Quem usa inteligência artificial em português pode estar consumindo mais recursos computacionais do que alguém que faz uma solicitação equivalente em inglês. O motivo está em uma etapa que o usuário normalmente não percebe: a transformação do texto em pequenas unidades chamadas tokens.
Essa diferença pode afetar custos, limites de utilização e eficiência dos modelos, principalmente em aplicações profissionais que processam grandes volumes de texto. Pesquisas acadêmicas já identificaram disparidades importantes entre idiomas e levantaram uma discussão sobre o acesso desigual às ferramentas de inteligência artificial.
A questão ganhou ainda mais atenção após Bill Gates defender a possibilidade de criar impostos sobre tokens de inteligência artificial e robôs. A proposta, porém, ainda está no campo do debate sobre políticas públicas e não representa um imposto existente.
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O que são tokens de inteligência artificial?
Token é uma unidade utilizada por modelos de inteligência artificial para representar o texto que recebem e produzem.
Uma palavra não corresponde necessariamente a um único token. Dependendo do modelo e do idioma, uma palavra pode ser representada inteira ou dividida em várias partes.
Uma frase, portanto, passa por uma espécie de “quebra” antes de ser processada pelo modelo. O sistema transforma essas unidades em representações matemáticas e, a partir delas, calcula quais informações devem aparecer na resposta.
É por isso que a quantidade de palavras de uma mensagem não determina, sozinha, quantos tokens serão utilizados.
A própria documentação da OpenAI explica que a tokenização varia de acordo com o modelo e sua codificação. A regra popular de que determinado número de caracteres equivale a um token é apenas uma estimativa e não pode ser aplicada igualmente a todos os idiomas.
Por que o português pode precisar de mais tokens?
A explicação está relacionada à maneira como os modelos de linguagem são treinados e aos vocabulários utilizados para dividir os textos.
Durante o treinamento, determinadas sequências de caracteres aparecem com muita frequência. Elas podem ser armazenadas como unidades maiores. Sequências menos frequentes tendem a ser divididas em pedaços menores.
O inglês possui uma presença muito grande nos conjuntos de dados utilizados para desenvolver modelos multilíngues. Isso pode fazer com que estruturas frequentes no idioma sejam representadas de maneira mais eficiente.
Na prática, uma palavra ou expressão comum em inglês pode ser transformada em menos tokens do que sua equivalente em português.
Isso, porém, não significa que o português sempre utilize mais tokens. A diferença depende do modelo, do tokenizador e do texto utilizado na comparação.
Um estudo apresentado na conferência EMNLP analisou 22 idiomas e encontrou diferenças significativas na eficiência da tokenização. Os pesquisadores apontaram que essas diferenças podem resultar em custos maiores e também afetar determinadas tarefas realizadas por modelos multilíngues.
Usar IA em português fica mais caro?
Pode ficar, dependendo de como o serviço é cobrado.
Em APIs de inteligência artificial, por exemplo, é comum que o preço seja calculado com base na quantidade de tokens processados. Nesse caso, uma solicitação que precisa de mais tokens pode representar um consumo maior.
A conta pode considerar tanto os tokens enviados pelo usuário quanto aqueles produzidos pela inteligência artificial.
Isso não significa que uma pessoa que assina um chatbot necessariamente pagará uma quantia maior simplesmente por conversar em português. Serviços voltados ao consumidor final podem utilizar assinaturas, limites de mensagens ou outros sistemas de cobrança.
A diferença tende a ser mais relevante para empresas e desenvolvedores que processam milhões de tokens por meio de APIs.
Mais tokens também podem consumir mais espaço
O impacto não se limita ao preço.
Modelos de linguagem trabalham dentro de uma chamada janela de contexto, que determina quanto conteúdo pode ser considerado durante uma interação.
Se uma determinada informação precisa de mais tokens para ser representada, ela ocupa uma parcela maior dessa janela.
Isso pode ser relevante em tarefas que envolvem documentos extensos, programação, análise de contratos, relatórios ou conversas muito longas.
Imagine, por exemplo, uma empresa que utiliza IA para analisar milhares de documentos. Uma diferença pequena na quantidade de tokens necessária para cada arquivo pode se transformar em um volume significativo quando multiplicada por milhares ou milhões de documentos.
A desigualdade linguística é maior do que parece
O problema ganha outra dimensão quando a inteligência artificial passa a fazer parte do trabalho cotidiano.
Empresas utilizam modelos para escrever textos, programar, atender clientes, analisar informações e automatizar tarefas. Se determinados idiomas exigem mais processamento para transmitir uma quantidade semelhante de informação, usuários desses idiomas podem enfrentar uma desvantagem que não é imediatamente perceptível.
Essa diferença também pode ser relevante em países onde os serviços tecnológicos representam uma parcela maior da renda de consumidores e pequenas empresas.
O estudo publicado na EMNLP chamou atenção justamente para esse problema: diferenças na tokenização podem fazer com que usuários de determinados idiomas tenham custos maiores ou resultados diferentes em algumas aplicações.
O que Bill Gates propôs?
A discussão sobre tokens também está ligada ao debate sobre os impactos econômicos da inteligência artificial.
Bill Gates defendeu a criação de mecanismos de tributação sobre robôs e tokens de IA como uma maneira de lidar com possíveis perdas de empregos provocadas pela automação.
