TL;DR: A OpenAI atualizou a estrutura de preços de seus modelos de IA (texto e áudio), introduzindo funcionalidades como o Flex Processing para otimização de custos em requisições síncronas. Os valores variam significativamente conforme o modelo (ex: GPT-4 vs. GPT-4o-mini), tipo de uso (input/output/cache), fine-tuning e ferramentas integradas (Code Interpreter, File Search, Web Search). A escolha adequada do modelo e das ferramentas é crucial para equilibrar desempenho e orçamento.

Takeaways:

• A funcionalidade Flex Processing foi introduzida para permitir economia em requisições síncronas, com disponibilidade variável entre os modelos.
• Os preços dos modelos de texto (como GPT-4, GPT-4o, GPT-4o-mini) e áudio são diferenciados e baseados no consumo de tokens (input/output/cache), refletindo suas capacidades.
• O fine-tuning de modelos possui custos específicos para treinamento, input e output, que variam conforme o modelo base escolhido (ex: GPT-4.1 vs. GPT-4o-mini).
• Ferramentas integradas como Code Interpreter (cobrado por sessão), File Search (por GB/dia) e Web Search (por chamada) adicionam custos específicos ao uso dos modelos.
• A análise cuidadosa dos custos associados a cada modelo, funcionalidade (fine-tuning, áudio) e ferramenta integrada é essencial para o planejamento financeiro e otimização de projetos.

Atualização de Preços dos Modelos OpenAI e Novas Funcionalidades

Introdução

A evolução dos modelos de inteligência artificial tem impulsionado o desenvolvimento de funcionalidades que visam otimizar processos e reduzir custos operacionais. Recentemente, a OpenAI atualizou os preços de seus modelos e lançou novas funcionalidades, permitindo um controle maior sobre o consumo e o custo dos recursos computacionais. Este artigo apresenta uma análise detalhada dessas atualizações, abordando desde o Flex Processing até as variações de preços em modelos de texto, áudio e ferramentas integradas.

A atualização nos preços dos modelos reflete os avanços tecnológicos e as diferentes demandas dos usuários, possibilitando escolhas mais assertivas conforme a necessidade de cada projeto. As informações apresentadas foram organizadas de forma didática e com base em dados técnicos, permitindo que tanto especialistas quanto iniciantes compreendam as nuances da nova estrutura de custos. O conteúdo enfatiza a importância de se ter clareza sobre as funcionalidades disponíveis e os respectivos impactos financeiros.

Ao longo do artigo, serão explorados aspectos fundamentais como a economia em requisições síncronas, os diferentes valores atribuídos a entradas, saídas e cache, bem como a variação dos preços em ferramentas específicas. Cada seção foi estruturada em três parágrafos para garantir um fluxo de leitura progressivo e uma compreensão aprofundada do tema. Assim, o leitor poderá identificar oportunidades de otimização e personalização dos modelos de acordo com suas necessidades.

Economia em Requisições Síncronas com Flex Processing

O Flex Processing representa uma funcionalidade inovadora que permite a otimização dos custos em requisições síncronas, ajustando dinamicamente o uso dos recursos computacionais. Essa abordagem possibilita adaptabilidade durante o processamento, assegurando que os modelos operem com maior eficiência e menor desperdício de recursos. Dessa forma, os usuários se beneficiam de um processamento mais econômico sem comprometer a performance.

Entre os aspectos mais importantes do Flex Processing, destaca-se a economia de recursos durante a execução de requisições síncronas. A funcionalidade está disponível em modelos específicos, o que significa que é essencial verificar a disponibilidade diretamente nas páginas de detalhes dos modelos. Além disso, a utilização dessa funcionalidade pode ser decisiva para reduzir os custos operacionais em projetos com alta demanda de processamento.

Os dados relevantes apontam que modelos como o gpt-4.1, gpt-4o e suas variações suportam o Flex Processing, evidenciando a aplicação prática desta tecnologia. O preço associado a essa funcionalidade varia conforme o modelo e o tipo de processamento, diferenciando entre input, cached input e output. Essa variação demonstra como a personalização do uso dos recursos pode influenciar diretamente a estrutura de custos.

