Construir vs Comprar

Visão geral: o que “Construir vs Comprar” significa em IA

Na estratégia de produto de IA, Construir vs Comprar é a decisão entre:

  • Comprar capacidade via uma API hospedada (hosted API) (por exemplo, um provedor de LLM de fronteira (frontier LLM) ) ou uma plataforma gerenciada
  • Adotar um modelo aberto(-com pesos) (open(-weight) model) que você executa por conta própria (auto-hospedado ou via um fornecedor de hospedagem)
  • Construir seu próprio modelo (treinar do zero ou customizar fortemente modelos fundacionais)

Diferentemente do software tradicional, sistemas de IA são probabilísticos, dependentes de dados e operacionalmente complexos. As decisões devem considerar não apenas funcionalidades e custo, mas também variância de qualidade, avaliação, risco, latência e capacidades organizacionais.

Este artigo foca nos trade-offs entre desenvolvimento interno, APIs e modelos abertos, e fornece frameworks práticos de decisão e exemplos. Tópicos estratégicos relacionados incluem Seleção de Casos de Uso, Estratégia de Dados, KPIs (Métricas de Modelo vs Produto) e Modos de Falha & UX de Contingência.

As três principais opções

1) Comprar: usar APIs de IA hospedadas

O que é: Você chama uma API de terceiros para inferência (texto, visão, embeddings, fala). Você gerencia prompts, orquestração e a UX do produto; o provedor gerencia o treinamento e o serving do modelo.

Pontos fortes típicos

  • Menor tempo para chegar ao mercado
  • Acesso a capacidade de ponta e upgrades rápidos de modelo
  • Carga mínima de MLOps (MLOps) (sem provisionamento de GPU, escalonamento ou ajuste de kernel)
  • Em geral, boas ferramentas (guardrails (guardrails), avaliações, APIs em lote, etc.)

Pontos fracos típicos

  • Custo variável contínuo e volatilidade de preços
  • Restrições de governança de dados (o que você pode enviar; onde é processado; políticas de retenção)
  • Dependência do fornecedor e potencial lock-in (lock-in) (mudanças de comportamento do modelo, descontinuações)
  • Customização profunda limitada; ajuste fino pode ser restrito ou caro
  • Latência e disponibilidade dependem de um serviço externo

Melhor encaixe

  • Produtos em estágio inicial comprovando valor
  • Casos de uso em que capacidade geral importa mais do que nuance específica do domínio
  • Times sem capacidade robusta de infraestrutura de ML

2) Adotar: usar modelos abertos(-com pesos)

O que é: Você usa modelos com pesos publicados (ou pesos licenciáveis comercialmente) e os executa na sua própria infraestrutura (ou com um host gerenciado). Você também pode ajustá-los finamente.

Pontos fortes típicos

  • Mais controle sobre dados, latência e ambiente de implantação
  • Menor custo marginal em escala (especialmente para workloads estáveis e de alto throughput)
  • Capacidade de customização (ajuste fino, escolhas de arquitetura, estratégias de decodificação)
  • Menor dependência do ciclo de vida de uma única API de fornecedor

Pontos fracos típicos

  • Você é responsável pela infraestrutura de inferência, escalonamento, monitoramento e segurança
  • A qualidade pode ficar atrás de APIs de fronteira para algumas tarefas
  • Licenciamento pode ser sutil (uso comercial, distribuição, “aberto” vs “aberto-com pesos”)
  • Acompanhar atualizações de modelo exige esforço de engenharia

Melhor encaixe

  • Workloads sensíveis a custo em escala significativa
  • Restrições fortes de residência de dados, uso offline ou latência
  • Times dispostos a investir em MLOps/serving de modelos

3) Construir: treinar seu próprio modelo (ou customizar profundamente)

O que é: Você treina um modelo do zero (raro) ou faz pré-treinamento continuado e ajuste fino extensivos, potencialmente com arquiteturas customizadas e um pipeline de dados sob medida. Você também constrói toda a pilha de serving.

Pontos fortes típicos

  • Máxima diferenciação quando dados + comportamento do modelo são um fosso competitivo
  • Controle profundo sobre capacidades, políticas de segurança e características operacionais
  • Potencial vantagem de economia unitária no longo prazo em escala muito grande

Pontos fracos típicos

  • Custo inicial muito alto (coleta de dados, computação de treinamento, talentos)
  • Longo tempo para chegar ao mercado e alto risco técnico
  • Exige práticas maduras de avaliação, segurança e MLOps
  • Difícil igualar capacidade geral de fronteira sem investimento massivo

Melhor encaixe

  • Empresas com dados únicos e ROI claro de comportamento proprietário de modelo
  • Implantações em grande escala em que pequenas melhorias de qualidade geram grandes ganhos de receita
  • Ambientes regulados com requisitos rígidos de controle e orçamento amplo

Fundamento teórico: por que essa decisão é diferente em IA

Capacidade não é binária; é uma distribuição

Funcionalidades de IA raramente “funcionam” ou “não funcionam” — elas têm taxas de erro e modos de falha que variam conforme a entrada. Pequenas mudanças no modelo podem mudar o comportamento. Isso afeta escolhas de aquisição:

  • APIs podem melhorar ao longo do tempo, mas também podem mudar o comportamento inesperadamente.
  • Modelos abertos são mais estáveis sob seu controle, mas você precisa gerenciar upgrades.
  • Modelos internos podem ser ajustados à sua distribuição específica, mas exigem manutenção contínua.