A lógica é relativamente simples: se empresas substituírem determinadas funções humanas por sistemas automatizados, governos podem arrecadar menos impostos relacionados ao trabalho.
Um imposto associado à automação poderia, na visão de Gates, ajudar a financiar programas de treinamento, educação e adaptação profissional.
A proposta, entretanto, não significa que exista atualmente um imposto sobre tokens de IA. Trata-se de uma ideia apresentada no debate sobre como governos deveriam lidar com a transformação provocada pela inteligência artificial.
Por que a ideia de um imposto sobre tokens gera discussão?
O principal problema é que tokens não são uma medida direta de trabalho substituído.
Uma empresa pode processar milhões de tokens sem eliminar nenhum emprego. Da mesma maneira, um sistema pode automatizar uma tarefa relevante utilizando uma quantidade relativamente pequena de tokens.
Isso torna difícil estabelecer uma relação direta entre quantidade de tokens e impacto no mercado de trabalho.
Também existe o risco de uma tributação mal desenhada encarecer aplicações consideradas socialmente importantes, como ferramentas utilizadas em educação, pesquisa e saúde.
Por isso, a discussão não é apenas sobre quanto uma IA consome. É também sobre o que está sendo automatizado, quem se beneficia e quem arca com os custos dessa transformação.
O problema pode ser corrigido?
Pesquisadores já trabalham em formas de tornar a tokenização mais eficiente para diferentes idiomas.
Uma possibilidade é criar vocabulários mais equilibrados, capazes de representar estruturas linguísticas de maneira eficiente sem privilegiar excessivamente um idioma.
Outra linha de pesquisa busca desenvolver métodos de tokenização capazes de reduzir o tamanho das sequências processadas pelos modelos.
Estudos recentes mostram que mudanças no sistema de tokenização podem diminuir a quantidade de tokens necessária em diferentes idiomas sem necessariamente comprometer a qualidade das respostas.
Isso significa que a desvantagem observada atualmente não precisa ser permanente.
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Como saber quantos tokens uma mensagem utiliza?
É possível verificar a quantidade de tokens de um texto por meio de ferramentas de tokenização.
A contagem exata, entretanto, precisa considerar o modelo utilizado. Uma mesma frase pode ser dividida de maneira diferente por dois sistemas de inteligência artificial.
Por isso, comparações do tipo “português utiliza 30% mais tokens que inglês” precisam ser tratadas com cuidado.
O percentual pode ser verdadeiro em determinado teste e modelo, mas não necessariamente representa todas as ferramentas disponíveis no mercado.
O que isso muda para quem usa IA no Brasil?
Para quem utiliza ChatGPT ou outro chatbot ocasionalmente, a diferença provavelmente não será perceptível no dia a dia.
A situação muda para quem utiliza inteligência artificial profissionalmente, principalmente desenvolvedores e empresas que processam grandes quantidades de conteúdo.
Nesses casos, a eficiência da tokenização pode influenciar:
- custo de processamento;
- quantidade de informações que cabe no contexto;
- volume de textos que pode ser analisado;
- eficiência de aplicações em larga escala;
- desempenho em determinadas tarefas multilíngues.
Por isso, empresas que utilizam APIs devem considerar o consumo real de tokens de cada modelo, em vez de assumir que uma determinada proporção entre português e inglês será válida para qualquer sistema.
Português pode ficar em desvantagem na inteligência artificial?
A questão não significa que a IA seja necessariamente “pior” em português.
Modelos modernos conseguem compreender e produzir textos em português com bastante eficiência. O problema está em uma camada mais técnica: como a linguagem é representada antes de ser processada.
Essa diferença pode parecer pequena em uma única conversa, mas ganha importância quando multiplicada por milhões de interações.
É justamente por isso que pesquisadores defendem melhorias na representação de idiomas que historicamente tiveram menor participação nos dados utilizados para desenvolver grandes modelos.
O que está em jogo para o futuro da IA?
A discussão sobre tokens mostra que decisões aparentemente técnicas podem produzir consequências econômicas.
Um token não é uma palavra, nem uma unidade universal de inteligência ou produtividade. É uma ferramenta matemática usada para transformar linguagem em algo que o modelo consegue processar.
O problema surge quando essa unidade passa a influenciar preços, limites de utilização ou propostas de tributação.
Para usuários de português, a questão merece atenção porque eficiência linguística também pode significar acesso à tecnologia.
Hoje, não é correto afirmar que falar português torna qualquer inteligência artificial automaticamente mais cara. O que as pesquisas mostram é que existem diferenças de tokenização entre idiomas e que elas podem produzir consequências concretas em determinados modelos e aplicações.
A tendência é que novos sistemas busquem reduzir essas diferenças. Até lá, entender como os tokens funcionam ajuda a explicar uma parte da inteligência artificial que normalmente permanece invisível para quem está do outro lado da tela.
Conclusão
A diferença na tokenização mostra que até detalhes técnicos podem ter impacto no acesso à inteligência artificial. O português não é necessariamente mais caro em todos os serviços, mas a quantidade de tokens pode influenciar custos e eficiência em determinadas aplicações.
Com o avanço da IA, tornar os modelos mais eficientes em diferentes idiomas será essencial para evitar que barreiras linguísticas também se transformem em barreiras econômicas.
