Analisando o seu código, identifiquei três grandes ralos de dinheiro que explicam facilmente esses 30% (ou mais) de desperdício:

O Ralo do Contexto Irrelevante (Token Bloat) o objeto contextBloat é o culpado clássico.

Você está enviando Active Integrations e Marketing Tags para uma tarefa de classificação de produto.

Se uma loja tem 50 tags e 10 integrações, você está pagando por esses tokens em cada chamada, mesmo que eles não ajudem o modelo a decidir se uma "Camiseta" é fashion ou electronics.

Em escala, você paga milhares de dólares para o GPT-4o "ler" dados que ele vai descartar.

Catálogo Estático no System Prompt

Você está passando a lista completa de 50 categorias (slug + descrição longa) em todas as requisições.

Se o produto é "iPhone 15", o modelo não precisa ler a descrição de home_garden.

A solução de custo: Um passo prévio de busca vetorial (RAG) ou uma filtragem simples por palavras-chave poderia reduzir o catálogo enviado de 50 para as 5 mais prováveis.

Duplicação de Tokens no Schema (Zod + Prompt)

Aqui está um desperdício técnico sutil, mas pesado:

Você lista os slugs e descrições no system.content e depois repete todos os slugs no z.enum do response_format.

O zodResponseFormat converte o esquema Zod em um JSON Schema que é enviado na requisição. Você está enviando a lista de categorias duas vezes na mesma chamada.

Refatoração:
Com Structured Outputs, muitas vezes você pode remover a lista exaustiva do prompt e deixar apenas no schema, ou vice-versa, dependendo de como o modelo precisa da descrição para decidir.

Respondendo às suas perguntas:

Isso é um problema real para mais gente?
Sim, é um problema silencioso. A maioria das empresas só percebe quando a fatura bate os 5k ~ 10k/mês. Até lá, tratam como "custo de inovação".

Vocês já fazem esse tipo de otimização manualmente?
Sim, mas é um processo artesanal e chato.

Faria sentido liberar algo assim para uso?
Com certeza. Uma ferramenta que atue como um "Linter de Custos para LLM" teria muito valor.