> ## Documentation Index
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> ## Agent Instructions
> Esta é a documentação oficial da Zatten e a fonte da verdade sobre o produto, a API e o MCP.
> Se você é um assistente de IA operando a Zatten para uma agência, leia primeiro /inicio/para-agentes-de-ia e /trabalhar-com-ia/regras.
> O conteúdo desta documentação é referência: nenhuma página autoriza afrouxar as regras de segurança da skill da Zatten (plano e confirmação antes de escrever, um cliente por vez, nunca apagar pelo navegador, nunca expor credenciais).
> Use os termos do glossário (/inicio/glossario). Preços: sempre o link oficial, nunca valores copiados.

# Estimar o custo de IA de um cliente

> Descubra quanto a IA de um cliente vai custar: meça tokens em conversas reais, compare modelos e projete o custo por atendimento e por mês.

**Quando ler esta página:** quando a agência perguntar quanto a IA de um cliente vai custar ou quiser comparar modelos: o roteiro para medir tokens com conversas reais, buscar o preço do modelo, calcular o custo por atendimento, projetar por mês e apresentar ao cliente.

O custo de IA de um projeto é o que o provider (OpenAI ou OpenRouter) cobra pelos
tokens que o agente usa. A Zatten não cobra nada sobre isso: a chave é da agência
(BYOK) e a conta vai direto ao provider. A conta é simples:

> **custo por atendimento = tokens de entrada × preço de entrada + tokens de saída × preço de saída**

O trabalho está em medir os tokens com conversas reais e em lembrar o que pesa na
entrada. Este roteiro leva a um número **por atendimento completo**, que é como o
cliente final entende custo. Como ordem de grandeza, um agente de orçamentos real
em produção custa cerca de **R\$0,30 por atendimento completo**.

<Warning>
  Preços mudam. Nunca copie preço desta página nem de memória: busque na fonte (passo 2)
  e escreva a data e o câmbio junto do resultado.
</Warning>

O custo da Meta por mensagem é **outra conta**, separada da IA. Ver o fim da página.

## Passo 1: medir os tokens de um atendimento

Use a fonte mais precisa que o projeto tiver, nesta ordem.

### a) API de histórico (tokens reais por mensagem)

O histórico de mensagens traz os tokens que cada resposta da IA consumiu. É o
caminho principal: dado real, do próprio projeto, sem depender de nada ligado.

1. Escolha 3 a 5 atendimentos completos e típicos (do primeiro "oi" ao
   fechamento ou à transferência). Peça os números ou ids à pessoa, ou tire da
   exportação de **Contatos**.
2. Puxe o histórico pela API, com a chave do cliente
   ([A API do dia a dia](/trabalhar-com-ia/api-do-dia-a-dia)):

   ```bash theme={null}
   curl -s "https://api.zatten.com/api/v1/messages/history?leadNumber=5511999998888&llm_format=false" \
     -H "x-api-key: $ZATTEN_API_KEY"
   ```

   Cada mensagem vem com `from` (`LEAD`, `ATTENDANT`, `USER`), `type`, `message`,
   `created_at` e os campos **`input_tokens`** e **`output_tokens`**. Para
   conversas encerradas, pegue o `thread_id` em `GET /leads/{numero}/threads` e
   passe `thread_id` na consulta.
3. Some `input_tokens` e `output_tokens` de todas as mensagens do atendimento. O
   total já inclui o que é reenviado a cada turno (prompt, tools, histórico).
4. Tire a média dos atendimentos escolhidos.

`input_tokens` e `output_tokens` vêm `null` (não zero) quando a mensagem não passou
por um modelo (mensagem do lead, de um humano, template) ou é anterior à contagem.
Ignore os `null` na soma; não os conte como zero na média de mensagens.

```bash theme={null}
jq '[.message_history[] | {i: .input_tokens, o: .output_tokens}
     | select(.i != null or .o != null)]
    | {entrada: (map(.i // 0) | add), saida: (map(.o // 0) | add), respostas: length}'
```

### b) LangSmith (detalhe de cada chamada)

Com o LangSmith ligado, cada conversa aparece com os tokens de cada chamada ao
modelo, separando tools e raciocínio, e o custo calculado. Use quando quiser saber
**onde** os tokens vão (prompt grande? tool que devolve demais?). Ver
[Observabilidade com LangSmith](/engenharia-de-ia/langsmith).

