Por que as plataformas de IA estão migrando para a precificação baseada em créditos (e o que isso significa para o seu orçamento)

Quem já pagou uma conta de serviço público entende a vantagem da cobrança baseada em uso: você não paga pelo que não usou. A precificação de IA baseada em créditos segue uma lógica parecida — mas, diferentemente da conta de luz, um bom fornecedor de software oferece ferramentas para limitar gastos, definir alertas e prever custos antes que eles cheguem à sua fatura.

Resposta Rápida

Por que os fornecedores de software estão migrando para a precificação de IA baseada em créditos?

A precificação de IA baseada em créditos está substituindo o modelo por licença por três razões principais: a IA exige recursos de computação caros e variáveis que não cabem em uma taxa fixa; o modelo por licença penaliza fornecedores quando a IA aumenta a eficiência do cliente (reduzindo o número de usuários necessários); e os créditos alinham melhor custo e valor, fazendo com que compradores paguem apenas pelo que realmente usam. Em 2025, esse modelo cresceu 126% entre as 500 maiores empresas de SaaS e IA.

Com a estratégia certa, essa mudança pode jogar a seu favor. Os modelos de precificação baseada em créditos cresceram 126% em 2025 entre as 500 maiores empresas de SaaS e IA, segundo uma análise da PricingSaaS. Entender as forças por trás desse crescimento dá aos responsáveis pelo orçamento uma vantagem estratégica na hora de avaliar fornecedores, negociar contratos e prever custos.

Se você leu o nosso guia do comprador para a precificação de IA baseada em créditos, já sabe o que é a precificação baseada em créditos e como avaliá-la. Este post trata do porquê. Descubra a lógica econômica por trás dessa mudança e receba dicas de especialistas para planejar o orçamento e lidar com a precificação baseada em créditos.

Para entender por que a precificação baseada em créditos está se impondo, você precisa compreender o que torna a IA fundamentalmente diferente do software tradicional e por que os modelos de preço antigos deixam de funcionar.

1. A IA é cara e extremamente variável de operar. O preço fixo não dá conta de nenhuma das duas coisas.

Os fornecedores não conseguem absorver um uso ilimitado de IA com uma taxa fixa, porque as ações de IA exigem recursos de computação. O custo varia enormemente conforme a tarefa: agentes de IA complexos usam de 5 a 20 vezes mais tokens do que uma cadeia de IA simples, segundo a plataforma de avaliação Galileo. Os créditos resolvem isso ao permitir que fornecedores cobrem proporcionalmente ao custo de cada tarefa e que clientes paguem pelo valor que recebem.

Os fornecedores não conseguem absorver um uso ilimitado de IA com uma taxa fixa, porque as ações de IA exigem recursos de computação. Mas o custo exato também varia enormemente conforme a tarefa: segundo a plataforma de avaliação de IA Galileo, citando dados de rankings de agentes, agentes de IA complexos (como os que acionam ferramentas externas) usam de 5 a 20 vezes mais tokens do que uma cadeia de IA simples. A diferença de custo entre “resumir este e-mail” e “pesquisar este prospect, redigir a abordagem e agendar o follow-up” pode ser enorme, mesmo dentro da mesma plataforma.

“Entender o básico sobre os custos de processamento de tokens é absolutamente essencial”, diz Jennifer Lendler, que ajuda CFOs a avaliar soluções de IA como fundadora da Alea Advisors.

“Os CFOs não precisam ser especialistas em TI, mas precisam entender os princípios por trás dos custos de entrada e de saída, que estão no centro do que esses modelos custam”, acrescenta ela. “Cada modelo tem um custo ligeiramente diferente para os tokens de entrada, ou seja, os documentos que você envia ou as consultas que faz, e depois um custo diferente para o que ele produz, a saída.”

Os créditos resolvem dois problemas de uma vez: permitem que os fornecedores cobrem de forma proporcional ao custo de entregar cada tarefa e garantem que os clientes paguem pelo valor que recebem.

Os Copilot Credits da Microsoft ilustram essa variabilidade: uma resposta generativa custa dois créditos, mas o embasamento no grafo do tenant custa 10. Tarefas mais simples continuam baratas; as caras são precificadas conforme o custo.

2. A precificação por licença penaliza os fornecedores de IA por aumentarem a eficiência dos clientes.

Quanto melhor a IA torna cada usuário, menos licenças uma empresa precisa. Se um agente de IA dá conta do volume de três atendentes humanos, a equipe pode cortar licenças — e a receita do fornecedor cai mesmo entregando mais valor. O problema piora à medida que os agentes de IA tornam-se totalmente autônomos. A precificação por licença não tem como cobrar por isso. Os créditos realinham o incentivo: a receita cresce com o trabalho que a IA realiza, não com o headcount.

Outro motivo para os fornecedores de software migrarem para os créditos de IA é que eles começaram a esbarrar em um limite: quanto melhor a IA torna cada usuário, menos licenças uma empresa precisa. Se um agente de IA dá conta do volume de três atendentes humanos, a equipe pode cortar licenças, e a receita do fornecedor cai mesmo entregando mais valor. E o problema piora à medida que os agentes de IA se tornam totalmente autônomos, resolvendo tickets de suporte, qualificando leads e processando faturas sem nenhum humano fazendo login.

