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Calculadora de tokens

Calcule o custo de usar modelos de linguagem de IA. Estime tokens a partir de texto e compare preços entre modelos como GPT-4, Claude e Gemini.

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Custo por requisição

$0.02

Entrada: $0.0050 · Saída: $0.01

Custo diário

$1.75

100 requisições por dia

Custo mensal

$52.50

30 dias

Custo anual

$638.75

365 dias

Estimar tokens a partir do texto

Calculadora de tokens. Contagem de tokens de IA e estimativa de custo de API para modelos LLM.

Uma calculadora de tokens estima a quantidade de tokens em qualquer texto e calcula o custo de API para modelos como GPT, Claude, Gemini, Grok e DeepSeek. Ela converte o comprimento do texto em tokens usando a proporção padrão de aproximadamente 1 token a cada 4 caracteres e aplica o preço por milhão de tokens de cada modelo para mostrar os custos de entrada e saída instantaneamente.

O Que São Tokens em Inteligência Artificial?

Tokens são as unidades fundamentais de texto que modelos de linguagem (LLMs) como GPT, Claude, Gemini, Grok, DeepSeek, Mistral e Llama processam. Um token pode ser uma palavra inteira, parte de uma palavra, um número ou até um sinal de pontuação. Em português, uma palavra consome em média 1,5 tokens, enquanto em inglês a média é de aproximadamente 1,3 tokens por palavra.
O conceito de token é essencial para quem desenvolve aplicações com IA porque os provedores de API cobram por token consumido. Antes de processar qualquer solicitação, o texto de entrada é dividido em tokens por um algoritmo chamado tokenizador (tokenizer). O método mais comum é o BPE (Byte Pair Encoding), usado pela OpenAI nos modelos GPT. Por exemplo, a frase "Inteligência artificial" pode ser dividida em 3 a 5 tokens dependendo do modelo.
Entender como tokens funcionam é o primeiro passo para controlar custos ao usar APIs de IA. Cada chamada à API consome tokens de entrada (o prompt que você envia) e tokens de saída (a resposta que o modelo gera), e os preços são diferentes para cada direção. Tokens de saída costumam custar de 2 a 5 vezes mais que tokens de entrada porque exigem mais processamento computacional.

Como Calcular o Custo de Tokens em APIs de IA

Para calcular o custo de usar uma API de IA, você precisa de quatro informações: a quantidade de tokens de entrada (prompt), a quantidade de tokens de saída (resposta), o preço por milhão de tokens do modelo escolhido e o número de requisições que planeja fazer.
O processo passo a passo é:
1. Estime os tokens de entrada. Como regra geral, divida o número de caracteres do seu prompt por 3 para português (ou por 4 para inglês). Alternativamente, multiplique o número de palavras por 1,5.
2. Estime os tokens de saída. Se você espera respostas de 200 palavras, multiplique por 1,5 para obter aproximadamente 300 tokens.
3. Calcule o custo por requisição. Multiplique os tokens de entrada pelo preço de entrada por token, e faça o mesmo para os tokens de saída. Some os dois valores.
4. Projete o custo diário, mensal e anual multiplicando o custo por requisição pelo número de chamadas que sua aplicação faz.
Por exemplo, usando o GPT-5.4 com 1.000 tokens de entrada e 500 tokens de saída: o custo de entrada seria (1.000 / 1.000.000) x US$ 2,50 = US$ 0,0025, e o custo de saída seria (500 / 1.000.000) x US$ 15,00 = US$ 0,0075. O custo total por requisição seria US$ 0,01. Com 1.000 requisições por dia, o custo mensal chegaria a aproximadamente US$ 300, ou cerca de R$ 1.730 na cotação atual.

