Software e IA para executivos · Capítulo 39 de 41 · 7 min
Escolher entre buscar, treinar ou rotear antes de pagar a conta
Buscar o documento certo, treinar o comportamento ou rotear para o modelo mais barato: a primeira decisão define a fatura do trimestre.
Este capítulo faz parte do curso gratuito Software e IA para executivos.
Três decisões separam um assistente caro de um assistente barato, e nenhuma delas é a escolha da marca do modelo. A que você acerta primeiro define boa parte da fatura do trimestre.
RAG (geração apoiada em busca) é recuperar o trecho certo do seu material e passar como contexto na hora da pergunta. Serve quando o conhecimento muda, porque publicar a versão nova no índice já muda a resposta seguinte, sem retreino.
Ajuste fino, o fine-tuning, treina o modelo com exemplos seus e muda o comportamento dele. Vale quando falta formato, tom ou taxonomia estável, como classificar chamado sempre nas suas quatorze categorias.
A terceira decisão é a cascata: rotear cada tarefa para o modelo mais barato que ainda resolve. A distância de preço paga esse trabalho. O degrau mais barato da OpenAI, o GPT-6 Luna, custa US$ 0,10 por milhão de tokens de entrada, contra US$ 10 no topo da linha da Anthropic.
Cabe numa frase a regra de escolha. Conhecimento que muda pede RAG, comportamento que se repete pede ajuste fino, e volume de tarefa simples pede cascata.
Preço por milhão de tokens, por fornecedor e por modelo, em 2026
| Modelo | Fornecedor | Entrada, por milhão de tokens | Saída, por milhão de tokens | Observação |
|---|---|---|---|---|
| Claude Haiku 4.5 | Anthropic | US$ 1 | US$ 5 | Camada rápida, contexto de 200 mil tokens; aposentadoria não antes de 15/10/2026 |
| Claude Sonnet 5 | Anthropic | US$ 2 | US$ 10 | Preço padrão: o aumento para US$ 3 e US$ 15, previsto para 01/09/2026, foi cancelado |
| Claude Opus 5.5 | Anthropic | US$ 4 | US$ 20 | Lançado em 22/09/2026, contexto de 1 milhão; leitura de cache a US$ 0,20 |
| Claude Fable 5.1 | Anthropic | US$ 10 | US$ 50 | Topo de linha; leitura de cache a US$ 0,25, ou 2,5% da entrada |
| GPT-6 Luna | OpenAI | US$ 0,10 | US$ 0,50 | Lançado em 22/09/2026; degrau mais barato da OpenAI |
| GPT-6 Sol | OpenAI | US$ 2 | US$ 10 | Lançado em 22/09/2026; janela de contexto sem número na documentação |
| GPT-6 Astra | OpenAI | US$ 10 | US$ 50 | Lançado em 03/09/2026, contexto de 1,05 milhão; acima de 272 mil tokens, a entrada dobra |
| GPT-5.5 | OpenAI | US$ 5 | US$ 30 | Sai do ChatGPT e do Codex em 14/10/2026; segue na API |
| Grok 4.7 | SpaceXAI | US$ 2 a US$ 4 | US$ 6 a US$ 12 | Lançado em 21/09/2026, contexto de 500 mil; a faixa alta vale acima de 200 mil tokens |
| Gemini 3.1 Pro Preview | US$ 2 a US$ 4 | US$ 12 a US$ 18 | Ainda em Preview, contexto de 1 milhão; a faixa alta vale acima de 200 mil tokens | |
| Gemini 3.8, 3.7 e 3.6 Flash | US$ 0,75 | US$ 3,75 | Preço introdutório até 31/12/2026; entrada e saída dobram em 01/01/2027 |
O preço do Claude Sonnet 5 passou a ser o padrão, porque o aumento previsto para 01/09/2026 foi cancelado. Ao preço por token some o tokenizador dos modelos Claude 4.7 e posteriores, que gera cerca de 30% mais tokens para o mesmo texto: o gasto deixa de acompanhar só a tabela. Antes de usar qualquer valor em orçamento, abra a página do fornecedor, porque preço de modelo muda em cadência mensal.
Fonte: Preços padrão de APIs oficiais, consultados em 26/09/2026: https://platform.claude.com/docs/en/about-claude/models/overview; https://developers.openai.com/api/docs/models/gpt-6-astra; https://openai.com/index/introducing-gpt-6-sol-and-luna/; https://docs.x.ai/developers/models; https://ai.google.dev/gemini-api/docs/pricing.
Separe as perguntas do seu assistente por tipo antes de decidir. As que dependem de documento que muda toda semana pedem recuperação; as que dependem de formato fixo pedem ajuste fino.
Pergunte também qual modelo responde a pergunta mais simples do produto. Se a triagem de chamado usa o mesmo modelo da análise mais difícil, existe corte imediato de custo sem perda de qualidade.
Exija resposta com fonte, não porque pareça mais confiável, mas porque a citação do documento e da versão usada permite auditar erro sem abrir o histórico inteiro. E peça o custo por tarefa, porque é o custo da resposta errada que justifica pagar o modelo caro numa parte pequena do volume.
Quando a proposta trouxer preço fechado por mês, peça a memória de cálculo: qual modelo atende cada tipo de pergunta, quantas perguntas por dia e qual fatia vai para o modelo caro. Proposta que não separa isso costuma vender o modelo de topo para tarefa de triagem, e a diferença fica com o fornecedor.
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