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Pontos-chave:
- 1. Tokens são unidades usadas pelas ferramentas de IA para processar comandos, contexto e respostas, e podem impactar diretamente o custo de aplicações cobradas por uso.
- 2. ChatGPT, Gemini e Claude, por exemplo, são modelos que utilizam formas próprias de tokenização e cobrança, por isso o mesmo conteúdo pode gerar consumos diferentes em cada ferramenta.
- 3. Calculadoras de tokens e práticas como o cache de instruções permitem estimar e reduzir o consumo desse recurso antes mesmo de colocar um projeto de IA em produção.
Quanto custa, de fato, uma pergunta enviada a um assistente de IA generativa? Poucas lideranças conseguem responder a essa pergunta, porque a cobrança de ferramentas como ChatGPT, Gemini e Claude não é feita por pessoa ou por prompt, mas por token.
Esse modelo de cobrança explica por que dois times podem usar a mesma ferramenta de IA e fechar o mês com contas bem diferentes. Instruções longas, documentos extensos e agentes de IA que executam várias etapas consomem mais tokens, mesmo quando o resultado entregue parece simples.
Para pessoas em cargos de liderança, é importante entender esse mecanismo de cobrança, pois o custo de IA deixou de ser previsível como o de uma licença de software tradicional. Ele varia conforme o uso e cresce sozinho se ninguém acompanhar o consumo de perto.
Neste artigo, vamos entender melhor o que significa token, como esse consumo funciona em ferramentas de IA e quais práticas ajudam a reduzir gastos sem perder a qualidade das respostas. Acompanhe!
O que é token de IA?
Um token de IA é uma unidade usada para medir a quantidade de informação que uma inteligência artificial precisa processar.
Antes de interpretar uma mensagem, a IA divide o conteúdo enviado em pequenas partes chamadas tokens: pode representar uma palavra inteira, alguns caracteres, número ou sinal de pontuação, e essa divisão varia de acordo com o modelo utilizado.
Na prática, quanto mais conteúdo a IA precisa receber e gerar, maior tende a ser o consumo de tokens. Entram nessa conta o prompt enviado, documentos, contexto da conversa e também a resposta produzida.
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Uma analogia para compreender melhor o que são tokens de IA
Para deixar mais claro o conceito, imagine que uma empresa contratou uma construtora para fazer uma obra. No planejamento inicial, estima-se que serão necessários cinco mil tijolos para concluir o projeto. Durante a construção, porém, a equipe percebeu que seriam necessários seis mil.
Nesse caso, os mil tijolos extras, que são indispensáveis para a conclusão da obra, aumentam o custo total. Por isso, a equipe compra esses tijolos faltantes e, depois, passa para a empresa o gasto adicional, que deve ser pago mesmo não estando no planejamento inicial.
Com os tokens de IA, a lógica é parecida. Os tokens funcionam como uma unidade de consumo: quanto mais informação a IA precisa ler, interpretar e gerar, maior é a quantidade utilizada.
Em serviços cobrados por uso, esse consumo pode impactar diretamente o custo final. Se a tarefa exigir mais tokens do que o previsto, o valor cobrado pelo uso também aumenta, desde que não exista um limite configurado para interromper ou restringir esse consumo.
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Como funcionam os tokens de IA?
Quando você escreve uma pergunta para uma ferramenta de IA, o modelo não lê o texto exatamente the mesma forma que uma pessoa. Antes de interpretar o conteúdo, ele precisa dividir a mensagem em pequenas partes. Esse processo recebe o nome de tokenização.
Imagine que você enviou a frase “A empresa cresceu muito”. Para nós, ela tem quatro palavras. Para a IA, porém, essa frase pode ser dividida em uma quantidade diferente de tokens, dependendo do modelo utilizado.
Isso acontece porque um token não corresponde necessariamente a uma palavra. Um termo comum pode representar apenas um token, enquanto uma palavra mais longa, um conceito técnico ou um nome pouco comum pode ser dividido em duas ou mais partes. Números, espaços e sinais de pontuação também podem entrar nessa divisão.
Segundo a central de ajuda da OpenAI, a quantidade de tokens varia de acordo com fatores como o conteúdo, o idioma e o modelo utilizado. Por isso, dois textos com o mesmo número de palavras podem consumir quantidades diferentes de tokens.
