Sam Altman sobre o Uso de Tokens da OpenAI e Custos de IA
Sam Altman transformou o uso de tokens em um dos tópicos de negócios de IA mais importantes de 2026. De acordo com reportagens recentes, o principal usuário interno de tokens da OpenAI está processando cerca de 100 bilhões de tokens por mês, enquanto pelo menos um usuário externo supostamente já está ainda mais alto.
Isso é importante porque tokens não são apenas um detalhe técnico. Eles são a unidade por trás da carga de trabalho de IA, latência, pressão na infraestrutura e muitas contas de API. Para empresas que desenvolvem produtos de IA, entender o uso de tokens é agora tão importante quanto entender hospedagem na nuvem, consultas a bancos de dados ou tráfego de servidores.
Fonte: Composto com base em Governo do Japão / CC BY 4.0 e logotipo OpenAI 2025 / Wikimedia Commons
O que Sam Altman realmente disse sobre o uso de tokens da OpenAI
O número principal é simples: o principal usuário interno de tokens da OpenAI supostamente consome cerca de 100 bilhões de tokens por mês. Altman também comparou esse número com o início da era OpenAI, quando cerca de 100.000 tokens por mês eram considerados um nível de uso muito alto.
Isso demonstra como o uso de IA mudou de prompts de chat ocasionais para fluxos de trabalho contínuos de desenvolvedores, agentes de codificação, análise automatizada, janelas de contexto longas e sistemas empresariais que funcionam em segundo plano.
Fonte: Governo do Japão / Gabinete do Primeiro-Ministro, CC BY 4.0
Esta imagem real de 2025 de Sam Altman conecta a história do uso de tokens com as discussões atuais sobre empresas, infraestrutura e investimento internacional em IA da OpenAI.
O que é um token no uso da OpenAI?
Um token é uma pequena unidade de texto ou dados processada por um modelo de IA. Em português, um token é frequentemente composto por algumas letras ou uma parte de palavra, mas a contagem exata depende do modelo, idioma e formato de entrada.
A OpenAI separa o uso em categorias como tokens de entrada, tokens de saída e tokens em cache. Tokens de entrada vêm da solicitação, tokens de saída são gerados pelo modelo e tokens em cache podem ser reutilizados de prefixos de prompt repetidos ou contexto de conversa.
Fonte: Wikimedia Commons / Logotipo OpenAI 2025, texto do logotipo de domínio público; restrições de marca registrada podem se aplicar
O logotipo da OpenAI dá ao artigo uma conexão visual direta com a empresa por trás da discussão sobre o uso de tokens, em vez de depender apenas de imagens tecnológicas abstratas.
| Tipo de token | Significado | Por que é importante |
|---|---|---|
| Tokens de entrada | Prompt, instruções do sistema, arquivos, ferramentas e contexto de conversa enviados ao modelo. | Prompts grandes, histórico de conversas longo e documentos repetidos podem aumentar o custo rapidamente. |
| Tokens de saída | A resposta gerada pelo modelo. | Respostas longas, etapas de raciocínio e saídas de agentes podem se tornar caras em escala. |
| Tokens em cache | Seções de prompt repetidas que podem ser reutilizadas pela infraestrutura do modelo. | Uma boa estrutura de prompt pode reduzir a latência e diminuir o custo de entrada para cargas de trabalho repetidas. |
Por que o uso de tokens pode crescer tão rápido
O salto de milhares para bilhões de tokens geralmente não é causado por um único prompt. Acontece quando a IA se integra aos fluxos de trabalho. Um assistente de codificação pode ler arquivos, inspecionar erros, gerar correções, revisar alterações, chamar ferramentas e repetir esse ciclo várias vezes.
Fonte: Wikimedia Commons / Captura de tela do ChatGPT, OpenAI
O uso de tokens começa com interações diárias do usuário, mas em escala essas conversas, arquivos, ferramentas e ações em segundo plano podem se tornar volumes mensais de tokens muito grandes.
Casos de uso empresariais são especialmente intensivos em tokens porque frequentemente incluem documentos longos, registros de clientes, chamadas de ferramentas, resultados de recuperação, JSON estruturado, logs e fluxos de trabalho de agentes de várias etapas. Uma única ação do usuário pode acionar silenciosamente muitas chamadas de modelo.
Razões comuns para a explosão do uso de tokens
- Histórico de conversas longo enviado novamente a cada solicitação.
- Prompts de sistema grandes e instruções repetidas.
- Agentes de codificação de IA que inspecionam muitos arquivos automaticamente.
- Sistemas de recuperação que anexam muitos documentos a cada resposta.
- Saídas verbosas que são mais longas do que o usuário realmente precisa.
- Agentes de fundo que continuam rodando sem orçamentos rigorosos.
Modelos de raciocínio podem mudar o perfil de custo
Sistemas de IA modernos decidem cada vez mais quando responder rapidamente e quando gastar mais computação em uma tarefa mais difícil. Isso pode melhorar a qualidade, mas também torna o rastreamento de uso mais importante, pois tarefas complexas podem consumir mais processamento invisível e mais orçamento de saída.
Fonte: Wikimedia Commons / Captura de tela do GPT-5 pensando por mais tempo, 2025
Interfaces orientadas ao raciocínio tornam a questão do custo mais visível: respostas melhores podem exigir mais computação, e as equipes precisam decidir onde esse orçamento extra de tokens é justificado.