Preços de Modelos de Texto: GPT-4 e Outros

Os modelos de texto apresentam uma ampla variação de preços, que refletem suas capacidades e o grau de complexidade dos algoritmos envolvidos. Modelos mais avançados, como o GPT-4, têm preços mais elevados, visto que oferecem maior precisão e desempenho em tarefas complexas. Em contrapartida, modelos menores, como o GPT-4o-mini, são mais acessíveis, tornando-os ideais para aplicações com menor exigência computacional.

A precificação dos modelos é calculada com base no consumo de tokens, considerando os custos de input, output e, quando aplicável, o uso de cache. Essa metodologia permite uma cobrança mais justa e alinhada ao uso efetivo do serviço. Dessa forma, os usuários podem planejar seus orçamentos de acordo com a necessidade e a intensidade de uso dos diferentes modelos.

Valores específicos ilustram essas variações: o GPT-4.1 custa US$ 2.00 por 1 milhão de tokens de input e US$ 8.00 por output, enquanto o GPT-4o apresenta valores de US$ 2.50 e US$ 10.00, respectivamente. Já o modelo GPT-4o-mini tem preços significativamente mais baixos, custando US$ 0.15 para input e US$ 0.60 para output por 1 milhão de tokens. Estes dados ressaltam a importância de escolher o modelo adequado para cada aplicação, equilibrando custo e desempenho.

Preços de Modelos de Áudio: GPT-4o e Variações

Os modelos de áudio da OpenAI, como o GPT-4o, oferecem funcionalidades especializadas de transcrição e geração de fala, sendo essenciais para aplicações que lidam com processamento de linguagem natural e síntese de voz. A precificação desses modelos segue uma lógica similar à dos modelos de texto, porém com adaptações para as particularidades do processamento de áudio. Essa diferenciação garante que os custos estejam alinhados com as demandas específicas de cada tarefa.

A análise dos preços revela que existem variações significativas entre as opções de modelos para processamento de áudio. Modelos dedicados, como o GPT-4o-audio-preview, possuem preços distintos para input e output, refletindo as particularidades dos processos de transcrição e síntese. Além disso, as versões mini dos modelos, como o GPT-4o-mini-audio-preview, proporcionam uma alternativa mais econômica para tarefas com menor amplitude de processamento.

Dados concretos evidenciam essa estrutura: o GPT-4o-audio-preview é cobrado a US$ 40.00 por input e US$ 80.00 por output por 1 milhão de tokens, enquanto o GPT-4o-mini-audio-preview custa US$ 10.00 para input e US$ 20.00 para output no mesmo critério. Essa diferenciação mostra que, independentemente da escolha entre modelos de alta ou baixa capacidade, é fundamental considerar o equilíbrio entre custo e os resultados esperados no processamento de áudio.

Custos de Fine-tuning de Modelos

O fine-tuning é uma prática valiosa que permite a personalização dos modelos para atender demandas específicas de cada aplicação, adaptando-os a contextos particulares e otimizando seu desempenho. Contudo, essa customização envolve uma série de custos, que vão além do simples consumo de tokens, abrangendo treinamento e ajustes finos. Essa abordagem torna possível obter resultados mais precisos, embora demande um investimento inicial maior em termos de recursos computacionais.

Os custos de fine-tuning variam conforme o modelo adotado, refletindo as diferenças estruturais e a capacidade de cada solução. Por exemplo, modelos robustos como o GPT-4.1 demandam valores distintos para treinamento, input e output, enquanto modelos mini proporcionam reduções significativas nesses custos. Também é importante notar que outras versões, como o GPT-3.5-turbo e o Davinci-002, oferecem opções de fine-tuning que podem atender a diferentes necessidades e orçamentos.

