Assentos, tokens ou resultados: a IA quebrou as métricas de preço antigas

Em 16 de junho de 2025, a Cursor, editor de código com IA, mudou seu plano Pro de US$ 20 por mês. Antes, o plano incluía 500 requisições rápidas por mês. Depois, vinha com US$ 20 de crédito de uso cobrado às tarifas dos provedores de modelos subjacentes. O presidente-executivo da empresa explicou que os modelos novos podem gastar muito mais tokens por requisição em tarefas longas, e que a Cursor vinha absorvendo esses custos no plano antigo. Muitos usuários viram a franquia acabar em dias, alguns foram cobrados por excedentes que não esperavam, e em 4 de julho o presidente-executivo Michael Truell pediu desculpas num post de blog, dizendo que a empresa não havia conduzido bem o lançamento e prometendo reembolsos a quem fora cobrado de modo inesperado.

Foi um caso em que um instinto econômico correto encontrou uma execução ruim. O instinto estava certo: um plano cujo preço não se move com o custo que cria acabará, mais cedo ou mais tarde, com preço desalinhado em relação aos seus usuários mais intensos. A execução estava errada porque a nova métrica não era clara para os clientes, que não conseguiam prever o que seriam cobrados. Entre essas duas falhas está todo o problema de precificar produtos de IA, e ele é mais difícil do que precificar o software que veio antes.

Meu argumento é que as métricas de preço tradicionais falham, cada uma, de um jeito particular para a IA, que as métricas melhores falham de outro jeito, e que um pequeno conjunto de testes pode ajudar o vendedor a escolher e o comprador a avaliar. O arcabouço vale tanto para compradores quanto para vendedores, já que uma empresa que compra IA sob a métrica errada vai pagar por isso também.

Por que os assentos deixaram de funcionar

O preço por assento foi o padrão do software empresarial porque um assento acompanhava duas coisas ao mesmo tempo. Acompanhava o valor que o cliente obtinha, que crescia com o número de pessoas usando o produto, e o custo para o fornecedor, que era pequeno e mais ou menos fixo por usuário. As duas ligações se rompem com a IA.

A primeira se rompe porque a IA substitui pessoas. Se um agente de IA resolve boa parte dos chamados de suporte, o cliente precisa de menos atendentes humanos, e um fornecedor que cobra por assento humano vê sua receita cair à medida que seu produto tem sucesso. O preço por assento pune o fornecedor por ser bom em automação. É por isso que as empresas que vendem para equipes de suporte passaram a cobrar pelo trabalho feito.

A segunda se rompe porque o custo por usuário deixou de ser fixo. Uma pessoa que envia alguns prompts por dia e uma que roda agentes continuamente podem diferir no custo de inferência por um fator de dez ou mais. O presidente-executivo da OpenAI disse em janeiro de 2025 que a empresa estava perdendo dinheiro com as assinaturas Pro de US$ 200 por mês porque as pessoas as usavam mais do que o esperado. Um preço fixo sobre um custo variável produz uma cauda deficitária de usuários intensos, e os remédios usuais são limites, estrangulamento e mudanças de surpresa, que os clientes detestam.

As alternativas, e como cada uma pode falhar

O preço por uso, em tokens ou requisições, acompanha de perto o custo do fornecedor. Falha na necessidade do cliente de prever a fatura e, em geral, na ligação com o valor: o cliente não sabe dizer o que um milhão de tokens vai realizar. Também expõe o cliente às escolhas de projeto do fornecedor. Se o agente do fornecedor faz cinco voltas, o cliente paga cinco voltas. A experiência da Cursor mostra como uma métrica de uso pouco clara pode cair mal.

O preço por ação é uma forma intermediária. A Salesforce lançou o Agentforce em 2024 a US$ 2 por conversa. Em maio de 2025, acrescentou os Flex Credits, a US$ 500 por 100.000 créditos, em que uma ação do agente consome 20 créditos, ou US$ 0,10. A métrica está mais perto do que o agente faz do que um token, e é previsível no nível de um fluxo de trabalho. Uma análise citada em cobertura secundária mostra a sensibilidade: uma interação de atendimento que leva cinco ações custa US$ 0,50 nos Flex Credits contra US$ 2,00 por conversa, e uma que leva trinta custa US$ 3,00. A fatura do cliente depende de quantos passos o agente dá, o que o cliente não controla.

O preço por resultado cobra quando o trabalho é feito. A Intercom precifica seu agente de suporte Fin a US$ 0,99 por resolução, e a documentação do Fin, conforme descrita em várias análises, conta como resolução uma conversa em que o cliente confirma que a resposta ajudou e também uma em que o cliente simplesmente para de pedir ajuda. O apelo é evidente. O cliente paga só por resultados, o preço está ligado ao valor, e o fornecedor é recompensado por fazer o produto funcionar.

