Os créditos de mensagens medem a utilização do chatbot que pode gerar. Cada resposta de texto do chatbot deduz créditos com base no modelo de IA selecionado e no tamanho do contexto da conversa, enquanto as mensagens do utilizador são sempre gratuitas. Abaixo, explicamos como é calculado o custo em créditos de uma resposta, listamos os modelos atuais e o respetivo peso por mensagem, e abordamos a utilização em chamadas de voz, Live Chat e integrações de e-commerce.
Como é calculado o custo em créditos de uma resposta
Cada resposta de texto do chatbot deduz créditos através de uma fórmula simples:
Créditos por resposta = multiplicador de contexto x peso do modelo
-
Peso do modelo - cada modelo de IA tem um peso de créditos por mensagem. Um modelo mais rápido e leve consome menos créditos; um modelo maior e mais capaz consome mais (consulte a lista de modelos abaixo).
-
Multiplicador de contexto - a quantidade de contexto da conversa que o chatbot considera. Uma janela de contexto maior multiplica o custo:
- Contexto de 8k - x1
- Contexto de 16k - x2
- Contexto de 32k - x4
Assim, um modelo com peso de 5 créditos custa 5 créditos por resposta com contexto de 8k, 10 créditos com 16k e 20 créditos com 32k.
A configuração predefinida utiliza um modelo mini eficiente com contexto de 8k, pelo que uma resposta custa 1 crédito logo de início. Pode alterar o modelo e o tamanho do contexto nas definições do chatbot (Bot Settings (Definições do bot) > Model & Advanced (Modelo e avançado)).
Uma conversa média tem cerca de 5 intercâmbios (1 intercâmbio = 1 mensagem do utilizador + 1 resposta do chatbot), pelo que um chatbot predefinido consome sensivelmente 5 créditos por conversa.
Modelos de IA e pesos de créditos (texto)
A tabela abaixo lista os modelos de texto atuais e o respetivo peso em créditos por mensagem no contexto base de 8k. Multiplique pelo multiplicador de contexto (x2 para 16k, x4 para 32k) para obter o custo real por resposta.
Modelos de entrada (1 crédito por resposta a 8k)
- Otimizados para velocidade e eficiência, ideais para chatbots de suporte de alto volume e FAQ.
- Modelos: GPT 4-o mini, GPT 4.1-mini, GPT 5-mini, GPT 5.6 Luna, Gemini 3.1 Flash-Lite
- Escolha predefinida para novos chatbots (GPT 5.6 Luna).
Modelos mini de raciocínio (3 créditos por resposta a 8k)
- Modelos leves, otimizados para raciocínio, que lidam com perguntas de vários passos mantendo a eficiência de custos.
- Modelos: GPT 5.4-mini, Gemini 3 Flash
Modelos standard (5 créditos por resposta a 8k)
- Qualidade e precisão avançadas para perguntas complexas e conversas com nuances. Necessários para chamadas de funções e integrações de backend.
- Modelos: GPT 4-o, GPT 4.1, GPT 5, GPT 5.1, GPT 5.4, GPT 5.6 Terra, Gemini 3.5 Flash, Claude Haiku 4.5
Modelos de elevada capacidade (10 créditos por resposta a 8k)
- A mais alta qualidade para raciocínio exigente, suporte técnico e tarefas especializadas.
- Modelos: GPT 5.5, Gemini 2.5 Pro, Gemini 3 Pro, Claude Sonnet 4.6, Claude Sonnet 5
Modelos de topo (15 créditos por resposta a 8k)
- Os modelos mais capazes, recomendados quando a qualidade da resposta importa mais do que o custo ou a velocidade.
- Modelos: GPT 5.6 Sol, Claude Opus 4.7, Claude Opus 4.8
Nota: Os modelos disponíveis podem mudar ao longo do tempo conforme a tecnologia de IA evolui. Aceda às definições do chatbot (Bot Settings > Model & Advanced) para consultar a lista atual de modelos suportados e o respetivo custo exato de créditos por mensagem.
Conversas de voz: faturação por minuto
As chamadas de voz são faturadas pela duração da chamada em vez de por resposta - da mesma forma para todos os modelos de voz. Cada modelo de voz tem a sua própria tarifa por minuto, que serve também de cobrança mínima para o primeiro minuto.
| Modelo de voz | Tarifa | Mínimo do primeiro minuto |
|---|---|---|
| GPT Realtime | 30 créditos/min | 30 créditos |
| GPT Realtime Mini | 20 créditos/min | 20 créditos |
| Gemini 3.1 Flash Voice | 15 créditos/min | 15 créditos |
| ElevenLabs Voice | 30 créditos/min + custo do modelo de texto | 30 créditos |
Como funciona a faturação:
-
Mínimo do primeiro minuto - qualquer chamada iniciada tem a cobrança mínima de um minuto inteiro à tarifa do modelo (15, 20 ou 30 créditos, dependendo do modelo). Uma chamada que termine após 10 segundos continuará a custar o mínimo do primeiro minuto completo.
