Introdução
Empresas brasileiras que estão adotando inteligência artificial em escala devem se preparar para um choque de realidade: as contas de cloud estão prestes a disparar novamente, desta vez impulsionadas pelo modelo de precificação baseado em tokens de IA. O fenômeno, que já está causando alvoroço em empresas globais, promete repetir o mesmo padrão caótico dos primeiros anos da computação em nuvem, quando gestores eram surpreendidos mensalmente com faturas imprevisíveis e orçamentos estourados.
Durante o evento FinOps X 2026 em San Diego, especialistas em gestão financeira de tecnologia alertaram que a era dos tokens baratos e planos ilimitados de IA chegou ao fim. O que antes custava uma mensalidade fixa de R$ 1.000 pode facilmente se transformar em contas de dezenas ou centenas de milhares de reais, dependendo do uso real dos modelos de linguagem. Para CFOs e gestores de TI no Brasil, entender essa nova economia dos tokens tornou-se questão de sobrevivência orçamentária.
A nova unidade econômica da IA: o token
J.R. Storment, diretor executivo da FinOps Foundation, define o token como a ‘unidade atômica da IA’ – o menor fragmento em que um texto pode ser dividido para processamento por modelos de linguagem. Em termos práticos, um token representa aproximadamente quatro caracteres ou três quartos de uma palavra em inglês. Assim, 100 tokens equivalem a cerca de 75 palavras.
Mas o que torna os tokens tão importantes agora? Eles se tornaram simultaneamente a unidade de medida do trabalho computacional, a base de precificação dos laboratórios de IA e o valor que as empresas tentam monetizar. É como se o quilowatt-hora da energia elétrica de repente passasse a determinar não apenas sua conta de luz, mas também o preço de todos os produtos e serviços que você consome.
OpenAI, Anthropic, Google e outros grandes players agora publicam tabelas de preços por milhão de tokens, com valores separados para tokens de entrada (o que você envia ao modelo) e tokens de saída (o que ele gera como resposta). Essa aparente simplicidade esconde uma complexidade brutal: o mesmo trabalho pode custar valores drasticamente diferentes dependendo do modelo escolhido, das otimizações aplicadas e até mesmo de políticas silenciosas dos fornecedores.
O fim da era dos tokens ilimitados
Entre 2023 e início de 2025, vivemos o que Storment chama de ‘os bons velhos tempos da IA’, quando empresas ofereciam planos com tokens praticamente ilimitados por preços fixos mensais. Era comum ver desenvolvedores competindo em ‘placares de tokens’, mostrando quem conseguia consumir mais recursos de IA.
A realidade econômica se impôs rapidamente. A empresa de análise SemiAnalysis estimou que um plano de US$ 200 da Anthropic chegava a oferecer US$ 8.000 em tokens do Claude, enquanto a OpenAI oferecia US$ 14.000 em tokens do Codex pelo mesmo valor. Esse modelo de negócios claramente insustentável começou a ruir quando os novos modelos de IA, com janelas de contexto de milhões de tokens e capacidades de agentes autônomos, multiplicaram o consumo por fatores de 10x ou 100x.
Dave Treadwell, vice-presidente sênior da Amazon, chegou a implorar publicamente: ‘Por favor, não usem IA apenas por usar IA’. O apelo reflete a preocupação com o desperdício massivo de recursos computacionais – e dinheiro – em aplicações que não geram valor real para o negócio.
Por que os preços dos tokens não vão cair tão cedo
Apesar da Lei de Moore e da competição entre hyperscalers, os preços dos tokens enfrentam um piso sustentado por escassez real. Storment aponta três fatores críticos: falta de hardware especializado (GPUs e chips de IA), limitações de energia elétrica para data centers e gargalos na cadeia de suprimentos que devem persistir até 2028, segundo previsões da Intel.
A SAP, gigante alemã de software empresarial com forte presença no Brasil, serve como estudo de caso revelador. Mesmo com os preços unitários dos tokens caindo ao longo do tempo, o gasto total da empresa com IA continua subindo exponencialmente. ‘É o famoso paradoxo de Jevons’, explica Frederik Pohl, VP da SAP. ‘Em alguns meses, vimos nosso gasto dobrar mesmo com custos unitários menores.’
Esse paradoxo é amplificado por projeções alarmantes: Goldman Sachs estima que o uso global de tokens saltará de 6 quatrilhões hoje para 120 quatrilhões em aproximadamente 3,5 anos. Mesmo que os preços caiam, é improvável que a redução acompanhe um crescimento de 20x no volume.
O desafio do FinOps para IA
Para equipes de FinOps acostumadas a otimizar instâncias de cloud e comprar reserved instances, a precificação por tokens representa território completamente novo. Diferente de CPUs que podem ser trocadas sem impacto na aplicação, mudar de modelo de IA afeta diretamente a qualidade e o comportamento do sistema.
