Encontraste um modelo de que gostas e um preço ao lado: 2 $ por milhão de tokens. Esse número não serve de nada enquanto não conseguires responder a uma pergunta — quantos tokens é que a tua aplicação consome, afinal?
A maioria das pessoas estima, e a maioria fica aquém. Não porque os tokens sejam complicados, mas porque quase tudo o que compõe um pedido é feito de tokens, e só uma pequena parte é aquilo que escreveste.
Aqui fica o que é um token, como contar um, e onde se escondem as surpresas.
Preços verificados pela última vez a 26 de agosto de 2026. Os valores em direto estão na página de comparação da ElliSekiz.
O que é realmente um token
Os modelos de IA não leem letras nem palavras. Leem tokens — pequenos pedaços de texto tirados de um vocabulário fixo com que o modelo foi construído.
Um token pode ser uma palavra inteira, parte de uma palavra, um único carácter ou um sinal de pontuação. Grosso modo:
cat→ um tokentokenization→ muitas vezes três ou quatro pedaços, comotoken+iz+ation!→ um token- O espaço antes de uma palavra costuma viajar com ela, por isso
theé um token, não dois
Porquê partir o texto assim? Um modelo precisa de uma lista fixa de coisas que sabe reconhecer. Uma lista com todas as palavras do inglês seria enorme e mesmo assim falharia nomes próprios, gralhas e outras línguas. Uma lista de cerca de 100.000 pedaços sublexicais cobre quase tudo, porque uma palavra desconhecida pode ser soletrada com fragmentos conhecidos.
É essa toda a ideia. O texto entra, é cortado em pedaços conhecidos, e és faturado ao pedaço.
Quantos tokens tem o teu texto?
A regra prática da OpenAI para o inglês é um token ≈ 4 caracteres ≈ ¾ de palavra, portanto 100 tokens são cerca de 75 palavras.
Serve para uma verificação rápida e não serve para um orçamento, por três razões.
Cada modelo tokeniza de forma diferente. A mesma frase produz contagens diferentes em modelos diferentes — por vezes muito diferentes. A própria documentação da Anthropic afirma que o Claude 4.7 e posteriores usam um tokenizador mais recente em que «o mesmo texto de entrada produz aproximadamente mais 30 por cento de tokens do que nos modelos anteriores». Mesmo texto, mesmo fornecedor, mais 30 % de tokens, apenas por causa de uma mudança de versão.
Outras línguas custam mais. O vocabulário da maioria dos modelos é dominado pelo inglês. O texto em línguas menos representadas é partido em mais pedaços e mais pequenos — logo, o mesmo significado custa mais tokens.
O código e o texto estruturado comportam-se de forma estranha. Indentação, parênteses e identificadores longos fragmentam-se de maneiras que a prosa não.
O que é fiável é contar em vez de estimar. Os fornecedores dão-te como: a Anthropic tem um endpoint de contagem de tokens cuja chamada é gratuita, e a OpenAI publica uma ferramenta de tokenização. Conta uma vez com os teus prompts reais e nunca mais terás de adivinhar.
A parte que surpreende: tudo são tokens
A tua pergunta é uma pequena fatia daquilo que pagas. A documentação da Anthropic publica as contagens exatas de alguns pedidos mínimos, e vale a pena lê-las com atenção:
| O que foi enviado | Tokens de entrada |
|---|---|
| Prompt de sistema «You are a scientist» mais a mensagem «Hello, Claude» | 14 |
| A pergunta «What's the weather like in San Francisco?» mais uma definição de ferramenta | 403 |
| Uma imagem mais «Describe this image» | 1.028 |
| Um PDF mais «Please summarize this document.» | 2.188 |
Lê a segunda linha outra vez. A pergunta tem nove palavras. Descrever uma única ferramenta — o nome, a descrição, o esquema de entrada — custa cerca de 390 tokens. Um agente com quinze ferramentas paga isso em cada pedido, antes de o utilizador ter escrito o que quer que seja.
A terceira e a quarta linhas contam a mesma história para os media. Uma imagem são cerca de mil tokens. Um PDF, uns milhares, e aquele era curto.