Um exemplo de economia por resultado

Um exemplo numérico inventado mostra o apelo e o risco. Suponha que um chamado atendido por humanos custe à empresa US$ 3,00 em mão de obra total. Um agente de IA custa ao fornecedor US$ 0,10 por conversa em inferência e infraestrutura, resolva ou não o caso, e o fornecedor cobra US$ 0,99 por resolução. Se o agente resolve 60% das conversas, o fornecedor ganha 0,6 × US$ 0,99 = US$ 0,59 por conversa, uma margem bruta de 83%. O cliente economiza 0,6 × US$ 3,00 = US$ 1,80 em mão de obra e paga US$ 0,59, com uma economia líquida de US$ 1,21 por conversa. Se a taxa de resolução cai para 30%, a receita do fornecedor por conversa cai para US$ 0,30, sua margem para 66% e a economia líquida do cliente para US$ 0,60. O fornecedor empata com uma taxa de resolução de cerca de 10%, e o cliente ganha sempre que o preço por resolução é menor que o custo de uma resolução humana.

O arranjo é atraente para os dois lados, e fica exposto num único ponto: a definição de "resolvido".

Onde o preço por resultado dá errado

Uma métrica que rende dinheiro cria o incentivo de movê-la. Se uma conversa conta como resolvida quando o cliente para de responder, um robô que demora a escalar, é difícil de contrariar e fácil de abandonar produzirá mais resoluções cobráveis sem resolver mais problemas. É a lei de Goodhart num contrato. Análises do preço da Intercom, algumas escritas por concorrentes, levantam exatamente essa preocupação, e as fontes divergem sobre os detalhes da regra, como por quanto tempo o cliente precisa ficar em silêncio. A preocupação vale para qualquer métrica de resultado que o produto do fornecedor possa influenciar sem entregar o valor subjacente.

Há salvaguardas. Contar apenas resoluções confirmadas, ou descontar as presumidas. Creditar o cliente por um caso que reabre dentro de um número definido de dias. Auditar à mão, todo mês, uma amostra aleatória de resoluções cobradas, com direito de contestação. Definir o resultado no contrato com o mesmo cuidado de um nível de serviço, incluindo exemplos do que não conta.

Um segundo problema é a atribuição. O resultado depende de fatores que o fornecedor não controla: a qualidade da base de conhecimento do cliente, suas políticas, os defeitos de produto que geram chamados. Um fornecedor com ótima tecnologia pode parecer ruim porque a documentação do cliente é fraca, e um cliente pode atribuir à IA um resultado que a nova base de conhecimento produziu. Contratos de resultado funcionam melhor onde o fornecedor controla a maioria das variáveis.

Um terceiro é a volatilidade. Uma receita que se move com os resultados é mais difícil de prever e de financiar. Compradores corporativos não gostam de faturas abertas e costumam pedir um teto. Os vendedores precisam de um piso.

O exemplo de resultado tem uma segunda lição, sobre como fixar o preço. O teto do que um comprador pagará é o valor que obtém, e o valor de um chamado resolvido aqui são os US$ 3,00 de mão de obra que ele substitui, mais os benefícios de um atendimento mais rápido. O piso é o custo do fornecedor. Entre eles, um preço de US$ 0,99 captura cerca de um terço da economia de mão de obra, deixando US$ 2,01 com o comprador. Um vendedor pode capturar mais subindo o preço, com apelo decrescente para o comprador, ou menos baixando-o, com uma margem mais fina. O ponto é que o preço deve ser posto de propósito nesse intervalo e não derivado de custo mais margem, que precificaria o mesmo produto a US$ 0,15 e entregaria a maior parte do valor, nem da lista de um concorrente, que não traz informação sobre a alternativa deste cliente. A alternativa do cliente, o que ele paga hoje pelo mesmo resultado, é a âncora que importa.

As tarifas fixas continuam populares entre compradores por razões que não são puramente racionais. Anja Lambrecht e Bernd Skiera mostraram, num estudo de 2006 sobre a escolha de tarifas por consumidores, que muitas pessoas escolhem uma tarifa fixa mesmo quando um preço por uso lhes custaria menos, e identificaram vários vieses por trás disso, inclusive a preferência por um seguro contra uma conta alta e o prazer de não contar. Para um vendedor, isso significa que passar de fixo para medido encontra uma resistência que a aritmética não explica. Para um comprador, é um motivo para conferir, antes de assinar um plano fixo, se o uso real teria custado menos num plano medido e se o plano fixo do fornecedor tem uma cláusula de uso justo que vai pesar.

Mudar preços sem uma revolta

O episódio da Cursor contém a maior parte das lições sobre como fazer uma transição. Os clientes ficaram descontentes com a mudança, e mais irritados por não poderem vê-la chegar nem monitorá-la depois. Uma prática melhor segue assim. Anuncie a mudança com bastante antecedência. Calcule a fatura de cada cliente sob a nova métrica usando os últimos três meses de uso real e mostre a ele, para que ninguém descubra na fatura. Ofereça um período em que os clientes existentes mantêm os termos antigos, ou um teto para o aumento, enquanto se adaptam. Forneça dentro do produto um medidor de uso que se atualize em tempo real e alertas em limites definidos pelo cliente. Forneça um caminho claro para o reembolso quando o medidor ou a documentação foram a causa. Uma mudança de preço é uma mudança na relação com o cliente e deve ser tratada com o cuidado de um lançamento de produto.