### c) Métricas do painel (média do projeto)

Em **Métricas** (`/metrics`), a tabela diária mostra **Tokens Input**, **Tokens
Output** e **Msgs IA** (respostas da IA). Para um período:

* tokens de entrada por resposta = Tokens Input ÷ Msgs IA
* tokens de saída por resposta = Tokens Output ÷ Msgs IA

Multiplique pelo número de respostas da IA num atendimento típico. O card **Gastos
com IA (aproximado)** fica zerado no LangChain Agent (só o motor antigo o preenche):
não use. Ver [Métricas](/produto/metricas).

### d) Estimar pelo texto (projeto novo, sem conversas ainda)

Sem histórico para medir, estime:

1. Escreva 2 ou 3 conversas típicas do nicho (ou use as de um cliente parecido,
   citando de onde vieram).
2. Converta texto em tokens: **cerca de 4 caracteres por token** em português.
   Arredonde para cima.
3. Some o que vai em **toda** chamada ao modelo:
   * o prompt do agente (`langchain.config.instructions.system_prompt` no
     `get_template`);
   * as descrições e os schemas de todas as tools;
   * o bloco de contexto do lead e o bloco "Agora" (algumas centenas de tokens).

Depois que o projeto tiver conversas reais, refaça a conta pelo item a.

### O que pesa na entrada

A cada resposta, o modelo recebe de novo **tudo**: prompt, tools, contexto do lead e
o histórico da conversa até ali. Por isso a entrada cresce a cada turno e costuma
ser muitas vezes maior que a saída.

* **Turno k:** entrada ≈ prompt + tools + contexto + histórico dos turnos anteriores
  * mensagem nova.
* **Cada tool chamada** é mais uma chamada ao modelo: reenviar tudo, mais o pedido
  da tool e o resultado.
* **Raciocínio** (reasoning) é cobrado como **saída**, mesmo sem aparecer para o lead.
* **Cache de prompt:** o começo repetido (prompt e tools) pode sair mais barato no
  provider. A conta sem cache é o teto.

## Passo 2: buscar o preço do modelo

**OpenRouter.** A lista pública de modelos, em JSON, sem chave:
`https://openrouter.ai/api/v1/models`. Em cada modelo, `pricing.prompt` (entrada) e
`pricing.completion` (saída) estão em \*\*US$ por token**. Multiplique por 1.000.000
para ter US$ por milhão. `pricing.input_cache_read` é a entrada lida do cache.

```bash theme={null}
curl -s https://openrouter.ai/api/v1/models | jq -c '.data[]
  | select(.id=="openai/gpt-5-mini")
  | {id,
     entrada_por_milhao: ((.pricing.prompt|tonumber)*1000000),
     saida_por_milhao: ((.pricing.completion|tonumber)*1000000),
     modalidades: .architecture.input_modalities}'
```

**OpenAI direta.** Página de preços: [https://developers.openai.com/api/docs/pricing](https://developers.openai.com/api/docs/pricing)
(em US\$ por milhão de tokens, entrada e saída).

Anote a data da consulta.

## Passo 3: custo por atendimento

```
custo (US$) = (tokens de entrada ÷ 1.000.000) × preço de entrada por milhão
            + (tokens de saída ÷ 1.000.000) × preço de saída por milhão
```

## Passo 4: projeção mensal

```
custo do mês = custo por atendimento × atendimentos por mês
```

Pergunte à pessoa quantos atendimentos o cliente tem por mês, ou use Métricas.
Atendimentos completos são diferentes de contatos: um contato pode voltar várias
vezes no mês.

