Estratégias para reduzir custo de IA em produção: destilação de modelos, roteamento inteligente, otimização de contexto e ferramentas de monitoramento. O playbook do product manager para unit economics de IA.
FinOps de IA é a disciplina de gerenciar e otimizar o custo de operação de modelos de linguagem em produção. Inclui monitoramento de gastos com tokens, roteamento de requisições para modelos mais baratos quando possível, destilação de modelos grandes em menores e otimização de contexto para reduzir volume de tokens processados.
A Shopify reduziu custo em 30x com destilação de modelos. A RidgeText reduziu contexto de 125 mil para 150 tokens com camadas em memória. O Frugon identifica chamadas que podem migrar para modelos mais baratos. As três alavancas: modelo certo para cada tarefa, contexto otimizado e roteamento inteligente.
Em escala, o custo de tokens pode inviabilizar um produto de IA. Se cada chamada custa US$ 0,01 e você tem 1 milhão de usuários ativos fazendo 10 chamadas por dia, são US$ 100 mil por dia só em tokens. O unit economics precisa fechar com margem saudável, e isso exige otimização agressiva do custo de inferência.
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