Guia de custos de IA para empresas

O custo de um projeto de IA divide-se em três camadas. As ferramentas e subscrições são normalmente a parte mais pequena e mais previsível: de algumas dezenas a alguns milhares de euros por mês, conforme o volume. A implementação — desenhar a solução, ligá-la ao CRM, à faturação ou ao email, testar e pôr em produção — é a maior fatia do investimento inicial. A manutenção fecha a conta: nos primeiros meses há sempre ajustes.

Há ainda custos que costumam ficar de fora e estragam o retorno prometido: arrumar dados desorganizados, formar a equipa e dar tempo à mudança de hábitos. Nenhum é grande, mas ignorá-los faz com que o ROI da folha de cálculo não apareça na realidade.

Quando uma aplicação usa um modelo de IA por API, paga por tokens. Um token é um pedaço de texto: em média cerca de 0,75 palavras, e um milhão de tokens são perto de 750 mil palavras. Pagam-se dois tipos: os de entrada (a pergunta, as instruções e o contexto enviados) e os de saída (a resposta gerada).

A saída custa quase sempre cerca de cinco vezes a entrada. Por isso respostas longas, históricos de conversa reenviados a cada mensagem e contexto desnecessário são o que faz a fatura crescer.

A estimativa assenta em quatro variáveis: tokens de entrada por pedido, tokens de saída por pedido, pedidos por mês e preço do modelo. Um chatbot de suporte com 300 mil pedidos por mês, 500 tokens de entrada e 300 de saída, num modelo a 1 dólar de entrada e 5 de saída por milhão de tokens, custa cerca de 600 dólares por mês.

O volume domina: um caso simples com muitas chamadas pode sair mais caro do que um caso pesado com poucas. Acrescenta 20% a 30% de margem para picos e apresenta sempre um intervalo, com o volume em que assenta.

A maior alavanca é o modelo. O preço por token varia mais de cem vezes entre o modelo mais barato e o mais caro, e dentro do mesmo fornecedor a diferença entre modelos pesa mais do que a diferença entre fornecedores. Tarefas simples como classificar, extrair dados ou responder a perguntas frequentes raramente precisam do topo de gama.

Depois vêm os mecanismos dos próprios fornecedores: prompt caching, que torna até 90% mais baratas as leituras de contexto repetido, e processamento em batch, com 50% de desconto para o que não precisa de resposta imediata. Prompts mais curtos, limites ao tamanho das respostas e monitorização do consumo por funcionalidade completam a lista.

O custo só faz sentido comparado com o que se poupa. Numa automação a conta é simples: horas por mês × custo real da hora dá o custo atual; a automação elimina tipicamente 70% a 90% dessas horas; o custo do projeto a dividir pela poupança líquida mensal dá os meses até se pagar.

Para provar o retorno à liderança, regista a linha de base antes de começar, traduz os resultados em tempo, custo e receita, separa o ganho único do recorrente e atribui os resultados com honestidade. E não esqueças o custo de não fazer nada: a equipa que continua a fazer à mão paga-o todos os meses.