Em 2025, a grande novidade foi o raciocínio estendido — modelos que pensam antes de responder, explorando múltiplos caminhos antes de chegar a uma conclusão. Em 2026, a novidade é mais sutil e mais prática: o controle sobre quanto raciocínio você paga por cada chamada.
Modelos com capacidade de raciocínio estendido — como o GPT-5.4 Thinking, o Gemini 2.5 Pro Deep Think e o Claude Opus 4.7 com nível xhigh — entregam respostas mais precisas em tarefas complexas. O trade-off é custo e latência.
Um modelo que raciocina extensamente antes de responder pode usar 10 a 50 vezes mais tokens internos do que um que responde diretamente. Para uma pergunta simples sobre formatação de data, isso é desperdício puro. Para análise de um contrato jurídico complexo, é necessário.
O problema é que, sem controle, você paga o preço máximo para tudo.
O Google foi o primeiro a formalizar o conceito com o nome "thinking budgets" no Gemini 2.5 Pro. A mecânica é direta: ao fazer uma chamada via API, você define um orçamento máximo de tokens de raciocínio. O modelo usa o que precisar até esse limite.
Orçamento baixo: resposta rápida, menor custo, aceitável para tarefas simples. Orçamento alto: raciocínio profundo, maior custo, necessário para tarefas complexas. Orçamento zero: modo direto, sem raciocínio estendido — equivalente aos modelos anteriores.
A Anthropic seguiu caminho similar com o nível xhigh no Claude Opus 4.7, posicionado entre "high" e "max" na escala de esforço de raciocínio. A OpenAI tem controles equivalentes no GPT-5.4 Thinking via parâmetros de esforço na API.
Para quem constrói sistemas com múltiplas chamadas de LLM, thinking budgets mudam o cálculo de design. Você pode otimizar por rota: chamadas de triagem com orçamento zero, chamadas de análise com orçamento médio, chamadas de decisão crítica com orçamento máximo.
Em um pipeline de processamento de documentos, por exemplo, a etapa de extração de metadados não precisa de raciocínio profundo. A etapa de identificação de cláusulas anômalas sim. Alocar orçamentos diferentes para cada etapa pode reduzir o custo total do pipeline em 60% a 80% sem perda de qualidade nas saídas que importam.
Dados de desenvolvedores que migraram para modelos com controle de raciocínio mostram padrões consistentes. Para workloads mistos — parte simples, parte complexo — o gasto médio por requisição cai entre 40% e 70% quando comparado a usar always-on o nível máximo de raciocínio.
A latência também melhora: tarefas simples com orçamento baixo respondem em milissegundos, enquanto tarefas complexas com orçamento alto mantêm a qualidade sem afetar o restante do sistema.
À medida que LLMs se tornam infraestrutura — rodando em pipelines de produção, processando milhões de requisições por dia — o custo por token importa tanto quanto a qualidade da resposta. Thinking budgets são a resposta do mercado para essa pressão: você não precisa escolher entre qualidade e custo. Você calibra os dois para cada caso de uso.
Essa granularidade é o que separa um sistema de IA bem engenheirado de um que foi apenas "colocado para funcionar". E em 2026, a diferença entre os dois aparece diretamente no custo operacional.