Por isso, times precisam de avaliação e monitoramento robustos, não apenas um benchmark pontual. Veja KPIs (Métricas de Modelo vs Produto) e Modos de Falha & UX de Contingência.

Dados são um ativo estratégico — ou uma commodity

Sua vantagem de dados determina se construir faz sentido. Se sua tarefa depende de sinais proprietários do domínio (tickets de suporte, grafos de conhecimento internos, jargão especializado, loops de feedback de usuários), modelagem customizada pode ser defensável. Se a tarefa é genérica (sumarização, tradução, perguntas e respostas genéricas), comprar pode dominar.

Isso se alinha com Estratégia de Dados: invista pesado em dados quando isso se acumula em um fosso competitivo; caso contrário, otimize por velocidade e custo.

Arquitetura importa, mas sistemas importam mais

Produtos modernos baseados em LLM frequentemente combinam:

  • Um modelo fundacional (API ou aberto)
  • Recuperação (RAG (RAG)), ferramentas e orquestração
  • Guardrails e aplicação de políticas
  • Avaliação, logging, monitoramento e loops de feedback humano

Mesmo se você “comprar” o modelo, você ainda está “construindo” um sistema. Conceitos como Arquitetura Transformer explicam por que modelos são poderosos, mas o sucesso prático muitas vezes depende do design de sistema: qualidade de recuperação, disciplina de prompt e contingências.

Dimensões-chave de decisão (o checklist prático)

1) Tempo para chegar ao mercado e velocidade de iteração

  • APIs vencem para prototipar e colocar em produção mais rápido.
  • Modelos abertos adicionam overhead de infraestrutura, mas ainda podem ser rápidos com hospedagem gerenciada.
  • Construir é o mais lento; você precisa justificar o custo de oportunidade.

Heurística prática: se você ainda está validando o problema, otimize por velocidade. Isso geralmente significa API-first.

2) Requisitos de qualidade e profundidade de customização

Pergunte: Você precisa de “melhor inteligência geral”, ou “melhor desempenho na minha distribuição estreita”?

  • APIs frequentemente oferecem desempenho geral de primeira linha.
  • Modelos abertos podem ser excelentes com ajuste fino de domínio, mas podem exigir mais trabalho de prompt/RAG para igualar comportamento de fronteira.
  • Construir pode vencer em uma distribuição específica se você tiver dados e conseguir rodar loops de iteração.

Exemplo:

  • Um extrator de cláusulas de contratos jurídicos pode superar APIs com ajuste fino de domínio em contratos rotulados e curados — se você conseguir obtê-los e rotulá-los de forma confiável.

3) Custo e economia unitária (não chute — modele)

O custo de IA depende de:

  • Volume de tokens/caracteres (entrada + saída)
  • Concorrência e requisitos de latência
  • Utilização de GPU se auto-hospedado
  • Overhead de engenharia (custo de pessoas)

Um trecho de modelagem aproximada (ilustrativo):

# Simple monthly cost comparison (illustrative numbers)
requests_per_month = 5_000_000
avg_input_tokens = 800
avg_output_tokens = 200
tokens_per_request = avg_input_tokens + avg_output_tokens

total_tokens = requests_per_month * tokens_per_request

api_cost_per_million_tokens = 8.0  # $/M tokens (example)
api_monthly = (total_tokens / 1_000_000) * api_cost_per_million_tokens

# Self-host estimate: GPU instances + ops
gpus = 8
gpu_monthly_per_gpu = 2200  # example all-in (instance + overhead)
ops_overhead = 12_000       # on-call, monitoring, storage, etc.
self_host_monthly = gpus * gpu_monthly_per_gpu + ops_overhead

print("API monthly:", api_monthly)
print("Self-host monthly:", self_host_monthly)

Importante: para auto-hospedagem, o grande fator de variação é a utilização. Se você precisa de baixa latência, mas tem tráfego irregular, pode pagar por GPUs ociosas. APIs podem ser mais custo-efetivas em cenários com picos.

4) Latência e requisitos offline

  • APIs adicionam latência de rede e dependência externa; podem ser adequadas para tarefas assíncronas.
  • Modelos abertos podem ser implantados próximos aos usuários (região, VPC) para menor latência.
  • Construir pode ser otimizado de ponta a ponta, mas raramente é necessário apenas por latência.

Se você precisa de implantação on-device ou em ambiente isolado (air-gapped), modelos abertos (ou internos) geralmente são a única opção prática.

5) Privacidade, compliance e residência de dados

Perguntas-chave:

  • Você pode legalmente enviar dados a um terceiro?
  • Você precisa que os dados permaneçam em um país/região específico?
  • Quais são os requisitos de retenção, logging e exclusão?

APIs vêm oferecendo cada vez mais controles de privacidade para empresas, mas ambientes regulados ainda podem exigir auto-hospedagem. Se governança é inegociável, aberto ou interno se torna mais atraente.

6) Confiabilidade, controle e gestão de mudanças

APIs podem mudar:

  • Comportamento do modelo e padrões de recusa
  • Formatos de saída
  • Limites de taxa e preços
  • Características de disponibilidade

Auto-hospedagem reduz risco de mudança do fornecedor, mas adiciona risco operacional (suas indisponibilidades). Em ambos os casos, projete para falhas: timeouts, retries, degradação graciosa e contingências seguras — veja Modos de Falha & UX de Contingência.

7) Segurança e risco de cadeia de suprimentos

  • API: o risco é principalmente segurança do fornecedor e manuseio de dados.
  • Modelos abertos: você deve proteger artefatos do modelo, dependências, imagens de container e isolamento de runtime.
  • Construir: você gerencia tudo, incluindo proveniência dos dados de treinamento e riscos de envenenamento (poisoning).

Para modelos abertos, preste atenção em:

  • Conformidade de licenças
  • Proveniência do modelo e checksums
  • Sandbox para agentes que usam ferramentas, para limitar o raio de impacto

8) Capacidade do time e adequação organizacional

Um inventário realista:

  • Você tem engenheiros que conseguem operar inferência em GPU de forma confiável?
  • Você tem expertise em ML para ajuste fino e avaliação?
  • Você consegue sustentar uma rotação de plantão (on-call)?

Se não, “comprar” (ou hospedagem gerenciada de modelo aberto) frequentemente vence mesmo quando auto-hospedar parece mais barato no papel.

Exemplos práticos

Exemplo A: assistente de suporte ao cliente (caminho típico “comprar → híbrido”)

Objetivo: Redigir respostas, sumarizar tickets, sugerir artigos da base de conhecimento.

  • Fase 1 (comprar): Usar uma API hospedada de LLM para validar ROI rapidamente.
  • Adicionar recuperação: Construir RAG sobre documentos internos e histórico de tickets.
  • Adicionar contingências: Se a confiança for baixa, mostrar citações e pedir perguntas de esclarecimento.
  • Fase 2 (híbrido): Direcionar consultas fáceis para um modelo aberto mais barato; usar API para casos complexos.

Exemplo de lógica de roteamento:

def choose_model(task, sensitivity, complexity_score):
    if sensitivity == "high":
        return "self_hosted_open_model"
    if complexity_score > 0.8:
        return "frontier_api"
    return "cheap_open_model"

def answer(question, context):
    complexity = estimate_complexity(question, context)
    model = choose_model("support", sensitivity="medium", complexity_score=complexity)
    return generate(model=model, question=question, context=context)

Essa abordagem reduz custo mantendo qualidade onde importa.

Exemplo B: sumarização de notas de saúde (decisão por privacidade “aberto/auto-hospedado”)

Objetivo: Sumarizar notas clínicas para profissionais de saúde.

Restrições:

  • Governança de dados rígida, logs de auditoria e possivelmente implantação em ambiente isolado (air-gapped)
  • Alto risco de alucinação; é preciso mostrar fontes e incerteza

Escolha comum:

  • Usar um modelo aberto implantado em um ambiente em conformidade
  • Forte ênfase em avaliação, restrições por template e citações
  • UX conservadora: “rascunho para revisão”, não saída final autônoma

Exemplo C: ranking de anúncios ou relevância de feed (frequentemente “construir”)

Objetivo: Prever clique ou conversão.

Por que construir?

  • Fortes loops de feedback proprietários e grandes conjuntos de dados rotulados
  • Pequenas melhorias geram grande impacto de receita
  • Modelos precisam integrar-se fortemente com infraestrutura existente e SLAs

Isso normalmente não é LLM-first; pode envolver deep learning (deep learning) + embeddings + aprendizado online (online learning). O caso de “construir” é mais forte quando acúmulo de dados é real.

Modelos abertos: “adotar” não significa “gratuito”

Quando as pessoas dizem “modelos abertos”, elas podem querer dizer:

  • Pesos abertos com uma licença (permissiva ou restritiva)
  • Código aberto (open source) do código de treinamento e dados (mais raro)
  • Checkpoints da comunidade sem proveniência clara (mais arriscado)

Antes de adotar, verifique:

  • Termos da licença para uso e distribuição comercial
  • Se você pode ajustar finamente e implantar derivados
  • Obrigações de atribuição ou restrições de uso

Operacionalmente, adotar modelos abertos também inclui:

  • