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title: "Otimização de custos no uso de LLMs"
source: "https://systems-analysis.info/int/Otimiza%C3%A7%C3%A3o_de_custos_no_uso_de_LLMs"
wiki: "systems-analysis.info/int"
article: "Otimização_de_custos_no_uso_de_LLMs"
language: "pt"
categories:
- "Category:Large language models"
- "Category:Machine learning"
- "Category:Portuguese"
revision_id: 5270
wiki_created_at: 2026-09-06T23:46:54Z
wiki_modified_at: 2026-09-06T23:46:54Z
downloaded_at: 2026-09-07T23:07:31Z
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# Otimização de custos no uso de LLMs
A **otimização de custos no uso de grandes modelos de linguagem (LLMs)** é um conjunto de estratégias e métodos técnicos que visam reduzir os recursos computacionais e financeiros necessários para o treinamento, ajuste fino (fine-tuning) e, especialmente, a execução (inferência) de grandes modelos de linguagem. A relevância desta área deve-se ao enorme custo tanto do desenvolvimento quanto da operação dos LLMs.
Por exemplo, estima-se que o treinamento do modelo GPT-3, com 175 bilhões de parâmetros, custou cerca de **US\$ 4,6 milhões** em infraestrutura de GPU na nuvem[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Otimiza%C3%A7%C3%A3o_de_custos_no_uso_de_LLMs#cite_note-gpt3_cost-1) e exigiu **1,3 milhão de kWh** de eletricidade[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/Otimiza%C3%A7%C3%A3o_de_custos_no_uso_de_LLMs#cite_note-energy_footprint-2). No entanto, os principais custos geralmente ocorrem na fase de inferência. Estima-se que os custos operacionais diários para manter o serviço ChatGPT no início de 2023 eram de aproximadamente **US\$ 700 mil** (cerca de US\$ 0,0036 por consulta), o que excede em muito os custos únicos de treinamento[\[3\]](https://systems-analysis.info/int/Otimiza%C3%A7%C3%A3o_de_custos_no_uso_de_LLMs#cite_note-inference_cost-3).
## Otimização na fase de treinamento e seleção do modelo
A gestão eficaz de custos começa com decisões fundamentais tomadas antes da fase de inferência.
### Leis de escalonamento: tamanho do modelo vs. volume de dados
Um dos avanços cruciais na compreensão da economia do treinamento de LLMs foram as **leis de escalonamento Chinchilla**, apresentadas por pesquisadores do DeepMind em 2022. Elas mostraram que, para o uso ideal do orçamento computacional, o modelo deve ser treinado com um volume de dados significativamente maior do que se fazia anteriormente[\[4\]](https://systems-analysis.info/int/Otimiza%C3%A7%C3%A3o_de_custos_no_uso_de_LLMs#cite_note-chinchilla2022-4).
Historicamente, supunha-se que o desempenho aumentava principalmente com o aumento do número de parâmetros. No entanto, a pesquisa do Chinchilla demonstrou que o modelo **Chinchilla** (70 bilhões de parâmetros), treinado com **1,4 trilhão de tokens**, supera em qualidade o modelo muito maior **GPT-3** (175 bilhões de parâmetros), treinado com apenas ~300 bilhões de tokens[\[5\]](https://systems-analysis.info/int/Otimiza%C3%A7%C3%A3o_de_custos_no_uso_de_LLMs#cite_note-chow2024-5). A proporção recomendada é de aproximadamente **20 tokens** de dados de treinamento para cada parâmetro do modelo. Essa abordagem permite criar modelos mais compactos e eficientes, reduzindo tanto os custos de treinamento quanto os de inferência subsequente.
### Ajuste fino (Fine-tuning) e sua eficácia
Em vez do custoso treinamento de um modelo do zero, uma prática cada vez mais comum é o ajuste fino (**fine-tuning**) de modelos de código aberto já existentes (por exemplo, da família LLaMA, Falcon). Para reduzir ainda mais os custos, aplicam-se métodos de **ajuste fino com eficiência de parâmetros** (Parameter-Efficient Fine-Tuning, PEFT).
O método mais popular, **LoRA (Low-Rank Adaptation)**, permite adaptar o modelo atualizando apenas um pequeno número de parâmetros adicionais. Estudos mostram que o LoRA pode reduzir os custos de ajuste fino em dezenas de pontos percentuais (até ~68% em alguns cenários) com um impacto insignificante na qualidade[\[6\]](https://systems-analysis.info/int/Otimiza%C3%A7%C3%A3o_de_custos_no_uso_de_LLMs#cite_note-lora_perf-6).
