Calculadora de tokens
Calcule o custo de utilizar modelos de linguagem de IA. Estime tokens a partir de texto e compare preços entre modelos como GPT-5, Claude e Gemini.
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Entrada: $0.0050 · Saída: $0.01
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100 pedidos por dia
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30 dias
$638.75
365 dias
Estimar tokens a partir do texto
Caracteres
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Palavras
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Tokens estimados
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Calculadora de tokens. Contagem de tokens de IA e estimativa de custo de API para modelos LLM.
Uma calculadora de tokens estima o número de tokens em qualquer texto e calcula o custo de API para modelos como GPT, Claude, Gemini, Grok e DeepSeek. Converte o comprimento do texto em tokens usando o rácio padrão de aproximadamente 1 token por cada 4 caracteres e aplica a tarifa por milhão de tokens de cada modelo para apresentar os custos de entrada e saída de imediato.
O Que São Tokens em Inteligência Artificial?
Um token é a unidade mínima de texto que os modelos de linguagem (LLMs) como GPT, Claude, Gemini, Grok, DeepSeek, Mistral e Llama processam para compreender e gerar respostas. Em média, 1 token corresponde a aproximadamente 4 caracteres ou 0,75 palavras em inglês; em português, a proporção é ligeiramente diferente, variando entre 3,8 e 4,6 caracteres por token devido à acentuação e estrutura morfológica da língua.
Os tokens são a moeda de faturação das APIs de inteligência artificial. Quando envia um pedido (prompt) a um modelo de IA, tanto o texto que escreve (tokens de entrada) como a resposta gerada (tokens de saída) são contabilizados e cobrados separadamente. Compreender este mecanismo é essencial para qualquer programador, empresa ou investigador que utilize APIs de modelos de linguagem, pois permite estimar custos com precisão e otimizar a utilização dos recursos.
A nossa calculadora de tokens permite estimar rapidamente quantos tokens um texto contém, comparar preços entre modelos como GPT-5.4, Claude Sonnet 4.6 e Gemini 3.6 Flash, e projetar custos diários, mensais e anuais com base no volume de pedidos.
Como Calcular o Custo de Tokens de IA
Para calcular o custo de utilização de uma API de LLM, são necessárias quatro informações: o número de tokens de entrada por pedido, o número de tokens de saída por pedido, o preço por milhão de tokens (diferente para entrada e saída) e o número de pedidos que pretende fazer.
O processo passo a passo é o seguinte:
1. Estime os tokens de entrada: conte os caracteres do seu prompt e divida por 4 (ou use o estimador de texto da nossa calculadora para maior precisão).
2. Estime os tokens de saída: determine o tamanho médio da resposta esperada do modelo.
3. Calcule o custo por pedido: multiplique os tokens de entrada pelo preço de entrada por milhão, e faça o mesmo para os tokens de saída. Some os dois valores.
4. Projete o volume: multiplique o custo por pedido pelo número de pedidos diários.
5. Extrapole para mensal (x30) e anual (x365).
Por exemplo, se utilizar o GPT-5.4 com 1.000 tokens de entrada ($2,50/M) e 500 tokens de saída ($15/M), cada pedido custa $0,0025 + $0,0075 = $0,01. Com 100 pedidos diários, o custo mensal seria cerca de $30.
Fórmula de Cálculo do Custo de Tokens
- = Custo total por pedido (em dólares)
- = Número de tokens de entrada (prompt)
- = Número de tokens de saída (resposta)
- = Preço por milhão de tokens de entrada
- = Preço por milhão de tokens de saída
Para projetar custos ao longo do tempo, basta multiplicar pelo volume de pedidos:
Onde N é o número de pedidos por dia. Os tokens de saída são tipicamente 2x a 5x mais caros do que os de entrada, porque a geração de texto requer mais processamento computacional do que a leitura. Por isso, otimizar a extensão das respostas tem um impacto significativo no custo total.
