Empresas Reavaliam IA com Custos Crescentes de Tokenmaxxing

Empresas buscam IA mais barata à medida que 'tokenmaxxing' perde força

A febre do "tokenmaxxing" nas corporações está esfriando. O que parecia ser a solução mágica para aumentar a produtividade com inteligência artificial agora enfrenta um obstáculo: os custos crescentes. Empresas que apostaram alto em ferramentas como o ChatGPT da OpenAI e o Claude da Anthropic estão percebendo que o retorno não é tão alto quanto esperavam. A ideia de que mais tokens significam mais eficiência está caindo por terra.

No início, executivos do Vale do Silício incentivavam o uso excessivo de tokens como um sinal de desempenho. O típico "tokenmaxxer" era aquele funcionário que passava noites em claro, orquestrando uma legião de agentes de IA para fazer o trabalho por ele. Isso gerou uma onda de receita para desenvolvedores de modelos de linguagem, mas não se mostrou uma estratégia viável para todos. Segundo Jue Wang, consultora da Bain & Company, muitas grandes empresas estão reavaliando seus investimentos em IA. O custo por token está dobrando quase todo mês. Imagine gastar $200 por desenvolvedor ao mês e multiplicar isso por 20 mil desenvolvedores. O resultado é um custo que nenhum gerente esperava.

Nem tudo precisa de um modelo avançado como o Claude Opus 4.6, que é mais adequado para engenharia de software ou pesquisa profunda. Muitas empresas acabam usando esses modelos para tarefas simples, como gerar e-mails. Isso levou à busca por ferramentas que fazem "model routing", enviando consultas mais simples para sistemas de IA mais baratos e eficientes, enquanto tarefas complexas vão para modelos mais poderosos.

Por outro lado, quem ainda aposta no acúmulo de tokens está se divertindo com novos modelos open-source de startups chinesas, como o Kimi da Moonshot ou o GLM da Zhipu. Esses modelos quase igualam as capacidades dos modelos americanos, mas custam bem menos. Raffi Krikorian, CTO da Mozilla, acredita que a indústria está percebendo que tokenmaxxing é uma métrica tola, semelhante à antiga prática de medir a produtividade de programadores pelo número de linhas de código escritas. Assim como essa métrica caiu em desuso, o tokenmaxxing também está seguindo o mesmo caminho.

A indústria está acordando para a realidade. O tokenmaxxing pode até ter um pouco mais de vida graças aos modelos chineses, mas, no geral, parece ser uma moda passageira. Como Krikorian coloca, é um fenômeno que provavelmente vamos olhar para trás e rir daqui a um ano.