Top 3 · Custo-benefício
- 01Gemini 3.8 Flash$1.50 · preço combinado34.0 pts/USD
- 02GPT-5.6 Terra$4.50 · preço combinado11.4 pts/USD
- 03GPT-5.6 Sol$8.00 · preço combinado6.9 pts/USD
Como reduzir o custo de IA: preço combinado, roteamento e medição
Meça tokens por requisição e pague o modelo caro só quando precisar
Os dados, hoje
Top 3 · Preço
- 01Ministral 3 · 14BMistral AI$0.20 USD / M tokens
- 02Mistral Small 4Mistral AI$0.2625 USD / M tokens
- 03Codestral · 25.08Mistral AI$0.45 USD / M tokens
O contexto
A conta de IA cresce por três motivos: o modelo escolhido, os tokens por requisição e o número de requisições. Quase sempre se ataca só o primeiro, trocando por um modelo mais barato, quando os outros dois costumam ter tanta folga quanto ou mais. Um prompt de sistema inchado, um histórico reenviado inteiro ou uma resposta mais longa do que alguém lê são pagos em cada chamada, multiplicados por todo o seu tráfego.
Para comparar modelos com um único número usamos o preço combinado, uma mistura dos preços de entrada e de saída numa proporção típica. Os nossos preços são os padrão publicados por cada provedor, sem cache nem desconto de lote. Esses descontos existem e podem reduzir o seu custo real, mas dependem de como o seu tráfego se comporta. Por isso o primeiro passo é medir as suas próprias requisições antes de otimizar qualquer coisa.
O que decidir
- 1
O que medir primeiro?
Registre por requisição os tokens de entrada e de saída, o modelo usado e a funcionalidade do produto que a originou. Com uma semana de dados você sabe quais funcionalidades concentram o gasto e qual é a proporção real entre entrada e saída. Sem essa base, qualquer otimização é chute.
- 2
Como funciona o roteamento entre modelos?
Classifique as tarefas por dificuldade e mande as simples, como extração, classificação ou respostas curtas, para um modelo barato, deixando o caro para raciocínio complexo. Valide com um conjunto de teste que o barato mantém a qualidade mínima no grupo dele. Acompanhe quantas requisições são escaladas e o custo médio resultante.
- 3
Quando cache e processamento em lote ajudam?
O cache de prompt compensa quando muitas requisições repetem um prefixo longo, como instruções ou documentos fixos. O processamento em lote serve para trabalho que tolera horas de espera. Os nossos preços não incluem esses descontos; leia as condições de cada provedor e calcule o seu caso com a parcela de tokens que realmente se repete.
- 4
Como reduzo tokens sem perder qualidade?
Enxugue o prompt de sistema, resuma o histórico em vez de reenviá-lo inteiro, recupere só os trechos relevantes e limite o tamanho da saída. Mude uma coisa de cada vez e compare a qualidade no seu conjunto de teste e a média de tokens por requisição antes e depois de cada ajuste.
- 5
Como estimo o custo antes de trocar de modelo?
Coloque na calculadora a sua média de tokens de entrada e saída e o volume mensal, e compare candidatos com preços oficiais. Depois rode o novo modelo numa amostra real: a mesma tarefa pode gerar respostas mais longas ou exigir mais tentativas, e isso muda o custo final.
Erros comuns
- Trocar por um modelo mais barato sem medir se a qualidade cai abaixo do mínimo aceitável.
- Reenviar o histórico inteiro da conversa em cada chamada sem resumir nem cortar.
- Contar com desconto de cache ou de lote sem confirmar que o seu tráfego atende às condições.
Ferramentas e comparadores
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