Por que isso é importante para empresas de IA e clientes
Para provedores de modelos, alto uso de tokens pode significar mais receita, mas também mais pressão na infraestrutura. Para clientes, alto uso de tokens pode significar melhor automação, mas também contas imprevisíveis. Tokens estão se tornando uma métrica de negócios prática porque refletem quanto trabalho os sistemas de IA realmente realizam.
O ponto importante não é maximizar o uso de tokens por si só. Mais tokens não significam automaticamente mais valor de negócio. A melhor pergunta é se cada token contribui para precisão, velocidade, automação, receita, qualidade de suporte ou produtividade do desenvolvedor.
Fonte: Wikimedia Commons / Estrutura corporativa da OpenAI revisada
A discussão sobre custos e tokens também se insere em um contexto maior de empresa e investimento. A estrutura, os parceiros e a estratégia de infraestrutura da OpenAI influenciam como a IA empresarial é precificada, escalada e governada.
Como as equipes devem medir o uso de tokens da OpenAI
Os usuários da OpenAI não devem olhar apenas para os totais mensais. Eles devem detalhar o uso por área de produto, usuário, modelo, fluxo de trabalho e tipo de tarefa. Isso facilita ver qual automação é valiosa e qual fluxo de trabalho está apenas consumindo tokens.
| Métrica | Pergunta a ser respondida |
|---|---|
| Tokens por solicitação | Quais prompts são desnecessariamente grandes? |
| Tokens por usuário | Quais clientes ou usuários internos geram a maior parte do custo? |
| Tokens por tarefa bem-sucedida | Quanto custa realmente um resultado útil? |
| Razão de tokens em cache | Os prompts repetidos são estruturados bem o suficiente para se beneficiarem do cache? |
| Comprimento da saída | As respostas são mais longas do que os usuários precisam? |
O cache de prompts é agora uma alavanca de custo séria
O cache de prompts pode reduzir a latência e os custos de tokens de entrada quando os prompts contêm conteúdo estático repetido. A regra prática é simples: coloque instruções estáveis, exemplos e definições de ferramentas no início do prompt e coloque o conteúdo variável específico do usuário mais adiante.
Formas práticas de reduzir o desperdício de tokens
- Mantenha os prompts do sistema curtos, estáveis e reutilizáveis.
- Resuma o histórico de conversas antigas em vez de enviar tudo para sempre.
- Use filtros de recuperação para que apenas documentos relevantes sejam anexados.
- Defina comprimentos máximos de saída para tarefas rotineiras.
- Escolha modelos menores para classificação, extração ou formatação simples.
- Meça o custo por tarefa, não apenas o gasto mensal total.
- Pare os agentes de fundo quando a tarefa for concluída.
Fonte: Wikimedia Commons / Imagem de infraestrutura de servidor
Apenas uma imagem de infraestrutura é usada porque explica diretamente a conexão custo-token: cada token tem que ser processado em algum lugar, e isso requer capacidade de computação real.
O que isso significa para desenvolvedores que criam ferramentas de IA
Desenvolvedores devem projetar sistemas de IA como infraestrutura medida. Cada prompt deve ter uma razão. Cada resultado de recuperação deve ser necessário. Cada loop de agente deve ter um limite. Isso é especialmente importante para produtos SaaS, copilotos internos e ferramentas de codificação automatizada.
Para equipes que criam fluxos de trabalho de IA baseados na web, a economia de tokens deve fazer parte do design do produto desde o início. Zerlo também oferece ferramentas práticas de IA e web em Zerlo tools, onde a eficiência de uso é uma parte importante da criação de software útil.
FAQ: Sam Altman, OpenAI e uso de tokens
O que Sam Altman disse sobre o uso de tokens da OpenAI?
Ele teria dito que o principal usuário interno de tokens da OpenAI usa cerca de 100 bilhões de tokens por mês, enquanto outro usuário fora da OpenAI usa ainda mais.
Tokens são o mesmo que tokens de criptomoeda?
Não. Neste contexto, tokens são pedaços de texto ou dados processados por um modelo de IA. Eles são usados para medir o tamanho do contexto, a carga de trabalho do modelo e o faturamento da API.
Por que os tokens de IA custam dinheiro?
Cada token deve ser processado pela infraestrutura do modelo. Mais tokens geralmente significam mais computação, mais uso de memória, mais latência e maior custo operacional.
Usar mais tokens sempre significa melhores resultados de IA?
Não. Mais contexto pode ajudar quando é relevante, mas contexto desnecessário pode tornar os sistemas mais lentos, mais caros e às vezes menos focados.
Como posso reduzir o uso de tokens da OpenAI?
Encurte prompts, resuma o histórico, limite o comprimento da saída, filtre resultados de recuperação, use modelos menores sempre que possível e estruture prompts repetidos para cache.
Conclusão
Os comentários de Sam Altman sobre o uso de tokens mostram que a adoção de IA entrou em uma nova fase. A questão não é mais apenas quem tem mais usuários ou o modelo mais inteligente. A questão é quem pode transformar o uso massivo de tokens em valor confiável sem perder o controle de custos, infraestrutura e complexidade do fluxo de trabalho.