Quanto custa a API da OpenAI?
Atualizado em 10 de agosto de 2026
Resposta curta: você paga por token, com preços diferentes para entrada e saída, e diferentes para cada modelo. A tabela oficial está em openai.com/api/pricing — e muda com frequência, por isso não a reproduzimos aqui.
Resposta útil: essa tabela quase nunca explica a fatura que chega. Entre o preço por token e o valor cobrado existem três coisas que a maioria das contas descobre tarde.
Como a conta é montada
+ (tokens de saída × preço de saída)
… e é aqui que a maioria das estimativas erra
Token não é palavra. Em português, uma palavra comum costuma consumir mais de um token — acentuação e flexão aumentam a contagem em relação ao inglês. Uma estimativa feita "por palavra" subestima sistematicamente o custo de um sistema em português.
1. O cache muda a conta, e não aparece separado
Quando parte do seu prompt se repete entre chamadas — instruções de sistema, exemplos, contexto fixo —, o provedor cobra essa parte mais barata. A ordem de grandeza é de uma fração do preço de entrada normal.
A armadilha: em algumas APIs o total de tokens de entrada já inclui os tokens que vieram do cache. Multiplicar esse total pelo preço cheio de entrada superfatura a estimativa.
Medimos esse desvio ao instrumentar o Gemini no nosso SDK: a fórmula ingênua superfaturava em 1,65×. Não é margem de erro — é a diferença entre um relatório útil e um relatório que ninguém confia.
2. Tokens de raciocínio são cobrados como saída
Modelos que "pensam" antes de responder geram tokens intermediários que você não vê na resposta — e que são cobrados. Dependendo da API, eles vêm num campo separado da contagem de saída.
No mesmo teste, ignorar esse campo subfaturava em 33×. Um relatório que não o lê mostra um custo quase nulo para chamadas que foram as mais caras do dia.
3. Modelo desconhecido não tem preço — e isso precisa aparecer
Modelos novos saem toda hora. Qualquer sistema de medição com tabela de preço interna vai encontrar, cedo ou tarde, um modelo que não conhece.
O comportamento comum é cair num modelo parecido. Isso produz um número que parece certo e não é. O comportamento correto é registrar o consumo e declarar que o preço é desconhecido — custo não medido é diferente de custo zero, e essa distinção precisa chegar até a tela.
Estimar não é medir
Toda estimativa por tabela tem os três problemas acima, mais um quarto: ela não sabe do seu desconto, do seu compromisso de volume, nem da moeda em que você é cobrado.
Por isso a pergunta que resolve o problema não é "quanto custa a API da OpenAI", e sim "quanto a minha aplicação gastou de IA no mês passado, e qual parte disso é de qual produto". Essa é uma pergunta de medição, não de tabela.
Como medir o gasto real
O CloudBroker conecta OpenAI, Anthropic e Mistral e mostra consumo e custo por modelo, por aplicação e por time — junto com o custo de nuvem e de SaaS, na mesma visão financeira. Quando o modelo não é reconhecido, o custo sai marcado como não precificado em vez de receber o preço de outro modelo.
Cobertura por provedor: a Mistral expõe custo já em dinheiro pela API de administração. OpenAI e Anthropic expõem tokens, e o valor é calculado por tabela — com as ressalvas desta página. Gemini não tem API de uso por chave, então depende de instrumentação no seu código pelo SDK.
Perguntas frequentes
Dá para saber o custo antes de rodar?
Dá para estimar contando os tokens do prompt com o tokenizador do modelo e multiplicando pelo preço da tabela. Serve para dimensionar; não serve para prever a fatura, porque a saída é variável por definição e o cache muda a cada chamada.
Por que minha fatura não bate com minha estimativa?
Nas contas que analisamos, quase sempre por um destes: cache contado a preço cheio, tokens de raciocínio ignorados, modelo diferente do que se imaginava em produção, ou chamadas de retry que ninguém contabilizou.
Vale trocar por um modelo mais barato?
Depende da tarefa, e a resposta honesta é que só medindo por caso de uso dá para saber. Trocar o modelo de uma etapa que representa 2% do gasto não muda nada; trocar o da etapa que representa 60% muda tudo. É por isso que custo por aplicação importa mais que custo total.
Onde está a tabela oficial de preços?
Em openai.com/api/pricing. Deliberadamente não copiamos os valores para cá: preço de API muda, e página de terceiro com número velho é pior que página nenhuma.