AI economy
O custo real dos LLMs, não só $/M tokens.
A maioria das páginas de preço esconde o que de fato move sua fatura: output custa 3–5× mais que input, cached input é quase de graça e contexto longo queima dinheiro em silêncio. Esta página, não.
Model Context Protocol
Use a partir do seu assistente de IA.
Mesmo dataset, mesmas tools — chamáveis a partir do Claude Desktop, Cursor, Claude Code ou qualquer cliente compatível com MCP. Cole uma URL na sua config. Sem instalação, sem auth, grátis.
Veja como funciona{
"mcpServers": {
"ai-pricing": {
"url": "https://aieconomylab.com/mcp"
}
}
} Quatro lentes que as páginas de preço pulam
Assimetria entre input e output
Tokens de output custam 3–5× mais que input em todos os grandes provedores. Quase nenhum orçamento considera isso.
Cached input
Prompt caching derruba system prompts repetidos para ~10% do custo normal. Times grandes pagam preço cheio porque ninguém mediu.
Armadilha da janela de contexto
Contexto maior = custo maior, resposta mais lenta e qualidade pior (lost-in-the-middle). Uma janela de 2M é ferramenta, não feature.
Tokenização por idioma
Prompts em turco consomem 30–40% mais tokens do que em inglês, dependendo do tokenizer. Em árabe são 50%+ a mais. Seus usuários não-anglófonos custam mais caro.
Stay ahead of the bill.
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