Há uma questão que, na minha opinião, muitos produtos de IA não conseguem evitar:

Se o produto tiver um custo de inferência muito alto cada vez que um usuário conclui uma tarefa, quando a base de usuários crescer, os lucros também vão crescer na mesma proporção?

Isso é ainda mais relevante para os agentes de IA, pois uma única tarefa pode envolver várias chamadas ao modelo, execução de ferramentas e novas tentativas após falhas.

Por isso, além de responder com precisão, um bom produto de IA precisa saber quando usar um modelo mais poderoso e quando um mais simples é suficiente, quais etapas vale a pena armazenar em cache e quais erros exigem uma interrupção imediata.

A capacidade do modelo determina o que ele pode fazer.

O controle de custos determina se esse negócio pode ser sustentável.

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