## Redução do tamanho do modelo (Compressão de Modelo)
Uma direção crucial para a otimização é a redução do tamanho físico do modelo, preservando seu desempenho.
### Destilação de conhecimento (Knowledge Distillation)
A **destilação de conhecimento** é um processo no qual um modelo 'professor', grande e poderoso, é usado para treinar um modelo 'aluno' mais compacto. O aluno aprende a imitar as respostas do professor em um vasto conjunto de dados, absorvendo seu "conhecimento". Esse método permite alcançar uma qualidade comparável em tarefas específicas com custos significativamente menores. Por exemplo, o modelo **DeepSeek-R1** foi destilado com sucesso de 671 bilhões para 70 bilhões e até 1,5 bilhão de parâmetros com uma perda de qualidade aceitável para muitas aplicações[\[7\]](https://systems-analysis.info/int/Otimiza%C3%A7%C3%A3o_de_custos_no_uso_de_LLMs#cite_note-deepsense_opt-7).
### Quantização (Quantization)
A **quantização** é o processo de redução da precisão numérica usada para representar os pesos do modelo. Em vez dos números de ponto flutuante padrão de 32 ou 16 bits, são usados inteiros de 8 ou até 4 bits.
- A **quantização de 8 bits** reduz o tamanho do modelo em aproximadamente **50%** com uma perda de precisão de cerca de 1%.
- A **quantização de 4 bits** reduz o tamanho do modelo em **75%**, mantendo uma qualidade de inferência competitiva[\[7\]](https://systems-analysis.info/int/Otimiza%C3%A7%C3%A3o_de_custos_no_uso_de_LLMs#cite_note-deepsense_opt-7).
Com suporte de hardware (por exemplo, em GPUs modernas da Nvidia) e bibliotecas de software (como TensorRT), a quantização pode acelerar a inferência de **2 a 4 vezes**[\[8\]](https://systems-analysis.info/int/Otimiza%C3%A7%C3%A3o_de_custos_no_uso_de_LLMs#cite_note-quant_speedup-8).
## Otimização na fase de inferência
Quando o modelo é treinado e implantado, a maior parte dos custos está associada ao seu uso diário.
### Agrupamento de requisições (Batching)
O **agrupamento (batching)** é a combinação de várias requisições de usuários em um único 'lote' (batch) para processamento simultâneo na GPU. Isso aumenta significativamente a utilização do hardware e a taxa de transferência geral. Para LLMs, onde a geração de respostas ocorre um token de cada vez, o mais eficaz é o **agrupamento contínuo** (continuous/in-flight batching). Esse método permite adicionar dinamicamente novas requisições ao lote à medida que outras são concluídas, eliminando o tempo ocioso e maximizando a carga da GPU[\[9\]](https://systems-analysis.info/int/Otimiza%C3%A7%C3%A3o_de_custos_no_uso_de_LLMs#cite_note-baseten_batching-9).
### Cache de chaves e valores (KV Cache)
Nos modelos Transformer, a geração de cada novo token requer informações sobre todos os tokens anteriores. Para evitar um crescimento exponencial nos cálculos, aplica-se o **cache de chaves e valores (KV Cache)**. O sistema armazena os resultados intermediários dos cálculos do mecanismo de atenção para o contexto já processado e os reutiliza, o que torna a geração de sequências longas e diálogos de múltiplos turnos consideravelmente mais eficiente[\[7\]](https://systems-analysis.info/int/Otimiza%C3%A7%C3%A3o_de_custos_no_uso_de_LLMs#cite_note-deepsense_opt-7).
### Otimização do mecanismo de atenção
O armazenamento do KV Cache exige um volume significativo de memória. Para reduzi-lo, foram desenvolvidas variantes otimizadas do mecanismo de atenção:
- **Multi-Query Attention (MQA)**: Todas as cabeças de atenção (attention heads) usam um único conjunto compartilhado de chaves e valores.
- **Grouped-Query Attention (GQA)**: Uma solução intermediária onde as cabeças de atenção são divididas em grupos, e cada grupo utiliza um conjunto compartilhado de chaves e valores.
A empresa Meta aplicou com sucesso a GQA nos modelos **LLaMA 2**, o que permitiu aumentar significativamente a eficiência da inferência ao trabalhar com contextos longos, sem perda substancial de qualidade[\[10\]](https://systems-analysis.info/int/Otimiza%C3%A7%C3%A3o_de_custos_no_uso_de_LLMs#cite_note-gqa_ibm-10).
