O preço do uso da inteligência artificial está caindo rapidamente. Uma medida acompanhada de perto dos preços dos tokens de IA atingiu novos mínimos esta semana, informou a CNBC, o mais recente sinal de redução de custos em um mercado cada vez mais competitivo para acesso a modelos de grandes idiomas.
O LLM Token Expenditure Index, um indicador diário de preços de mercado da empresa de inteligência Silicon Data, caiu para 97 centavos na segunda-feira. De acordo com a CNBC, isso marcou a leitura mais baixa do índice desde a sua criação no final do ano passado – e o número caiu para mais de metade em relação ao máximo registado no início deste verão. Para mais contexto sobre esta história, confira nossa últimos desenvolvimentos em IA.
O que o índice mede
O índice da Silicon Data rastreia a taxa de mercado atual para um token de modelo de linguagem grande – a unidade de texto que os modelos leem e geram, e a unidade na qual se baseia a maior parte dos preços de IA. Quando o índice cai, fazer consultas em chatbots populares como ChatGPT da OpenAI, Claude da Anthropic ou Gemini do Google geralmente custa menos aos provedores para atender e aos usuários menos para comprar.
Essa é uma boa notícia para quem desenvolve modelos de IA. É mais complicado para as empresas por trás deles. Como observou a CNBC, uma queda acentuada nos preços pode condicionar os consumidores a esperar taxas mais baixas de acesso à IA, minando o poder de fixação de preços dos laboratórios que produzem os modelos.
Por que os preços dos tokens continuam caindo
A recente queda está sendo impulsionada em parte pela ascensão dos modelos chineses de código aberto. Em uma postagem de terça-feira citada pela CNBC, Charles-Henry Monchau, diretor de investimentos do Syz Group, apontou para o Kimi K3 da Moonshot, que pode obter preços mais baixos do que as alternativas dos principais laboratórios de fronteira. Modelos abertos baratos e capazes estabelecem um preço de referência acima do qual os modelos fechados lutam para competir.
Os laboratórios Frontier também têm reduzido seus próprios preços. A OpenAI anunciou cortes de preços para dois de seus modelos GPT-5.6 no final de julho, e Monchau disse aos leitores da CNBC que outros laboratórios de fronteira lançaram ofertas com recursos de “preços dinâmicos”, permitindo que as taxas de acesso subam e caiam com a demanda. A queda dos custos de produção em toda a indústria – computação mais barata, modelos mais eficientes – adicionou ainda mais pressão descendente sobre a taxa de mercado dos tokens.
O aperto nos laboratórios de modelos básicos
A economia da deflação simbólica é severa para as empresas que constroem os modelos. “Os laboratórios modelo da Fundação são os mais diretamente expostos”, escreveu Monchau, segundo a CNBC. “A deflação simbólica comprime a linha de receita enquanto os compromissos de computação permanecem fixos.”
Sua resposta sugerida já é visível em todo o setor. “A resposta estratégica é visível: o fosso deve afastar-se da capacidade bruta do modelo – onde a diferença de peso aberto é agora medida em meses – em direção à distribuição, memória e contexto”, escreveu Monchau. Por outras palavras, quando o token bruto se torna uma mercadoria, as vantagens duradouras residem em possuir a relação com o cliente, reter o contexto do utilizador e incorporar a IA nos produtos que as pessoas já utilizam.
O momento é importante. Conforme relatado pela CNBC, a queda do LLM Token Expenditure Index pode aumentar a pressão sobre os lucros para líderes de IA como Anthropic e OpenAI, à medida que contemplam entrar no mercado público – ambas as empresas entraram com pedido confidencial de ofertas públicas iniciais junto aos reguladores neste verão. Os investidores do mercado público tendem a examinar a descida dos preços unitários com muito mais intensidade do que os investidores privados.
Efeitos cascata para investidores e usuários
A tendência deflacionária também complica o cenário de investimento para uma construção mais ampla da IA. A CNBC observou que os investidores podem precisar repensar os retornos esperados sobre as centenas de bilhões de dólares investidos em data centers e chips, com empresas de tecnologia megacapitalizadas, incluindo Nvidia e Microsoft, entre aquelas que comprometeram bilhões para expandir a capacidade de IA. Se a produção de toda essa capacidade — o token — continuar a ficar mais barata, as projeções de receitas baseadas nos preços atuais parecerão otimistas.
Os mercados já estavam cautelosos. A CNBC informou que as ações de tecnologia lideraram a queda do mercado mais amplo na terça-feira, com o Nasdaq Composite, de alta tecnologia, caindo quase 1% e o S&P 500 caindo 0,4%.
Enquanto isso, para os usuários, a tendência é francamente bem-vinda. Os desenvolvedores que executam recursos de IA em escala, as startups que criam produtos com acesso à API e os usuários diários de chatbot se beneficiam diretamente à medida que o custo por consulta cai. A questão em aberto é até que ponto o limite mínimo vai – e quais fornecedores ainda poderão administrar um negócio lucrativo quando ele chegar lá.
O que assistir
Vale a pena monitorar três sinais nos próximos meses: se o LLM Token Expenditure Index se estabiliza ou continua caindo; se mais laboratórios de fronteira adotam preços dinâmicos para defender as receitas; e como a OpenAI e a Anthropic enquadram a economia dos tokens na preparação para seus potenciais IPOs. Para cobertura contínua de preços de IA, economia de modelos e negócios de IA, siga nossa seção de negócios de IA.
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