Uma empresa pode fazer duas perguntas para uma inteligência artificial e pagar valores completamente diferentes por elas. O motivo não está apenas na complexidade da tarefa, mas em uma unidade de medida pouco conhecida do público: os tokens.

Embora apareçam nas páginas de preços de praticamente todos os grandes modelos de IA, como ChatGPT, Gemini e Claude, o conceito ainda causa confusão até entre usuários frequentes.

Na prática, os tokens funcionam como a "moeda" utilizada pelos modelos de linguagem para medir tudo o que é processado durante uma conversa.

É essa contagem que determina quanto uma empresa consumiu de uma API, quanto um desenvolvedor gastou em um projeto e qual será o custo final de muitas aplicações baseadas em inteligência artificial.

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O que são tokens?

Ao contrário do que muita gente imagina, uma IA não interpreta textos palavra por palavra. Antes de processar qualquer comando, o sistema divide o conteúdo em pequenas partes chamadas tokens.

Um token pode representar uma palavra inteira, apenas parte dela, um número ou até um sinal de pontuação.

A quantidade varia conforme o idioma e a estrutura da frase, mas, em português, uma regra prática bastante utilizada é considerar que 100 tokens correspondem, em média, a cerca de 75 palavras.

Quanto maior o texto enviado e quanto mais longa for a resposta gerada pela IA, maior será o número de tokens consumidos.

Por que eles influenciam no preço?

Empresas que utilizam modelos de IA por meio de APIs normalmente não pagam por pergunta, mas pela quantidade de tokens processados.

Na prática, existem dois tipos de cobrança: os tokens de entrada, que correspondem ao texto enviado pelo usuário, e os tokens de saída, que representam a resposta produzida pelo modelo. Algumas plataformas também diferenciam os preços conforme a capacidade da IA escolhida.

Isso significa que um comando curto pode sair mais caro do que outro aparentemente maior, caso gere uma resposta extensa ou utilize um modelo mais avançado.

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O usuário comum precisa se preocupar?

Para quem utiliza versões gratuitas ou planos por assinatura, a contagem de tokens normalmente acontece nos bastidores. O usuário dificilmente verá essa informação durante a conversa.

Já para empresas, startups e desenvolvedores que criam produtos baseados em inteligência artificial, entender esse cálculo é fundamental.

Um chatbot que atende milhares de clientes por dia, por exemplo, pode consumir milhões de tokens diariamente, tornando a otimização dos comandos uma estratégia importante para reduzir custos.

Como reduzir o consumo?

Uma das formas mais eficientes é criar prompts objetivos e fornecer apenas as informações realmente necessárias para a tarefa.

Também vale evitar enviar documentos inteiros quando apenas um trecho será utilizado ou solicitar respostas muito longas sem necessidade. Em aplicações empresariais, pequenas mudanças na forma de escrever os comandos podem representar uma economia significativa quando multiplicadas por milhares de interações.

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Embora o usuário final quase nunca perceba, os tokens estão no centro da economia da inteligência artificial. Eles determinam o consumo computacional, influenciam o preço dos serviços e ajudam empresas a medir a eficiência de suas aplicações.

À medida que modelos de IA passam a integrar produtos, aplicativos e sistemas corporativos, compreender essa unidade de medida deixa de ser um detalhe técnico e passa a ser parte do vocabulário de quem desenvolve ou utiliza soluções baseadas em inteligência artificial.