Gerenciando os Custos da IA Generativa

Introdução

Este é o terceiro artigo da nossa série dedicada à Inteligência Artificial Generativa (GenAI). No primeiro, explicamos os fundamentos dos Large Language Models (LLMs). No segundo, discutimos as principais alternativas tecnológicas e os cuidados necessários para implementar soluções de GenAI com responsabilidade e eficácia. Agora, voltamos nossa atenção para um dos aspectos mais críticos — e frequentemente subestimados — desse tipo de iniciativa: os custos.

Sem uma estratégia clara, a implementação de GenAI pode rapidamente se transformar em uma fonte de despesas inesperadas e crescentes. Não por acaso, o custo das iniciativas é hoje citado como uma das três principais barreiras à adoção da GenAI nas empresas.

Os principais fatores que contribuem para os custos de um projeto (ou produto) de GenAI incluem:

• Custo de inferência (processamento das perguntas feitas ao LLM);

• Custo de treinamento ou fine-tuning de modelos (aumento ou customização do LLM);

• Custo de engenharia de prompt (otimização da interação com o LLM);

• Custo de pessoal especializado no negócio, em IA, dados, desenvolvimento e gestão;

• Custo operacional, para operacionalização do produto;

• Despesas com infraestrutura computacional ou serviços em nuvem (cloud);

• Despesas com segurança e proteção de dados sensíveis ou estratégicos.

Por que os custos da GenAI podem escalar rapidamente?

Conforme os projetos avançam da fase piloto para ambientes reais de produção, muitos executivos percebem que os custos crescem de forma desproporcional ao valor entregue — especialmente quando a governança e o controle financeiro não evoluem junto com a solução. Um executivo recentemente me relatou que sua empresa estava gastando cerca de R$160.000,00 por mês em um projeto de GenAI que ainda se encontrava em desenvolvimento, sem qualquer geração de resultados práticos.

Entre os principais motivos para essa escalada estão:

• Escolhas arquiteturais mal planejadas, que aumentam o consumo de recursos, como no caso de uma engenharia de prompt ineficiente, gerando inferências mais longas e mais caras.

• Falta de governança e conhecimento operacional sobre GenAI, incluindo o desconhecimento sobre preço, desempenho e precisão dos modelos disponíveis, bem como a ausência de ferramentas adequadas para monitorar uso, performance e desperdício.

Segundo a empresa Gartner, até 2028, ao menos 50% dos projetos de GenAI ultrapassarão seus orçamentos devido a decisões técnicas equivocadas e à falta de experiência operacional. Ainda segundo a projeção, os custos de inferência representarão cerca de 70% do custo total do ciclo de vida de um modelo, superando significativamente os custos com treinamento.

Análise dos principais motivadores de custo

• Escolhas arquiteturais mal planejadas: Um dos fatores mais impactantes nos custos de GenAI está nas decisões técnicas e arquiteturais tomadas durante a concepção e implementação do projeto.

  • Custos de Inferência de Modelo (Processamento) 

    A inferência reflete o momento em que o modelo faz o processamento, gerando respostas a partir de entradas do usuário. Nos modelos proprietários, disponibilizados para uso via APIs, os custos de inferência estão diretamente ligados ao volume de tokens recebidos e gerados. Como já abordamos anteriormente, tokens são as unidades de texto com as quais os modelos trabalham (grosseiramente, 1.000 tokens equivalem a 750 palavras).O problema é que, sem um bom entendimento do comportamento dos usuários e dos limites do modelo, é comum ultrapassar rapidamente os orçamentos definidos. Para complicar, entre meados de 2023 e hoje, o preço por 1.000 tokens de saída no GPT-4 aumentou cerca de 30%.Um projeto de média complexidade pode consumir facilmente 2 milhões de tokens por mês. Usando o modelo o1-pro da OpenAI, isto equivale a um custo anual de aproximadamente R$100.000,00, apenas com inferência. Custos adicionais podem surgir se forem utilizadas outras funcionalidades, como os Agentes de IA.

  • Tamanho e Seleção do Modelo

    Modelos maiores, com mais parâmetros, são mais potentes — mas também mais caros, tanto por token quanto em demanda computacional. A escolha do modelo ideal deve equilibrar preço, desempenho e precisão. Em muitos casos, modelos menores, mais baratos e menos exigentes atendem perfeitamente às necessidades do negócio. 