Um híbrido costuma ser a resposta

A maioria dos modelos de preço duráveis para produtos de IA combina elementos. Uma taxa de plataforma cobre os custos fixos e a relação básica, dando ao fornecedor um piso previsível. Um volume comprometido de resultados ou ações a uma tarifa com desconto dá previsibilidade ao comprador. O excedente acima do compromisso é precificado por unidade. As ofertas posteriores da Salesforce, que acrescentam licenças por usuário sobre os créditos de consumo, são um exemplo da mesma deriva em direção a híbridos, assim como os planos de produtos de IA para consumidores que combinam um preço mensal com limites de uso e recargas pagas.

Para o vendedor, a combinação protege contra os dois modos de falha: um piso contra o uso leve deficitário e uma ligação com uso ou resultados contra o uso intenso deficitário. Para o comprador, a estrutura permite um orçamento com teto e um mecanismo para pagar por valor adicional quando ele chega.

Quatro testes para uma métrica de valor

Uma métrica deve passar em quatro testes, e uma proposta de preço pode ser pontuada contra eles.

Ela acompanha o valor que o cliente recebe? Uma métrica que o cliente não consegue ligar a um benefício parecerá um imposto.
Ela acompanha o custo que o fornecedor incorre? Se custo e preço se afastam, um dos lados acabará pagando.
O cliente consegue prevê-la e controlá-la? Faturas surpresa destroem a confiança mais depressa que preços altos.
Os dois lados conseguem medi-la sem disputa? Uma métrica que exige discussão todo mês é uma despesa jurídica.

Métrica	Acompanha o valor	Acompanha o custo do fornecedor	Previsível e controlável	Fácil de verificar
Assento	Fracamente, e cada vez menos	Mal	Sim	Sim
Tokens	Fracamente	De perto	Ruim	Sim
Ações ou requisições	Moderadamente	Moderadamente	Moderada	Sim
Resultados	De perto	Moderadamente	Moderada	Difícil
Híbrido	Depende da mistura	Depende da mistura	Boa	Moderada

Nenhuma métrica vai bem em toda a linha. O problema de projeto é escolher aquela cuja fraqueza se consegue administrar: a fraqueza da métrica de resultado na verificação pode ser administrada com auditorias, a da métrica de tokens na previsão com orçamentos e tetos.

O que os compradores devem fazer

Os compradores podem usar os mesmos testes. Peça ao fornecedor a definição da métrica por escrito, com exemplos. Pergunte qual teria sido a fatura dos últimos três meses do seu uso real. Peça tetos e alertas. Monte um modelo do seu próprio volume e do preço do fornecedor e rode os casos pessimistas, inclusive aquele em que o agente dá três vezes mais passos. E compare o preço por resultado do fornecedor com o seu próprio custo do mesmo resultado, que é o número que determina se o arranjo é uma pechincha.

Duas cláusulas merecem atenção na negociação. A primeira é a proteção de preço: como o custo de servir um dado nível de capacidade vem caindo depressa, um contrato que fixa o preço por dois ou três anos deve incluir um mecanismo, como uma revisão em intervalos fixos ou uma cláusula de cliente mais favorecido, para dividir as economias. A segunda é o direito de auditar e contestar a métrica. Um comprador que não pode conferir como resoluções, ações ou tokens foram contados está confiando no medidor do fornecedor. Para uma empresa faturada em moeda estrangeira, a moeda da fatura também é um termo de preço, já que um preço fixado em dólares leva o risco cambial ao comprador, e alguns fornecedores cotam na moeda local por um prêmio modesto.

Fontes

TechCrunch (7 de julho de 2025). Cursor apologizes for unclear pricing changes that upset users; Truell, M. (4 de julho de 2025). Post de blog sobre os preços da Cursor; cobertura adicional da mudança de 16 de junho de 2025.
Altman, S. (janeiro de 2025). Publicação sobre prejuízos com as assinaturas ChatGPT Pro, conforme noticiado pela imprensa.
Salesforce (maio de 2025). Salesforce Introduces New Flexible Agentforce Pricing; preço de lançamento do Agentforce de US$ 2 por conversa (2024).
Intercom. Documentação de preços do Fin (US$ 0,99 por resolução) e análises de terceiros sobre suas definições de resolução.
Goodhart, C. A. E. (1975). Problems of Monetary Management: The U.K. Experience. Papers in Monetary Economics, Reserve Bank of Australia.
Economia ilustrativa de suporte: US$ 3,00 de mão de obra por chamado, US$ 0,10 de custo do fornecedor por conversa, US$ 0,99 por resolução, taxas de resolução de 60% e 30%, conforme declarado no texto.
Lambrecht, A., Skiera, B. (2006). Paying Too Much and Being Happy About It: Existence, Causes, and Consequences of Tariff-Choice Biases. Journal of Marketing Research 43(2).