Detalhando os valores, o fine-tuning do GPT-4.1 custa US$ 25.00 para treinamento, US$ 3.00 para input e US$ 12.00 para output por 1 milhão de tokens. Já o GPT-4o apresenta custos de US$ 25.00, US$ 3.75 e US$ 15.00, respectivamente, e a versão mini é ainda mais econômica, com US$ 3.00 para treinamento, US$ 0.30 para input e US$ 1.20 para output por 1 milhão de tokens. Essa variação evidencia a viabilidade de se escolher um modelo que melhor se encaixe nas necessidades e restrições orçamentárias do projeto.

Preços de Ferramentas Integradas (Built-in Tools)

A OpenAI também oferece ferramentas integradas, como o Code Interpreter e o File Search, que agregam funcionalidade aos modelos e permitem a resolução de problemas específicos de forma automatizada. Essas ferramentas são cobradas à parte e possuem uma estrutura de preços que depende do consumo de recursos e da modalidade de uso. A incorporação dessas funcionalidades pode ampliar as capacidades dos modelos, mas é importante considerar seus custos adicionais na composição do orçamento.

Entre os itens importantes, destaca-se o custo de US$ 0.03 por sessão para o Code Interpreter, enquanto a ferramenta de File Search é tarifada com US$ 0.10/GB por dia, oferecendo 1GB gratuito. Outro aspecto relevante é o File Search Tool Call, que custa US$ 2.50 por 1 mil chamadas, embora essa cobrança não se aplique na Assistants API. Esses elementos comprovam a necessidade de se compreender a estrutura tarifária para evitar surpresas com os custos totais.

Além disso, os dados relevantes indicam que o uso das ferramentas integradas tende a aumentar o custo operacional geral, especialmente em projetos que requerem um elevado volume de chamadas ou processamento intensivo. É fundamental que os usuários analisem atentamente o consumo das sessões e o armazenamento necessário para maximizar o custo-benefício. Assim, a utilização combinada de modelos e ferramentas integradas deve ser planejada estrategicamente para garantir uma operação eficiente e sustentável.

Custos de Web Search Integrada

A ferramenta de Web Search integrada adiciona uma camada extra de funcionalidade aos modelos, possibilitando a realização de buscas na web diretamente a partir da API. Os preços dessa ferramenta dependem tanto do modelo utilizado quanto do tamanho do contexto da busca, refletindo a complexidade e a abrangência dos dados processados. Esse recurso oferece uma solução robusta para aplicações que necessitam de acesso rápido e preciso a informações atualizadas.

Os itens importantes para o uso da Web Search integrada incluem a variação dos custos conforme o modelo escolhido, a influência do tamanho do contexto de busca no preço final e o monitoramento desses custos por meio do painel de faturamento. Compreender esses fatores permite que os usuários ajustem suas rotinas de busca e evitem gastos excessivos. Assim, a ferramenta se adapta tanto a demandas simples quanto a contextos mais complexos, onde um maior volume de dados é manipulado.

Os dados disponibilizados evidenciam que, para modelos como o GPT-4.1 e o GPT-4o, com um contexto de busca baixo, os custos são de aproximadamente US$ 30.00 por 1 mil chamadas. Para o GPT-4o-mini, o valor registrado é de US$ 25.00 por 1 mil chamadas com o mesmo contexto. Dessa forma, a escolha do modelo adequado para a aplicação de Web Search integrada pode representar uma economia significativa, mantendo a eficiência necessária para o desempenho das tarefas.

Preços de Geração e Transcrição de Áudio

Os serviços de transcrição (speech-to-text) e geração de fala (text-to-speech) são fundamentais para aplicações que envolvem a interação por voz e a conversão de dados em áudio. Cada modelo voltado para esse fim apresenta preços diferenciados, atendendo a variações no consumo tanto dos tokens de texto quanto dos tokens de áudio. Essa abordagem tarifária permite que os usuários selecionem a opção mais adequada conforme o volume de dados e a precisão necessária.

