Calculadora de Custos de APIs de IA ⚡
Simule o consumo de tokens e compare os preços cobrados pelas principais provedoras do mercado (Google, OpenAI, Anthropic, DeepSeek e Meta). Encontre a opção mais custo-benefício para o seu projeto.
Como funciona a precificação de APIs de Inteligência Artificial?
A maioria das provedoras de modelos de linguagem de grande porte (LLMs) como OpenAI, Google, Anthropic e DeepSeek utiliza um modelo de cobrança baseado em tokens. Você paga uma tarifa por milhão (1M) de tokens enviados para a API (entrada/prompt) e outra tarifa por milhão de tokens gerados pelo modelo (saída/resposta).
O que é um Token?
Um token é uma fração de palavra. Em média, 100 tokens equivalem a aproximadamente 75 palavras em inglês. Em português e outros idiomas latinos, a contagem de tokens costuma ser ligeiramente maior por conta de acentuações e estrutura silábica.
- Tokens de Entrada: Incluem o prompt que você digita, instruções do sistema, histórico anterior do chat e quaisquer arquivos ou imagens anexados.
- Tokens de Saída: É o texto bruto produzido pela IA como resposta final. Geralmente, os tokens de saída são significativamente mais caros do que os de entrada devido ao poder computacional necessário para a geração autorregressiva.
Dicas para economizar custos de API
Se você está desenvolvendo um aplicativo ou integrando IA em seus sistemas internos, os custos podem escalar rapidamente. Aqui estão algumas das melhores práticas para otimização de orçamento:
- Use Modelos Compactos (como Gemini 2.5 Flash ou GPT-4o mini): Modelos menores são de 10x a 20x mais baratos que seus equivalentes "Pro/Sonnet" e são excelentes para 90% das tarefas cotidianas de classificação, resumo e formatação de dados.
- Implemente Caching de Contexto: Provedoras como DeepSeek e Anthropic oferecem descontos significativos (de até 90%) em tokens de entrada repetidos quando você ativa o cache para prompts longos ou bases de conhecimento estáticas.
- Limite o tamanho da resposta: Use o parâmetro
max_tokensnas requisições da API para evitar que o modelo se estenda desnecessariamente na resposta, poupando tokens de saída. - Otimize o histórico do chat: Em chats contínuos, limpe ou sumarize as mensagens antigas para evitar reenviar um histórico gigantesco a cada nova interação.