Exemplos Práticos de Cálculo de Tokens
Chatbot de apoio ao cliente com GPT-5.4 Nano
Uma empresa portuguesa de comércio eletrónico implementa um chatbot de apoio ao cliente usando GPT-5.4 Nano. Cada interação tem em média 200 tokens de entrada (pergunta do cliente + contexto) e 300 tokens de saída (resposta do bot). Com preços de $0,20/M entrada e $1,25/M saída, cada interação custa $0,00004 + $0,000375 = $0,000415. Com 500 interações diárias, o custo mensal é de apenas $6,23 -- uma fração do custo de um operador humano.
Geração de conteúdo com Claude Sonnet 4.6
Uma agência de marketing utiliza Claude Sonnet 4.6 para gerar artigos de blog. Cada pedido inclui 2.000 tokens de entrada (instruções + briefing) e 4.000 tokens de saída (artigo gerado). A $3/M entrada e $15/M saída, cada artigo custa $0,006 + $0,06 = $0,066. Produzindo 20 artigos por dia, o custo mensal atinge $39,60. Comparado com o Claude Opus 4.8, que custaria $0,01 + $0,10 = $0,11 por artigo ($66,00/mês), a escolha do modelo correto reduz custos em cerca de 40%.
Aplicação de análise de dados com Gemini 2.5 Flash-Lite
Um investigador utiliza Gemini 2.5 Flash-Lite para analisar resumos de artigos científicos. Cada pedido envia 3.000 tokens de entrada e recebe 1.000 tokens de saída. A $0,10/M entrada e $0,40/M saída, cada pedido custa $0,0003 + $0,0004 = $0,0007. Processando 1.000 artigos por dia, o custo mensal é apenas $21. O Gemini Flash-Lite é a opção mais económica para tarefas de processamento em volume.
Dicas para Otimizar Custos com Tokens de IA
- Escolha o modelo adequado à tarefa. Utilize modelos económicos (GPT-5.4 Nano, GPT-5.4 Mini, Gemini 2.5 Flash-Lite, Claude Haiku 4.5, DeepSeek V4 Flash, Mistral Small 4, Amazon Nova Micro) para tarefas simples como classificação, extração e resumos. Reserve os modelos premium (GPT-5.5, GPT-5.4, Claude Fable 5, Claude Opus 4.8, Claude Sonnet 4.6, Gemini 3.1 Pro, Grok 4.3) para tarefas que exigem raciocínio complexo. O encaminhamento de modelos por complexidade da tarefa pode reduzir custos em 40-60%.
- Otimize os prompts para serem concisos e diretos. Cada palavra desnecessária é um custo adicional. Um prompt bem estruturado de 500 tokens pode produzir resultados equivalentes a um de 2.000 tokens mal formulado.
- Utilize prompt caching quando disponível. OpenAI e Anthropic faturam os cached input tokens a cerca de 10% da tarifa de entrada (uma redução de até 90%) para prompts repetitivos, ideal para aplicações que reutilizam instruções de sistema.
- Limite o tamanho das respostas com o parâmetro max_tokens. Se precisa apenas de uma classificação (sim/não), não permita que o modelo gere parágrafos inteiros de justificação.
- Monitorize o consumo diariamente. Pequenas ineficiências acumulam-se: 100 tokens extra por pedido em 10.000 pedidos diários representam 1 milhão de tokens adicionais por dia.
- Considere modelos open-source como o Llama 4 (Meta), Mistral Small 4, ou DeepSeek V4 Flash para cargas de trabalho sensíveis a custos. Hospedar localmente elimina custos por token. Fornecedores como a Groq oferecem Llama 3.3 70B a $0,59/$0,79 por milhão de tokens, muito mais barato do que as APIs proprietárias. O self-hosting requer investimento em hardware (GPUs), mas a volumes muito elevados pode ser 5-10x mais barato.
Perguntas Frequentes sobre Tokens de IA
Quantos tokens tem uma palavra em português?