A resposta gerada pela IA também é token?
Sim! Depois da divisão de tokens do comando enviado para a IA, a ferramenta processa o pedido para “entender” o que você está pedindo a ela, transformando o prompt em uma sequência que ela consegue processar.
É a partir desses tokens que o modelo entende o que foi solicitado e começa a construir uma resposta. O conteúdo gerado também utiliza tokens, assim como outros dados que a ferramenta precisa considerar, como instruções anteriores, documentos anexados e até o histórico da conversa, caso esteja usando um chat criado anteriormente.
Por isso, uma conversa muito longa ou uma tarefa com bastante contexto pode consumir mais tokens do que uma pergunta simples. Em resumo, quanto mais informação a IA precisa “ler” e quanto mais conteúdo precisa produzir, maior tende a ser o consumo de tokens.
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Tokens do ChatGPT, Gemini e Claude: como cada modelo cobra?
Cada empresa utiliza seus próprios sistemas de tokenização. Isso significa que o mesmo texto pode gerar uma quantidade diferente de tokens em cada modelo e, consequentemente, custos diferentes.
De forma geral, a conta de tokens costuma seguir esta lógica:
custo da entrada + custo da saída + outros recursos utilizados = valor da solicitação.
Porém, cada ferramenta possui algumas particularidades. Confira três exemplos a seguir.
Token ChatGPT
Na contagem de token da OpenIA, desenvolvedora do ChatGPT, os valores utilizados pela API — forma de conectar a IA a outros sistemas, como sites ou aplicativos —, podem ser separados em categorias, conforme abaixo.
- Tokens de entrada: correspondem ao conteúdo enviado ao modelo, como comando, contexto, histórico e arquivos.
- Tokens de entrada em cache: informações já processadas e reutilizadas em determinadas situações, que podem ter um valor menor.
- Tokens de saída: correspondem ao conteúdo gerado pelo modelo.
- Tokens de raciocínio: em modelos que realizam raciocínio interno antes de responder, também podem entrar no consumo da saída.
Se uma empresa enviar 10 mil tokens de entrada e receber uma resposta com 2 mil tokens de saída, por exemplo, cada quantidade será multiplicada pelo preço definido para aquela categoria no modelo escolhido.
A OpenAI disponibiliza um tokenizador oficial para visualizar como um texto é dividido. Como referência aproximada para textos em inglês, a empresa indica que um token corresponde a cerca de quatro caracteres ou ¾ de uma palavra. Em outros idiomas, como o português, essa proporção pode variar.
Token Gemini
O Gemini também calcula separadamente os tokens recebidos e gerados. Segundo o Google, um token equivale, em média, a cerca de quatro caracteres.
Uma diferença importante é que a contagem do Gemini não se limita ao texto. Imagens, áudios e vídeos também são convertidos em tokens quando enviados para determinados modelos.
Por exemplo, arquivos de áudio podem ser convertidos à razão de 32 tokens por segundo, enquanto vídeos podem consumir 263 tokens por segundo em determinados modos de processamento.
O Google ainda oferece o recurso _countTokens_, que permite calcular quantos tokens um comando consumirá antes de enviá-lo ao modelo. Depois da execução, a ferramenta informa separadamente tokens de entrada, saída, pensamento, cache e outros recursos utilizados.
Token Claude
Segundo a documentação oficial de preços do Claude, IA da Anthropic, a API diferencia os tokens de entrada dos de saída, e cada modelo possui valores próprios de cobrança.
Na entrada, dependendo da solicitação, histórico da conversa, instruções, documentos, as imagens e ferramentas disponibilizadas ao modelo também podem fazer parte da contagem. A documentação de contagem de tokens da Anthropic explica que esses elementos podem ser considerados antes da geração da resposta.
A Anthropic também oferece uma API específica para contar tokens antes da execução de uma solicitação. Isso permite estimar o tamanho do comando completo, incluindo mensagens anteriores, documentos, imagens e ferramentas.
Outro recurso é o prompt caching. Quando uma aplicação utiliza repetidamente as mesmas instruções ou conteúdos, parte desse contexto pode ser armazenada em cache e reutilizada em novas solicitações. Isso reduz o processamento repetido e pode diminuir custos.