Fórmula de Custo de Tokens

C=Tin×Pin+Tout×Pout1.000.000C = \frac{T_{in} \times P_{in} + T_{out} \times P_{out}}{1.000.000}
  • CC = Custo total por requisição (em dólares)
  • TinT_{in} = Número de tokens de entrada (prompt)
  • ToutT_{out} = Número de tokens de saída (resposta do modelo)
  • PinP_{in} = Preço por milhão de tokens de entrada
  • PoutP_{out} = Preço por milhão de tokens de saída
Para projetar custos em escala, a fórmula se estende para incluir volume de requisições:
Cmensal=C×R×30C_{mensal} = C \times R \times 30
Onde R é o número de requisições por dia. Para estimar tokens a partir de texto em português, use a aproximação:
T≈caracteres3ouT≈palavras×1,5T \approx \frac{\text{caracteres}}{3} \quad \text{ou} \quad T \approx \text{palavras} \times 1{,}5
Em inglês, a proporção é de aproximadamente 1 token para cada 4 caracteres ou 1,33 tokens por palavra. A diferença ocorre porque o português usa palavras mais longas, acentos e caracteres especiais que o tokenizador BPE divide em mais subunidades. Isso significa que processar texto em português custa cerca de 15-20% mais do que o mesmo conteúdo em inglês.

Exemplos Práticos de Custo de Tokens

Chatbot de atendimento ao cliente com GPT-5.4 Nano

Uma startup brasileira quer criar um chatbot de suporte que recebe perguntas de clientes e responde com informações sobre produtos. Cada interação tem em média 150 palavras de entrada (aproximadamente 225 tokens) e 200 palavras de resposta (aproximadamente 300 tokens). Usando o GPT-5.4 Nano a US$ 0,20/M de entrada e US$ 1,25/M de saída, o custo por interação é de US$ 0,00042. Com 500 atendimentos por dia, o custo mensal seria de US$ 6,30, ou aproximadamente R$ 36,30. Esse valor torna viável até para pequenas empresas operar um chatbot inteligente 24 horas.

Gerador de conteúdo com Claude Sonnet 4.6

Uma agência de marketing digital usa a API do Claude Sonnet 4.6 para gerar artigos de blog. Cada prompt tem cerca de 500 palavras de instruções e contexto (750 tokens de entrada), e o modelo gera artigos de 1.500 palavras (2.250 tokens de saída). Com o Claude Sonnet 4.6 a US$ 3,00/M de entrada e US$ 15,00/M de saída, cada artigo custa US$ 0,036. Se a agência produz 20 artigos por dia, o custo mensal é de US$ 21,60, cerca de R$ 125. Comparando com o Claude Opus 4.8 (US$ 5/M entrada, US$ 25/M saída), o mesmo volume custaria US$ 36, cerca de R$ 208 por mês -- mais de 1,6 vez mais caro.

Análise de documentos em alto volume com Gemini 3 Flash

Uma legaltech processa contratos jurídicos usando IA. Cada documento tem em média 3.000 palavras (4.500 tokens de entrada), e a análise gerada tem 500 palavras (750 tokens de saída). Com o Gemini 3 Flash a US$ 0,50/M de entrada e US$ 3,00/M de saída, cada análise custa apenas US$ 0,0045. Processando 200 contratos por dia, o custo mensal é de US$ 27, ou cerca de R$ 156. Para o mesmo volume com o GPT-5.4 (US$ 2,50/M entrada, US$ 15/M saída), o custo subiria para US$ 135 por mês, cerca de R$ 781. A escolha do modelo certo pode reduzir custos em cerca de 80%.

