Preços coletados em 3 de setembro de 2026

Qual IA colocar para atender no seu WhatsApp

Um agente que responde lead, escuta áudio, consulta o catálogo e lê o documento que o cliente fotografa não tem um preço — tem cinco. Cada fornecedor cobra em uma unidade diferente, e nenhum deles soma a conta para você. Aqui ela está somada, com a fórmula à mostra.

O que compõe a fatura

São cinco contas, não uma

O preço que o fornecedor publica responde “quanto custa mil tokens”. A pergunta do dono é outra: quanto custa atender mil conversas. Entre as duas há cinco linhas de custo, cobradas em unidades que não se comparam entre si até serem normalizadas.

Texto

A conversa em si: instrução do agente, histórico e resposta. É onde o preço do modelo pesa.

US$ por milhão de tokens

Áudio

O cliente manda áudio. Alguém transcreve — o próprio modelo ou um serviço dedicado, 9 vezes mais barato.

US$ por hora de áudio

Catálogo

Cada resposta sobre produto carrega o trecho recuperado do catálogo. Ele entra como token de entrada, toda vez.

US$ por milhão de tokens

Documento

Nota, comprovante, ficha. Cobrado por página no serviço dedicado e por token no modelo de visão.

US$ por mil páginas

Transporte

A mensagem que sai e entra pela API Oficial do WhatsApp. Não é IA, e costuma ser a maior das cinco.

US$ por mensagem

A base de transporte usada aqui é a mesma do nosso material sobre a mudança de cobrança da API Oficial: US$ 0,0068 por mensagem fora de template, valendo a partir de 1 de outubro de 2026. A conta está aberta em calculadora-whatsapp.ibusiness.ia.br.

Tabela mestre

Preço de cada peça, na fonte

Três trilhas, três unidades. Filtre por coluna, ordene clicando no cabeçalho. Cada linha carrega a página oficial de onde o preço saiu, e o que não estava publicado está marcado como tal.

Medição própria ibusiness

O placar empata. A decisão não.

Em agosto de 2026 medimos três leitores de documento sobre fotos reais de ticket de pesagem de uma transportadora nossa cliente: 3 fotos, 2 passadas por foto, 12 campos que entram no cálculo, gabarito lido a olho. O placar deu praticamente empate. O que separou os leitores foi o jeito de errar.

Transcritor · Google Cloud Vision

Erra visível

Acerto nos campos do cálculo68 de 72
Quando não consegue lerDevolve vazio e declara o campo ilegívelEm uma das fotos declarou 4 campos ilegíveis de uma vez.
Repetiu a leitura?Idêntica nas duas passadas, nas 3 fotos
Tempo por documento1,0 s a 2,2 s
O que acontece depoisVira crítica na tela e para o documentoCusta um clique de alguém.
Modelo de visão · Gemini 2.5

Erra plausível

Acerto nos campos do cálculo68 de 72 (pro) · 64 de 72 (flash)
Quando não consegue lerDevolve um valor plausível e erradoComeu um dígito do número do ticket e da guia, e trocou JEFERSON por JEFFERSON.
Repetiu a leitura?O pro trocou 2 campos entre as passadasInventou casa de milhar: 314 virou 1.314; 651 virou 3.651.
Tempo por documento10 s a 29 s
O que acontece depoisAtravessa a conferência inteiraNenhum dos dois modelos declarou um único campo ilegível.
O que dá para concluir, e o que não dá

Dá para concluir: em documento que vira dinheiro, o erro que se anuncia é barato e o erro que se disfarça é caro. Um para o processo e pede olho humano; o outro vira número errado com cara de certo, e chega ao ERP.

Não dá para concluir — e por isso está escrito aqui em vez de escondido no rodapé:

  1. A amostra é de 3 documentos e 72 leituras. Serve para escolher o eixo de decisão, não para cravar uma taxa de acerto de mercado.
  2. Os modelos medidos são da geração de agosto de 2026. O número é histórico; o comportamento é o que permanece.
  3. Manuscrito não tem taxa de acerto medida aqui. O que temos é operação: em folha de ponto preenchida à mão, o modelo de visão é a engine fixa e o transcritor só entra em falha grave — e essa escolha cobra o preço dela em 6 checagens de auditoria antes de qualquer dado ser salvo.
Antes do preço

Onde o dado do seu cliente vai parar

Conversa de WhatsApp com cliente carrega nome, telefone, CPF e, quando entra documento, muito mais. Isso é dado pessoal sob a LGPD, e o critério elimina fornecedor antes de qualquer comparação de preço.

