A Guerra de Tokens: Como Open Source Está a Ganhar Volume mas Anthropic Domina os Lucros
A Guerra de Tokens: Como Open Source Está a Ganhar Volume mas Anthropic Domina os Lucros
Os últimos meses marcaram uma mudança que embora silenciosa é profunda! Durante anos, a narrativa foi dominada quase exclusivamente pelos grandes laboratórios norte-americanos, sobretudo OpenAI e Anthropic.. mas em 2026, porém, os dados começaram a contar outra história: os modelos de pesos abertos estão a conquistar uma fatia cada vez maior da utilização real. Segundo dados da Vercel (recolhidos através da sua infraestrutura de IA) o volume de tokens processados por estes modelos cresceu rapidamente entre junho e agosto, com a chinesa DeepSeek a ultrapassar a Anthropic e a assumir mais de um terço do tráfego registado na plataforma.
E isto explica-se essencialmente pelo preço... ora vejamos...
Apesar de processarem cada vez mais tokens, os modelos de pesos abertos representam apenas uma pequena parte do dinheiro movimentado. A Anthropic continua a concentrar mais de metade do gasto total registado pela Vercel, embora seja responsável por cerca de 30% dos tokens processados. A diferença está nas tarifas: o DeepSeek V4 Flash cobra cerca de 14 cêntimos de dólar por milhão de tokens de entrada e 28 cêntimos por milhão de saída, enquanto modelos premium da Anthropic podem custar dezenas de dólares pelo mesmo volume. O resultado é um mercado aparentemente contraditório, em que os modelos baratos dominam a utilização, mas os modelos de fronteira continuam a dominar a receita.
Para a DeepSeek, esta diferença parece fazer parte de uma estratégia deliberada... ou seja, competir através de escala e não de margem. Dados da OpenRouter indicam que o V4 Flash processa cerca de 5,3 biliões de tokens por semana, mais do dobro de alguns dos modelos premium mais utilizados da Anthropic. O preço por token é, contudo, drasticamente inferior. Esta combinação permite aos modelos chineses entrarem em aplicações onde o custo da inferência é determinante, especialmente em sistemas que processam enormes volumes de informação. Ao mesmo tempo, empresas como OpenAI e Anthropic continuam a beneficiar de clientes dispostos a pagar muito mais quando pequenas diferenças de desempenho, fiabilidade ou capacidade de raciocínio podem ter consequências económicas significativas.
A vantagem não se resume ao preço, portanto. Empresas podem alojar estes modelos na sua própria infraestrutura, fazer fine-tuning com dados internos e controlar de forma muito mais rigorosa aquilo que entra e sai dos sistemas. Plataformas empresariais, empresas tecnológicas e startups especializadas estão, por isso, a experimentar modelos como DeepSeek, Qwen e Kimi em tarefas que anteriormente seriam entregues quase automaticamente a APIs da OpenAI ou da Anthropic. Em determinados contextos, perder alguns pontos percentuais num benchmark pode ser perfeitamente aceitável se, em troca, o custo cair drasticamente e a empresa ganhar controlo sobre os seus próprios dados e infraestrutura. O fluxo de informação é MUITO importante!
Esta transformação tem, no entanto, uma dimensão geopolítica difícil de ignorar. Uma parte significativa dos modelos de pesos abertos mais competitivos está atualmente a surgir da China, através de laboratórios como DeepSeek, Alibaba, Z AI e Moonshot AI e a rápida renovação do mercado agrava essa tendência! Segundo a Vercel, uma grande parte dos tokens processados durante o verão passou por modelos que nem sequer estavam disponíveis na plataforma seis meses antes. Ao contrário de uma API fechada, porém, um modelo aberto pode ser descarregado, adaptado e executado praticamente em qualquer infraestrutura. Isso reduz a dependência direta do laboratório que o criou, mas aumenta a importância estratégica de quem controla os chips, os centros de dados, a energia e, cada vez mais, o próprio ecossistema de modelos que serve de base às aplicações empresariais.
Os grandes laboratórios norte-americanos já perceberam a ameaça e começaram a responder com reduções de preços e modelos mais eficientes. Mas aqui o verdadeiro confronto não será decidido apenas por benchmarks ou pelo número de tokens processado... é que se está a formare um mercado dividido: os modelos de fronteira continuam a cobrar um prémio pela melhor qualidade disponível em tarefas críticas, enquanto os modelos de pesos abertos conquistam rapidamente tudo aquilo onde custo, controlo e escala são mais importantes do que os últimos pontos percentuais de desempenho. A questão deixa, assim, de ser quem possui o modelo mais avançado... pois o verdadeiro vencedor poderá ser quem conseguir combinar capacidade, preço, controlo da infraestrutura e soberania tecnológica, as quatro vantagens que, por enquanto, nenhum dos lados consegue reunir sozinho.
