IA no Azure: Como Controlar Custos Sem Travar a Inovação

Escolha o modelo certo — não o maior

O modelo mais poderoso nem sempre é a melhor opção. Cada modelo do Azure OpenAI (GPT-4o, GPT-4.1, Phi-3, modelos open-source, etc.) tem custos de inferência muito diferentes.

Boas práticas:

• Começar por modelos mais pequenos e económicos (ex.: Phi-3, GPT-4o-mini).
• Aumentar só se o uso real o justificar.
• Comparar vários modelos — muitas vezes um bom prompt vence a força bruta.
• Usar processamento em batch sempre que possível.

Monitorize o consumo em tempo real

O Azure disponibiliza ferramentas nativas para evitar surpresas desagradáveis na fatura:

• Cost Management + Billing
• Budgets & Alerts
• Azure Monitor / Application Insights para volume de pedidos e latência
• Limites de quota para evitar picos inesperados

Na Luza, recomendamos sempre configurar alertas automáticos por email ou Teams quando os custos se aproximam dos limites definidos. 

Aplique limites técnicos (não apenas financeiros)

Controlar custos não é só definir orçamentos — é criar barreiras técnicas.

Definir limites para:

• número máximo de tokens por pedido
• tamanho máximo de input
• taxa de pedidos por utilizador ou aplicação
• número de ações permitidas a um agente de GenAI num único ciclo de raciocínio

Isto é crucial em Agentic AI, onde agentes podem desencadear operações encadeadas.

Um RAG mal desenhado = custos desnecessários

O RAG (Retrieval-Augmented Generation) pode reduzir custos… ou aumentá-los, dependendo da arquitetura.

Pontos essenciais:

• Fazer chunking de documentos de forma adequada (200–500 tokens).
• Escolher modelos de embeddings económicos (ex.: Phi-3 embeddings).
• Reduzir chamadas ao LLM com:
• pipelines de pré-processamento
• validação semântica
• caching de resultados

RAG eficiente ≠ “perguntar sempre tudo ao modelo”.

Implemente caching inteligente para evitar inferência redundante

Muitas consultas repetem padrões. Um bom sistema de cache pode reduzir custos em até 60%.

Tipos de caching:

• cache semântica (reutiliza respostas para questões semelhantes)
• prompt cache
• caching em Redis
• armazenamento de decisões de agentes para evitar raciocínios repetidos

Escolha a arquitetura certa: Serverless vs. Kubernetes

Ao executar aplicações de IA:

• Azure Functions / Logic Apps → económicos para workloads event-driven ou pouco frequentes.
• AKS / Container Apps → ideais para pipelines pesadas, operações em batch ou modelos customizados com GPU.

Depende de:

• previsibilidade de workload
• requisitos de latência
• necessidade de GPU
• equilíbrio entre manutenção e flexibilidade

Controle ambientes Dev/Test antes que explodam o orçamento

Ambientes não-produtivos são muitas vezes a origem dos maiores desperdícios.

Boas práticas:

• Desligar recursos não essenciais fora do horário laboral.
• Usar Azure Policies para bloquear recursos caros (ex.: GPUs premium).
• Aplicar RBAC para evitar que equipas criem infraestrutura desnecessária.

Use modelos open-source eficientes quando fizer sentido

O Azure suporta agora modelos open-source otimizados — Llama, Mistral, Phi-3 — em vários ambientes.

Vantagens:

• Custo muito inferior
• Inferência mais rápida
• Fácil adaptação para cenários específicos

Uma excelente opção para organizações que precisam de escalar IA sem custos excessivos.

Observabilidade não é opcional

Qualquer arquitetura de IA em produção deve incluir:

• Telemetria para chamadas ao LLM
• Logging das ações dos agentes
• Custos por utilizador ou funcionalidade
• Dashboards no Azure Monitor ou no Fabric

Não se pode controlar aquilo que não se consegue ver.

Responsabilidade em IA também é responsabilidade nos custos

Na Luza acreditamos que IA Responsável não é apenas ética, governação e segurança, é também eficiência económica.

As equipas devem perceber:

• uso de tokens
• custos de inferência
• quotas e limites
• prompting eficiente
• impacto financeiro de agentes a funcionar autonomamente

Responsible AI = Sustainable AI.

Conclusão

A inovação em IA não tem de vir acompanhada de uma fatura imprevisível. Com a governação certa, boas escolhas arquiteturais e otimização contínua, é possível construir sistemas inteligentes que entregam valor real sem comprometer o orçamento.

Na Luza Tecnologia, aprendemos isto na prática — e podemos ajudar a sua organização a tirar o máximo partido do Azure com arquiteturas eficientes, governação robusta e estratégias de IA otimizadas em custos.

por Gonçalo Pedro, Data Engineer na Luza