financeira, pois o usuário só vê o resultado final, ignorando o volume de processamento nos bastidores que gerou aquele resultado. Assim como um funcionário prolixo que revisa várias vezes uma tarefa, o agente de IA pode consumir inúmeros recursos ao “pensar” ou revisar uma operação antes de entregá-la.

O impacto no orçamento e infraestrutura de IA

O aumento do consumo de tokens também tem forte impacto na infraestrutura tecnológica das empresas. Segundo a IDC, os gastos globais com infraestrutura de IA atingirão US$ 487 bilhões em 2026, representando uma alta de cerca de 53% em relação a 2025. Até 2029, o mercado deve ultrapassar US$ 1 trilhão, impulsionado por investimentos em data centers, servidores, chips especializados e redes de alta performance.

Essa escalada reflete a necessidade de as empresas manterem uma infraestrutura robusta e eficiente, além de gerenciar seus custos de forma mais rigorosa. Segundo a McKinsey, metade das organizações planeja aumentar seus investimentos em tecnologia acima de 4% em 2026, motivadas pela expansão de sistemas de IA, incluindo agentes autônomos.

Modelos de custo: de percepção de preço fixo a valor por tarefa

Empresas precisam redefinir a forma de calcular custos na utilização de IA. Em vez de focar apenas no preço por token, a abordagem mais eficiente hoje é avaliar quanto custa uma tarefa específica, uma operação ou um fluxo de trabalho completo.

Thiago Pisano, CEO da 87Labs, destaca a importância de equilibrar custo e receita, medindo o uso por cliente e ajustando as estratégias de arquitetura de produtos para usar modelos mais leves, quando possível. A ideia é evitar a dependência de modelos grandes para tarefas simples, o que poderia tornar o custo de operação inviável.

Para isso, a governança deve estar embutida na arquitetura de sistemas, prevendo controles e limites automáticos, roteadores de IA que escolhem o modelo mais adequado e mecanismos de reuso de informações que minimizam o consumo de tokens.

Governança financeira e controle do consumo de tokens

Controlar os custos de IA não é apenas uma questão de verificar a fatura no final do mês. É preciso incorporar a governança ao próprio sistema, com métricas de uso, alertas automáticos e políticas de gestão de custos integradas às operações.

Segundo Mangi, isso significa criar transparência, melhorar a comunicação entre as equipes técnica e financeira e estabelecer regras claras para o uso dos modelos. Assim, evita-se a surpresa de uma despesa elevada e se melhora a alocação de recursos.

Quando a IA está embutida em produtos ou processos, essa governança deve ser considerada desde o desenho inicial, com o uso de diferentes modelos, limites de execução, reuso de informações e direcionamento de demandas para alternativas mais econômicas — tudo isso para garantir um equilíbrio entre uso, custo e retorno.

Escalabilidade com restrições e possibilidades para pequenas empresas

A cobrança por token, apesar de inicialmente parecer uma barreira, na verdade democratiza o acesso às tecnologias de ponta. Pequenas empresas podem usar os mesmos modelos avançados que grandes corporações, disponibilizados por créditos, planos especiais ou modelos open source.

No entanto, à medida que o produto cresce e o número de usuários aumenta, a previsibilidade de custos passa a depender da capacidade de negociar preços e de gerenciar o volume de consumo. Grandes empresas costumam reduzir custos por volume, enquanto startups precisam ter uma governança rígida para não ultrapassar seus limites.

Segundo Correa, o principal desafio é a gestão eficiente e a capacidade de adaptação às variações de consumo, para evitar que o crescimento econômico da IA se torne uma dor de cabeça financeira.

Conclusão

A evolução da inteligência artificial generativa e a mudança de modelos de cobrança por consumo de tokens representam um marco importante no uso de IA pelas empresas. Apesar do avanço tecnológico trazer maior eficiência e potencial de automação, o aumento no consumo de tokens e a complexidade de governança financeira criam novos desafios. Para garantir sustentabilidade, as organizações precisam adotar estratégias de gerenciamento de custos, arquitetura inteligente, governança integrada e planejamento de escala realista. Assim, poderão aproveitar ao máximo os benefícios da IA sem comprometer sua saúde financeira.

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