Precificação por uso: como o modelo baseado em tokens está redefinindo os custos da IA para empresas

O modelo por token não é só uma mudança de preço: é uma mudança de paradigma operacional. Enquanto em 2025 os preços de tokens caíram até 80%, o custo total da IA para empresas triplicou, e a razão está na arquitetura, não no custo unitário. IAs agentic consomem 5 a 30 vezes mais tokens que um chatbot simples. Uma interação de atendimento ao cliente hoje custa US$ 1,20, contra US$ 0,04 em 2023. E o pior: o valor anunciado (ex.: US$ 2,50/milhão de tokens de entrada para GPT-4o) raramente reflete o custo real, no Azure AI Foundry, com mix típico 60/40, o custo efetivo sobe para US$ 5,50/milhão.

Provedores estão aplicando a cobrança por uso de forma progressiva, mas estratégica. A Anthropic já migrou seus clientes empresariais em abril, e agora, a partir de 23 de junho, até o acesso ao Mythos 5, antes incluso em assinatura de US$ 200/mês, passa a ser cobrado por token além da mensalidade. O GitHub Copilot fez a mesma mudança em 1º de junho, com 'AI Credits' que contam tokens de entrada, saída *e* cache. Isso transforma planos fixos em caixas-pretas: o mesmo plano pode valer três vezes menos para quem usa agentes ou fluxos multi-etapas.

Em março, a CEVIU antecipou que a precificação por token 'chegaria para todas as empresas de IA'. Em abril, a Anthropic confirmou com a mudança imediata. Em maio, a Uber já havia esgotado seu orçamento anual de IA, um cenário previsto no 'Pulso' de 1º de maio, mas agora com dados reais de estouro orçamentário. Em junho, a migração do GitHub Copilot e a escalada dos gastos com agentes (como o relato de US$ 500 milhões em um mês com Claude) mostram que a transição deixou de ser teórica e virou pressão financeira diária. O que era rumor em março, 'a taxa fixa acabou', virou realidade operacional em junho: não há mais 'acesso ilimitado', nem mesmo em planos premium.

Porque 62% das empresas ainda não conseguem prever seus gastos mensais com IA, e projetos mal arquitetados estouram orçamentos em 500% a 1000%. Mais da metade dos projetos de IA generativa deve exceder o orçamento este ano, segundo o Gartner. No Brasil, onde a governança de IA ainda é incipiente, essa imprevisibilidade vira risco financeiro direto: CFOs exigem ROI mensurável, mas menos de um terço dos tomadores de decisão consegue vincular resultados financeiros reais aos investimentos em IA. O custo não é mais do modelo, é da má gestão operacional, da falta de gateways de controle, do uso cego de agentes sem disjuntores ou orçamento por tarefa.