## Otimização da infraestrutura e arquitetura do sistema
### Sistemas híbridos e Geração Aumentada por Recuperação (RAG)
Nem sempre a tarefa exige o modelo maior e mais poderoso. A abordagem **híbrida** ou em **cascata** envolve o uso de um modelo pequeno e barato para requisições simples e, somente em caso de falha ou para tarefas complexas, a requisição é redirecionada para um modelo grande e caro.
Um caso particular e muito eficaz dessa abordagem é a **Geração Aumentada por Recuperação (RAG)**. Nessa arquitetura, o LLM pode ser relativamente compacto, pois utiliza informações atualizadas recuperadas de uma base de conhecimento externa (por exemplo, da documentação corporativa ou de um sistema de busca) para formular a resposta. Isso não apenas reduz os requisitos de tamanho do modelo, mas também resolve o problema das alucinações. A implantação de um modelo especializado de 70 bilhões de parâmetros com RAG em infraestrutura local pode ser de **2 a 4 vezes mais barata** do que usar a API do GPT-4 na nuvem[\[11\]](https://systems-analysis.info/int/Otimiza%C3%A7%C3%A3o_de_custos_no_uso_de_LLMs#cite_note-dell_rag-11).
## Notas
1. [↑](https://systems-analysis.info/int/Otimiza%C3%A7%C3%A3o_de_custos_no_uso_de_LLMs#cite_ref-gpt3_cost_1-0) «OpenAI's GPT-3 Language Model: A Technical Overview». *Lambda Labs*. [1]
2.
3. [↑](https://systems-analysis.info/int/Otimiza%C3%A7%C3%A3o_de_custos_no_uso_de_LLMs#cite_ref-inference_cost_3-0) «The Inference Cost Of Search Disruption - Large Language Model Cost Analysis». *SemiAnalysis*. [3]
4. [↑](https://systems-analysis.info/int/Otimiza%C3%A7%C3%A3o_de_custos_no_uso_de_LLMs#cite_ref-chinchilla2022_4-0) Hoffmann, J., et al. (2022). «Training Compute-Optimal Large Language Models». *arXiv:2203.15556*.
5. [↑](https://systems-analysis.info/int/Otimiza%C3%A7%C3%A3o_de_custos_no_uso_de_LLMs#cite_ref-chow2024_5-0) Chow, T. (2024). «Three Kuhnian Revolutions in ML Training». *Substack*. [4]
6. [↑](https://systems-analysis.info/int/Otimiza%C3%A7%C3%A3o_de_custos_no_uso_de_LLMs#cite_ref-lora_perf_6-0) «A Study to Evaluate the Impact of LoRA Fine-tuning on the Performance of Non-functional Requirements Classification». *arXiv:2503.07927*. (2025).
7. ↑ [7.0](https://systems-analysis.info/int/Otimiza%C3%A7%C3%A3o_de_custos_no_uso_de_LLMs#cite_ref-deepsense_opt_7-0) [7.1](https://systems-analysis.info/int/Otimiza%C3%A7%C3%A3o_de_custos_no_uso_de_LLMs#cite_ref-deepsense_opt_7-1) [7.2](https://systems-analysis.info/int/Otimiza%C3%A7%C3%A3o_de_custos_no_uso_de_LLMs#cite_ref-deepsense_opt_7-2) «LLM Inference Optimization: How to Speed Up, Cut Costs, and Scale AI Models». *deepsense.ai*. [5]
8. [↑](https://systems-analysis.info/int/Otimiza%C3%A7%C3%A3o_de_custos_no_uso_de_LLMs#cite_ref-quant_speedup_8-0) Jin, H., et al. (2024). «GPTQ: Accurate Post-Training Quantization for Generative Pre-trained Transformers».
9. [↑](https://systems-analysis.info/int/Otimiza%C3%A7%C3%A3o_de_custos_no_uso_de_LLMs#cite_ref-baseten_batching_9-0) «Continuous vs dynamic batching for AI inference». *Baseten Blog*. [6]
10. [↑](https://systems-analysis.info/int/Otimiza%C3%A7%C3%A3o_de_custos_no_uso_de_LLMs#cite_ref-gqa_ibm_10-0) «What is grouped query attention?». *IBM*. [7]
11. [↑](https://systems-analysis.info/int/Otimiza%C3%A7%C3%A3o_de_custos_no_uso_de_LLMs#cite_ref-dell_rag_11-0) «Inferencing on-premises with Dell Technologies». *Dell Technologies Analyst Paper*. [8]