Os tokens de entrada e os de saída não custam o mesmo
Todos os modelos de texto publicam duas tarifas. A saída é sempre a cara.
| Modelo | Entrada $/1M | Saída $/1M | A saída custa |
|---|---|---|---|
| GPT-5 nano | $0.05 | $0.40 | 8× a entrada |
| Gemini 2.5 Flash Lite | $0.10 | $0.40 | 4× a entrada |
| GPT-5 mini | $0.25 | $2.00 | 8× a entrada |
| Claude Haiku 4.5 | $1.00 | $5.00 | 5× a entrada |
| GPT-5 | $1.25 | $10.00 | 8× a entrada |
| Claude Sonnet 5 | $2.00 | $10.00 | 5× a entrada |
| Claude Opus 5 | $5.00 | $25.00 | 5× a entrada |
Daqui sai uma consequência prática direta: dizer ao modelo para responder em três frases em vez de dez poupa mais dinheiro do que encurtar o teu prompt na mesma medida. É normalmente a otimização mais barata disponível e custa uma linha de instrução.
Quanto custa mesmo uma conversa
Um chat de 10 turnos. Um prompt de sistema de 500 tokens, perguntas de 100 tokens, respostas de 250 tokens.
O senão é que os modelos não têm memória entre chamadas — a conversa inteira é reenviada em cada turno. Portanto o turno 10 paga outra vez pelos turnos 1 a 9.
- Tokens que escreveste: 10 × 100 = 1.000
- Tokens de entrada que te são faturados: 21.750
- Tokens de saída: 10 × 250 = 2.500
Escreveste mil tokens e pagaste por quase vinte e dois mil.
| Modelo | Custo dessa única conversa |
|---|---|
| GPT-5 nano | $0.002 |
| Claude Sonnet 5 | $0.069 |
Ambos são pequenos. Multiplica por 50.000 conversas por mês e a diferença passa a ser a diferença entre um erro de arredondamento e uma rubrica a sério.
Quatro coisas que inflacionam uma fatura de tokens sem se dar por isso
- O prompt de sistema, cobrado em cada pedido. Um prompt de sistema de 800 tokens ao longo de 50.000 mensagens são 40 M de tokens por mês por um texto que escreveste uma vez. A cache de prompts existe exatamente para isto — o fornecedor guarda o prefixo que não muda e cobra uma fração para o reler.
- O histórico da conversa. Como se viu acima. Cortar ou resumir os turnos antigos é a solução.
- As definições de ferramentas. Cerca de 390 tokens cada, em cada pedido, quer a ferramenta seja usada ou não.
- Imagens e PDF. Mil tokens ou mais, cada um.
Nada disto está escondido — está tudo documentado. É só fácil de deixar de fora numa estimativa.
Os tokens são só uma de várias unidades de preço
Vale a pena saber antes de generalizar: a maioria dos modelos de IA não é cobrada a tokens. Dos 472 modelos acompanhados pela ElliSekiz, 160 são cobrados ao token — os de texto e de chat. Os outros 338 são cobrados por imagem, por megapíxel, por segundo de vídeo ou por execução.
Ou seja, «quanto custa este modelo» tem uma forma diferente consoante o que o modelo produz, e um preço ao token nunca pode ser comparado diretamente com um por imagem.
Conclusão
- Um token é um pequeno pedaço de texto, não uma palavra. Cerca de ¾ de palavra em inglês, e menos na maioria das outras línguas.
- Nunca orçamentes pela regra prática. Conta com a ferramenta do próprio fornecedor, contra o modelo exato que tencionas usar.
- A tua pergunta é a parte pequena. Prompts de sistema, histórico, definições de ferramentas e anexos são a parte grande.
- Os tokens de saída custam 4 a 8 vezes mais do que os de entrada, por isso respostas mais curtas são a poupança mais barata.
Explora mais na ElliSekiz
Vê os modelos de chat. Preços de tokens de entrada e de saída para cada modelo de texto, lado a lado, na página dos modelos de chat.
E experimenta um. Cada página de modelo tem um playground — corre o teu prompt real e lê as contagens de tokens verdadeiras antes de multiplicares o que quer que seja por 50.000.
Fontes
- Anthropic — Token counting (contagens de exemplo documentadas, mudança de tokenizador, endpoint de contagem gratuito)
- OpenAI Help Center — What are tokens and how to count them? (regra prática para o inglês)
- API de modelos da OpenRouter,
https://openrouter.ai/api/v1/models(preços dos tokens, consultada a 26/08/2026)