Em média, uma palavra em português consome entre 1 e 2 tokens, dependendo do seu comprimento e complexidade. Palavras curtas como "o" ou "de" equivalem a 1 token, enquanto palavras mais longas como "desenvolvimento" podem consumir 2-3 tokens. Como regra prática, 100 palavras em português equivalem a aproximadamente 130-150 tokens. O português consome ligeiramente mais tokens do que o inglês devido à acentuação e morfologia mais complexa.
Qual é a diferença entre tokens de entrada e tokens de saída?
Os tokens de entrada (input tokens) correspondem ao texto que envia ao modelo, incluindo o prompt, instruções de sistema e qualquer contexto adicional. Os tokens de saída (output tokens) são o texto que o modelo gera como resposta. Os tokens de saída são tipicamente 2x a 5x mais caros porque a geração de texto requer mais poder computacional do que a sua leitura. Por exemplo, no GPT-5.4, a entrada custa $2,50/M enquanto a saída custa $15/M.
Quanto custa usar a API do ChatGPT por mês?
O custo mensal depende do modelo e do volume de utilização. Para projetos pessoais leves (cerca de 100 pedidos/dia com GPT-5.4 Nano), o custo mensal ronda os $1-5. Para aplicações de produção com GPT-5.4 (1.000 pedidos/dia), espere $50-200/mês. Para utilização intensiva com modelos premium como Claude Opus 4.8, os custos podem ultrapassar $1.000/mês. A nossa calculadora permite estimar o custo exato com base nos seus parâmetros específicos.
O que é a janela de contexto de um LLM?
A janela de contexto (context window) é o número máximo de tokens que um modelo consegue processar numa única interação, incluindo tanto a entrada como a saída. O Claude Fable 5, o Claude Opus 4.8 e o Sonnet 4.6 incluem 1 milhão de tokens com preço padrão, o Grok 4.3 da xAI e o DeepSeek V4 alcançam 1 milhão e o Gemini 2.5 Pro suporta até 1 milhão de tokens. Quando a conversa excede a janela de contexto, o modelo perde acesso às mensagens mais antigas, o que pode afetar a qualidade das respostas. Numa conversa de 50 turnos, pode acumular 20.000-50.000 tokens de entrada, multiplicando o custo por pedido.
Qual é o modelo de IA mais barato para usar via API em 2026?
Em junho de 2026, os modelos mais económicos por fornecedor são: Amazon Nova Micro ($0,035/$0,14 por milhão), Amazon Nova Micro ($0,035/$0,14), Cohere Command R7B ($0,0375/$0,15), Gemini 2.5 Flash-Lite ($0,10/$0,40), DeepSeek V4 Flash ($0,14/$0,28) e Mistral Small 4 ($0,15/$0,60). Na gama média destacam-se Gemini 3.1 Flash-Lite ($0,25/$1,50), Gemini 2.5 Flash ($0,30/$2,50), DeepSeek V4 Pro ($0,435/$0,87), Mistral Large 3 ($0,50/$1,50), GPT-5.4 Mini ($0,75/$4,50), Claude Haiku 4.5 ($1/$5) e Grok 4.3 ($1,25/$2,50). Para modelos open-source autoalojados, Meta Llama 4, DeepSeek V4 e os modelos Mistral eliminam o custo por token. A melhor escolha depende dos requisitos de qualidade -- os modelos económicos funcionam bem para classificação, extração e Q&A simples, mas o raciocínio complexo pode necessitar de modelos premium como GPT-5.4 ($2,50/$15), Claude Sonnet 4.6 ($3/$15), Claude Opus 4.8 ($5/$25), GPT-5.5 ($5/$30) ou Claude Fable 5 ($10/$50).
Como posso estimar quantos tokens tem um texto?
A regra prática mais simples é dividir o número de caracteres por 4 para obter uma estimação aproximada em inglês, ou por 3,5 para português. Para maior precisão, pode usar o estimador de tokens integrado na nossa calculadora: basta colar o texto e obterá a contagem de caracteres, palavras e tokens estimados. Ferramentas como o Tokenizer da OpenAI (platform.openai.com/tokenizer) fornecem contagens exatas para modelos GPT.