Dicas Para Reduzir Custos com Tokens de IA

  • Escolha o modelo certo para cada tarefa. Não use um modelo premium como o Claude Opus 4.8, GPT-5.4 ou Grok 4.3 para tarefas simples. Modelos econômicos como GPT-5.4 Mini, Gemini 2.5 Flash-Lite, Claude Haiku, DeepSeek V4 Flash, Mistral Small 4 e Amazon Nova Micro custam até 100 vezes menos e resolvem bem classificação de texto, resumos curtos e respostas padronizadas. Para tarefas que exigem qualidade premium, considere GPT-5.5, GPT-5.4, Claude Sonnet/Opus, Gemini 3.1 Pro, Grok 4.3 ou Mistral Large 3.
  • Otimize seus prompts. Prompts concisos e diretos consomem menos tokens de entrada. Remova instruções redundantes, use bullet points em vez de parágrafos longos, e defina limites claros para o tamanho da resposta (por exemplo, 'responda em no máximo 100 palavras').
  • Implemente cache de contexto. OpenAI e Google oferecem descontos de até 90% em tokens de entrada quando você reutiliza o mesmo contexto em múltiplas requisições. Ideal para system prompts longos que se repetem.
  • Use a Batch API para tarefas que não precisam de resposta imediata. A OpenAI oferece 50% de desconto no processamento em lote, perfeito para gerar conteúdo, classificar dados ou processar documentos em massa.
  • Monitore o consumo diariamente. Configure alertas de gasto nos dashboards da OpenAI, Anthropic ou Google Cloud. Um bug no código que gera loops infinitos de chamadas à API pode consumir milhares de reais em horas.
  • Considere modelos open-source para alto volume. Llama 4 (Meta), Mistral Small 4 e DeepSeek V4 Flash oferecem custos significativamente menores quando hospedados localmente ou em provedores como Groq (US$ 0,05 a US$ 0,34 por milhão de tokens). Ideal para aplicações com milhões de requisições mensais que precisam de qualidade sem o custo de APIs proprietárias.

Perguntas Frequentes Sobre Tokens de IA

Quantos tokens tem 1.000 palavras em português?

Em português, 1.000 palavras equivalem a aproximadamente 1.500 tokens. Isso ocorre porque o português usa palavras mais longas, acentos (á, é, ó, ç) e caracteres especiais que o tokenizador BPE divide em mais subunidades. Em inglês, 1.000 palavras equivalem a cerca de 1.330 tokens. Portanto, processar texto em português custa aproximadamente 15-20% mais do que o mesmo conteúdo em inglês.

Qual a diferença entre tokens de entrada e tokens de saída?

Tokens de entrada (input tokens) são o texto que você envia ao modelo, incluindo o system prompt, histórico de conversa e a mensagem do usuário. Tokens de saída (output tokens) são o texto que o modelo gera como resposta. Os provedores cobram preços diferentes para cada tipo: tokens de saída geralmente custam de 2 a 5 vezes mais que tokens de entrada. Por exemplo, no GPT-5.4, a entrada custa US$ 2,50 por milhão e a saída custa US$ 15,00 por milhão.

Qual o modelo de IA mais barato para usar via API?

Em junho de 2026, os modelos mais baratos por milhão de tokens (entrada/saída) são: Amazon Nova Micro (US$ 0,035/US$ 0,14), Cohere Command R7B (US$ 0,0375/US$ 0,15), Llama 3.1 8B via Groq (US$ 0,05/US$ 0,08), Mistral Small 4 (US$ 0,10/US$ 0,30), Gemini 2.5 Flash-Lite (US$ 0,10/US$ 0,40), Llama 4 Scout via Groq (US$ 0,11/US$ 0,34), DeepSeek V4 Flash (US$ 0,14/US$ 0,28) e GPT-5.4 Nano (US$ 0,20/US$ 1,25). Na faixa intermediária, Gemini 3.1 Flash-Lite (US$ 0,25/US$ 1,50), Gemini 2.5 Flash (US$ 0,30/US$ 2,50), DeepSeek V4 Pro (US$ 0,435/US$ 0,87), Mistral Large 3 (US$ 0,50/US$ 1,50), GPT-5.4 Mini (US$ 0,75/US$ 4,50), Claude Haiku 4.5 (US$ 1/US$ 5) e Grok 4.3 (US$ 1,25/US$ 2,50) oferecem excelente custo-benefício. Para tarefas premium, os preços sobem: GPT-5.4 (US$ 2,50/US$ 15), Claude Sonnet 4.6 (US$ 3/US$ 15), Claude Opus 4.8 (US$ 5/US$ 25), GPT-5.5 (US$ 5/US$ 30) e Claude Fable 5 (US$ 10/US$ 50).

Quanto custa usar a API do ChatGPT por mês?

O custo depende do modelo e do volume de uso. Para uma aplicação que faz 1.000 chamadas por dia com 500 tokens de entrada e 300 tokens de saída usando o GPT-5.4 Nano, o custo mensal seria de aproximadamente US$ 14,25, cerca de R$ 82. Com o GPT-5.4, o mesmo volume custaria US$ 172,50, aproximadamente R$ 997. A diferença entre modelos é dramática, por isso é fundamental escolher o modelo adequado para cada tarefa.

