Casos de uso

Planeje custos de IA a partir de cargas de trabalho reais

Explore cenários comuns de IA, entenda o que impulsiona seu custo e abra a calculadora certa quando houver uma disponível.

Casos de uso disponíveis

Escolha o cenário mais próximo da sua carga de trabalho.

Chatbot / atendimento ao cliente

Um chatbot de suporte ou vendas que mantém uma conversa de ida e volta com o usuário. O custo é impulsionado principalmente por quantos turnos a conversa tem e quanto histórico é reenviado a cada mensagem.

O que impulsiona o custo
  • Conversas por mês e mensagens por conversa
  • Tamanho médio das mensagens (usuário e assistente)
  • Tamanho do prompt de sistema, repetido em cada requisição
  • Quanto do histórico da conversa é mantido no contexto
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Resumo de reuniões

Resumir a transcrição de uma reunião em notas e itens de ação. Isso cobre apenas a sumarização — converter áudio em texto (transcrição) é um serviço separado, com custo próprio, e não está incluído.

O que impulsiona o custo
  • Reuniões por mês e duração média
  • Densidade da transcrição (quanto texto um minuto de fala produz)
  • Nível de detalhe do resumo e extração opcional de itens de ação
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Resumo de documentos

Resumir um relatório ou outro documento de texto longo que você já tem. O custo é impulsionado pelo tamanho do documento e pelo nível de detalhe do resumo solicitado — não pela contagem de páginas, que não tem uma conversão de tokens defensável por si só.

O que impulsiona o custo
  • Documentos por mês e tamanho do documento (medido em palavras)
  • Nível de detalhe do resumo e extração opcional de pontos-chave
  • Documentos digitalizados ou baseados em imagem precisam de OCR antes, o que não está coberto aqui
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Perguntas sobre documentos

Responder perguntas usando contexto de documentos que já foi recuperado (geração aumentada por recuperação, ou "RAG"). Isso estima apenas a etapa de inferência do modelo após a recuperação — não a infraestrutura de recuperação em si.

O que impulsiona o custo
  • Perguntas por mês e tamanho médio da pergunta
  • Quanto contexto recuperado é fornecido por pergunta
  • O custo de embeddings, banco de dados vetorial e infraestrutura de recuperação não está incluído
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Casos de uso planejados

Cada calculadora precisa de suas próprias premissas de tokens verificadas e checagens de preço antes de produzir uma estimativa honesta — preferimos lançar uma calculadora certa a uma que chuta. Estes cenários são mostrados aqui para você ver quais fatores de custo eles vão cobrir depois de construídos; ainda não têm uma calculadora funcional, e esta página não estima o custo deles. Leia a metodologia para ver como os números de cada calculadora são obtidos e verificados.

Planejado

Assistente interno de IA

Um único assistente usado internamente por uma equipe para busca, redação e perguntas sobre conhecimento interno combinadas — o custo escala com o número de pessoas e a frequência de uso de cada uma. Se o que importa para você é o custo das perguntas baseadas em recuperação, a calculadora de perguntas sobre documentos já estima essa parte sozinha.

  • Número de usuários ativos e requisições por usuário por dia
  • Uma combinação de redação, busca e perguntas baseadas em recuperação em uma única ferramenta
  • Tamanho do prompt de sistema e das instruções
Planejado

Código / geração de aplicações

Gerar ou modificar código com um repositório ou arquivo grande como contexto. Contextos grandes se aproximam dos limites de janela de contexto de muitos modelos.

  • Tamanho do código ou repositório enviado como contexto por requisição
  • Tamanho da saída (código gerado costuma ser extenso)
  • Com que frequência o mesmo contexto grande é reenviado em vez de reaproveitado por cache

Por que o custo de IA muda por caso de uso

Todo cenário acima se reduz às mesmas alavancas — elas apenas se aplicam a unidades de trabalho diferentes:

  • Volume. Quantas conversas, reuniões, documentos ou perguntas acontecem em um mês.
  • Tamanho da entrada. Quanto texto entra no modelo a cada vez — uma mensagem, uma transcrição, um documento, um trecho de contexto recuperado.
  • Tamanho da saída. Quanto o modelo gera de volta — a saída costuma ser cobrada a uma taxa mais alta que a entrada.
  • Escolha do modelo. Qual modelo você escolhe, já que o preço por token varia bastante entre modelos.
  • Repetição. Conteúdo reenviado em cada chamada, como um system prompt ou o histórico de conversa acumulado, multiplica seu custo em todas as requisições.

Para a lógica de cálculo completa por trás dessas alavancas, veja a metodologia.