Quanto custa operar um agente de IA? Como medir o custo real além dos tokens

O uso de agentes de inteligência artificial está avançando nas empresas. O que antes era uma interação pontual com um modelo de IA começa a se transformar em processos nos quais agentes consultam informações, utilizam ferramentas, tomam decisões e executam tarefas com diferentes níveis de autonomia.

Essa evolução traz uma questão importante para os gestores: quanto custa, de fato, manter esses agentes em operação?

Segundo projeções do Gartner publicadas em setembro de 2026, os gastos globais com inteligência artificial devem alcançar US$ 2,67 trilhões em 2026, um crescimento de 49,5% em relação ao ano anterior. Dentro desse mercado, os gastos com agentes e assistentes de IA devem atingir US$ 29,2 bilhões no mesmo ano [1].

O avanço dos investimentos amplia a necessidade de compreender não apenas quanto uma empresa gasta com inteligência artificial, mas quanto custa cada agente em operação e qual resultado ele entrega.

A resposta não está apenas no preço dos tokens. Um agente pode realizar diversas chamadas a modelos, consultar sistemas corporativos, repetir etapas e envolver outros agentes antes de concluir uma solicitação. O custo efetivo dessa tarefa pode ser muito maior do que o valor de uma chamada isolada ao modelo.

Para compreender essa diferença, as empresas precisam olhar além da fatura dos fornecedores de IA.

O custo de um agente vai além do consumo de tokens

O consumo de tokens continua sendo uma das principais referências para calcular o custo de utilização dos modelos de linguagem. Em geral, os fornecedores diferenciam preços conforme o modelo utilizado, o volume de informações processadas e as características de cada operação.

Entretanto, um agente de IA não se limita a gerar uma resposta. Dependendo da tarefa, ele pode consultar bases de conhecimento, executar ferramentas, acessar aplicações e repetir etapas para verificar ou corrigir um resultado.

Considere um agente responsável por analisar uma solicitação de atendimento. Para concluir o trabalho, ele pode consultar o histórico do cliente, verificar informações em um sistema corporativo, solicitar dados adicionais e encaminhar uma ação para outra aplicação. Cada uma dessas etapas pode acrescentar consumo de recursos.

O AWS Well-Architected Agentic AI Lens destaca que os custos dos sistemas agênticos podem envolver ciclos de raciocínio, chamadas a ferramentas, operações de memória e coordenação entre agentes [2].

Isso significa que dois agentes utilizando o mesmo modelo podem apresentar custos operacionais bastante diferentes, dependendo da complexidade das tarefas, da quantidade de interações e da eficiência de sua execução.

O desafio aumenta quando esses agentes passam a operar continuamente, atendendo milhares de solicitações ou participando de processos que envolvem diferentes áreas da empresa.

Por que medir o custo por tarefa concluída

Acompanhar o consumo de tokens é necessário, mas não suficiente para avaliar a eficiência econômica de um agente.

Imagine dois agentes responsáveis pela mesma atividade. O primeiro consome menos tokens por execução, mas frequentemente precisa repetir etapas ou solicitar correções. O segundo utiliza mais recursos inicialmente, porém conclui uma proporção maior das tarefas sem retrabalho.

Se a empresa observar apenas o custo individual de cada chamada, poderá concluir que o primeiro agente é mais econômico, mesmo que o segundo apresente um custo menor por resultado válido.

O indicador mais relevante deixa de ser apenas quanto o agente consome e passa a incluir quanto custa entregar uma tarefa concluída com a qualidade esperada.

Nas orientações sobre governança e otimização contínua de custos, a AWS recomenda relacionar o consumo dos agentes a indicadores como custo por decisão e custo por tarefa concluída, permitindo avaliar a eficiência das operações e não apenas o volume de recursos utilizados [3].

Na prática, essa avaliação pode combinar consumo de tokens, custo das ferramentas utilizadas, quantidade de execuções, tentativas adicionais e taxa de conclusão das tarefas.

Não se trata de abandonar as métricas tradicionais, mas de complementá-las com indicadores que permitam compreender melhor a eficiência da operação.

Essa distinção também ajuda a separar redução de despesas de geração de valor, como discutimos em quando a conta da IA cresce mais rápido do que o retorno e em retorno sobre investimento em IA. Um agente mais barato não é necessariamente melhor se apresentar resultados inferiores, aumentar o retrabalho ou exigir supervisão excessiva.

A pesquisa State of AI in the Enterprise 2026, da Deloitte, mostra que levar iniciativas de inteligência artificial da experimentação para a produção continua sendo um desafio. Apenas cerca de um quarto das organizações pesquisadas havia colocado em produção pelo menos 40% de seus projetos-piloto de IA [4].

O dado não mede custos de agentes diretamente, mas ajuda a contextualizar a importância de estabelecer indicadores econômicos e operacionais antes de ampliar sua utilização.

Como controlar custos quando os agentes começam a ganhar escala

Durante um projeto-piloto, acompanhar o consumo de alguns agentes pode ser relativamente simples. O cenário muda quando diferentes departamentos passam a utilizar agentes, cada um com seus próprios objetivos, modelos, ferramentas e padrões de execução.

