O setor empresarial americano migra para modelos de IA mais baratos à medida que a guerra de preços remodela o mercado

As empresas americanas estão a selecionar a solução de IA mais barata que consiga executar o trabalho de forma eficiente, em vez de optaremmaticpela solução de IA mais avançada disponível.

Esta tendência tem exercido alguma pressão sobre os preços elevados, uma vez que os novos modelos de IA estão a eliminar a lacuna de capacidades, enquanto os custos dos tokens estão a diminuir consistentemente, de acordo com o Financial Times.

Comprar o modelo mais barato que dê conta do recado

A essência da ideia é que os modelos de fronteira dispendiosos só precisam de funcionar quando necessário, e o trabalho regular pode ser feito por modelos baratos, que executam a tarefa de forma suficientemente eficiente.

Este padrão refletiu-se no Índice de IA da Ramp, de 9 de setembro. Com base nos dados de despesas de agosto de 2026, 43,8% das empresas americanas da amostra da Ramp compraram produtos da Anthropic, em comparação com 39,8% para a OpenAI. A Ramp apontou ainda a crescente utilização de modelos mais baratos como uma ameaça para as empresas de IA que dependem de investimentos cada vez maiores em sistemas de ponta.

Esta tendência está também em linha com as conclusões do relatório da OCDE sobre a IA agente, publicado em setembro de 2026. Entrevistas com 25 organizações indicaram que a redução de custos era um motivo comum para a utilização de sistemas agentes, juntamente com a sua contribuição para o aumento da produtividade e para a redução da escassez de mão-de-obra.

Uma guerra de preços medida em frações de cêntimo

O preço dos modelos está a cair rapidamente, precisamente quando estão a ser introduzidos novos sistemas.

De acordo com um relatório anterior da Cryptopolitan, a OpenAI lançou o GPT-6 Sol e o GPT-6 Luna no dia 22 de Setembro com preços pelo menos 50% mais baixos que os dos modelos anteriores, o GPT-5.6. O GPT-6 Sol custa 2 dólares por milhão de tokens de entrada e 10 dólares por milhão de tokens de saída.

Na mesma semana, a Anthropic lançou o Opus 5.5, enquanto a xAI apresentou o Grok 4.7 num mercado cada vez mais impulsionado por critérios de custo-benefício. De acordo com a Axios, os modelos baratos, mas eficientes, representam a nova corrida competitiva no setor.

A tendência decrescente a longo prazo é ainda mais surpreendente. De acordo com a Epoch AI, o custo para atingir um nível constante de desempenho da IA ​​caiu cerca de 47% trimestralmente desde 2023, ou aproximadamente 13 vezes por ano.

O custo por tarefa concluída importa mais

Devido à crescente pressão baseada nos preços, as métricas através das quais as empresas medem o sucesso estão a mudar. A importância da liderança em relação aos padrões de mercado não diminuiu, mas há um maior foco no quanto os clientes precisam de pagar por um desempenho eficiente.

O AutomationBench da Zapier testa os agentes em relação a fluxos de trabalho de ponta a ponta em 47 ferramentas empresariais. A 28 de setembro, o Claude Opus 5.5 liderava a tabela com 42,47% de eficiência e um custo de 1,44 dólares por tarefa, enquanto o GPT-6 Sol atingia os 33,2% na categoria XHigh por apenas 0,27 dólares por tarefa.

A mesma relação de compromisso surge na Análise Artificial. O GPT-6 Sol, no seu esforço máximo, atinge 48 pontos no Índice de Inteligência, com um custo estimado de 1,06 dólares por tarefa. O Xiaomi MiMo-V2.6-Pro, de design aberto e leve, atinge os 46 pontos, custando apenas 0,13 dólares por tarefa.

Esta diferença é tão pequena que o encaminhamento multimodelo se torna viável. Em vez de terem de utilizar um único fornecedor para todas as cargas de trabalho, as empresas têm a oportunidade de utilizar o modelo certo com base na importância e complexidade relativas de uma tarefa.

Fichas mais baratas podem ainda significar contas mais altas

Preços mais baixos não significam necessariamente menos gastos em IA.

Segundo a Axios, o paradoxo de Jevons indica que recursos mais acessíveis levam a um maior consumo. A Gartner fez uma afirmação semelhante ao paradoxo de Jevons na sua previsão de 17 de agosto, na qual estimou um aumento de mais de cinco vezes no custo de inferência dos fluxos de trabalho com agentes até 2028.

Modelos mais acessíveis podem também aumentar a acessibilidade noutras partes do mundo. De acordo com o Relatório Global de Difusão da IA ​​, publicado pela Microsoft, os modelos acessíveis e abertos podem também proporcionar acessibilidade; no entanto, a infra-estrutura, a conectividade e as competências desempenharão um papel fundamental para determinar quem poderá beneficiar com isso.

A procura está a crescer cadatronmais entre os compradores empresariais: a melhor IA pode não ser a mais inteligente, mas sim aquela que realiza o seu trabalho de forma eficiente e ao menor custo.