é uma conta que você paga. Quanto você está perdendo com IA que repensa tudo do zero? A maioria dos fluxos de trabalho orquestrados por LLMs tem uma falha: eles improvisam cada etapa — às suas custas, em escala, sem garantias. A Pega fixa a lógica já no design, assegurando resultados controlados por uma fração do custo. Calcule seu risco Veja como funciona O custo invisível de raciocinar de novo Fluxos com LLM não se limitam a acionar agentes. Eles repensam tudo, toda vez. Para entender como os custos se acumulam, veja como a maioria dos fluxos de trabalho agênticos opera hoje — e onde eles falham. 5-20× Os fluxos de trabalho orquestrados por LLM custam de 5 a 20× mais por execução do que a execução direcionada da Pega. E a diferença se acumula a cada etapa adicional do fluxo de trabalho, à medida que as janelas de contexto crescem e o uso de tokens dispara. Agentes sem amarras Onde os custos se acumulam A maior parte da orquestração de IA depende de LLMs para gerenciar fluxos de trabalho em tempo de execução. Cada etapa exige inferência para interpretar o contexto e decidir o que vem a seguir — mesmo quando a lógica não mudou. À medida que os fluxos de trabalho escalam, a inferência repetida eleva o uso de tokens e o custo. A abordagem previsível de Pega Eficiente e previsível desde a concepção Na Pega Platform, a orquestração determinística executa o fluxo de trabalho, acionando agentes de IA em qualquer plataforma para realizar tarefas específicas, como processamento de documentos, pesquisas ou síntese de conteúdo. A lógica é definida uma única vez, no tempo de design. Os fluxos rodam com eficiência, sempre.
Reimagine seu fluxo de trabalho agora com o Pega Blueprint. Experimente A realidade dos seus custos de IA Quanto você está
gastando hoje? Configure abaixo o cenário do seu fluxo de trabalho para uma estimativa rápida, ou mude para Avançado e tenha controle granular sobre tokens e preços. Estimativa simples Opções avançadas Especialista Comece com um cenário — ou defina o seu abaixo Fluxos de trabalho por mês Fluxos de trabalho Total de etapas por fluxo de trabalho etapas etapas do agente de IA etapas do agente Mostre minha economia anual Recalcule minha economia Configuração do fluxo de trabalho Etapas do agente de IA Etapas totais do fluxo de trabalho Volume mensal (casos) Por chamada de agente — etapa direcionada da Pega Tokens de entrada (etapa da Pega) Tokens de saída (etapa da Pega) Por etapa — orquestração por LLM Crescimento do contexto / etapa Tokens de saída / etapa Preço dos tokens ($ por milhão de tokens) Preço do token de entrada Preço do token de saída Custo da Pega Platform Preço por caso ($) Calcular economia Recalcular Sua estimativa Veja o tamanho da economia
com a Pega. Sem a Pega — gasto anual Todas as etapas enviadas para Claude Sonnet (R$ 15,09 / R$ 75,45 por 1M) Com a Pega — gasto anual Inclui {platformCost}/caso custo da Pega Platform Custo da Pega Platform definido para $0 — custos apenas de tokens Economia anual estimada Baseado em {volume} fluxos de trabalho/mês · {totalSteps} etapas totais · {agentSteps} etapas do agente % salvo Converse com um especialista Veja os dados As estimativas usam o mesmo modelo subjacente tanto nos modos Simples quanto Advanced: custo Pega = (etapas do agente × custo do token escopado) + taxa da plataforma; Custo nativo em IA = Σ(etapa i) [2.000 + i × crescimento do contexto por etapa] tokens de entrada + tokens de saída em cada etapa. Preço padrão: Claude Sonnet R$ 15,09/M de entrada · R$ 75,45/M de saída. Taxa da plataforma Pega: R$ 4,43 por caso. R$ 4,43/caso presume um contrato de 3 anos com 1 milhão de casos/ano. Todas as premissas são ajustáveis no modo Avançado. As estimativas são ilustrativas. Raciocínio repetido ao longo do tempo Por que os custos da orquestração nativa em IA
crescem quadraticamente. O custo de raciocínio da orquestração cresce a cada etapa — e acelera à medida que o contexto cresce. A abordagem determinística da Pega para desenvolvimento e orquestração de fluxos de trabalho não tem essa sobrecarga, oferecendo um potencial expressivo de economia ao longo do tempo. Custo acumulado por execução do fluxo de trabalho — etapa a etapa 1.000 casos mensais · preços do Claude Sonnet · os custos se acumulam à medida que o contexto cresce Pega (determinística + agentes direcionados) Nativo em IA (refaz o raciocínio a cada etapa) Etapa Pega (agentes direcionados) Orquestrado por LLM Como calculamos — premissas e metodologia completa Modelo completo — premissas, cálculo de tokens e metodologia da fórmula Todos os valores refletem as entradas atuais na sua calculadora. Atualiza-se dinamicamente conforme você ajusta as configurações acima. Baixar CSV Imprimir / Salvar PDF Premissas de Entrada Resultados calculados Comparação por execução. Multiplique pelo volume mensal para obter o custo total. Metodologia da fórmula Preencha a calculadora acima e clique "Mostrar minha economia anual" para ver sua estimativa. Preços de tokens obtidos a partir da documentação da API do provedor, abril de 2026. O preço padrão reflete o Claude Sonnet (R$ 15,09/M de entrada · R$ 75,45/M de saída). O modelo de custo da orquestração nativa em IA trata a acumulação de contexto como uma série aritmética — o fator de custo cresce quadraticamente com o comprimento do fluxo de trabalho, não linearmente. O custo da Pega reflete chamadas direcionadas de LLM apenas em etapas de agente designadas, além de uma taxa opcional da plataforma. Todas as premissas são ajustáveis. As estimativas são ilustrativas.