    A falta de transparência de preço, desempenho e das limitações dos modelos oferecidos pelos fornecedores torna essa escolha ainda mais crítica — e sujeita a erros caros.

  • Abordagens de Customização e Aumento do Modelo

    Como vimos no artigo anterior, há várias formas de adaptar modelos a casos específicos — como prompt engineering, Retrieval-Augmented Generation (RAG), fine-tuning e até o treinamento do zero. Cada abordagem traz custos, riscos e benefícios distintos.

    O prompt engineering é a solução mais recomendada para redução de custos, não só pela maior simplicidade de operação, mas pelo potencial de redução do custo de inferência, ao minimizar o volume de tokens envolvidos. 

    O RAG e o ajuste fino possuem, normalmente, custos menores do que a inferência, mas, via APIs em nuvem, também utilizam uma precificação baseada em quantidade de tokens e, portanto, requer igual atenção quanto ao seu uso.

  • Hospedagem: Open source x Modelos Proprietários

    Implantar um modelo open source internamente (usando uma infraestrutura computacional própria) pode ser vantajoso em termos de segurança e controle, mas os custos iniciais são elevados e a escalabilidade, limitada. A aquisição de um ambiente básico para hospedar o LLM, com hardware apropriado para IA (GPUs, TPUs e armazenamento de alta performance), pode custar mais de R$1.000.000,00. Em comparação, a contratação de uma infraestrutura semelhante em nuvem (PaaS – Platform as a Service) custa, em média, R$200.000,00 por ano.

    Além disso, gerenciar a hospedagem exige uma equipe técnica especializada para operar e manter a plataforma — outro fator relevante de custo.

• Falta de conhecimento operacional e governança inadequada

Ao migrar de ambientes de teste para produção, muitas organizações enfrentam um “choque de realidade”: os custos crescem muito além do previsto. Isso ocorre, em parte, porque os custos visíveis — como licenças ou uso de API — representam apenas a superfície.

Entre os custos ocultos mais comuns, destacam-se: 

• Custos de upgrade dos LLMs

  Novos recursos ou atualizações podem exigir licenciamentos mais caros ou adicionais.

• Custos de Operação sem as práticas modernas de MLOps

  A transição para produção exige boas práticas de Machine Learning Operations (MLOps), que ajudam a automatizar tarefas críticas — da coleta de dados ao monitoramento dos modelos. O uso adequado de MLOps reduz erros manuais, melhora a governança e diminui os custos operacionais ao longo do ciclo de vida do modelo.

• Repetição periódica do fine-tuning.

  O fine-tuning precisa ser executado periodicamente para manter a acurácia e a relevância do conteúdo. Essa necessidade recorrente muitas vezes é negligenciada nas estimativas de custo.

• Custos de oportunidade ao construir modelos do zero.

  Criar um modelo do zero pode parecer atrativo, mas exige enormes volumes de dados, know-how, tempo e recursos computacionais. Para a maioria das empresas, essa opção é economicamente inviável.

• Custos com dados: aquisição, integração, qualidade e armazenamento. 

  Adequar os sistemas da empresa para consumir e integrar GenAI exige tempo, novos processos e, muitas vezes, contratação de consultorias especializadas. A criação das integrações, limpeza e qualidade de dados impactam diretamente o desempenho e resultados da GenAI. Garantir isso implica investimentos em ferramentas, pessoas e processos.

• Segurança de Dados

  A segurança de dados merece um destaque. A GenAI lida com grandes volumes de dados sensíveis, o que aumenta o risco de vazamentos, violações e ataques direcionados. A gestão de consentimento, criptografia, detecção de anomalias e monitoramento contínuo são essenciais — e custam caro. Ignorar isso no início do projeto pode gerar gastos ainda maiores com remediação.

• Custos de pessoal

  Uma equipe pequena, com quatro profissionais — incluindo um especialista em GenAI, um engenheiro de dados, um engenheiro de machine learning e um designer de UX voltado à IA — pode ter um custo anual estimado de R$800.000,00, considerando salários e encargos.

• Custos de tratamento de questões éticas e uso responsável.