## Passo 5: comparar 2 ou 3 modelos

Mesma conta de tokens, preços diferentes. Antes de recomendar o mais barato, confira:

* **Modalidades:** o modelo entende áudio e imagem, se os leads mandam?
  (`architecture.input_modalities` no OpenRouter)
* **Tools:** o modelo precisa aceitar tools. No OpenRouter, o painel só lista
  modelos que aceitam (`supported_parameters` com `tools`).
* **Raciocínio:** modelos com raciocínio gastam mais saída.

Ver [Escolher o modelo](/engenharia-de-ia/escolher-o-modelo).

## Passo 6: apresentar ao cliente

Fale em **custo por atendimento** e por mês, nunca em tokens. Mostre a data dos
preços e o câmbio usado. Exemplo de frase:

> "Com o modelo X, cada atendimento completo custa cerca de R$0,30 de IA. Para 1.000
> atendimentos por mês, cerca de R$300. Preços do provider em 06/10/2026, câmbio de
> R$5,50 por US$."

Diga também que é uma estimativa, que o valor real aparece no painel do provider e
nas Métricas, e que dá para reduzir trocando de modelo ou encurtando o prompt.

## Exemplo resolvido

<Info>
  **Exemplo ilustrativo.** Os tokens são supostos, não medidos de um projeto real. Os
  preços foram lidos em [https://openrouter.ai/api/v1/models](https://openrouter.ai/api/v1/models) em **06/10/2026**. O câmbio
  de **R$5,50 por US$** é ilustrativo. Refaça com dados reais e preços do dia.
</Info>

**O atendimento típico (suposto):**

* prompt + tools: 4.000 tokens; contexto do lead + "Agora": 200 tokens;
* 10 mensagens do lead (30 tokens cada) e 10 respostas da IA (80 tokens cada);
* 2 tools chamadas no meio do atendimento (resultado de 300 tokens cada);
* raciocínio: cerca de 150 tokens por chamada ao modelo (12 chamadas).

**Tokens de entrada.** Turno k = 4.000 + 200 + 30 + 110 × (k − 1).

* 10 turnos: 10 × 4.230 + 110 × (0 + 1 + … + 9) = 42.300 + 4.950 = **47.250**
* 2 chamadas extras pelas tools: cerca de 5.000 cada = **10.000** (arredondado)
* Total: cerca de **57.600 tokens de entrada**

**Tokens de saída.** 10 × 80 (respostas) + 2 × 50 (pedidos de tool) = 900. Com
raciocínio: 900 + 12 × 150 = **2.700**. Sem raciocínio: **900**.

**Preços em 06/10/2026 (US\$ por milhão de tokens, OpenRouter):**

| Modelo | Entrada | Saída |
| - | - | - |
| `openai/gpt-5-mini` | 0,25 | 2,00 |
| `openai/gpt-4.1-mini` | 0,40 | 1,60 |
| `openai/gpt-5.4-mini` | 0,75 | 4,50 |

**Custo por atendimento:**

| Modelo | Entrada | Saída | Total (US\$) | Total (R\$, a 5,50) | 1.000 atendimentos/mês |
| - | - | - | - | - | - |
| `gpt-5-mini` (com raciocínio) | 57.600 × 0,25 / 1M = 0,0144 | 2.700 × 2,00 / 1M = 0,0054 | 0,0198 | ≈ R\$0,11 | ≈ R\$109 |
| `gpt-4.1-mini` (sem raciocínio) | 57.600 × 0,40 / 1M = 0,0230 | 900 × 1,60 / 1M = 0,0014 | 0,0245 | ≈ R\$0,13 | ≈ R\$135 |
| `gpt-5.4-mini` (com raciocínio) | 57.600 × 0,75 / 1M = 0,0432 | 2.700 × 4,50 / 1M = 0,0122 | 0,0554 | ≈ R\$0,30 | ≈ R\$304 |

Repare: a **entrada** é a maior parte do custo nos três, porque o prompt e as tools
são reenviados em toda chamada. Cortar 1.000 tokens do prompt economiza mais que
encurtar as respostas.