-
Após o primeiro minuto - o tempo adicional é faturado à tarifa por minuto do modelo, proporcional por segundo e arredondado para o crédito inteiro seguinte. Por exemplo, no GPT Realtime (30 créditos/min), cada segundo extra custa 0,5 créditos.
-
Custo do modelo de texto ElevenLabs - o ElevenLabs Voice utiliza o modelo de texto selecionado para gerar as respostas faladas, pelo que os créditos de texto por resposta desse modelo são cobrados além da tarifa por minuto.
-
Verificação pré-chamada - para iniciar uma chamada de voz, o chatbot tem de ter disponível, no mínimo, o valor correspondente ao primeiro minuto.
-
Faturação baseada em heartbeat - enquanto a chamada estiver ativa, o widget envia um sinal de verificação a cada 10 segundos. A faturação é concluída com base no último ponto de controlo confirmado, pelo que chamadas caídas, separadores fechados ou desligamentos inesperados nunca cobram o intervalo sem atividade.
-
Interrupção a meio da chamada - se os créditos restantes ficarem demasiado baixos para cobrir o incremento seguinte de faturação, o servidor envia um sinal ao widget para terminar a chamada automaticamente e apenas o tempo confirmado é faturado.
Exemplo: Uma chamada de 2 minutos e 25 segundos no GPT Realtime é faturada em 30 créditos (primeiro minuto) + 85 segundos adicionais x 0,5 créditos, arredondados para 43 = 73 créditos.
Live Chat: consumo de créditos
O Live Chat (chat ao vivo) permite a comunicação direta entre utilizadores e operadores humanos. Cada mensagem num chat em direto, enviada pelo utilizador ou pelo operador, custa 1 crédito de mensagem.
- Mensagens do utilizador - 1 crédito por mensagem.
- Respostas do operador - 1 crédito por mensagem.
Se uma conversa no chat incluir 5 mensagens do utilizador e 5 respostas do operador, o consumo total será de 10 créditos.
Integrações com sistemas de e-commerce e de backend
As integrações com sistemas de e-commerce e de backend são efetuadas através de chamadas de funções (function calls). Estas são funcionalidades avançadas que permitem ao chatbot:
- Consultar o estado de encomendas.
- Procurar produtos na sua loja de e-commerce.
- Efetuar pedidos de API personalizados para operações específicas.
Pormenores importantes sobre as chamadas de funções:
- As chamadas de funções vêm desativadas por predefinição. Ative-as nas definições do chatbot, se necessário.
- É necessário um modelo standard (5 créditos) ou superior para as chamadas de funções - os modelos mini não suportam esta funcionalidade.
- Consumo de créditos: cada chamada de função (integrações integradas como Shopify e WooCommerce, ou integrações de API personalizadas) custa 1 crédito por chamada, além dos créditos da resposta de IA.
Exemplo: consumo de créditos em integração de e-commerce
Ao utilizar um modelo standard (obrigatório para chamadas de funções, com o custo de 5 créditos por resposta no contexto de 8k), uma conversa típica de e-commerce consome:
- 5 intercâmbios = 5 respostas do chatbot = 25 créditos.
- 1 chamada de integração integrada por conversa = 1 crédito.
- Total por conversa = 26 créditos.
Esta configuração suporta funcionalidades avançadas, como o acompanhamento de encomendas e a pesquisa de produtos, mantendo uma elevada qualidade nas respostas.
Parceiros de agência: preços de chamadas de funções
Para parceiros de agência que fornecem soluções ChatLab em White Label, o preço das chamadas de funções é diferente do praticado em contas standard. Todas as chamadas de funções custam 2 créditos por chamada (em comparação com 1 crédito nas contas standard):
- Integrações integradas (Shopify, WooCommerce, etc.) - 2 créditos por chamada.
- Integrações de API personalizadas - 2 créditos por chamada.
Isto aplica-se a todos os chatbots criados em contas de parceiros de agência e reflete a infraestrutura adicional e o suporte necessários para implementações multilocatário em White Label.