Esta calculadora de ROI fornece apenas estimativas e tem o objetivo de ajudar você a explorar resultados potenciais com base em informações de exemplo. Os cálculos dependem de premissas e médias que podem diferir significativamente da sua experiência real. Os resultados não substituem uma análise profissional, e a Pega não oferece declarações ou garantias, expressas ou implícitas, quanto à precisão, integridade ou confiabilidade dos resultados. Custos ou desempenho passados ou estimados não são um indicador confiável de resultados futuros. O que conta como fluxo de trabalho?
Um processo de ponta a ponta que sua IA realiza — um caso de atendimento ao cliente, uma solicitação de empréstimo, um pedido de onboarding, uma análise de sinistro.
Estimativa rápida: Se sua equipe lida com ~200 casos por dia, isso dá aproximadamente 4.000 por mês. Total de etapas de ponta a ponta
Cada ação no fluxo de trabalho conta — consultas a dados, decisões, atualizações de status, esperas assíncronas e chamadas de agente de IA. Em um sistema nativo em IA, o orquestrador lê todo o histórico novamente em cada uma delas.
Faixa típica: Processo simples ≈ 10–20 · Caso corporativo ≈ 30–60 Etapas que precisam do julgamento de IA
Do total de etapas do seu fluxo de trabalho, quantas realmente exigem um LLM — classificação, análise de documentos, elaboração, tomada de decisão? As demais são tratadas deterministicamente pela Pega a um custo de tokens próximo de zero.
Guia rápido: Em geral, 20–40% do total de etapas · Um fluxo de trabalho de 40 etapas pode ter de 10 a 15 etapas genuínas de agente de IA O que são etapas de agente de IA? O número de etapas dentro do seu fluxo de trabalho em que um LLM é efetivamente chamado — decisões, classificações, elaboração. Etapas sem IA, como consultas a banco de dados ou verificações de regras, não contam.
Dica: Se 28 das 40 etapas do seu fluxo de trabalho envolvem raciocínio de IA, defina este campo como 28. Total de etapas vs. etapas de agente O comprimento total do seu fluxo de trabalho de ponta a ponta, incluindo etapas sem IA como recuperação de dados, avaliação de regras e chamadas de sistema.
Exemplo: Um fluxo de trabalho de sinistros pode ter 40 etapas no total, mas apenas 28 delas chamam um LLM. Quantos casos por mês? O número total de vezes que este fluxo de trabalho é executado em um mês, considerando todos os usuários ou clientes.
Estimativa rápida: 200 casos/dia × 22 dias úteis ≈ 4.400/mês. Tokens de entrada por chamada de agente Pega A quantidade de tokens enviados para o modelo em cada etapa direcionada de agente Pega. Como a Pega fixa o contexto antes da execução, esse valor permanece pequeno e fixo — normalmente apenas o prompt da tarefa e os dados relevantes.
Faixa típica: 500–3.000 tokens por chamada. Tokens de saída por chamada de agente Pega A quantidade de tokens que o modelo retorna em cada etapa direcionada de agente. As saídas estruturadas da Pega mantêm esse valor conciso — geralmente uma classificação, uma decisão curta ou um bloco JSON estruturado.
Faixa típica: 100–800 tokens por chamada. Por que o contexto cresce? Em fluxos de trabalho orquestrados por LLM, o histórico de conversa do modelo cresce a cada etapa — cada ação anterior, resultado de ferramenta e resposta vai sendo anexado. É isso que faz os custos se acumularem.
Exemplo: Se cada etapa adiciona ~2.000 tokens de histórico, na etapa 20 você já está enviando 40.000 tokens só de contexto. Tokens de saída por etapa do LLM Quantos tokens o LLM gera como resposta em cada etapa de orquestração. Esse valor permanece relativamente constante por etapa, mas você paga em cada uma — diferentemente da Pega, em que apenas as etapas de agente geram custo de saída.
