Dos tokens do provedor aos créditos Modalis: entenda o custo antes da requisição
Equipe Editorial Modalis AI ·
Revisão técnica Laboratório Modalis AI — Precificação e Governança de Modelos · Verificado em 2026-08-30
Veja como entrada, saída, cache, thinking e ferramentas afetam a cobrança, separando custo do provedor, créditos Modalis, acesso e pisos comerciais.
O provedor fatura tokens e componentes pagos. O cliente do SaaS consome créditos dentro de um plano comercial. São camadas relacionadas, mas diferentes. Confundi-las produz comparações ruins, sobretudo quando uma resposta visível curta inclui prompt grande, raciocínio não exibido, conteúdo em cache ou busca web.
Dois registros para uma requisição
O registro do provedor contém uso técnico: entrada sem cache, entrada em cache, cache write quando aplicável, tokens de saída, reasoning ou thinking e ferramentas cobradas à parte. O registro Modalis aplica a versão da regra de preço, margem comercial, piso do modelo, entitlement do plano, reserva e liquidação final.
Preços de lista usados neste snapshot
| Modelo | Entrada | Saída | Fonte |
|---|---|---|---|
| GPT-5.6 Luna | US$ 0,20 | US$ 1,20 | OpenAI |
| GPT-5.6 Terra | US$ 2,00 | US$ 12,00 | OpenAI |
| GPT-5.6 Sol | US$ 4,00 | US$ 20,00 | OpenAI |
| Claude Sonnet 5 | US$ 2,00 | US$ 10,00 | Anthropic |
| Claude Opus 5 | US$ 5,00 | US$ 25,00 | Anthropic |
Os valores são snapshot educacional, não fatura completa. Entrada em cache pode ter preço menor, cache write pode ter outra tarifa, contexto longo pode ativar multiplicadores, batch pode receber desconto e ferramentas como web search podem ser cobradas separadamente. O preço pode mudar após a publicação.
Uma simulação comparável somente de tokens
Para uma requisição com 10 mil tokens de entrada sem cache e mil tokens de saída, o custo aproximado do provedor aparece abaixo. O exemplo exclui cache, detalhes de thinking, ferramentas, regras de contexto longo, retries, tributos e precificação Modalis. Ele ilustra a relação entre tarifas, não prevê cobrança ao cliente.
| Modelo | Custo de entrada | Custo de saída | Total aproximado |
|---|---|---|---|
| GPT-5.6 Luna | US$ 0,0020 | US$ 0,0012 | US$ 0,0032 |
| GPT-5.6 Terra | US$ 0,0200 | US$ 0,0120 | US$ 0,0320 |
| GPT-5.6 Sol | US$ 0,0400 | US$ 0,0200 | US$ 0,0600 |
| Claude Sonnet 5 | US$ 0,0200 | US$ 0,0100 | US$ 0,0300 |
| Claude Opus 5 | US$ 0,0500 | US$ 0,0250 | US$ 0,0750 |
Por que uma requisição curta pode atingir o piso
Requisições muito pequenas custam frações de centavo no provedor. O SaaS ainda possui custos de pagamento, observabilidade, suporte, retries, segurança e plataforma. Um piso por modelo cria mínimo previsível e protege a economia do serviço. Quando o consumo calculado por componentes supera o piso, o uso real prevalece.
| Modelo | Plano mínimo | Créditos mínimos | Significado |
|---|---|---|---|
| GPT-5.6 Luna | Free | 1 | Requisição bem-sucedida consome ao menos 1 crédito |
| GPT-5.6 Terra | Premium | 5 | Requisição bem-sucedida consome ao menos 5 créditos |
| Claude Sonnet 5 | Premium | 6 | Requisição bem-sucedida consome ao menos 6 créditos |
| GPT-5.6 Sol | Scale | 12 | Requisição bem-sucedida consome ao menos 12 créditos |
| Claude Opus 5 | Scale | 18 | Requisição bem-sucedida consome ao menos 18 créditos |
Plano mínimo é uma regra de acesso, não uma afirmação de franquia mensal. A página pública de preços é a fonte de verdade para os créditos incluídos na assinatura atual. Uma conta superadmin pode ignorar entitlement operacionalmente e, por isso, não prova o que clientes Free, Premium ou Scale conseguem ver.
Entrada e saída precisam de controles separados
Saída é mais cara que entrada nos cinco modelos deste snapshot. A resposta visível pode ser apenas parte da saída quando thinking está ligado. Na entrada, histórico, instruções de sistema, texto de anexos e resultados de ferramentas contam mesmo quando o usuário digitou uma frase curta.
- Limite o histórico. Mantenha o necessário e resuma ou remova turnos antigos.
- Defina saída realista. Um teto enorme eleva reserva e pior caso sem necessidade.
- Trate anexos como entrada. Um PDF pode dominar o custo da requisição.
- Meça cenários com thinking. O texto visível não é proxy confiável de custo.
- Limite ferramentas pagas. Web search e outros componentes precisam de teto prévio.
Como validar uma requisição real
- Registre saldo inicial e modelo selecionado.
- Envie um prompt identificável e aguarde uma resposta concluída.
- Confirme tokens, provedor, modelo, status e request ID no dashboard de uso.
- Compare a variação do saldo com créditos consumidos, não com a reserva inicial.
- Quando possível, compare tokens e custo no console do provedor após o atraso de reporte.
- Investigue registros duplicados, IDs ausentes, estornos inesperados ou margem abaixo da política.
Uma requisição é smoke test, não certificação de preço. Validação complexa deve cobrir histórico longo, anexos, cache hit e write, thinking, saída máxima, busca web, erros, recusas e retries. Cada caso altera um componente diferente.
Cache só representa economia quando é observado
Não projete desconto de cache para todo o tráfego. Um prefixo precisa ser elegível, permanecer estável e efetivamente gerar cache hit no provedor. Requisições personalizadas ou históricos que mudam cedo podem pagar entrada sem cache — e alguns fluxos ainda pagam uma operação de escrita antes de obter economia em leituras futuras.
Separe cenários frios e quentes na simulação. Registre a primeira chamada, as repetições com prefixo idêntico e a expiração relevante. Essa distinção evita vender um custo ideal como se fosse garantido e ajuda a identificar quais system prompts, ferramentas e documentos realmente se beneficiam de reutilização.
Veja onde cada faixa de preço se encaixa no guia de lançamento dos cinco modelos e aplique o método de avaliação do Laboratório Modalis antes de alterar um padrão de produção.
Fontes oficiais e leitura complementar
- GPT-5.6 Luna model reference — OpenAI
- GPT-5.6 Terra model reference — OpenAI
- GPT-5.6 Sol model reference — OpenAI
- What is new in Claude Sonnet 5 — Anthropic
- Introducing Claude Opus 5 — Anthropic
- Claude Platform release notes — Anthropic
Confira o acesso antes de estimar volume
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