Portanto, antes de escolher uma ferramenta de IA para uso empresarial, vale a pena testar tarefas reais da organização em diferentes modelos e utilizar seus contadores. Um modelo com menor preço por milhão de tokens não necessariamente terá o menor custo final.
Leia também: Como melhorar a produtividade do seu time com o uso de IA?
Como economizar no uso de tokens de IA?
Economizar o uso de tokens não significa apenas escrever comandos menores. A ideia é reduzir o volume de informação processada pela IA sem prejudicar a qualidade da resposta. Na prática, isso ajuda a controlar custos e a tornar aplicações com IA mais eficientes.
Confira algumas ações que podem ser adotadas pela sua empresa.
- 1. Meça o consumo antes de otimizar: identifique quantos tokens cada tarefa utiliza na entrada e na saída. Assim, fica mais fácil descobrir quais etapas realmente concentram os maiores custos.
- 2. Elimine instruções repetidas: prompts longos, informações duplicadas e históricos desnecessários aumentam o consumo de tokens. Mantenha apenas o contexto necessário para que a IA execute bem a tarefa.
- 3. Reutilize conteúdos com cache: quando uma aplicação envia repetidamente as mesmas instruções ou documentos, recursos como o prompt caching permitem reaproveitar parte desse contexto, o que reduz o reprocessamento e, em alguns serviços, também o custo.
- 4. Escolha o modelo de acordo com a tarefa: nem toda atividade exige a ferramenta de IA mais avançada do mercado. Tarefas simples e repetitivas podem ser feitas em modelos mais básicos.
- 5. Limite o contexto e o tamanho das respostas: enviar todo o histórico de uma conversa ou solicitar respostas muito extensas aumenta a quantidade de tokens processados pela IA. Por isso, definir quais informações realmente precisam ser mantidas e estabelecer limites de saída ajuda a controlar o consumo.
- 6. Monitore agentes e automações: agentes de IA podem executar várias chamadas para concluir uma única tarefa. Se entrarem em loops ou repetirem etapas, o consumo de token pode crescer rapidamente. Para evitar isso, é possível estabelecer limites de uso da ferramenta.
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Tire suas dúvidas sobre tokens de IA
A seguir, respondemos às perguntas mais comuns de lideranças e times sobre como funcionam os tokens de IA.
1. Quem deve cuidar da otimização de tokens dentro da empresa?
Normalmente, a área de dados, tecnologia ou finanças assume essa responsabilidade. Mas o acompanhamento funciona melhor quando cada time também entende o próprio consumo e possui limites de uso dentro das ferramentas.
Leia também: Como trabalhar como especialista em inteligência artificial
2. Existe uma calculadora de tokens de IA?
Sim. Existem calculadoras e tokenizadores que estimam quantos tokens um texto consome antes do envio ao modelo. Como mostramos anteriormente, a OpenAI oferece uma ferramenta oficial para visualizar essa divisão.
Entretanto, como a tokenização varia entre as ferramentas de IA, o ideal é usar a calculadora do próprio modelo que for utilizar para entender melhor os gastos.
3. Como desenvolver competências de otimização de IA nos times?
Para que as pessoas da sua empresa saibam economizar tokens sem diminuir a qualidade das respostas da IA, é preciso ter conhecimento nessa tecnologia.
De forma geral, o desenvolvimento de pessoas em IA passa por três frentes principais.
- Capacitação em IA: para entender como as ferramentas de IA, tokens e custos funcionam.
- Engenharia de prompts: para ter boas práticas de uso e escrita de instruções, além de reduzir desperdícios sem comprometer a qualidade das respostas.
- Governança de IA: para definir limites, responsabilidades e acompanhar o consumo.
Com essas competências, os times conseguem usar a IA de forma mais eficiente e ética. Se a sua organização ainda está desenvolvendo esse conhecimento internamente, a Alura Para Empresas pode apoiar essa jornada com formações, trilhas de aprendizagem e imersões especializadas.
Converse com nossa equipe de especialistas e entenda como podemos te ajudar a personalizar uma estratégia de capacitação em IA para os seus times!
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