O que é janela de contexto e qual sua relação com tokens?

A janela de contexto é o limite máximo de tokens que um modelo consegue processar em uma única interação, incluindo entrada e saída. Funciona como a memória de trabalho do modelo. O Claude Fable 5, o Claude Opus 4.8 e o Claude Sonnet 4.6 incluem uma janela de 1 milhão de tokens com preço padrão. O Grok 4.3 e o DeepSeek V4 também alcançam 1 milhão de tokens, e o Gemini 2.5 Pro oferece até 1 milhão de tokens. Se o seu texto ultrapassar a janela de contexto, o modelo não conseguirá processá-lo em uma única chamada.

Por que texto em português consome mais tokens que em inglês?

Os tokenizadores foram treinados principalmente em texto em inglês, então palavras inglesas comuns geralmente correspondem a um único token. Palavras em português, por serem mais longas em média e conterem acentos e cedilha, frequentemente são divididas em múltiplos subtokens. Por exemplo, a palavra 'comunicação' pode ser dividida em 3-4 tokens, enquanto 'communication' em inglês ocupa 1-2 tokens. Na prática, texto em português gera 15-20% mais tokens que o equivalente em inglês.

Como estimar tokens sem usar um tokenizador?

Para uma estimativa rápida em português, divida o número de caracteres do seu texto por 3 ou multiplique o número de palavras por 1,5. Por exemplo, um texto de 600 palavras teria aproximadamente 900 tokens. Para inglês, divida caracteres por 4 ou multiplique palavras por 1,33. Essas aproximações têm margem de erro de 10-15%. Para contagem exata, use um tokenizador como o tiktoken da OpenAI ou a nossa calculadora de tokens acima.

Vale mais a pena usar GPT, Claude ou Gemini?

Depende da tarefa e do orçamento. Para tarefas simples e de alto volume (classificação, resumos, chatbots básicos), o Gemini 2.5 Flash-Lite, GPT-5.4 Mini ou DeepSeek V4 Flash oferecem a melhor relação custo-benefício. Para tarefas complexas que exigem raciocínio avançado, como análise jurídica ou código complexo, o Claude Opus 4.8, GPT-5.4 ou Grok 4.3 justificam o preço premium. Modelos open-source como Llama 4, DeepSeek V4 e Mistral oferecem excelente qualidade a custos reduzidos via provedores como Groq. Na prática, muitas empresas combinam modelos diferentes para otimizar custos: modelos baratos para triagem e modelos avançados para casos complexos.

Comparativo completo de provedores de IA: preços e modelos em 2026

OpenAI: GPT-5.4 Nano (US$ 0,20/US$ 1,25), GPT-5.4 Mini (US$ 0,75/US$ 4,50), GPT-5.4 (US$ 2,50/US$ 15), GPT-5.5 (US$ 5/US$ 30), GPT-5.5 Pro (US$ 30/US$ 180). Anthropic: Claude Haiku 4.5 (US$ 1/US$ 5), Claude Sonnet 4.6 (US$ 3/US$ 15), Claude Opus 4.8 (US$ 5/US$ 25), Claude Fable 5 (US$ 10/US$ 50). Google: Gemini 2.5 Flash-Lite (US$ 0,10/US$ 0,40), Gemini 2.5 Flash (US$ 0,30/US$ 2,50), Gemini 3 Flash (US$ 0,50/US$ 3), Gemini 2.5 Pro (US$ 1,25/US$ 10), Gemini 3.5 Flash (US$ 1,50/US$ 9), Gemini 3.1 Pro (US$ 2/US$ 12). xAI: Grok 4.3 (US$ 1,25/US$ 2,50). Amazon: Nova Micro (US$ 0,035/US$ 0,14), Nova Premier (US$ 2,50/US$ 12,50). Mistral: Mistral Small 4 (US$ 0,10/US$ 0,30), Mistral Large 3 (US$ 0,50/US$ 1,50), Mistral Medium 3.5 (US$ 1,50/US$ 7,50). DeepSeek: V4 Flash (US$ 0,14/US$ 0,28), V4 Pro (US$ 0,435/US$ 0,87). Open-source via Groq: Llama 3.1 8B (US$ 0,05/US$ 0,08), Llama 4 Scout (US$ 0,11/US$ 0,34), Llama 3.3 70B (US$ 0,59/US$ 0,79). A OpenAI removeu modelos antigos (GPT-4.1, GPT-4o, o3, GPT-5 até 5.3) de sua tabela de preços padrão, e a DeepSeek consolidou V3.2 e R1 na família V4. Os preços são por milhão de tokens (entrada/saída) e podem variar com cache de contexto e Batch API.

