Como reduzimos em até 80% o custo de acesso a modelos de IA

Durante o desenvolvimento da CodeAPI, percebemos que o preço oficial de uma API nem sempre representa o menor custo possível para acessar determinado modelo.

Isso acontece tanto com modelos de código aberto quanto com modelos proprietários. Dependendo da fonte, do volume e da forma de aquisição, o mesmo modelo pode estar disponível por preços bastante diferentes.

A partir disso, construímos uma infraestrutura que busca fontes mais competitivas para cada modelo e organiza esse acesso por meio de uma única API.

O objetivo não é criar novos modelos nem alterar os modelos existentes. A CodeAPI funciona como uma camada de acesso para modelos de diferentes origens, mantendo uma integração única para o consumo.

Um dos pontos que simplificamos foi a cobrança.

Na CodeAPI, a tarifa por milhão de tokens é a mesma para tokens de entrada e de saída. Ou seja, o usuário não precisa trabalhar com duas tabelas diferentes:

- 1 milhão de tokens de entrada = mesma tarifa
- 1 milhão de tokens de saída = mesma tarifa

Por exemplo, se a tarifa de determinada rota for US$ 0,10/M tokens:

- 5 milhões de tokens de entrada = US$ 0,50
- 5 milhões de tokens de saída = US$ 0,50

Em algumas rotas, essa estrutura permite reduzir o custo em até 80% em relação ao preço oficial de referência.

| Preço de referência | CodeAPI | Redução |
| --- | --- | --- |
| US$ 0,50/M tokens | US$ 0,10/M tokens | 80% |
| US$ 1,00/M tokens | US$ 0,20/M tokens | 80% |
| US$ 2,00/M tokens | US$ 0,40/M tokens | 80% |

Considerando um consumo total de 100 milhões de tokens:

Preço de referência: US$ 100
CodeAPI: US$ 20
Diferença: US$ 80

Esses valores representam exemplos de proporção. O preço real depende do modelo, da fonte disponível e da rota utilizada. A redução também não é necessariamente igual para todos os modelos.

A infraestrutura atende modelos de código aberto e modelos proprietários. Como a API segue um formato compatível com OpenAI, ela pode ser utilizada por aplicações e ferramentas que já trabalham com esse padrão.

Também conseguimos utilizá-la com clientes como o Claude Code, mantendo a mesma lógica de acesso e cobrança por consumo.

Um exemplo de integração usando o SDK da OpenAI:

python

`from openai import OpenAI

client = OpenAI(
base_url="https://api.codeapi.pro/v1",
api_key="SUA_API_KEY"
)

response = client.chat.completions.create(
model="nome-do-modelo",
messages=[
{
"role": "user",
"content": "Olá"
}
]
)

print(response.choices[0].message.content)`

Para quem já utiliza esse padrão, a integração normalmente exige apenas a alteração da base_url, da chave de API e do modelo.

Ainda estamos acompanhando diferenças de latência, disponibilidade e limites entre as fontes. Esses fatores também precisam ser considerados em aplicações de produção; preço, sozinho, não determina a melhor rota.

A CodeAPI surgiu desse trabalho de buscar fontes mais competitivas para modelos de código aberto e proprietários e oferecer uma forma única e mais previsível de consumi-los.

Seria interessante ouvir quem já utiliza modelos de IA em produção, especialmente sobre volume de tokens, custo, latência e compatibilidade com ferramentas como Claude Code.