Um estudo da AlphaSense concluiu que modelos de inteligência artificial proprietários, como os da OpenAI e Anthropic, apresentam custo-benefício superior a modelos abertos de desenvolvedores chineses em certas aplicações. A pesquisa avaliou a eficiência e o custo de processamento em tarefas de análise de dados financeiros.
A empresa AlphaSense testou diversos modelos de IA utilizando dados financeiros, incluindo relatórios de ganhos e documentos da CVM. Os modelos GPT-5.6 Sol da OpenAI e Opus 4.8 da Anthropic geraram respostas de melhor qualidade a um custo inferior aos modelos Kimi K3 da Moonshot e GLM-5.2 da Z.ai.
A comparação de custos pode ser enganosa se focar apenas no preço por token. Enquanto a Moonshot cobra quinze dólares por um milhão de tokens de saída do Kimi K3, o Opus 4.8 da Anthropic custa vinte e cinco dólares e o Sol da OpenAI, trinta dólares. Contudo, o estudo revelou que os modelos mais sofisticados se mostraram mais eficientes no uso de tokens.
Segundo Jack Kokko, CEO da AlphaSense, modelos mais caros podem ser menos dispendiosos por serem mais eficientes. A empresa sugeriu que a abordagem ideal envolve misturar modelos, usando um roteador para selecionar a ferramenta mais adequada a cada parte de uma consulta, reduzindo o custo total.
Por outro lado, executivos americanos argumentam que a inteligência superior dos modelos dos EUA os torna mais econômicos. Bret Taylor, conselheiro da OpenAI, afirmou que modelos de ponta exigem menos tokens para realizar tarefas, diferentemente de alguns modelos de código aberto.