O que esta coleta verificou: os quatro fornecedores comparados aqui publicam preço, e nenhum deles publica, na página de preço, residência de processamento no Brasil. Existem mecanismos de controle de região — a Anthropic expõe um parâmetro de região de inferência por requisição, e o Google permite fixar a região no Vertex AI —, mas não confirmamos residência brasileira para nenhum dos quatro nesta coleta. Quem afirmar o contrário sem o contrato na mão está chutando.

As cinco perguntas que decidem, e que só o contrato responde
  1. Em que país a inferência roda, e isso está escrito no contrato ou só na documentação?
  2. Por quanto tempo o conteúdo da requisição fica retido, e existe opção de retenção zero?
  3. O conteúdo é usado para treinar modelo? Em que plano isso muda?
  4. Há acordo de tratamento de dados assinável por empresa brasileira, com previsão de transferência internacional?
  5. Quem é o operador e quem é o controlador na cadeia — você, o fornecedor de IA, e o intermediário do WhatsApp?

Enquanto essas cinco não estiverem respondidas por escrito, o comparativo de preço abaixo é exercício, não decisão.

Três operações reais

Quanto sai por mês, com a conta aberta

Mesma fórmula da calculadora, aplicada a três perfis. Todos os valores em reais, câmbio de 3 de setembro de 2026. Cada total é a soma exata das cinco contas — se não fechasse, não estaria publicado.

Os perfis usam 6 mensagens por conversa, 2 consultas ao catálogo por conversa e as premissas de token declaradas no fim da página. Quem tem operação diferente muda os números na calculadora.

A recomendação

Um modelo só não atende bem, e o roteador não é o mais barato

Este é o ponto em que quase todo comparativo mente por conveniência. Na conta pura, o modelo barato único ganha de todo mundo. O roteador multi-modelo custa mais que ele — e ainda assim é o que recomendamos, porque o que ele compra não é preço, é o comportamento certo em cada tipo de tarefa.

Conversa comum
Modelo pequeno, com cache no prompt de sistema
Nove em cada dez mensagens são saudação, dúvida de preço, prazo, endereço. Modelo grande aqui é desperdício puro: mesma resposta, custo várias vezes maior.
Caso difícil
Modelo topo de linha, na fatia que escapa
Negociação, reclamação, pedido com muitas condições. O gatilho é objetivo — a conversa passou de N trocas, o cliente pediu desconto, o agente não achou o produto —, nunca “achismo do modelo”.
Áudio
Serviço dedicado de transcrição
A diferença entre o mais barato e o mais caro da tabela é de quase 9 vezes por hora de áudio, para uma tarefa em que o resultado é praticamente o mesmo. É a economia mais fácil da lista.
Documento digitado
Transcritor dedicado mais parser do seu lado
Layout estável pede fidelidade, e é isso que o transcritor entrega — inclusive dizendo quando não conseguiu ler. A estruturação do campo fica em código seu, testável e estável entre execuções.
Manuscrito
Modelo de visão, com auditoria obrigatória depois
Letra à mão exige adivinhar traço, e adivinhar é o que o modelo faz melhor. O preço disso é que ele nunca diz “não consegui” — então a checagem de sanidade sai do fornecedor e passa a ser sua.
Transporte
Onde está o dinheiro de verdade
Em volume de piloto, a mensagem do WhatsApp é a maior das cinco contas. Reduzir número de idas e vindas por conversa economiza mais que qualquer troca de modelo.
O que isso significa na prática

Se o critério for exclusivamente custo, use um modelo barato único e pare de ler aqui — a tabela acima mostra que ele ganha. O roteador se justifica quando a operação tem casos que o modelo pequeno atende mal e a conta de errar é alta: proposta comercial, negociação de preço, leitura de documento que vira lançamento. A diferença mensal entre as duas arquiteturas costuma ser menor que uma hora de retrabalho humano.

Calculadora

A sua operação, nas três arquiteturas

Preencha o volume e veja o custo mensal em reais, decomposto nas cinco contas. A conta roda no seu navegador, com os preços coletados em 3 de setembro de 2026.

A conta por trás da conta

Premissas e fontes

Nenhum comparativo de custo de IA é neutro: o resultado depende de quantos tokens você assume por mensagem. As nossas premissas estão aqui, e é por isso que a calculadora deixa você mudar o volume mas não esconde a fórmula.

Estas premissas são da ibusiness, não dos fornecedores. Uma operação com prompt de sistema maior, histórico mais longo ou trecho de catálogo mais gordo terá custo de texto proporcionalmente maior — a ordem entre os modelos, porém, não muda.

De onde saiu cada preço

Preço marcado como fonte secundária é aquele cuja página oficial não exibia o valor no dia da coleta, ou retornou erro. Nesses casos usamos publicação de terceiro que cita a mesma página, e sinalizamos. Nada nesta página é estimado.