Com custo alto da ia, empresas vão do uso intensivo à contenção

Agentes de inteligência artificial (IA) prometeram eficiência, produtividade e crescimento para companhias, mas o que anda chegando para executivos e empresários é algo bem mais concreto e doloroso: boletos altíssimos. A corrida pela adoção da IA no mundo corporativo começa a esbarrar em uma barreira prosaica: o custo. A conta da enorme infraestrutura de processamento que plataformas de IA mobilizam a cada tarefa está forçando novas estratégias nas corporações para equilibrar gastos. E aumenta os atrativos dos modelos de código aberto chineses, bem mais baratos que os das big techs dos EUA.
Para promover uma rápida internalização da IA, muitas empresas adotaram o tokenmaxxing, como passou a ser chamado o estímulo ao uso intensivo de tokens, os pedacinhos de palavras processados e gerados por modelos de IA " a Bíblia, por exemplo, tem cerca de 1 milhão de tokens. A performance de muitos profissionais passou a ser medida pelo consumo de tokens em suas atividades. A lógica é simplista: quanto mais tokens processados, maior é o índice de adoção de IA na rotina.
Só que esse incentivo custa caro porque ignora uma diferença fundamental no modelo de cobrança das soluções de IA corporativas em relação aos chatbots voltados para o usuário comum, como o ChatGPT. Em vez de uma assinatura fixa, o acesso a esses modelos profissionais é cobrado pelo volume de tokens processados. O Claude Fable 5, modelo mais avançado da Anthropic, custa US$ 18 (R$ 92) por 1 milhão de unidades, por exemplo.
O agravante é que tarefas de programação têm consumo intenso de tokens. Uma interação simples, de pergunta e resposta, num chatbot pode consumir entre 200 e 2 mil tokens. Uma tarefa de multiagentes fica entre 400 mil e 2 milhões. Multiplique isso por diferentes tarefas em um time com dezenas ou centenas de programadores numa companhia. Para empresas brasileiras, que já vivem esse dilema, ainda pesa o câmbio.
Em outubro de 2025, a OpenAI, criadora do ChatGPT e de versões corporativas da tecnologia, criou um prêmio para as companhias que mais processavam tokens. Meta e Amazon, por exemplo, adotaram rankings internos para destacar os programadores "mais famintos". Então, a fatura chegou. Na Meta, o líder da lista consumiu 328,5 bilhões de tokens em um mês " em preço de tabela cheia da Anthropic, isso pode significar US$ 5,9 milhões (R$ 30 milhões). No mesmo período, a companhia de Mark Zuckerberg consumiu nada menos que 73 trilhões dessas unidades.
Em abril, Praveen Neppalli Naga, diretor de tecnologia do Uber, admitiu que a companhia queimou em apenas quatro meses todo o seu orçamento anual para IA, no que já se tornou um exemplo clássico do tokenmaxxing. Na sequência, Kellie Romack, diretora de Informação da ServiceNow, admitiu que a empresa americana de software passou pelo mesmo problema.
Resultado: as organizações tiveram que correr para reverter a prática e racionalizar o consumo de IA. A Amazon desativou o ranking interno. A Meta criou um painel de monitoramento dos custos. Mesmo a Tesla, montadora de Elon Musk, o homem mais rico do mundo, colocou um teto de US$ 200 por semana para cada programador (exceto em produtos da SpaceXAI). A Microsoft passou a substituir modelos da OpenAI e da Anthropic que rodam em seus produtos, como o Excel. A Ford recontratou parte dos engenheiros que havia trocado por ferramentas de IA que demandavam muitos dados para fazer inspeções de qualidade.
Segundo uma pesquisa do banco UBS, 60% das empresas dos EUA iniciaram medidas para combater o consumo excessivo de tokens, geralmente com tetos financeiros. Esse "uso consciente" da IA é o novo mandamento e também tem nome: tokenminning.
Recuo rápido
Entre as empresas brasileiras, o tokenmaxxing não chegou com a mesma força, mas o recuo chegou rápido. As companhias nacionais operam com prioridade máxima nos custos e, quando o boleto é em dólar, a atenção é redobrada. Mas isso não significa que não houve sustos com a conta da IA.
Em maio, Fernando Mazzarolo, CEO da plataforma de entregas Zé Delivery, da Ambev, disse em entrevista ao canal do YouTube Product’s Guru que o orçamento da companhia foi ameaçado pela alta do uso de agentes de IA:
" A galera estava fazendo painel com o Claude Opus 4.7 (da Anthropic). (Eu disse) segura a onda, usa para algo mais complexo.
O GLOBO procurou a empresa, que disse não ter porta-voz disponível para comentar.