Nesse ambiente, o custo agregado da infraestrutura pode esconder diferenças importantes. Um agente pode consumir recursos acima do esperado por executar tarefas mais complexas. Outro pode apresentar desperdício por repetir chamadas, utilizar ferramentas desnecessárias ou permanecer em ciclos de execução sem produzir resultados úteis.

Em uma análise publicada em agosto de 2026, o Gartner destaca que o desafio dos investimentos em IA não está apenas no volume de recursos destinados à tecnologia, mas na disciplina utilizada para evitar desperdícios, melhorar o desempenho e direcionar os gastos para resultados mensuráveis [5].

Essa preocupação ganha importância à medida que os agentes passam a participar de processos corporativos. Sem visibilidade sobre o consumo individual e o custo das tarefas, torna-se mais difícil identificar ineficiências e avaliar alternativas.

A AWS também recomenda o rastreamento de custos ao longo dos fluxos de trabalho que envolvem múltiplos agentes. Essa abordagem permite distinguir despesas de coordenação, execução e utilização de ferramentas, em vez de observar apenas o custo total de uma operação [6].

A visibilidade sobre esses componentes ajuda a identificar quais agentes e processos concentram os gastos, comparar alternativas e investigar desvios antes que se transformem em problemas relevantes de orçamento.

Também permite estabelecer limites de consumo compatíveis com cada atividade. Um agente que apoia uma decisão crítica pode justificar um custo maior do que outro dedicado a tarefas simples e repetitivas.

Controlar custos não significa necessariamente consumir menos recursos, mas utilizar os recursos adequados para entregar cada resultado com qualidade e previsibilidade.

É nesse ponto que a gestão de custos passa a fazer parte da operação de agentes em produção, e não apenas da análise financeira realizada ao final do mês.

Da visão à prática: ARGUS

À medida que os agentes de IA passam a executar atividades em diferentes sistemas e departamentos, acompanhar seu comportamento e consumo torna-se essencial para manter a operação sob controle.

O ARGUS, plataforma de Inteligência Operacional e Agêntica da Target Solutions, utiliza suas capacidades de AgentOps para apoiar o monitoramento, a observabilidade e a governança dos agentes de IA.

A plataforma permite acompanhar individualmente o consumo de tokens e os custos associados a cada agente, oferecendo visibilidade para identificar padrões de utilização, analisar despesas e apoiar decisões de otimização.

Com o apoio da camada AI Gateway, o ARGUS também contribui para a aplicação de políticas e controles sobre a utilização dos recursos de IA.

A proposta é permitir que as empresas ampliem o uso de agentes com maior previsibilidade operacional e financeira, sem perder a visibilidade sobre o que acontece em sua operação.

Conheça o ARGUS e veja como funciona na prática.

Sobre a Target Solutions

A Target Solutions é uma empresa brasileira de tecnologia especializada em soluções para ambientes críticos de TI e Telecom.

Ao longo de mais de 15 anos, participamos de projetos envolvendo infraestrutura, monitoramento, observabilidade, automação, integração de plataformas e operações de redes e serviços, trabalhando com grandes organizações e ambientes de alta complexidade.

Essa experiência nos permitiu acompanhar de perto a evolução das operações, do monitoramento tradicional à observabilidade, da automação à inteligência artificial e, agora, a ambientes nos quais agentes de IA começam a participar de processos, decisões e operações corporativas.

É nesse contexto que desenvolvemos o ARGUS, nossa plataforma de Inteligência Operacional e Agêntica, que combina capacidades de AgentOps, AI Gateway e AIOps para integrar o contexto da operação à atuação dos agentes de IA, ampliando visibilidade, governança, rastreabilidade e controle à medida que pessoas, automações, sistemas e agentes passam a compartilhar o ambiente operacional.

Sobre o autor

Paulo Florêncio de Menezes é cofundador da Target Solutions e atua há mais de 15 anos em projetos relacionados a infraestrutura, monitoramento, observabilidade, automação e operações de TI e Telecom.

É graduado em Processamento de Dados pela Universidade Federal do Amazonas (UFAM), possui MBA em Gestão Empresarial pela Fundação Dom Cabral (FDC) e Mestrado Profissional em Economia pela Fundação Getulio Vargas (FGV).

Em sua pesquisa de Mestrado, desenvolveu o IBEOP-IA (Índice Brasileiro de Exposição Ocupacional Potencial à Inteligência Artificial), investigando a exposição potencial das ocupações brasileiras às capacidades da IA por meio da combinação de dados ocupacionais, patentes de inteligência artificial e técnicas de processamento de linguagem natural.

Referências

[1] Gartner. Gartner Forecasts Worldwide AI Spending to Grow 49.5% in 2026. 16 set. 2026.

[2] Amazon Web Services. AWS Well-Architected Framework: Agentic AI Lens. Documentação técnica sobre arquitetura, operações e otimização de custos de sistemas agênticos.

[3] Amazon Web Services. Agent Cost Governance and Continuous Optimization. AWS Well-Architected Agentic AI Lens, AGENTCOST07.

[4] Deloitte. State of AI in the Enterprise 2026. Pesquisa sobre adoção, escala e resultados da inteligência artificial nas organizações.

[5] Gartner. The Real Threat to AI ROI Is Unchecked AI Spend. 31 ago. 2026.

[6] Amazon Web Services. Implement Distributed Cost Tracing for Multi-Agent Workflows. AWS Well-Architected Agentic AI Lens, AGENTCOST05-BP02.