A indústria de IA precisava urgentemente reduzir custos para começar a ser lucrativa

Quase tudo aumenta de preço em nossas vidas, mas o mesmo não vale para a IA: ela não só evolui, como também custa cada vez menos para usá-la. De acordo com dados da Silicon Data citados por Jefferies, o custo médio de inferência passou de $2,04 por milhão de tokens em 31 de maio para $1,18 em 8 de agosto. Isso representa uma queda de 43% em pouco mais de dois meses, e é o melhor sinal de que a corrida pela IA está mais animada do que nunca.

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A OpenAI reduziu no mês passado as taxas de sua família de modelos GPT-5.6 em até 80%, enquanto a Anhtropic lançou o Opus 5, com desempenho teoricamente próximo ao do Fable 5, por cerca de metade do seu preço. Na verdade, há alguns dias congelaram o preço do Soneto 5, que deveria subir em breve. O que estamos vendo mostra que os modelos estão constantemente melhorando, mas a competição entre laboratórios de IA significa que esses modelos estão entregando cada vez mais "inteligência pelo dinheiro".

Os consultores da Jefferies atribuem grande parte da situação à crescente adoção dos surpreendentemente acessíveis modelos de IA de peso aberto, vindos de empresas chinesas. O DeepSeek V4 Flash é um dos exemplos mais óbvios: ele não pode se comparar em "inteligência" ao GPT-5.6 ou Opus 5, mas seu desempenho é realmente extraordinário quando se considera que o custo é uma pequena fração do que os modelos OpenAI e Anthropic custam. É importante notar que as empresas de IA na China estão começando a jogar um jogo duplo: por um lado, inundam o mercado com modelos baratos, mas, por outro, começam a oferecer modelos de IA de alto desempenho.

Analistas apontam como há uma enorme concorrência para alcançar a maior eficiência de custo possível. Tanto os EUA quanto a China buscam modelos mais compactos e especializados, arquiteturas como o Mixture of Experts (MoE) que ativam apenas parte de seus parâmetros durante a inferência, e sistemas melhores que façam mais com o mesmo hardware. Treinar modelos mais avançados está ficando cada vez mais caro, mas usá-los depois de treinados está se tornando mais barato rapidamente, e isso beneficia todos os usuários.

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Embora os modelos sejam mais baratos, usá-los para uma tarefa pode não ser tão econômico quanto você imagina. Agentes de IA mudaram o cenário porque podem trabalhar por horas, "raciocinarem" muito antes de responder para não cometer erros e usam muitas ferramentas que contribuem para algo inevitável: um consumo de tokens que está disparando. 

Matéria traduzida de Xataka*