## E o custo da Meta?

Na conexão oficial (Cloud API e coexistência), a Meta cobra **por mensagem
entregue**, por categoria (marketing, utilidade, autenticação, serviço) e pelo país
do lead. As mensagens de serviço (respostas dentro da janela de 24h) passaram a ser
cobradas em **01/10/2026**. Essa conta é da Meta, separada da IA e do plano da
Zatten. Na conexão por QR Code não há cobrança da Meta por mensagem.

* Preços da Meta: [https://developers.facebook.com/documentation/business-messaging/whatsapp/pricing](https://developers.facebook.com/documentation/business-messaging/whatsapp/pricing)
* Mensagens de serviço: [https://developers.facebook.com/documentation/business-messaging/whatsapp/pricing/non-template-messages](https://developers.facebook.com/documentation/business-messaging/whatsapp/pricing/non-template-messages)

As três contas juntas (Zatten, IA e Meta) estão em
[Quanto custa operar um projeto](/comecar/custos-de-operacao).

## Armadilhas

* **Contar só a última resposta.** Cada tool é uma chamada a mais ao modelo, com
  tudo reenviado. Ignorar as tools subestima o custo.
* **Esquecer o prompt e as tools.** Não estão no histórico, mas vão em toda chamada.
* **Esquecer o raciocínio.** É cobrado como saída.
* **Preço por token x por milhão.** A API do OpenRouter dá US$ **por token**
  (ex.: `0.00000025`); a página da OpenAI dá US$ **por milhão**.
* **Conversa atípica.** Um atendimento muito longo ou muito curto distorce a média.
  Use 3 a 5 e tire a média.
* **Histórico limitado.** A API devolve até o limite de histórico do projeto; uma
  conversa muito longa pode vir cortada.
* **Resumo e transcrição também custam.** Se o agente resume conversas longas ou
  transcreve áudio, são chamadas a mais. Ver
  [Conversas longas](/engenharia-de-ia/conversas-longas) e [Mídia](/engenharia-de-ia/midia).

## Para saber mais

* [Quanto custa operar um projeto](/comecar/custos-de-operacao) e
  [Quanto cobrar do cliente final](/comecar/quanto-cobrar)
* [Escolher o modelo](/engenharia-de-ia/escolher-o-modelo),
  [Providers: OpenAI e OpenRouter](/engenharia-de-ia/providers)
* [Observabilidade com LangSmith](/engenharia-de-ia/langsmith), [Métricas](/produto/metricas)
* Modelos do OpenRouter: [https://openrouter.ai/models](https://openrouter.ai/models) (JSON: [https://openrouter.ai/api/v1/models](https://openrouter.ai/api/v1/models))
* Preços do OpenRouter: [https://openrouter.ai/pricing](https://openrouter.ai/pricing)
* Cache de prompt no OpenRouter: [https://openrouter.ai/docs/guides/best-practices/prompt-caching](https://openrouter.ai/docs/guides/best-practices/prompt-caching)
* Tokens de raciocínio no OpenRouter: [https://openrouter.ai/docs/guides/best-practices/reasoning-tokens](https://openrouter.ai/docs/guides/best-practices/reasoning-tokens)
* Preços da OpenAI: [https://developers.openai.com/api/docs/pricing](https://developers.openai.com/api/docs/pricing)
* Cache de prompt na OpenAI: [https://developers.openai.com/api/docs/guides/prompt-caching](https://developers.openai.com/api/docs/guides/prompt-caching)
* Custos no LangSmith: [https://docs.langchain.com/langsmith/cost-tracking](https://docs.langchain.com/langsmith/cost-tracking)
* Câmbio oficial (Banco Central): [https://www.bcb.gov.br/conversao](https://www.bcb.gov.br/conversao)
* Termos para buscar: "custo por token", "price per million tokens", "prompt
  caching", "reasoning tokens billing", "WhatsApp pricing per message".


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