Os preços das APIs de IA são iguais em Portugal e no resto da Europa?
Sim, os preços das APIs de modelos de linguagem como OpenAI, Anthropic e Google são cobrados em dólares americanos (USD) e são uniformes a nível global. Não há diferenças regionais na faturação. No entanto, ao converter para euros, a taxa de câmbio influencia o custo efetivo, e é importante considerar o IVA aplicável na União Europeia ao planear o orçamento.
Vale a pena usar modelos open-source em vez de APIs pagas?
Depende do volume e do caso de uso. Para menos de 100.000 pedidos por mês, as APIs comerciais são geralmente mais rentáveis porque não necessita de infraestrutura própria. A partir de 500.000 pedidos mensais, implementar um modelo open-source como Llama 4 (Meta), DeepSeek V4 Flash ou Mistral Small 4 em GPUs próprias ou alugadas pode reduzir custos em 60-80%. Fornecedores como a Groq oferecem Llama 3.3 70B a apenas $0,59/milhão de tokens, uma alternativa intermédia entre self-hosting e APIs premium. O ponto de equilíbrio depende do tamanho do modelo, do hardware necessário e do custo de manutenção da equipa DevOps.
Como se comparam todos os fornecedores de APIs de IA em preço em 2026?
Comparativo completo de preços por milhão de tokens (entrada/saída) em junho de 2026. Gama económica: Amazon Nova Micro ($0,035/$0,14), Cohere Command R7B ($0,0375/$0,15), Gemini 2.5 Flash-Lite ($0,10/$0,40), DeepSeek V4 Flash ($0,14/$0,28), Mistral Small 4 ($0,15/$0,60) e GPT-5.6 Luna ($0,20/$1,20). Gama média: Gemini 3.1 Flash-Lite ($0,25/$1,50), Gemini 2.5 Flash ($0,30/$2,50), Gemini 3.5 Flash-Lite ($0,30/$2,50), Codestral ($0,30/$0,90), DeepSeek V4 Pro ($0,435/$0,87), Mistral Large 3 ($0,50/$1,50), Llama 3.3 70B na Groq ($0,59/$0,79), GPT-5.4 Mini ($0,75/$4,50), Claude Haiku 4.5 ($1/$5), Grok 4.3 ($1,25/$2,50). Gama premium: Gemini 2.5 Pro ($1,25/$10), Gemini 3.5 Flash ($1,50/$9), Mistral Medium 3.5 ($1,50/$7,50), Gemini 3.1 Pro ($2/$12), Cohere Command R+ ($2,50/$10), GPT-5.4 ($2,50/$15), Amazon Nova Premier ($2,50/$12,50), Claude Sonnet 4.6 ($3/$15), Claude Opus 4.8 ($5/$25), GPT-5.5 ($5/$30), Claude Fable 5 ($10/$50). A OpenAI removeu os modelos antigos (GPT-4.1, GPT-4o, o3, GPT-5 até 5.3) da sua tabela de preços padrão, e a DeepSeek consolidou as famílias V3.2 e R1 na V4.
Quais são os melhores modelos de IA para programação, raciocínio e tarefas criativas?
Para programação: Claude Fable 5, Claude Opus 4.8 e Claude Sonnet 4.6 da Anthropic lideram os benchmarks de código -- incluem uma janela de 1 milhão de tokens com preço padrão, ideal para grandes bases de código --, seguidos pelo GPT-5.5 e GPT-5.4 da OpenAI, mais o Codestral da Mistral como modelo especializado em código a apenas $0,30/$0,90 por milhão de tokens e o Devstral 2 ($0,40/$2,00) para fluxos de código agêntico. Para raciocínio e matemática: o GPT-5.5 e o GPT-5.4 da OpenAI usam raciocínio chain-of-thought, o DeepSeek V4 Pro ($0,435/$0,87) é o campeão económico de raciocínio, e o Gemini 3.1 Pro da Google destaca-se em análises complexas. Para tarefas criativas e gerais: Claude Sonnet 4.6 equilibra qualidade e custo, o Gemini 3.5 Flash trata entrada multimodal a alta velocidade, e o Grok 4.3 da xAI ($1,25/$2,50) oferece bom desempenho com acesso a dados em tempo real. Para processamento massivo com orçamento limitado: DeepSeek V4 Flash, Amazon Nova Micro, Mistral Small 4 e Llama 4 na Groq oferecem os custos mais baixos por token.
