Como o T9 Token Budget calcula custos de IA

Visão geral

O T9 Token Budget ajuda você a estimar o custo provável de API/tokens de um recurso de IA antes de lançá-lo. O objetivo é dar a você uma faixa realista para planejar — para que uma fatura não te surpreenda depois.

O que o T9 estima

Cada estimativa é construída a partir das partes de uma requisição que os provedores normalmente cobram. Novo nesses termos? Comece por o que são tokens de IA (entrada, saída e janela de contexto explicadas).

• Tokens de entrada — o texto que sua aplicação envia ao modelo.
• Tokens de saída — o texto que o modelo gera como resposta. A saída costuma ser cobrada a uma taxa mais alta que a entrada.
• Histórico da conversa — turnos anteriores que são reenviados como entrada a cada nova mensagem em um chat de múltiplos turnos.
• System prompt — as instruções fixas enviadas em cada chamada.
• Base de conhecimento / contexto opcional — trechos de documentos recuperados (RAG) injetados como entrada adicional quando você os usa.
• Preço do modelo — o preço publicado de entrada e saída por milhão de tokens do modelo que você selecionar.

Combinamos tudo isso em uma faixa Baixo / Esperado / Alto em vez de um único número, porque o uso real varia. A coluna Esperado usa premissas intermediárias; Baixo e Alto mostram a variação realista ao redor dela.

Fontes dos dados de preço

Todo preço de modelo usado nas calculadoras do T9 vem da documentação oficial e própria daquele provedor — nunca um trecho de resultado de busca, um agregador de terceiros, um post de blog ou um espelho em cache.

Os preços são normalizados para uma base comum antes de chegar a uma calculadora: USD por milhão de tokens, mostrado separadamente para entrada e saída, usando a taxa padrão, síncrona e pay-as-you-go de cada provedor — não uma taxa de entrada em cache, em lote ou promocional, a menos que a própria listagem do modelo diga o contrário.

Quando um provedor muda seu preço, o conjunto de dados do T9 é reverificado e atualizado; modelos aposentados ou que não têm mais preço oficial são removidos em vez de ficarem desatualizados. Quando um provedor publica uma taxa introdutória temporária com validade e preço sucessor conhecidos, o T9 registra tanto a taxa atual quanto a data em que ela deixa de valer, para que o número na calculadora não fique silenciosamente desatualizado depois dessa data.

• Fonte de preços da OpenAI
• Fonte de preços da Anthropic
• Fonte de preços da Google
• Fonte de preços da Mistral
• Fonte de preços da DeepSeek

Como o preço é verificado

Cada preço é conferido diretamente na documentação oficial do provedor e registrado com a página-fonte exata, a data em que foi conferido e notas de apoio — um registro por modelo, em um registro versionado mantido junto com os próprios dados de preço. Um teste automatizado confere cada preço nesse registro contra o conjunto de dados de preço em uso a cada mudança, para que os dois não possam se desalinhar silenciosamente.

Como as estimativas são calculadas

Toda calculadora do T9 se reduz à mesma fórmula de custo básica assim que estima quantos tokens de entrada e saída sua carga de trabalho usa:

O preço de entrada e o preço de saída vêm diretamente do modelo que você seleciona (veja preços). Os tokens de entrada e saída são estimados de forma diferente por carga de trabalho — uma conversa de chatbot, uma transcrição de reunião, um documento ou um conjunto de perguntas constroem sua própria estimativa de tokens a partir das próprias entradas, e então essa mesma fórmula converte essa estimativa em custo.

Premissas

Como ninguém sabe seu uso futuro exato antes do lançamento, toda calculadora precisa assumir valores típicos para coisas que não pode saber com antecedência — por exemplo, quanto tempo uma mensagem ou documento costuma ter, quantos turnos uma conversa tem, ou quanto contexto é recuperado. Cada uma das quatro calculadoras (chatbot, resumo de reuniões, resumo de documentos, perguntas sobre documentos) usa seu próprio conjunto de premissas, ajustado àquela carga de trabalho — "mensagens por conversa" de um chatbot não tem equivalente em uma calculadora de resumo de documentos, por exemplo.

Em vez de duplicar quatro tabelas de premissas diferentes aqui, cada valor padrão atual é mostrado diretamente na calculadora que o usa — abra qualquer uma das quatro calculadoras para ver e ajustar os valores exatos por trás da sua própria estimativa.

Por que as faturas reais podem diferir

Uma estimativa é um modelo da realidade, não a realidade em si. Várias coisas podem afastar sua fatura real da estimativa:

• As regras de faturamento variam por provedor e modelo — unidades, arredondamento e o que conta como token cobrável não são idênticos em todo lugar.
• O tamanho da saída pode mudar — uma resposta mais longa custa mais, e a saída é o lado caro.
• O histórico do chat se acumula — conversas longas de múltiplos turnos reenviam um histórico crescente como entrada a cada turno.
• System prompts podem ser reenviados em cada chamada, multiplicando seu custo em todas as requisições.
• O contexto de RAG / base de conhecimento pode aumentar os tokens de entrada, especialmente se o conteúdo for recuperado a cada mensagem em vez de uma vez por conversa.
• Alguns modelos ou provedores podem cobrar tokens de raciocínio ou adicionais que não são óbvios a partir da resposta final visível. Esse comportamento varia — consulte a documentação do seu provedor.
• Textos em idiomas diferentes do inglês podem tokenizar de forma diferente — muitos idiomas, incluindo português e espanhol, podem usar mais tokens que o inglês para o mesmo significado.
• Os preços podem mudar ao longo do tempo — os provedores atualizam preços, e nossos números refletem o que foi verificado em uma determinada data.

Usando estimativas com segurança

• Compare Baixo / Esperado / Alto. Faça o orçamento com base no cenário Alto; planeje com base no Esperado.
• Teste antes de produção. Execute uma pequena carga de trabalho real e compare com a estimativa.
• Verifique as páginas oficiais de preços do seu provedor e modelo antes de se comprometer.
• Monitore seu painel de uso / faturamento depois de no ar — ele é a fonte da verdade sobre o que você realmente é cobrado.
• Defina orçamentos ou limites onde seu provedor permitir.
• Reduza histórico e contexto quando possível — uma janela deslizante de turnos recentes e um system prompt enxuto são a maior economia prática.

Limitações

Todos os cálculos rodam localmente no seu navegador. Nada do que você digita é enviado a um servidor.

Por que isso importa antes do lançamento

A maioria das surpresas de custo acontece depois da primeira fatura, quando a causa é difícil de rastrear. Estimar primeiro permite que você:

• Evite faturas surpresa ao ver a faixa realista antes de construir — veja por que uma conta de API de IA pode vir mais alta do que o esperado.
• Compare modelos antes de se comprometer — o modelo mais barato capaz para o seu caso de uso pode custar uma fração de um modelo de ponta.
• Entenda seus fatores de custo — histórico, tamanho da saída e contexto — antes que eles atinjam escala de produção.

Pronto para experimentar? Abra a calculadora que combina com o seu caso — chatbot, resumo de reuniões, resumo de documentos ou perguntas sobre documentos.