Quanto custa realmente os tokens da IA – e406s01

No episódio 406 falamos sobre quanto custa realmente os tokens da inteligência artificial. 

Episódio de 14/09/2026

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[FRED]

Há uma coisa curiosa na forma como aprendemos a usar Inteligência Artificial: habituámo-nos muito depressa a não perguntar quanto custa uma resposta.

Abrimos o ChatGPT, Claude ou Gemini, escrevemos umas linhas e aparece o resultado.

É rápido.

Só que por trás de cada resposta há uma espécie de taxímetro a trabalhar: os famosos tokens.

Para simplificar muito, são pequenos pedaços de informação que o modelo precisa de processar. 

O nosso pedido consome tokens, a resposta consome tokens e, nos modelos de raciocínio, existe ainda processamento intermédio que nós nem sequer vemos – mas que também exige computação.

E não estamos apenas a falar de texto.

Ontem, por exemplo, a OpenAI lançou o ChatGPT Images 2.5 e revelou que já são criadas mais de 3 mil milhões de imagens por semana através do ChatGPT Images e dos seus modelos de imagem na API. Imagens também implicam processamento próprio e, nas APIs, existem inclusivamente tokens visuais de entrada e saída.

Com vídeo, a escala torna-se ainda mais evidente. A Google, por exemplo, explica que um vídeo analisado pelo Gemini pode consumir aproximadamente 100 a 300 tokens por segundo, dependendo da resolução e do modo de processamento.

Uma hora de vídeo, em determinadas condições, pode ultrapassar um milhão de tokens.

Imagine-se isto numa equipa de marketing a analisar entrevistas, focus groups, vídeos de clientes ou centenas de criativos. 

Um ficheiro é só “um vídeo” para nós. 

Para a máquina, pode ser uma pequena refeição de casamento.

E é precisamente aqui que entra uma experiência interessante publicada esta semana pelo New York Times.

Fizeram a mesma pergunta a três gerações de modelos da OpenAI: planear uma viagem de carro elétrico de cerca de 4.200 quilómetros, com paragens e custos.

O modelo mais avançado utilizou mais de 14 vezes os tokens de uma versão anterior para resolver a mesma tarefa.

A resposta era também mais sofisticada.

Mas aparece uma pergunta de gestão bastante simples:
precisávamos daquela quantidade de inteligência para resolver aquele problema?

E atenção: isto não significa que devemos deixar de utilizar os melhores modelos. 

Ontem mesmo a OpenAI anunciou que um sistema experimental propôs uma solução para o problema de Navier–Stokes, um dos célebres Problemas do Milénio. 

Para problemas desta dimensão, queremos obviamente toda a inteligência disponível.

A questão é outra: todas as tarefas precisam da tecnologia mais avançada, da IA mais avançada?

Até os preços das APIs mostram essa diferença. 

Dentro da própria família GPT-5.6, a OpenAI cobra atualmente 4 dólares por milhão de tokens de entrada no Sol e apenas 20 cêntimos no Luna. 

São 20 vezes menos para um modelo pensado precisamente para tarefas de grande volume e sensíveis ao custo.

E começamos também a sentir isto nas subscrições. 

Quem usa Claude intensivamente já conhece os avisos de utilização, os limites que renovam algumas horas depois e os créditos adicionais.

No ChatGPT, os limites são hoje menos visíveis no uso quotidiano, mas também existem para raciocínio e ferramentas mais exigentes.

Aliás, no meu próprio perfil já consigo ver a atividade em tokens.
Neste momento aparecem-me 353,5 milhões de tokens processados.
Não é uma fatura nem significa que tenha pago 353 milhões de qualquer coisa. Mas ajuda a tornar visível algo que até agora era completamente abstrato.

Estamos, como descreve o New York Times, numa espécie de fase “all-you-can-eat” da IA: subscrições, versões gratuitas e empresas a absorver parte do verdadeiro custo enquanto lutam por utilização e escala.

Para o marketing e para a gestão, talvez a próxima competência seja por isso menos exuberante, mas muito importante: escolher não o modelo mais inteligente, mas o modelo suficientemente inteligente para cada tarefa.

Usar o melhor quando a diferença de qualidade justifica o custo. 

Usar modelos mais leves quando fazem praticamente o mesmo trabalho. 

E, em automações com milhares de execuções, pensar nisso desde o início.

Porque dez cêntimos desperdiçados numa experiência são dez cêntimos.

Dez cêntimos desperdiçados dez mil vezes já são uma reunião com o diretor financeiro.

Pergunta: se amanhã acabar esta fase de buffet e o custo real da IA começar a chegar de forma muito mais direta às empresas e aos utilizadores, quantos dos processos que hoje chamamos “inovação” continuam economicamente a fazer sentido?

Sobre o Podcast Marketing por Idiotas

O podcast Marketing por Idiotas é um podcast sobre marketing em Portugal. Neste podcast semanal falamos sobre notícias, irritações e inquietações sobre marketing digital e analógico.

O podcast é apresentado pelos comentadores com lugar cativo o freelancer de marketing digital para ONGs Diogo Abrantes da Silva, o formador e consultor Frederico Carvalho e o CEO da pkina.com e funis.pt Miguel Rão Vieira.