Quando alguém faz uma pergunta a uma ferramenta de inteligência artificial (IA), normalmente presta atenção apenas no que escreveu e na resposta que recebeu. Para o sistema, porém, tanto a solicitação quanto o conteúdo gerado são processados em pequenas unidades chamadas tokens. Eles podem representar uma palavra inteira, parte dela, um número ou até um sinal de pontuação. Como referência, a OpenAI estima que, em inglês, um token corresponda, em média, a cerca de quatro caracteres ou três quartos de uma palavra. É justamente nesse ponto que essa medida técnica pode ganhar impacto financeiro.
Nem todo usuário paga diretamente por token. Quem assina uma ferramenta como o ChatGPT, por exemplo, normalmente paga um valor mensal pelo serviço e não recebe uma cobrança separada a cada pergunta feita. A lógica muda quando uma empresa integra um modelo de IA aos próprios sistemas por meio de APIs — interfaces que permitem que diferentes aplicações se comuniquem. Nesse caso, é comum que o custo varie de acordo com a quantidade de tokens processados. Se a empresa contrata um fornecedor para desenvolver ou operar uma solução, esse gasto também pode estar embutido no valor do serviço.
Ou seja, os tokens fazem parte do funcionamento da IA, mas nem sempre aparecem de forma visível para quem usa ou paga pela tecnologia. Para entender como essa cobrança funciona na prática, imagine uma empresa que utiliza uma API de IA para analisar contratos. O próprio documento, as instruções enviadas ao modelo e eventuais informações adicionais usadas para contextualizar a análise entram no volume processado. A resposta produzida também. Quanto maior a quantidade de informações enviadas e de conteúdo gerado, maior tende a ser o consumo de tokens e, consequentemente, o custo daquela operação.
Uma mesma tarefa, porém, nem sempre consumirá a mesma quantidade. Um estudo do Stanford Digital Economy Lab mostrou que diferentes execuções de uma mesma tarefa por agentes de IA podem variar em até 30 vezes no total de tokens consumidos. Essa variação pode estar relacionada ao modelo utilizado, ao tamanho do contexto enviado, ao histórico mantido na interação e à forma como cada sistema executa o processamento.
Para uma pessoa fazendo algumas perguntas em um chatbot, essas diferenças podem passar despercebidas. Para uma empresa com centenas ou milhares de funcionários, aplicações automatizadas e agentes de IA funcionando continuamente, porém, a escala muda completamente a conta.
Essa discussão ficou evidente neste ano com o chamado tokenmaxxing. Algumas empresas passaram a estimular seus funcionários a consumir grandes volumes de tokens como forma de acelerar a adoção da IA. Em alguns casos, o volume de uso chegou a ser acompanhado como uma espécie de indicador de adesão à tecnologia. O problema apareceu quando chegaram as faturas.
A Uber, por exemplo, informou que havia consumido em quatro meses o orçamento de IA previsto para todo o ano. Depois, passou a estabelecer limites de US$ 1.500 mensais por funcionário para cada ferramenta de programação com IA, além de criar painéis para que os próprios profissionais acompanhassem seu consumo. Outras companhias também passaram a estabelecer tetos, monitorar despesas ou direcionar tarefas para modelos mais econômicos. O movimento deixa um aprendizado importante: token mede consumo, não produtividade.
Controlar esse gasto, porém, não significa simplesmente impor limites ao uso da IA. Empresas podem acompanhar o consumo por aplicação ou área, estabelecer alertas e orçamentos, utilizar modelos diferentes conforme cada necessidade e comparar o custo da tecnologia com o resultado produzido. A pergunta mais importante deixa então de ser “quantos tokens estamos utilizando?” e passa a ser “o que estamos conseguindo entregar com eles?”.
A eficiência vem da combinação entre escolha do modelo, arquitetura da solução, qualidade do contexto enviado, monitoramento e finalidade de cada aplicação. Na IA, usar mais não significa necessariamente produzir mais. Entender quanto se consome, por que se consome e qual resultado esse gasto entrega passa a fazer parte da própria estratégia de adoção da tecnologia.
• Por: Eliézer Mota, CEO da Genux Consult. Atua há mais de 24 anos em análise de sistemas, programação e gestão de bancos de dados, com experiência no desenvolvimento de soluções escaláveis para o setor financeiro. Possui pós-graduação em Gestão Estratégica de Pessoas e Administração de Negócios pela Universidade Metodista e certificação em Corporate Financial Strategy pela University of Chicago. Também é conselheiro da ERN Negócios.