O que são tokens em inteligência artificial e por que eles têm limites

As interações com chatbots de inteligência artificial dependem de uma unidade básica de processamento chamada token, que serve para medir tanto o uso quanto os custos e as restrições dos sistemas. Em maio de 2026, durante o Google I/O, o CEO Sundar Pichai informou que a empresa processa 3,2 quatrilhões de tokens por mês, um salto expressivo em relação aos 9,7 trilhões de dois anos antes. Esse crescimento impressionante ilustra a escala da indústria, mas o funcionamento prático de cada conversa esbarra em barreiras técnicas conhecidas: textos muito longos fazem a inteligência artificial esquecer o início, enquanto mensagens extensas demais resultam em cortes nas respostas.

O que são tokens em inteligência artificial?

Os tokens representam as menores frações de texto lidas por um modelo de linguagem, podendo ser uma palavra completa, um fragmento dela, um caractere isolado ou um sinal de pontuação. Antes de gerar qualquer resposta, um programa independente chamado tokenizador fatia o conteúdo textual e traduz cada parte em números, no processo chamado de tokenização. Termos longos ou incomuns costumam ser seccionados. A NVIDIA ilustra essa dinâmica com exemplos como “darkness”, que vira “dark” e “ness”, e “brightness”, que se divide em “bright” e “ness”, permitindo que o modelo identifique semelhanças entre os termos. Desse modo, o token atua como a métrica principal do sistema, dimensionando o prompt enviado, o histórico da conversa e o limite de cada requisição.

Quantas palavras equivalem a um token?

A OpenAI estima que, no idioma inglês, 1 token equivale a cerca de quatro caracteres, ou três quartos de uma palavra, de modo que 100 tokens geram aproximadamente 75 palavras. Já a documentação do Google dimensiona o volume de 1 milhão de tokens como equivalente a:
– 50 mil linhas de código;
– todas as mensagens de texto que uma pessoa enviou nos últimos cinco anos;
– oito romances de tamanho médio em inglês;
– transcrições de mais de 200 episódios de podcast.

Essas métricas variam conforme o tokenizador utilizado. No GPT-4, por exemplo, a palavra “inteligência” no meio de uma frase ocupa dois tokens (“intelig” e “ência”), enquanto no GPT-4o ela ocupa apenas um.

Funcionamento e treinamento dos modelos de IA

Durante a fase de treinamento, o modelo assimila padrões linguísticos ao ler bilhões ou trilhões de tokens. Na etapa seguinte, conhecida como inferência, os limites de tokens interferem diretamente na troca de mensagens, restringindo a quantidade máxima aceita tanto no envio quanto no recebimento. A resposta não surge completa de uma só vez; o sistema gera o conteúdo progressivamente, prevendo o próximo token com base na pergunta, no histórico e no trecho já redigido. As interfaces exibem essa progressão em blocos, simulando o ritmo de digitação.

Por que existe um limite de tokens nas IAs?

O processamento de texto exige alta capacidade de memória e poder computacional. Quanto maior o número de tokens analisados, mais recursos são consumidos para estabelecer relações e gerar uma resposta. Como a capacidade computacional é finita, cada modelo possui uma janela de contexto que determina o limite máximo de tokens por pedido, abrigando simultaneamente a pergunta, o histórico, arquivos anexados e a resposta. Nos modelos baseados em transformers — arquitetura criada por pesquisadores do Google —, o mecanismo de atenção compara cada token com todos os outros da janela para calcular o peso de cada um na resposta. Dobrar o volume de tokens quadruplica o custo computacional, gerando a chamada complexidade quadrática descrita no artigo “Attention Is All You Need”, apresentado na conferência NeurIPS de 2017.

Quando a janela de contexto é excedida, o sistema adota medidas específicas, conforme aponta a documentação da API da OpenAI: recusar o pedido com um erro ou descartar trechos antigos da conversa para liberar espaço, o que explica por que a IA ocasionalmente “esquece” o começo de diálogos longos. Para contornar isso, a OpenAI recomenda encurtar o prompt, remover contextos repetidos, dividir entradas extensas ou resumir o texto antes do envio.

Diferença entre tokens de entrada, saída e raciocínio

Ao conversar com um chatbot, o usuário consome tokens de entrada com a pergunta, o histórico, os anexos e as instruções do sistema, enquanto a resposta consome tokens de saída. Em muitas APIs, ambos compartilham a mesma janela de contexto, limitando o espaço de resposta conforme o tamanho do pedido. Os desenvolvedores pagam pelo uso com taxas distintas para entrada e saída, ao passo que usuários comuns costumam pagar uma assinatura fixa. Além disso, existe a categoria de raciocínio, correspondente às etapas internas de modelos que “pensam” antes de responder; essas etapas ficam ocultas na tela, mas são contabilizadas como saída.

O impacto dos idiomas e das janelas maiores

Um estudo da Universidade de Oxford apresentado na NeurIPS em 2023 revelou que um mesmo texto traduzido pode gerar até 15 vezes mais tokens dependendo do idioma. No GPT-4, o português se aproxima do inglês, mas ainda demanda cerca de 50% a mais de tokens para expressar a mesma mensagem, devido ao viés dos textos que compõem a base do tokenizador.

Embora modelos do Gemini já trabalhem com janelas de 1 milhão de tokens ou mais, o aumento do espaço não elimina o custo de processamento. Modelos de raciocínio e agentes de IA — programas que planejam e executam tarefas autônomas — consomem recursos em escalas muito superiores às de conversas tradicionais. Os dados da Anthropic mostram que os agentes consomem cerca de 4 vezes mais tokens que um diálogo comum, e sistemas com múltiplos agentes trabalhando em conjunto chegam a gastar 15 vezes mais. Com isso, as janelas de contexto continuam crescendo, mas os novos usos acompanham essa expansão, mantendo o limite presente, ainda que mais distante e custoso.