Wander Cunha, diretor de dados e transformação de IA do Santander, conta que o banco não chegou a ter problemas com o orçamento de tecnologia, mas entendeu logo a necessidade de monitorá-lo:
" Teve um caso recente de um funcionário que rodou a análise de milhares de contratos no fim de semana e "comeu" um token razoável. Na segunda de manhã, eu já estava com a luzinha amarela lá e liguei para entender o que havia ocorrido. Falei que baixaríamos o limite de tokens porque há um teto para cada área.
O executivo conta que o banco centralizou as iniciativas de IA em cinco plataformas: produtividade individual, automação de processos, desenvolvimento de software, knowledge base (base de conhecimento) e orquestrador interno. Na primeira, negociou assinaturas pelo acesso, no estilo das de software, e monitora se as licenças estão em uso. Em knowledge base, constrói bases de dados para alimentar agentes e reduzir alucinações, latência e consumo de tokens. Nas outras categorias, há direcionamento para o uso dos melhores modelos.
Um dos caminhos nessa racionalização é usar modelos menos potentes (e mais baratos) para tarefas menos complexas, diz Jean Lucas Lima, fundador da Confraria Tec:
" Até empresas grandes estão usando a chamada "mistura de modelos": usar o modelo mais potente para fazer o planejamento da tarefa e mais baratos para a criar o código.
Avanço chinês nos EUA
Lima acrescenta que outras ações, como refinamento de prompts (comandos para a IA) e coordenação de infraestrutura podem reduzir custos em 20% a 30%. Nessa estratégia, destacam-se os modelos chineses, que são mais baratos e podem ser customizados e instalados em servidores locais. O DeepSeek V4 Flash, por exemplo, custa um centésimo do preço do Fable 5, da Anthropic, por milhão de tokens: US$ 0,17 contra US$ 18.
Mesmo empresas ocidentais, como a americana Airbnb e a alemã Siemens recorrem a alternativas chinesas, o que levanta críticas ao modelo fechado (e caro) das big techs americanas pelo risco de favorecer a China na corrida da IA. Pesquisa da OpenRouter, que roteia chamadas entre vários provedores IA, diz que, desde fevereiro, 30% dos tokens de empresas americanas já rodam em modelos chineses. O pico foi 46%. No primeiro semestre de 2025, eram 4,5%.
A racionalização não foi adotada apenas por grandes corporações que se posicionaram como "AI first" ou "AI driven" e logo descobriram o alto custo do token. Cezar Taurion, diretor de Estratégia de IA da consultoria theGarage IA, observa esse movimento também em empresas médias brasileiras seduzidas por agentes:
" Um executivo de uma empresa com 300 desenvolvedores contou que "liberou geral" o Claude, mas rapidamente bloqueou. Tinha um funcionário usando um monte de token para mudar uma única linha de código. Em negócios médios, é mais comum o empresário, que tem ação direta na operação, se empolgar.
Altman ouviu as queixas
A carestia da IA gera reclamações por todos os cantos. Em entrevistas recentes à CNBC, nos EUA, dois líderes empresariais se queixaram abertamente das cobranças de OpenAI e Anthropic. Nikesh Arora, presidente da Palo Alto Networks, afirmou que os preços precisam cair 90% para gerar adoção corporativa massiva. Alex Karp, CEO da Palantir, mandou um recado direto às duas startups americanas:
" Não quero criticá-las, mas algo deu completamente errado.
Sam Altman, líder da OpenAI, admitiu o problema. Em uma apresentação para jornalistas em abril, da qual o GLOBO participou, ele afirmou:
" No início do ano, o custo era um assunto que nunca surgia. Os clientes estavam totalmente felizes com o que estavam gastando. Essa percepção mudou rapidamente, transformando-se num problema e até em meme nas redes.
Não à toa, no lançamento recente da família GPT-5.6,o destaque não foi a performance dos novos modelos, mas o quanto a OpenAI conseguiu reduzir o preço: 54% para tarefas agênticas, disse Altman. A Anthropic, que vem superando a rival no setor corporativo, é mais tímida no tema: seu último corte de preços foi no modo rápido do Opus 4.8, em maio. Em suas soluções mais recentes, o Sonnet 5 e o Fable 5, houve aumento.
Não é algo simples de ser resolvido. A IA demanda muita infraestrutura de data centers e quebra a lógica do SaaS (software as a service) comum nas empresas, pela qual a adoção de um programa reduz custo e eleva produtividade e lucro. Na IA, quanto mais eficiente um usuário fica, mais tokens consome. E quanto mais sofisticados se tornam os agentes, maior é o custo computacional. Ou seja, a IA está mais para infraestrutura que para um software tradicional.
" O avanço da tecnologia sempre fez com que as coisas fiquem mais baratas por meio da economia de escala. Com a IA generativa é o contrário. Um modelo de ponta gasta mais processamento que o anterior. Mesmo que o custo unitário do hardware caia, a necessidade de processamento aumenta o custo. A evolução tecnológica, em vez de diminuir custos, como sempre aconteceu, aumenta " explica Taurion, da consultoria theGarage IA.