O chamado token maxxing descreve uma prática que ganhou força entre empresas nos últimos anos: o uso excessivo de tokens em ferramentas de inteligência artificial, muitas vezes sem avaliar se a tarefa em questão realmente exigia um modelo tão avançado. O fenômeno surgiu à medida que companhias passaram a tratar o volume de uso de IA como sinônimo automático de produtividade, um pressuposto que a fatura acumulada ao longo do tempo tem colocado em xeque.
O que caracteriza o uso excessivo de tokens
Tokens funcionam como pequenas unidades de texto que um modelo de IA processa e gera. Quanto maior o pedido, mais extensa a resposta esperada e mais complexo o modelo utilizado, maior tende a ser o consumo de tokens envolvido. A própria estrutura de precificação da API da OpenAI organiza valores por tokens de entrada e saída, o que ajuda a explicar por que o uso em larga escala pode representar um item significativo no orçamento de uma empresa.
O problema surge quando equipes utilizam o modelo mais avançado disponível para qualquer tipo de tarefa, incluindo ações simples como resumir um e mail curto, reorganizar uma frase ou solicitar múltiplas versões de uma resposta que sequer será utilizada. Individualmente, cada uma dessas ações parece pouco significativa, mas o efeito acumulado se torna substancial quando centenas ou milhares de funcionários repetem o mesmo padrão de uso ao longo do tempo. Um ponto relevante nessa discussão é que gastar mais tokens não corresponde necessariamente a gerar mais valor prático, uma distinção que estudos recentes sobre economia de tokens em modelos de IA já vêm documentando de forma mais sistemática.
Por que o custo se tornou um alerta corporativo
Durante um período inicial, muitas empresas concentraram atenção no potencial de ganho de produtividade e inovação trazido pela IA, deixando a análise detalhada de custos para um segundo momento. Esse cenário começou a mudar à medida que o volume de gastos se tornou mais visível internamente. Reportagens recentes mostram empresas revisando limites de uso, estabelecendo tetos mensais de consumo e reavaliando ferramentas depois de observar aumento acelerado nos custos associados à IA. O Financial Times citou companhias como Amazon, Walmart, Cisco, Uber e Meta entre as que passaram a limitar ou monitorar de forma mais rigorosa o uso de ferramentas de IA por parte de seus funcionários.
Parte desse aumento de custo está ligada ao uso crescente de agentes de IA, sistemas capazes de executar várias etapas de forma autônoma, que tendem a consumir significativamente mais tokens do que uma interação simples com um chatbot. Um estudo sobre tarefas de programação conduzidas por agentes de IA mostrou que esse tipo de uso pode consumir volume de tokens muito superior ao de conversas diretas ou soluções de código mais simples, sem que esse consumo maior se traduza necessariamente em maior precisão do resultado final.
Nem toda tarefa exige o modelo mais avançado
O fenômeno do token maxxing expôs um erro recorrente nas empresas: tratar todos os pedidos de IA com o mesmo nível de prioridade e complexidade, independentemente da natureza real da tarefa. Revisar um contrato sensível ou analisar dados críticos justifica o uso de um modelo mais robusto, mas reescrever uma frase simples que qualquer pessoa ajustaria em poucos minutos raramente exige esse mesmo nível de capacidade computacional.
O caminho mais eficiente envolve segmentar tarefas por nível de complexidade real, direcionando algumas para modelos mais simples e reservando ferramentas mais avançadas para demandas que efetivamente as justifiquem, considerando inclusive que parte das tarefas talvez nem precise de IA. Nesse processo, empresas vêm avaliando qual tarefa realmente ganha tempo ou qualidade com o uso de IA, qual modelo entrega resultado suficiente sem custo desproporcional, quem deve ter acesso a ferramentas pagas e sob qual limite de uso, e como medir resultado prático em vez de apenas volume de utilização. Essa lógica está diretamente relacionada ao avanço do FinOps aplicado à inteligência artificial, área voltada a dar mais visibilidade e controle sobre custos de tecnologia, com a FinOps Foundation já tratando economia de tokens e gestão de valor em IA como temas centrais para empresas do setor.
Um sinal de amadurecimento, não de recuo
O aumento de atenção sobre custos de IA pode parecer, à primeira vista, um sinal de desaceleração no entusiasmo corporativo pela tecnologia, mas representa antes um processo natural de amadurecimento no uso empresarial de IA. Em vez de liberar o uso irrestrito para qualquer tarefa, empresas começam a criar regras, painéis de acompanhamento, limites de consumo e critérios mais claros de escolha de modelo conforme a necessidade real de cada caso.
Consultorias especializadas em custo de nuvem já defendem que a economia da inteligência artificial depende menos da escolha de um único fornecedor e mais da combinação adequada entre modelo, arquitetura e controle de uso conforme cada tipo de demanda. A BCG, por exemplo, destaca que os custos de IA em nuvem variam conforme carga de trabalho, arquitetura escolhida e nível de governança aplicado, não apenas em função do preço por token cobrado pelo fornecedor.
O uso mais eficiente de inteligência artificial tende a ser aquele guiado por critério, não por volume: a escolha da ferramenta certa para a tarefa certa, no momento adequado, costuma gerar mais valor real do que o consumo indiscriminado de tokens em qualquer tipo de solicitação. O token maxxing deixa como lição principal que a inteligência artificial não é um recurso ilimitado nem gratuito, e que o uso consciente, orientado por resultado real e não apenas por volume de interações, tende a diferenciar empresas que efetivamente transformam IA em vantagem competitiva daquelas que apenas acumulam custo sem retorno proporcional.