A precificação por licença não tem como cobrar por isso. Os créditos, porém, realinham o incentivo: a receita cresce com o trabalho que a IA realiza, não com o headcount.

3. A precificação baseada em créditos também pode ter melhor custo-benefício para os compradores.

No antigo modelo por licença, pagar por 50 licenças de IA quando apenas 10 pessoas são usuários avançados significa desperdiçar dinheiro em licenças que ninguém usa. Os créditos vinculam o gasto ao consumo real: um usuário leve custa proporcionalmente menos do que um usuário intenso. Como a maioria dos fornecedores está migrando para modelos híbridos — assinatura mais créditos de IA —, o comprador tem acesso estável à plataforma sem se comprometer com capacidade que talvez nunca precise.

É claro que há uma vantagem para os compradores também. No antigo modelo por licença, se a sua organização pagava por 50 licenças de IA, mas apenas 10 pessoas eram usuários avançados, 25 eram usuários leves e 15 nunca faziam login, você desperdiçava dinheiro. Os créditos vinculam o gasto ao consumo real, então um usuário leve custa proporcionalmente menos do que um usuário intenso, e você não acaba pagando por licenças que não usa.

Como a maioria dos fornecedores está migrando para modelos híbridos (uma assinatura mais créditos de IA), você continua tendo acesso estável à plataforma sem se comprometer com uma capacidade de que talvez nunca precise.

A migração para a precificação baseada em créditos não é apenas um fenômeno do lado dos fornecedores. Ela muda a relação entre comprador e fornecedor de formas que os responsáveis pelo orçamento precisam entender.

A previsibilidade de custo deixa de ser fixa e passa a ser gerenciada.

Na precificação por licença, os seus custos de IA eram uma linha do orçamento que você definia e esquecia — e esse era justamente o problema. Você sabia exatamente quanto pagaria por mês, mas tinha pouca visibilidade do que a sua equipe realmente usava. A precificação baseada em créditos traz variabilidade, mas também visibilidade, e isso exige uma abordagem diferente para o orçamento.

Isso não significa que os custos são imprevisíveis. Significa que a previsibilidade passa a ser algo que você gerencia ativamente, em vez de algo que vem por padrão. Os fornecedores que fazem isso bem oferecem painéis, alertas de uso e limites de gastos que dão visibilidade em tempo real de para onde vão os seus créditos.

A relação entre comprador e fornecedor fica mais transparente.

Há um lado bom na precificação baseada em créditos: a transparência. Lendler aponta que os modelos de créditos “podem ser, na verdade, mais transparentes” do que os por licença, porque obrigam a enxergar como o software está sendo realmente usado — até quais recursos são úteis e quantas pessoas os utilizam.

Na hora da renovação, em vez de adivinhar as taxas de utilização, você pode apontar os padrões reais de consumo (onde a IA está entregando valor real e onde não está), o que dá um argumento concreto nas negociações com os fornecedores.

Planejar o orçamento exige uma mudança de mentalidade — mas uma mudança saudável.

Lendler, que também é cliente da HubSpot, descreve sua experiência na transição para os Créditos HubSpot: “É uma mudança. É uma mudança porque, no passado, era só um nível e alguns recursos extras, e pronto. Mas, com isso, você precisa mesmo de uma certa mudança de mentalidade para pensar: ‘Tenho todos esses créditos. Para que vou usá-los?'”

A abordagem dela: comece pelo que você quer alcançar, não pelo custo dos créditos. “No início, eu nem penso nos créditos”, diz ela. “Penso no que quero fazer e, depois, vejo como os créditos se encaixam nisso.”

Depois de um período inicial, ela recomenda uma revisão: “Diga: ‘Certo, foi assim que configurei. Estas são as coisas que quero fazer, e estes são os créditos que elas exigem — e isso corresponde às minhas necessidades atuais?'”

Essa é uma abordagem mais disciplinada para o gasto com software do que o modelo antigo exigia. Mas Lendler vê isso como uma vantagem, não um defeito: “De certa forma, me obriga a pensar: ‘Será que estou usando isto? Estou realmente forçando o limite aqui?’ E acho que essa é uma boa disciplina para todo mundo ter.”

