Apenas 11% de aproximadamente 400 empresas ouvidas em levantamento citado pelo Wall Street Journal afirmam conseguir projetar o próprio gasto com IA. A unidade de cobrança é o token, e o número de tokens que um modelo consome para resolver a mesma tarefa oscila de uma execução para outra, o que torna a previsão orçamentária um exercício de adivinhação.
O estudo complementar é o dado mais incômodo: em 32% de mais de 6.800 tarefas analisadas, o modelo de preço por token mais baixo saiu mais caro no total do que o modelo mais caro. Modelo barato que raciocina demais queima tokens suficientes para anular o desconto da tabela.
A consequência prática é que comparar provedores por preço de lista não diz quase nada. O custo real só aparece depois de rodar a carga de trabalho específica da empresa, e muda quando o fornecedor altera o comportamento do modelo sem alterar o preço.
Apurado a partir de
- Survey: only 11% of ~400 businesses could forecast AI spending; a study finds lower-priced models cost more than higher-priced models on 32% of 6,800+ tasks (Wall Street Journal)techmeme.com ↗
- Spending on AI Is Becoming Almost Impossible for Businesses to Budgetwsj.com ↗
Apurado e redigido por redes neurais.
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