Entre os itens importantes, está a diferenciação de preços entre o GPT-4o-mini-tts e o GPT-4o-transcribe, além do fato de que modelos como o Whisper e o TTS HD adotam preços fixos por minuto ou por caractere. Especificamente, o GPT-4o-mini-tts tem o custo de US$ 0.60 por 1 milhão de tokens de texto e US$ 12.00 por 1 milhão de tokens de áudio, enquanto o GPT-4o-transcribe apresenta cobranças de US$ 2.50 para input e US$ 10.00 para output de texto, somados a um custo de US$ 6.00 por 1 milhão de tokens de áudio. Esses pontos reforçam a necessidade de se avaliar cuidadosamente o perfil do projeto e o orçamento disponível.

Dados relevantes complementam essa análise, com o Whisper tendo o preço de US$ 0.006 por minuto de transcrição, o TTS custando US$ 15.00 por 1 milhão de caracteres e o TTS HD atingindo US$ 30.00 por 1 milhão de caracteres. Essa variedade mostra que a escolha do modelo deve levar em conta não apenas o aspecto qualitativo, mas também o impacto financeiro do projeto. Com isso, torna-se possível equilibrar qualidade e economia na geração e transcrição de áudio.

Conclusão

O artigo apresentou uma análise detalhada das atualizações de preços dos modelos OpenAI, enfatizando novas funcionalidades como o Flex Processing e diferenciando os custos entre modelos de texto, áudio e ferramentas integradas. Cada seção abordou de forma didática os aspectos técnicos e financeiros envolvidos, permitindo uma compreensão aprofundada das vantagens e desafios associados. Essa estrutura organizada facilita a orientação de usuários na hora de escolher a solução que melhor atende às suas necessidades.

A interligação dos tópicos expostos evidencia como a escolha do modelo e a utilização de funcionalidades específicas podem impactar diretamente os custos operacionais. Ao considerar elementos como input, output e o uso de cache, além dos serviços de fine-tuning e integração com APIs de busca e áudio, os usuários ganham autonomia para planejar seus investimentos em tecnologia. Essa clareza nos dados ajuda a construir estratégias mais eficientes e alinhadas com as demandas do mercado.

Observa-se que, à medida que a inteligência artificial evolui, a otimização de custos se torna uma peça chave para a escalabilidade dos projetos. Ferramentas como o Flex Processing e a adequação na escolha dos modelos demonstram a importância de um planejamento financeiro minucioso. Dessa forma, os desafios futuros exigirão uma análise contínua das inovações tecnológicas e de como elas podem ser aproveitadas para reduzir despesas e incrementar a performance dos sistemas.

Referências

Fonte: OpenAI. “OpenAI Platform: Flex Processing”. Disponível em: [link].

Fonte: OpenAI. “OpenAI Platform: Modelos”. Disponível em: [link].

Fonte: OpenAI. “OpenAI Platform: Processamento em Lote”. Disponível em: [link].

Fonte: OpenAI Help Center. “Batch API FAQ”. Disponível em: [https://help.openai.com/en/articles/9197833-batch-api-faq?utm_source=openai].

Fonte: OpenAI Cookbook. “Processamento em lote com a Batch API” por Katia Gil Guzman, 2024-04-24. Disponível em: [https://cookbook.openai.com/examples/batch_processing?utm_source=openai].

Fonte: Wikipedia. “OpenAI o4-mini”, 2025-04-16. Disponível em: [https://en.wikipedia.org/wiki/OpenAI_o4-mini?utm_source=openai].

Fonte: AIbase. “OpenAI Unveils GPT-4o Mini, Slashes API Pricing by 60%: The Budget-Friendly Hero in AI”. Disponível em: [https://www.aibase.com/news/10437?utm_source=openai].

Fonte: Toxigon. “OpenAI API Pricing: What You Need to Know in 2024”, 2024-09-15. Disponível em: [https://toxigon.com/openai-api-pricing?utm_source=openai].

Fonte: Wikipedia. “OpenAI o1”. Disponível em: [https://en.wikipedia.org/wiki/OpenAI_o1?utm_source=openai].

Fonte: Diligence AI. “Open AI Models Comparison 2025: Price vs Capability Analysis”. Disponível em: [https://diligenceai.dev/blog/open-ai-best-models-2025/?utm_source=openai].