  Falhas éticas — como vieses nos dados ou conteúdo automatizado incorreto — não são falhas técnicas: elas representam riscos reputacionais e legais. O viés contextual reflete vieses arraigados em dados de treinamento, reforçando estereótipos. O viés de disponibilidade favorece conteúdo facilmente acessível, reforçando vieses existentes. O viés de confirmação leva os usuários a encontrarem informações alinhadas às suas crenças. O viés de atribuição de grupo generaliza comportamentos com base nas ações de alguns indivíduos, reforçando preconceitos. O viés de automação promove confiança injustificada no conteúdo gerado por IA, reforçando a disseminação de informações tendenciosas ou falsas. Corrigir esses problemas requer bases de dados diversas, metodologias transparentes e times dedicados à equidade e inclusão. 

Compreender e estimar corretamente o Custo Total de Propriedade (TCO) é essencial para a viabilidade dos projetos de GenAI. Isso inclui não apenas os custos imediatos de uso do modelo, mas também os custos contínuos de operação, segurança, equipe, ajustes técnicos e monitoramento de longo prazo.

Melhores Práticas para Otimizar Custos

Gerenciar proativamente os custos da GenAI é essencial para capturar valor de negócio com eficiência. A seguir, destacamos práticas importantes:

• Tenha clareza sobre a demanda do negócio por preço, desempenho e precisão: modelos maiores oferecem mais precisão, mas com maiores custos e latência. Compare diferentes modelos (API, PaaS, on-premises) e normalize os preços para evitar distorções nas comparações. Realize pilotos estendidos para validar premissas de custo total de propriedade (TCO).

• Crie um ambiente de testes com múltiplos modelos: ofereça um catálogo self-service com soluções de diferentes provedores — open-source e proprietários, on-premises e por API, grandes e compactos. Deixe claras as capacidades, limitações e os custos de cada opção. Relatórios transparentes para os usuários devem incentivar decisões mais econômicas sem comprometer o atingimento dos requisitos de negócio.

• Equilibre custo inicial e operacional: avalie abordagens como engenharia de prompt, RAG e fine-tuning em etapas — começando pelas mais simples. Compreenda os prós e contras do on-premises, avaliando cuidadosamente a complexidade e os custos antes de optar por este modelo. Em alguns casos, abordagens mais caras no início podem reduzir custos operacionais no longo prazo, especialmente em casos de uso intensivo.

• Aposte na Engenharia de Prompt: prompts bem estruturados reduzem o uso de tokens, resultando em respostas mais objetivas e baratas. Adote ferramentas de design de prompt e crie repositórios com exemplos e boas práticas. 

• Implemente caching inteligente: armazene prompts e respostas comuns para evitar chamadas repetidas à API. Reduz custos e melhora a performance. Utilize ferramentas que monitorem a taxa de acerto, latência e integração com seus sistemas.

• Monitore e governe o consumo: estabeleça métricas e alertas para identificar desvios de uso. Implemente limites por usuário ou perfil e use recursos nativos dos fornecedores ou ferramentas especializadas de governança.

• Eduque os usuários: o fator humano também impacta os custos. Capacite os usuários sobre boas práticas de uso eficiente, escolha de modelos e impacto do consumo de tokens. Ajude os usuários a selecionarem modelos de melhor custo x benefício para cada caso de uso.

• Analise continuamente todos os custos — visíveis e ocultos: faça revisões periódicas para identificar oportunidades de otimização. Foque nos principais drivers: tamanho e tipo do modelo, uso de tokens, customizações, infraestrutura e equipe. Trate a GenAI como um ativo estratégico, não apenas tecnológico.

Conclusão

A adoção de soluções de GenAI, principalmente quando voltadas para utilização pelos clientes da sua empresa, pode facilmente significar investimentos superiores a um milhão de reais e custos anuais de centenas de milhares de reais. A gestão de custos em GenAI é fundamental e vai muito além do preço do LLM utilizado. Envolve escolhas arquiteturais, decisões operacionais e maturidade de governança. 

Ao tratar o custo total de propriedade como um pilar estratégico e aplicar as boas práticas apresentadas, sua empresa estará preparada para escalar GenAI de forma sustentável, maximizando o retorno sobre o investimento e minimizando surpresas financeiras desagradáveis.