Microsoft considera DeepSeek no Copilot Cowork para cortar custos

O Copilot Cowork é o agente autônomo da Microsoft integrado ao Microsoft 365. Na prática, em vez de apenas responder perguntas, ele executa tarefas em múltiplas etapas de forma independente:

• Ler e responder e-mails no Outlook.
• Montar e atualizar planilhas no Excel.
• Coordenar atividades no Teams.

A Microsoft está migrando o Copilot Cowork para um modelo de preços baseado em consumo e considera adotar uma versão hospedada do DeepSeek como opção mais barata de modelo.

A empresa disse ao Axios que está avaliando uma versão com fine-tuning (ajuste fino) do DeepSeek V4, ou outro modelo de código aberto. Na prática, a alternativa seria de menor custo do que os modelos da Anthropic e da OpenAI atualmente usados no produto. A opção deve ser disponibilizada nas próximas semanas.

O que a Microsoft anunciou

O Copilot Cowork chegou ao mercado em março de 2026 como um recurso incluído no plano Microsoft 365 Copilot. Na época, o produto custava cerca de US$ 30 por usuário ao mês, sem cobrança adicional no lançamento.

Em 16 de junho de 2026, o produto passou a ficar disponível para todos. Foi então que o Axios revelou os bastidores econômicos que motivaram a mudança de modelo de cobrança.

O novo modelo exige uma licença Microsoft 365 Copilot e cobra o uso real via Copilot Credits, a US$ 0,01 por crédito. Na prática, o acesso funciona em planos pré-pagos com desconto ou em pagamento conforme o uso.

O custo de cada tarefa depende de quatro fatores: os modelos acionados, o contexto recuperado de dados corporativos, as ferramentas chamadas e o tempo de execução.

A escolha do DeepSeek como modelo de baixo custo envolve algumas condições importantes:

• Se a Microsoft avançar com o DeepSeek, o modelo seria opcional para os clientes e hospedado integralmente no Azure, mantendo os dados dentro da nuvem Microsoft com os controles de segurança, conformidade e residência de dados do Azure.
• A Microsoft afirma que já fez ajustes no modelo e adicionou salvaguardas, incluindo mudanças voltadas à redução de viés.
• A decisão não é final: a Microsoft diz que outro modelo de código aberto ainda pode ser escolhido.

Charles Lamanna, vice-presidente executivo para Copilot, agentes e plataforma, foi direto sobre o problema: alguns clientes executam centenas de tarefas por semana e ficam extremamente produtivos. Mas a conta de computação fica insustentável.

Por que isso importa para quem trabalha com tecnologia

Ferramentas agênticas como o Copilot Cowork, o Claude Code da Anthropic e o Codex da OpenAI podem continuar chamando modelos de IA enquanto executam tarefas. Isso aumenta a produtividade, mas também gera contas de IA muito altas. O modelo de assinatura flat simplesmente não aguenta esse padrão de uso.

Para devs e times de engenharia que trabalham com agentes em produção, o movimento da Microsoft aponta para mudanças práticas no mercado:

• Precificação por consumo chega ao enterprise: o GitHub Copilot já migrou para cobrança baseada em tokens em junho de 2026, o que indica que todo o setor está abandonando o modelo de assinatura com preço fixo para ferramentas agênticas.
• Estratégia multi-modelo ganha força: empresas podem rotear tarefas simples e de alto volume para um modelo mais barato e reservar chamadas premium para raciocínio complexo, o que pode reduzir muito os custos em automações repetitivas.
• Geopolítica entra no stack de IA: a mera possibilidade de adotar o DeepSeek expõe a tensão central na estratégia da Microsoft: clientes querem agentes mais baratos, enquanto governos e times de segurança querem cadeias de fornecimento mais limpas.

A escolha final do modelo, os números de desempenho e os detalhes de implementação para clientes ainda não foram anunciados. A Microsoft sinalizou uma abordagem multi-modelo, sem substituição única, e ainda não respondeu sobre possíveis críticas ao uso de um modelo de um laboratório chinês.

Quer entender como ferramentas agênticas funcionam na prática?

Se você quer entender como agentes de IA tomam decisões, consomem recursos e podem ser configurados para diferentes tipos de tarefa, a Alura tem trilhas de IA aplicada para isso. Elas cobrem desde os fundamentos de modelos de linguagem até a engenharia de agentes autônomos em produção.

Dá também para explorar os artigos do blog da Alura sobre ferramentas de desenvolvimento com IA, com análises práticas de como escolher o modelo certo para cada contexto e orçamento.