Faixa típica: 200–1.500 tokens/etapa. O que é o preço de token de entrada? O que você paga por milhão de tokens enviados para o modelo (seus prompts, contexto, dados). Tokens de entrada são sempre mais baratos que tokens de saída.
Preços de referência (abr. 2026): GPT-4o ~R$ 12,58 · Claude Sonnet ~R$ 15,09 · Claude Opus ~R$ 74,45 · Haiku ~R$ 1,26 — todos por 1M de tokens. O que é o preço de token de saída? O que você paga por milhão de tokens que o modelo gera em resposta. Tokens de saída custam de 3 a 5× mais que tokens de entrada, porque gerar texto é computacionalmente mais pesado.
Preços de referência (abr. 2026): GPT-4o ~R$ 50,30 · Claude Sonnet ~R$ 75,45 · Claude Opus ~R$ 377,24 · Haiku ~R$ 6,29 — todos por 1M de tokens. Custo da Pega Platform por caso A taxa da Pega Platform cobrada por execução de fluxo de trabalho, somada aos custos brutos de tokens de LLM. Cobre orquestração, lógica de roteamento, trilhas de auditoria e ferramentas de conformidade.
Defina como R$ 0 se quiser comparar apenas os custos puros de tokens de LLM, sem incluir o licenciamento da plataforma. Operações departamentais 10.000 casos/mês · gestão de casos complexos · 40 etapas no total · 28 etapas de agente Corporativo 100.000 casos/mês · Orquestração multissistema · 50 etapas no total · 30 etapas de agente Volumes escalonados 300.000 casos/mês · processamento automatizado em larga escala · 60 etapas no total · 35 etapas de agente PARÂMETRO SEU VALOR NOTAS FLUXO DE TRABALHO PRECIFICAÇÃO DE TOKENS POR CHAMADA DE AGENTE (ETAPAS DIRECIONADAS DA PEGA) ORQUESTRAÇÃO LLM (NATIVA EM IA, POR ETAPA) Etapas de agente de IA Total de etapas do fluxo de trabalho Volume mensal Preço do token de entrada Preço do token de saída Custo da Pega Platform Tokens de entrada / chamada Tokens de saída / chamada Crescimento do contexto / etapa Tokens de saída / etapa Etapas em que um LLM é de fato invocado (apenas Pega) Todas as etapas de ponta a ponta. O nativo em IA refaz o raciocínio em cada uma Escala o custo linearmente para ambas as arquiteturas Claude Sonnet ~R$ 15,09 · GPT-4o ~R$ 12,58 · Opus ~RS$ 75,45 Normalmente entre 3 e 5× o preço de entrada Licenciamento por uso — orquestração determinística + trilha de auditoria Prompt do sistema + dados do caso com escopo restrito a essa etapa Resultado estruturado, classificação ou decisão curta Fator-chave — o histórico anexado cresce quadraticamente. Conservador em 2K; frameworks reais costumam ficar entre 4K-8K Cadeia de raciocínio + decisão de próxima etapa por chamada do agente mestre MÉTRICA PEGA
(DETERMINÍSTICA + AGENTES) NATIVO EM IA
(REFAZ O RACIOCÍNIO A CADA ETAPA) ECONOMIA COM A PEGA Tokens de entrada / execução Tokens de saída / execução Total de tokens / execução Custo dos tokens / execução Custo da plataforma / execução (Pega) Custo total / execução Custo mensal Custo anual Multiplicador de custo menor custo Custo da Pega por execução = (EtapasAgente × TokensEntrada / 1M × PreçoEntrada)
+ (EtapasAgente × TokensSaída / 1M × PreçoSaída)
+ CustoPlataformaPorCaso Apenas as etapas de agente designadas invocam um LLM. Todas as outras etapas são executadas deterministicamente, a um custo de IA próximo de zero. O contexto é restrito a cada chamada individualmente. Tokens de entrada da orquestração nativa em IA por execução = Σ (etapa i = 0 a N−1) [ 2.000 + i × CrescimentoContextoPorEtapa ]
= N × 2.000 + CrescimentoContexto × N × (N−1) / 2 Trata-se de uma série aritmética. O termo N×(N−1)/2 faz com que o custo cresça quadraticamente — e não linearmente — com o comprimento do fluxo de trabalho. Um fluxo de trabalho com o dobro do tamanho custa cerca de quatro vezes mais para orquestrar. Na etapa 20, o agente mestre relê tudo das etapas 1 a 19 apenas para decidir qual deve ser a etapa 20. Custo total nativo em IA por execução = (TokensEntradaOrquestrador / 1M × PreçoEntrada)
+ (TotalEtapas × TokensSaídaPorEtapa / 1M × PreçoSaída)
+ mesmos custos de agente direcionado que na Pega A camada de orquestração é pura sobrecarga sobre as chamadas de agente que as duas arquiteturas compartilham. A diferença aumenta a cada etapa adicionada ao fluxo de trabalho. etapas tokens casos caso