Nos últimos anos, a explosão de soluções baseadas em Inteligência Artificial Generativa (GenAI) transformou o panorama de projetos e de IT nas empresas e trouxe novas camadas de complexidade à modelagem de arquitetura e custos de projetos.
Do uso de modelos pré-treinados via APIs até arquiteturas compostas por múltiplos agentes autônomos de IA, os desafios financeiros vão muito além de apenas horas de desenvolvimento. Sendo um tema tão recorrente, este artigo propõe uma visão prática e atualizada sobre como estruturar e estimar os custos reais de soluções baseadas em IAs generativas, abordando desde subscrições de nuvem, preços por token, chamada de API, até aspectos de governança, volumetria e segurança.
O desafio de custo em projetos de IA
À medida que a inteligência artificial avança e se torna parte integrante das estratégias digitais das empresas, cresce também a complexidade de planejar e sustentar essas soluções. A incorporação de modelos de linguagem, sistemas de recomendação, e outras aplicações baseadas em IA generativa (GenAI) traz não apenas oportunidades de inovação, mas também novos desafios operacionais e financeiros. Compreender como esses sistemas funcionam e quais recursos consomem é fundamental para garantir que o investimento em IA traga retorno e seja escalável de forma sustentável. É nesse cenário que surge uma questão central: como dimensionar e gerenciar os custos associados a projetos de IA?
Projetos com GenAI exigem uma mudança de mentalidade em relação à precificação tradicional de software. Agora, o custo não está apenas em desenvolvedores e infraestrutura, mas também nas interações com modelos (como o GPT da OpenAI ou o Azure OpenAI Service da Microsoft), armazenamento de vetores, indexadores semânticos e pipelines de orquestração. Além disso, as soluções geralmente escalam com o volume de dados e interações, o que torna crucial prever cenários de uso e carga para evitar surpresas na fatura, devido maior mensageria sobre as interfaces de modelos contratados.
Outro aspecto crítico é o versionamento dos modelos e o impacto disso no custo por iteração e reprocessamento. Ainda, a forma como a interação entre o usuário e os modelos também evolui ao longo do tempo, exigindo uma atuação dinâmica e constante, desde o tempo de implantação até a gestão em produção.
Tipos básicos de projetos com Generative AI
Projetos com GenAI geralmente se enquadram em quatro categorias principais:
1. Sumarização de conhecimento e pergunta/resposta (Q&A): Soluções focadas em resumir grandes volumes de informações, gerando resumos e respostas contextualizadas que facilitam a tomada de decisão e a disseminação de conhecimento na organização ou no cenário de negócio aplicado.
2. Decisão orientada a dados: Utilização de GenAI para interpretar dados estruturados e não estruturados, descobrindo padrões e gerando insights que orientam decisões de negócio, a partir de um volume de dados de contexto.
3. Personalização de campanhas e atendimento: Criação de experiências customizadas por meio da análise de perfis de usuários e interações anteriores, seja em campanhas de marketing ou no atendimento ao cliente.
4. Automação: Soluções que substituem tarefas repetitivas, como processamento de documentos, classificação de mensagens ou execução de workflows, utilizando prompts acionáveis (“prompt to action”) ou agentes de IA autônomos.
Fiz uma simplificação com esse agrupamento, inspirado em alguns relatórios de mercado, mas que acaba cercando muitos exemplos hoje em dia. Assim, cada tipo de projeto traz uma combinação específica de custos, que podem incluir APIs de LLM, serviços de vetorizacão, armazenamento em bases de dados e ferramentas de orquestração. Entender esses perfis ajuda a montar suas estimativas mais precisas e comparar alternativas tecnológicas.
Custos que projetos de único agente de IA
Para projetos com um único agente GenAI (como um chatbot com RAG), uma calculadora de custos precisa considerar:
· Tokens de entrada e saída nas chamadas à API para os cenários de inferência e resposta para o usuário.
· Tokens de indexação para a base de conhecimento, na criação de contextos.
· Geração de embeddings e consultas vetoriais.
· Custos adicionais com Guardrails, detecção de dados sensíveis, de tentativas de quebras de regras (jailbreaks) e custos de moderação sobre mensageria.
· Armazenamento e leitura de documentos.
· Infraestrutura serverless ou baseada em App Services.
· Custos de monitoração (Application Insights) e logging.
Um modelo de custo também pode variar em pacotes por milhares ou milhões de tokens, o que deve ser considerado para as estimativas de cenários mensais e ROI. Simulações com ferramentas como o Azure Pricing Calculator permitem validar suposições de volumetria e escalabilidade, com maior refinamento e aspectos específicos da plataforma.