Se a sua organização está avaliando ferramentas de IA baseadas em créditos pela primeira vez, estas são as perguntas a fazer internamente antes de começar a comparar fornecedores:

• Quais são os nossos casos de uso de IA de maior valor? Identifique os dois ou três fluxos de trabalho em que a IA terá mais impacto. Isso define quais padrões de consumo de créditos mais importam para o seu orçamento.
• Quão variável é o nosso uso esperado? Uma equipe de suporte que lida com picos sazonais de tickets terá um perfil de créditos bem diferente do de uma equipe de conteúdo que gera um volume constante de rascunhos de blog por mês. Mapeie a variabilidade antes de dimensionar um compromisso.
• Quem vai ser responsável pela visibilidade do gasto com IA? A precificação baseada em créditos exige monitoramento contínuo — não apenas um pedido de compra do tipo “configure e esqueça”. Designe alguém responsável por acompanhar o uso e aumentar (ou reduzir) os créditos conforme o consumo.
• Temos dados básicos de uso? Se você está adotando IA pela primeira vez, não terá histórico de consumo como referência, o que é uma situação frustrante. Para isso, Lendler recomenda começar com um contrato de curto prazo “para observar o seu uso e depois ajustar os preços do contrato, quando você já tiver um certo histórico”.
• Qual é a nossa tolerância ao risco de excedentes? Algumas organizações preferem a certeza dos créditos pré-pagos (você não pode gastar mais do que compra). Outras preferem a flexibilidade do pague conforme o uso com limites de gastos. Saiba qual é o apetite do seu CFO antes de avaliar as páginas de preços.

Nem toda precificação baseada em créditos é igual. Ao avaliar fornecedores, fique atento a estes sinais de alerta:

• Promessas vagas de “IA ilimitada”. Não existe poder de computação de IA ilimitado. Se um fornecedor promete créditos ilimitados, descubra o que está, de fato, limitado (limites de taxa, restrições de recursos, queda na qualidade do modelo para uso intenso, etc.). A restrição existe; ela só está escondida.

  Pense nos planos de celular que anunciam dados ilimitados. Na prática, as restrições costumam estar escondidas nas letras miúdas, como a redução de velocidade (throttling) depois que você atinge o limite de dados.

  Se o fornecedor oferecer níveis de assinatura com créditos incluídos, calcule até onde isso realmente vai levar você. Uma cota inicial de algumas centenas de créditos por mês pode parecer razoável no abstrato, mas pode sumir rápido quando você a aplica ao uso real.

• Definições de crédito pouco claras. Se um fornecedor não consegue explicar com clareza o que um crédito compra em termos de ações específicas, vai ser extremamente difícil planejar o orçamento de créditos. Você deve conseguir relacionar os créditos a fluxos de trabalho concretos antes de se comprometer.

  Sinal positivo: a Airtable deixa o cálculo de créditos claro com este detalhamento útil de exatamente quais tarefas um cliente pode realizar (e com que frequência) ao assinar o plano Team, que inclui 15.000 créditos.

• Nenhuma ferramenta de visibilidade de gastos. Pergunte que ferramentas serão oferecidas para ajudar você a prever e controlar os gastos. Um fornecedor que vende créditos, mas não oferece painéis, alertas ou limites de gastos está transferindo a gestão de risco para você.

  Sinal positivo: Até algo tão simples quanto o fornecedor identificar quais recursos consomem créditos de IA e quais não consomem já ajuda os clientes a gerenciar os gastos. Veja um exemplo de como a HubSpot faz isso dentro da própria plataforma:

• Nenhum caminho para redimensionar. Se você se comprometer demais e o seu uso ficar sistematicamente abaixo do seu nível, é possível ajustar? Procure fornecedores que ofereçam mecanismos de ajuste (true-up), níveis flexíveis ou a possibilidade de renegociar no meio do contrato.

A precificação baseada em créditos não é apenas uma fase passageira. A IDC prevê que, “até 2028, a precificação puramente por licença será obsoleta, à medida que os agentes de IA substituírem rapidamente tarefas manuais e repetitivas por trabalho digital, forçando 70% dos fornecedores a reformular sua proposta de valor em novos modelos”.

Em dezembro de 2025, a Stripe mostrou a própria convicção ao adquirir a Metronome, plataforma de cobrança baseada em uso, por um valor estimado em US$ 1 bilhão, e o CEO Patrick Collison chamou a precificação medida de “modelo de negócios nativo da era da IA”.

Fonte

Para os responsáveis pelo orçamento, isso significa mudar a forma de pensar sobre os custos de software, saindo de linhas fixas do orçamento para um gasto variável gerenciado. A boa notícia é que a mesma transparência que faz a precificação por créditos parecer estranha também oferece dados melhores, mais poder de negociação e uma visão mais clara de onde a IA está (e não está) valendo o investimento.

Vale a pena comprar dos fornecedores que tornam essa transição mais fácil, não mais difícil. Procure definições de crédito claras, controles de gastos robustos e disposição para trabalhar com você no redimensionamento do seu compromisso.

Perguntas frequentes sobre precificação de IA baseada em uso

Estas são algumas das dúvidas mais comuns de CFOs e gestores de orçamento ao avaliar a migração para modelos de créditos de IA:

Por que os fornecedores de SaaS estão abandonando a precificação por licença em favor dos créditos de IA?

Como um CFO deve preparar o orçamento para software de IA com precificação baseada em uso?

Quais perguntas fazer a um fornecedor antes de assinar um contrato de créditos de IA?

A precificação de IA baseada em créditos vai substituir completamente o modelo por licença?

Como a HubSpot gerencia a transparência de créditos de IA para seus clientes?

Esse conteúdo foi publicado originalmente em inglês e traduzido/adaptado para a nossa audiência brasileira.

Fonte: Blog Hubspot