A IA está queimando o seu orçamento. Veja como escapar da armadilha dos tokens

O Alteryx e sua parceira NextWave conduziram, cada um, seus próprios estudos de benchmark de consumo de tokens, demonstrando de forma independente que, com as técnicas certas, incluindo lógica de negócios, fluxos de trabalho reutilizáveis e seleção de modelos, os custos de tokens podem ser reduzidos em até 95%, acelerando o LLM em até 85% e elevando a acurácia para até 100% — tornando finalmente o ROI de IA comprovável, não presumido. Leia o blog com os resultados detalhados.

Com os orçamentos corporativos de IA disparando, as equipes de liderança estão correndo para entender o que torna esses sistemas tão drasticamente caros. Muitas grandes organizações internacionais esgotam seus orçamentos anuais de IA em poucos meses, forçando o cancelamento de licenças e limites de gastos emergenciais¹.

Isso não é simplesmente um planejamento ruim. Ao contrário do software tradicional, os gastos com IA são exclusivamente orientados pelo consumo de tokens, os blocos fundamentais de construção dos modelos de linguagem avançados (LLMs). Os custos de codificação com IA podem aumentar e ultrapassar o salário de um desenvolvedor até 2028², apesar de o maior uso de IA não se traduzir automaticamente em uma produtividade mais alta.

Três fatores principais que impulsionam o consumo de custos de tokens

Dizer que a IA está em toda parte é o eufemismo da década. Mas poucas pessoas sabem dizer quanto custa um único token. Cada instrução enviada e cada resposta recebida vão se acumulando silenciosamente, com pouca visibilidade sobre quanto ou quão rápido isso está sendo consumido.

Além disso, os custos de API dependem muito do provedor e do modelo escolhidos. Os provedores de LLM cobram com base em tokens (sequências comuns de caracteres em que 100 tokens equivalem a aproximadamente 75 palavras³). Dependendo do nível do modelo, do contexto de entrada e do volume de saída gerado, chamadas individuais de API variam de frações de centavo a vários dólares para instruções com grande contexto processadas por modelos de primeira linha⁴. Como cada caractere enviado e recebido acarreta um custo variável, o consumo não monitorado não avança aos poucos; ele escala exponencialmente.

Existem três motivos principais para o maior consumo de tokens:

1. Dados não filtrados: alimentar a IA com grandes conjuntos de dados não preparados que ignoram as regras de negócios da sua organização não apenas consome mais tokens — isso torna o resultado menos confiável e seguro. Resultados imprecisos levam a retrabalho e tarefas repetidas, dobrando seus gastos com tokens no mesmo trabalho.
2. Desalinhamento de modelo: usar um modelo caro para uma tarefa simples, processar mais contexto do que o necessário ou repetir solicitações do zero em vez de reutilizar fluxos de trabalho ou resultados existentes.
3. Falta de visibilidade: a maioria das organizações não tem insights sobre o que está sendo gasto ou como.

Além dos tokens: o verdadeiro custo dos resultados da IA

Os líderes devem reconhecer que, embora os tokens representem a despesa variável mais visível, o custo total de IA abrange licenciamento, infraestrutura, integração, monitoramento contínuo, revisão humana e o alto custo de correção de saídas imprecisas (muitas vezes chamado de “imposto da IA”). Sem governança, esses custos ocultos escalam rapidamente.

O objetivo de uma iniciativa de IA nunca deve ser simplesmente contar tokens; a meta deve ser reduzir o custo total para alcançar um resultado de negócios confiável. Uma resposta de IA barata que produz dados alucinados exige uma intervenção manual cara, tornando-a muito mais dispendiosa do que uma consulta de custo mais elevado que gera resultados imediatos e precisos. Ganhos de produtividade não justificam necessariamente o aumento do uso de IA⁵.

A dura verdade: a IA por si só não é suficiente

É uma pergunta justa a se fazer: “Temos o Copilot, temos o Claude... ainda precisamos mesmo de plataformas de analytics agêntico como o Alteryx?”

A resposta é sim, mais do que nunca.

Mas as verdadeiras perguntas são: você está usando IA para as tarefas certas? Você está usando as técnicas e os LLMs adequados para as suas tarefas? E, o mais importante, você pode confiar nos resultados que ela entrega: eles são visíveis, compreensíveis, repetíveis e auditáveis?

Modelos de linguagem e agentes autônomos são ótimos para limpar planilhas, decifrar texto e extrair contexto, mas tropeçam no momento em que lidam com operações de negócios complexas do mundo real. Depender de LLMs para cálculos determinísticos é ineficiente, caro, opaco — e potencialmente não confiável. Sem guardrails, eles geram resultados imprecisos, acionam ações falhas e ficam presos em loops caros de tentativa e erro que consomem tokens.

Uma IA corporativa verdadeiramente confiável não apenas adivinha o contexto — ela deve estar ancorada em regras determinísticas que reflitam como a sua empresa realmente opera no dia a dia.

O Alteryx One fecha essa lacuna como uma camada de automação de IA governada. Ao preparar, filtrar e aplicar lógica de negócios validada aos seus dados antes de uma chamada de API ser acionada, ele mantém os modelos de raciocínio de alto custo focados apenas no que importa.

O Alteryx funciona como a camada de lógica de negócios governada entre dados e IA que ajusta as saídas da sua IA para maior acurácia e eficiência.

Plataformas como o Alteryx entram em ação para limpar, otimizar e encaminhar entradas antes mesmo que elas cheguem a um modelo caro de IA, reduzindo os custos com tokens em até 95% no processo.

Reduz a entrada de IA: Reduza o consumo de tokens e diminua o tempo de resposta antes mesmo de os dados chegarem a um modelo, pré-filtrando registros irrelevantes, agregando grandes tabelas em resumos significativos, eliminando informações repetidas e dividindo documentos extensos em partes para que os LLMs recebam apenas o contexto exato necessário.

Use a IA de forma seletiva: Reserve modelos de raciocínio de alto custo estritamente para tarefas complexas. Regras de negócios determinísticas resolvem transformações de rotina antes mesmo de uma chamada de API ser feita; o roteamento inteligente então envia o que resta para o modelo, agente ou fluxo de trabalho mais econômico.

Melhora a eficiência da IA: Elimine chamadas de API repetitivas por meio de cache e reutilização e otimize as instruções para melhorar a qualidade do resultado e minimizar o gasto com tokens.

Sem essas grades de proteção, os resultados da IA permanecem não confiáveis e os gastos continuam imprevisíveis. Leia os resultados completos dos estudos de consumo de tokens da Alteryx e da Nextwave aqui.

Fontes e referências: