A entrada de modelos chineses e de alternativas de pesos abertos está pressionando os preços cobrados pelo uso de inteligência artificial por APIs. Para as empresas, a decisão deixou de depender apenas do valor por token: o custo para concluir cada tarefa ganhou importância.
Entre os concorrentes estão modelos da DeepSeek e outras soluções capazes de realizar tarefas semelhantes às de sistemas proprietários. A análise cita o Kimi K3, da Moonshot AI, que alcança uma pontuação próxima à de um modelo fechado de fronteira e custa cerca de 30% do valor dele.
O que entra na conta
O gasto varia conforme o uso. Uma aplicação que processa milhões de documentos pode ter uma despesa diferente da de um chatbot utilizado ocasionalmente por funcionários. Recursos como raciocínio, contexto extenso, capacidades multimodais e execução de fluxos com agentes também podem elevar o preço.
Uma análise do Bank of America indica que o mercado chinês começa a comparar menos o preço isolado de cada token e mais o custo para completar uma tarefa. Com isso, empresas podem combinar soluções: atividades repetitivas e de menor complexidade podem usar modelos mais baratos, enquanto trabalhos que exigem maior capacidade ficam com alternativas premium.
Pesos abertos e modelos fechados
Um relatório da Mozilla publicado em setembro afirma que modelos de pesos abertos podem ser baixados e adaptados. Isso não significa, necessariamente, que o código, os dados de treinamento e o processo de desenvolvimento estejam disponíveis.
A operação interna desses modelos também exige considerar hardware, equipe técnica, manutenção e segurança. Já os modelos fechados continuam sendo uma opção para organizações que buscam suporte, conformidade e uma solução pronta para uso.
A escolha, portanto, pode envolver custo, desempenho, segurança, suporte e necessidade de infraestrutura, além do preço cobrado por token.