Quais os melhores modelos de IA para programação, raciocínio e tarefas criativas?

Para programação, os destaques são: Claude Fable 5, Claude Opus 4.8 e Claude Sonnet 4.6 (líderes em tarefas de código complexo e refatoração, com janela de 1 milhão de tokens ideal para grandes bases de código), GPT-5.5 e GPT-5.4 (excelentes para debugging e geração de código), Codestral da Mistral (modelo especializado em código a apenas US$ 0,30/US$ 0,90 por milhão), Devstral 2 (US$ 0,40/US$ 2,00, voltado a fluxos de código agêntico) e DeepSeek V4 Pro (forte em código com custo muito baixo). Para raciocínio lógico e matemático, o GPT-5.5 e o GPT-5.4 usam cadeia de pensamento, o DeepSeek V4 Pro (US$ 0,435/US$ 0,87) é o campeão de raciocínio com baixo custo, e o Gemini 3.1 Pro se destaca em análises complexas. Para tarefas criativas como redação, brainstorming e conteúdo, Claude Opus 4.8 e Claude Sonnet 4.6 se destacam pela escrita natural e nuançada, enquanto GPT-5.4, Gemini 3.5 Flash e Gemini 3.1 Pro também oferecem ótimos resultados. A recomendação geral é testar modelos na sua tarefa específica, pois o desempenho varia conforme o domínio.

Glossário de Termos

Token

Unidade básica de texto processada por modelos de linguagem. Pode ser uma palavra inteira, parte de uma palavra, um número ou sinal de pontuação. Em português, uma palavra equivale a aproximadamente 1,5 tokens.

Tokenizador (Tokenizer)

Algoritmo que divide texto em tokens antes do processamento pelo modelo. O método mais usado é o BPE (Byte Pair Encoding), adotado pela OpenAI.

BPE (Byte Pair Encoding)

Método de tokenização que começa com caracteres individuais e iterativamente combina os pares mais frequentes em subtokens maiores. Usado pelos modelos GPT e outros LLMs.

Janela de Contexto

Limite máximo de tokens que um modelo consegue processar em uma única interação, incluindo tokens de entrada e de saída. Varia de 128K tokens (modelos básicos) a 1M tokens (Claude Fable 5, Claude Opus 4.8, Claude Sonnet 4.6, Grok 4.3, DeepSeek V4 e Gemini 2.5 Pro).

LLM (Large Language Model)

Modelo de linguagem de grande escala treinado em bilhões de tokens de texto. Exemplos incluem GPT-5.4 (OpenAI), Claude Opus 4.8 (Anthropic), Gemini 3.1 Pro (Google), Grok 4.3 (xAI), Llama 4 (Meta), DeepSeek V4 (DeepSeek), Mistral Large 3 (Mistral AI), Command R+ (Cohere) e Nova Premier (Amazon).

Prompt

O texto de entrada enviado ao modelo de IA, incluindo instruções, contexto e a pergunta ou tarefa. Prompts mais longos consomem mais tokens de entrada.

Tokens de Entrada vs. Saída

Tokens de entrada são o texto enviado ao modelo (prompt + contexto). Tokens de saída são o texto gerado como resposta. Provedores cobram preços diferentes para cada tipo, sendo tokens de saída geralmente mais caros.

Fontes e referências

  1. Hugging Face — Tokenização BPE explicada
  2. OpenAI — Preços da API
  3. Anthropic Claude — Preços da API
  4. Anthropic Claude — Documentação de contagem de tokens
  5. Google Gemini — Preços da API

Conteudo verificado pela equipe Smart Calculators