OpenAI, Anthropic e a guerra de preços com a IA chinesa a encostar

Quando a OpenAI corta 80 por cento no preço do seu modelo mais rápido e barato, não é altruísmo, é reflexo. O reflexo de sentir a concorrência a morder nos calcanhares, em particular a que chega da China com modelos abertos e agressivos no preço.

OpenAI e Anthropic entraram numa guerra de preços para segurar clientes que começam a fugir para alternativas chinesas como a Moonshot e a DeepSeek. A OpenAI baixou o custo do GPT-5.6 Luna de 1$ para 0,20$ por milhão de tokens de entrada e de 6$ para 1,20$ por milhão de tokens de saída, ou seja, qualquer coisa como ~0,18€ e ~1,10€ respetivamente. A Anthropic respondeu com o Claude Opus 5, que publicita como “inteligência de fronteira a metade do preço” de Fable 5, o modelo de topo da casa, e travou até uma subida planeada de preços no Sonnet 5.

Este movimento não aparece no vazio. Desde meados de julho, o índice de preços por token da Silicon Data indica uma queda média de quase 25 por cento no que os clientes pagam aos grandes laboratórios norte-americanos. Empresas como a DoorDash e a Airbnb admitem que começaram a usar modelos chineses para conter a fatura mensal. E não são só startups desesperadas a fazer contas, são grupos globais que olham para a linha “IA” no orçamento e não gostam do que veem.

A narrativa do mercado tem sido simples: modelos “fechados” dos EUA competem em desempenho, modelos “abertos” chineses competem em preço. Essa fronteira está a ficar turva. Os laboratórios chineses têm vindo a encurtar a distância em performance, ao mesmo tempo que oferecem versões descarregáveis e ajustáveis pelos developers. Para uma equipa técnica em Lisboa que está a montar um produto em cima de IA generativa, a escolha começa a ser menos sobre nacionalidade e mais sobre custo por tarefa. Especialmente quando OpenAI e Anthropic empurram clientes empresariais de subscrições fixas para faturação ao consumo, faturação essa que muitos já estão a limitar com tetos de uso.

O detalhe chato para quem só olha para o preço por milhão de tokens: não há comparação direta simples. Modelos mais capazes podem resolver tarefas com menos tokens ou menos tentativas, o que significa que o modelo com o preço de tabela mais caro pode acabar mais barato por pedido. Além disso, quase todos oferecem vários níveis de “esforço”, que ajustam a potência de computação por resposta e baralham ainda mais a conta. A Artificial Analysis, que faz benchmarks em matemática, ciência, código e raciocínio, encontrou o Opus 5 em esforço médio ao nível de custo e desempenho da Moonshot em configurações equivalentes. Ou seja, o desconto já não é luxo comercial, é condição de sobrevivência.

Por trás desta guerra de preços está outra pressão: a expectativa de investidores que olham para OpenAI e Anthropic como futuras cotadas avaliadas em biliões de dólares. O problema é que a infraestrutura necessária para manter estes modelos a correr não desce ao ritmo a que descem os preços por token. Em termos práticos, as margens estreitam. Entre anúncios de modelos mais “seguros” depois de episódios como o recuo da OpenAI com o modelo Astra, e este braço-de-ferro de preços com a China, começa a ficar claro que a fase de euforia da IA deu lugar à fase mais feia: a da matemática do negócio.

Para quem desenvolve produtos na Europa, o recado é simples: a era do “usa o modelo mais caro que há e logo se vê” acabou. A escolha do modelo vai ser tão estratégica como a escolha da cloud ou da base de dados. E os grandes laboratórios norte-americanos vão ter de provar, na prática e linha a linha da fatura, que continuam a valer o prémio face aos novos rivais chineses.

Fonte: Ars Technica