Custos de projetos de múltiplos agentes de IA
Já para projetos com múltiplos agentes introduzem novas camadas de complexidade:
· Coordenação entre agentes (via queues, APIs internas ou Azure Service Bus).
· Estados persistentes e memória vetorial compartilhada.
· Requisições encadeadas a modelos de linguagem.
· Infraestrutura baseada em contêiners e escalabilidade por pod (AKS ou Container Apps).
Uma calculadora para esses cenários deve prever custos por sessão de colaboração, incluindo overhead de comunicação entre agentes, latência, cache e balanceamento de carga. Modelos dinâmicos ajudam a testar variações de cenário e estimar limites operacionais.
Volumetria, Governança, Segurança
À medida que os projetos GenAI evoluem para ambientes corporativos, volumetria e segurança se tornam fatores determinantes no custo total de operação. O armazenamento de prompts e respostas, os logs de inferência e os embeddings aumentam rapidamente, exigindo políticas de retenção e arquivamento inteligentes.
Do ponto de vista da governança, é necessário implementar trilhas de auditoria, controle de acesso baseado em funções (RBAC – Role-Based Access Control), revisão de prompts sensíveis e conformidade com regulamentos como LGPD – Lei Geral de Proteção de Dados e GDPR – General Data Protection Regulation. Esses fatores afetam diretamente a arquitetura de segurança e, portanto, os custos operacionais e regulatórios.
Planejando custos em diferentes cenários de projetos com GenAI
Ao estruturar um projeto com GenAI, é essencial adaptar o planejamento de custos conforme o tipo de solução, uma vez que cada cenário apresenta particularidades em termos de volume de dados, frequência de interações e complexidade de processamento.
Para ajudar, exploramos a seguir os principais elementos de custo em cada uma das quatro categorias de projetos:
1. Sumarização de conhecimento e pergunta/resposta (Q&A):
· Projetos focados em sumarização e Q&A geralmente dependem de consultas frequentes a uma base de conhecimento, combinadas com interações constantes com modelos de linguagem. O principal componente de custo envolve os tokens de entrada e saída nas chamadas à API, tanto para a inferência das respostas quanto para a indexação de documentos na base de dados. Além disso, há custos com a geração de embeddings para garantir uma busca semântica eficiente (RAG – Retrieval-Augmented Generation), bem como com armazenamento e leitura de documentos. Em ambientes corporativos, é comum adicionar mecanismos de detecção de dados sensíveis e guardrails (regras de segurança), o que gera um custo extra por mensagem moderada.
2. Decisão orientada a dados:
· Neste cenário, a integração com fontes de dados estruturados e não estruturados é o principal gerador de custos. Além das chamadas à API para interpretação e análise textual, pode ser necessário transformar dados em embeddings vetoriais, o que amplia os gastos com consultas vetoriais e armazenamento especializado (como bancos de dados vetoriais). O volume de dados processados em lote ou em tempo real também influencia a necessidade de infraestrutura escalável, como serverless ou App Services, e de monitoração contínua via Application Insights para garantir a integridade das análises.
3. Personalização de campanhas e atendimento:
· Projetos voltados à personalização dependem de análise contínua de perfis de usuários e histórico de interações, o que eleva os custos relacionados ao armazenamento e leitura frequente de documentos e logs de interações. Além disso, a geração de respostas personalizadas envolve um volume considerável de tokens de entrada e saída, principalmente em campanhas de larga escala. A moderação de conteúdo gerado é crítica para garantir a conformidade em interações com clientes, adicionando custos com detecção de dados sensíveis e tentativas de jailbreaks (quebras de restrições ou de regras de segurança). A infraestrutura precisa ser flexível para suportar picos de demanda, o que reforça a necessidade de soluções serverless com monitoramento robusto.
4. Automação:
· Projetos de automação, como processamento de documentos ou workflows acionados por prompts, geralmente demandam grandes volumes de inferências repetitivas, o que se traduz em custos significativos com tokens em chamadas à API. A criação de embeddings para classificação de dados, armazenamento de documentos processados,
e execução de pipelines de orquestração também impactam o orçamento. Em casos de agentes autônomos, o monitoramento de ações e logs detalhados é essencial para auditoria e segurança, aumentando os custos de Application Insights e armazenamento de logs de execução. O uso de guardrails para garantir que as ações automatizadas sigam políticas predefinidas é mais uma camada de custo, necessária para evitar riscos operacionais.
Em todos os cenários, o versionamento dos modelos e a necessidade de reprocessamento de dados ao atualizar embeddings ou ajustar parâmetros podem gerar custos adicionais imprevistos. Por isso, uma análise continuada acompanhar esses projetos.