A SAP descobriu isso da maneira mais difícil. Quando tentaram aplicar as ferramentas tradicionais de gestão de custos de cloud para IA, descobriram que eram ‘cegas para as nuances dos LLMs’. As ferramentas podiam dizer quanto foi gasto com um fornecedor, mas não qual modelo específico consumiu os recursos ou por quê.
A solução exigiu construir um framework interno de FinOps para IA com três pilares: visibilidade de gastos (qual modelo, onde, quando), análise econômica (eficiência no uso de tokens, proporção entrada/saída, drift de custos) e medição de valor (custo por caso de uso, margem de produtos com IA).
Implicações práticas para empresas brasileiras
Para empresas no Brasil que estão embarcando na jornada de IA, as lições são claras e urgentes. Primeiro, o modelo de precificação flat-fee está acabando – prepare-se para volatilidade nas contas. Segundo, é essencial implementar governança rigorosa sobre quem pode acessar quais modelos e com que limites.
Um exemplo prático: Simon Willison, co-criador do framework Django, relatou que o Claude Fable 5 gastou US$ 12 em tokens para resolver um bug de CSS, executando autonomamente dezenas de ações incluindo lançar servidores web e usar diferentes navegadores. Imagine esse comportamento multiplicado por centenas de desenvolvedores em uma grande empresa.
As empresas também precisam repensar seus modelos de negócio. Se você oferece serviços baseados em IA com preço fixo mensal, pode estar sentado em uma bomba-relógio financeira. Muitas estão migrando para modelos híbridos: assinatura base mais consumo adicional, ou repassando custos de tokens diretamente com alguma margem.
A divisão entre quem pode e quem não pode pagar por IA
Um aspecto preocupante é o surgimento de uma divisão clara entre ‘haves’ e ‘have-nots’ no acesso à IA de ponta. Nas empresas, alguns times recebem acesso aos modelos mais avançados enquanto outros são automaticamente roteados para alternativas mais baratas. Startups apoiadas por fundos de venture capital recebem milhões de dólares em créditos de tokens dos laboratórios de IA, criando vantagem competitiva artificial.
Para profissionais individuais, especialmente os que estão entrando no mercado, o acesso limitado a ferramentas de IA pode significar desvantagem permanente. Como alertou Storment: ‘Não acho que a IA vai tomar o emprego de todo mundo imediatamente, mas a pessoa que sabe usar IA vai tomar o emprego da pessoa que não sabe.’
O que isso significa para o futuro
A transição para tokenomics – a economia baseada em tokens – está apenas começando. A Linux Foundation está criando uma Tokenomics Foundation específica para estabelecer padrões e melhores práticas, reconhecendo que tokens se tornaram tão fundamentais quanto o petróleo foi para a economia do século 20.
Para gestores brasileiros, o recado é claro: trate tokens de IA como um novo tipo de commodity estratégica. Implemente medição rigorosa, estabeleça governança clara, e mais importante, certifique-se de que cada token gasto está gerando valor real para o negócio. A era do ‘vamos testar IA porque todo mundo está testando’ acabou.
As empresas que dominarem a gestão eficiente de tokens terão vantagem competitiva significativa. Aquelas que ignorarem os custos crescentes podem se ver com orçamentos destruídos e projetos de IA cancelados. É a repetição do ciclo da cloud, mas desta vez com apostas ainda maiores.
Conclusão
A explosão nos custos de tokens de IA representa tanto um desafio quanto uma oportunidade para empresas brasileiras. Assim como a computação em nuvem forçou organizações a desenvolver novas competências em gestão de custos variáveis, a era dos tokens exige sofisticação ainda maior na governança e otimização de recursos de IA.
O paralelo com os primeiros dias caóticos da cloud é instrutivo: empresas que investiram cedo em FinOps e governança de cloud colheram benefícios enormes. O mesmo acontecerá com tokens de IA. A diferença é que desta vez a curva de aprendizado será mais íngreme e os custos de errar, muito maiores.
Para CFOs e CTOs no Brasil, a mensagem é urgente: comece a construir competências em tokenomics agora, antes que as contas cheguem. Estabeleça processos de medição, crie políticas claras de uso, e principalmente, conecte consumo de tokens a valor de negócio. Na nova economia da IA, cada token precisa justificar seu custo – e as empresas que não entenderem isso pagarão caro, literalmente.
Fonte original: Este artigo foi adaptado e traduzido a partir da matéria publicada em ZDNet, disponível em https://www.zdnet.com/article/why-ai-tokens-will-send-enterprise-cloud-bill-sky-high/.
