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As agências começam não só a controlar os seus custos de IA, mas também a faturá-los de novo aos clientes. A Digiday informa, a 17 de setembro 2026, que o crescimento das subscrições de ferramentas e dos custos de tokens baseados no consumo está a alterar a lógica tradicional dos orçamentos tecnológicos e dos honorários das agências.
Isto completa uma tendência já visível nos agentes autónomos de media e marketing: quem escala a IA operacionalmente precisa não só de melhores modelos, mas de orçamentos, registo de atividade, encaminhamento de modelos e regras claras sobre quem paga a utilização.
Atualização: os custos de IA passam para os modelos de cliente
Na Markacy, segundo a Digiday, surgem sobretudo custos com acessos Enterprise ao Claude, bem como acessos adicionais ao ChatGPT. A Crispin utiliza, segundo o Chief Transformation Officer, cerca de 100 ferramentas de IA Enterprise, desde o planeamento de media até à escuta social e à descoberta de influenciadores. Muitos contratos estão estruturados como taxas anuais fixas, para limitar as oscilações mensais.
A Dept utiliza, entre outras, o Claude, o ChatGPT e soluções da Google. É aí que se registam os maiores custos de tokens. Ao mesmo tempo, segundo a empresa, o total dos custos de IA continua abaixo de uma percentagem de dois dígitos do orçamento; os custos com pessoal permanecem claramente superiores.
A questão nova é sobretudo a da refaturação. O CFO da Omnicom, Phil Angelastro, afirmou na conferência da Goldman Sachs que o grupo está a construir um modelo para medir e gerir os custos de tokens e para obter o reembolso de custos adicionais. A longo prazo, prevê uma mudança mais forte para modelos de remuneração orientados por resultados.
Outro representante de agência, não identificado por nome, disse à Digiday que a sua empresa testa duas variantes: custos de tokens como uma posição separada de "material" ao lado do trabalho humano, ou como componente incorporado numa taxa combinada. Para os clientes, isto torna mais concreta a questão contratual que já descrevemos em cláusulas de IA em contratos de agência.
Os registos de auditoria devem tornar as decisões autónomas rastreáveis
Já no início de setembro, várias agências tinham descrito mecanismos de controlo adicionais para agentes de IA no media buying. A Rise, uma agência do grupo Quad, utiliza, segundo a Digiday, uma função de registo de auditoria da PubMatic. Assim é possível reconstruir que alteração um agente fez e porque se afastou de um briefing ou parâmetro original.
A PubMatic tinha apresentado em agosto a arquitetura de governação subjacente. Guardrails e trilhos de auditoria devem permitir aos compradores controlar as ações que os sistemas autónomos realmente executam.
Isto completa uma tendência que já observamos em IA no media buying e na automação de plataformas: quanto mais decisões são automatizadas, mais importante se torna um controlo independente da lógica de decisão.
Os orçamentos de tokens tornam-se a nova alavanca de custos
Outras agências atuam diretamente sobre o consumo. A Brainlabs atribui, segundo a investigação anterior da Digiday, tokens de IA por níveis e avalia contingentes adicionais. A PMG trabalha com limites diários. A Dept utiliza ainda um "AI Gateway" central, que pode encaminhar pedidos para os modelos adequados segundo critérios de custo, desempenho ou jurídicos.
A visão atual dos orçamentos das agências mostra porque estes sistemas são cada vez mais importantes. Além das subscrições clássicas de software, surgem cada vez mais custos dependentes do consumo, enquanto vários modelos têm de continuar disponíveis em paralelo para diferentes clientes e tarefas. Sem uma visão central sobre utilização e benefício, corre-se o risco de ter uma pilha de muitas pequenas posições de custo, difíceis de atribuir.
Para as equipas que criam fluxos de trabalho agênticos, um bom prompting não chega. São necessários limites orçamentais, registo, encaminhamento entre modelos, análises de utilização e limites de aprovação. Questões de governação semelhantes colocam-se também nos MCPs de redes sociais e assistentes de IA.
O que os anunciantes devem verificar nas propostas das agências
Para os clientes, torna-se importante como é calculada a utilização de IA. Uma posição de tokens separada pode ser transparente, mas só é significativa se for claro quais os modelos e tarefas por detrás dela. Um valor fixo cria mais previsibilidade, mas pode ocultar a utilização real. Os modelos baseados em resultados, por sua vez, deslocam a discussão do tempo de trabalho e dos tokens para o resultado, mas exigem métricas fiáveis.
Independentemente do modelo, as agências devem conseguir explicar que ferramentas utilizam, como limitam os custos e que trabalho continua a ser verificado por pessoas. A tendência mais ampla não é, por isso, uma simples troca de pessoas por IA. Pelo contrário, o serviço da agência recebe uma camada adicional de custos variáveis de infraestrutura, que tem de ser gerida económica e contratualmente.