Colocando tudo junto, teríamos um desenho geral, ainda sem custos, de uma planilha por cenário de projeto:
A planilha ilustra alguns componentes de custo, assim como unidades de medidas que são normalmente usadas em diferentes plataformas. Coloquei alguns valores de estimativas apenas como exemplos, para ilustrar como seria uma análise inicial.
O que está faltando nessa planilha de custos são os valores unitários de cada componente, como armazenamento, monitoração, tokens de API por modelo escolhido, etc. Não coloquei esses valores porque são custos dinâmicos, variam com o tempo, dependem dos modelos em uso e da plataforma escolhida.
Uma calculadora completa em plataforma Microsoft Azure
Para ilustrar uma planilha de estimativas de custo de uma plataforma de mercado, considere o link para o Azure Pricing Calculator:
O Azure Pricing Calculator é uma ferramenta fundamental no contexto de planejar, estimar e otimizar os custos de soluções na nuvem, incluindo serviços de Inteligência Artificial Generativa (GenAI) oferecidos pelo Azure OpenAI Services.
Com essa calculadora, é possível simular diferentes cenários de uso, configurando os recursos necessários para um projeto, e obter uma visão clara do investimento mensal estimado. Essa previsibilidade é essencial para garantir que a adoção de IA seja financeiramente viável e escalável no ambiente corporativo, como discutivos no início do artigo.
Logo de início, vemos que a diversidade de tipos de projetos na nuvem.
Escolhendo a opção Azure OpenAI Service, encontramos uma tela com diferentes opções de escolha, para:
- API contratada,onde encontramos opções diversas como:
- Azure AI Anomaly Detector
- Azure AI Content Safety
- Azure AI Custom Vision
- Azure AI Immersive Reader
- Azure AI Language
- Azure AI Personalizer
- Azure AI Speech
- Azure AI Translator
- Azure AI Vision
- Content Moderator
- Face API
- Language Understanding (LUIS)
- QnA Maker
- Região de implementação e deploy, como:
- United States
- – Central US
- – East US
- – East US 2
- – North Central US
- – South Central US
- – West US
- – West US 2
- – West US 3
- United Kingdom
- – UK South
- United Arab Emirates
- – UAE North
- Switzerland
- – Switzerland North
- Sweden
- – Sweden Central
- Qatar
- – Qatar Central
- Entre outras…
- Instância contratada, variando custos entre Free, Básica e Padrão
Para cada combinação de API, REGIÃO e INSTÂNCIA, valores unitários diferentes de contratação são apresentados, assim como um detalhamento de parâmetros relacionados para o uso e operação do tipo de API selecionada, seguindo algumas das métricas que apresentamos neste artigo.
Por exemplo, para um projeto usando Azure AI Language, na região de East US, com a opção de PAY AS YOU GO (sob demanda de uso) e instância STANDARD, temos as seguintes opções de telemetria para compor o custo de projeto.
Preenchendo esses valores estimados para milhares de tokens, milhares de registros armazenados, volume de sumarização, volume de reconhecimento de entidades, etc., temos uma estimativa mais precisa sobre o custo mensal esperado para a solução.
E já deu para perceber que esse exercício exige tempo e dedicação para ser efetivo como ferramenta de estimativas para custos de um projeto. A boa notícia é que a própria planilha utilizada pela calculadora pode fornecer insights importantes sobre como estimar o comportamento de nossa solução com GenAI ao longo do tempo.
Conclusões
A precificação de soluções com GenAI vai além da simples soma de componentes em nuvem ou de API GPT. É uma tarefa estratégica, que envolve compreender a natureza dinâmica dos sistemas baseados em IA, prever padrões de uso, e estruturar uma governança desde o início.
Planilhas de custos e calculadoras de precificação em plataformas de nuvem ajudam a planejar e manter projetos sustentáveis, escaláveis e alinhados com o orçamento disponível. À medida que GenAI evolui, o desafio vai além de apenas fazer mais com IA, mas fazer de forma eficiente e responsável financeiramente.
Em plataforma Microsoft, vale também comentar que para organizações com contratos como Azure Enterprise Agreement (EA), Microsoft Customer Agreement (MCA), ou Microsoft Partner Agreement (MPA) é possível visualizar o mapa completo de custos contratados em plataforma, incluindo os serviços de IA, além das informações sobre billing accounts e a planilha de precificação do Pricing Calculator, confira.
Nesse artigo, apenas iniciamos a discussão sobre precificação de um projeto com GenAI. Em cenários maiores, precisamos ainda considerar aspectos como single e multi agents de AI, presença de camadas de IA responsável, além de custos de conectores para sistemas legados, que alimentam a solução com dados de contexto.
Ampliando os exemplos aqui apresentados, é possível criar um mapa customizado para sua solução e cenário de negócio. Espero que ajude!
Por enquanto é só! até o próximo artigo!