Quanto custa o GPT-5.6 Sol por milhão de tokens?
O GPT-5.6 Sol custa $5 por milhão de tokens de entrada e $30 por milhão de saída. O Terra está nos $2/$12 e o Luna nos $0,20/$1,20. Para um chatbot com 2.000 tokens de entrada e 500 de saída, a 100 pedidos por dia, são $75,00 por mês com o Sol, $30,00 com o Terra e $3,00 com o Luna: entre o nível mais barato e o mais caro há exactamente um factor 25.
Quanto custa o Claude Opus 5 e é mais barato do que o GPT-5.6 Sol?
O Claude Opus 5 custa 5 dólares por milhão de tokens de entrada e 25 na saída; o Claude Sonnet 5 está nos $3/$15 dólares. O Opus 5 cobra a entrada ao mesmo preço do GPT-5.6 Sol mas a saída mais barata, pelo que a resposta depende da sua proporção: no mesmo chatbot 2.000/500 a 100 pedidos por dia, o Opus 5 fica em 67,50 dólares por mês contra 75,00 do Sol, enquanto em cargas dominadas pela entrada os dois ficam a menos de um cêntimo por pedido.
Um modelo novo ao mesmo preço custa realmente o mesmo?
Nem sempre. Os modelos a partir do Claude 4.7 (Opus 5, Opus 4.8, Sonnet 5) usam um novo tokenizador que divide o mesmo texto em cerca de 30% mais tokens do que o Sonnet 4.6 e anteriores. O Sonnet 5 e o Sonnet 4.6 estão ambos nos 3/15 dólares, mas uma carga que custava 40,50 dólares por mês no Sonnet 4.6 passa a cerca de 52,65 no Sonnet 5. Já a passagem do Opus 4.8 para o Opus 5 é neutra, porque ambos usam o novo tokenizador.
Glossário de Termos
Token
Unidade mínima de texto processada por um modelo de linguagem. Pode ser uma palavra, parte de uma palavra ou um carácter de pontuação.
LLM (Large Language Model)
Modelo de linguagem de grande escala treinado com milhares de milhões de parâmetros sobre enormes corpus de texto. Exemplos: 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), Nova Premier (Amazon).
Prompt
O texto de entrada enviado ao modelo de IA, incluindo instruções, perguntas e contexto. Corresponde aos tokens de entrada na faturação.
Janela de Contexto
Número máximo de tokens que um modelo consegue processar numa única interação. As janelas de contexto variam consoante o modelo: 1M (Claude Fable 5, Claude Opus 4.8, Claude Sonnet 4.6), 1M (Grok 4.3 da xAI e DeepSeek V4), 1M (Gemini 2.5 Pro). Determina a quantidade de texto que o modelo pode considerar ao gerar uma resposta.
Tokenização (Tokenization)
Processo de dividir um texto em tokens. Diferentes modelos usam diferentes algoritmos de tokenização, como BPE (Byte Pair Encoding), o que significa que o mesmo texto pode ter contagens de tokens diferentes conforme o modelo.
Tokens de Entrada vs. Saída
Tokens de entrada são o texto enviado ao modelo (prompt). Tokens de saída são o texto gerado pelo modelo (resposta). A saída é tipicamente mais cara por requerer mais processamento.
API (Application Programming Interface)
Interface de programação que permite a aplicações de software comunicar com modelos de IA. Os fornecedores cobram por token consumido através da API.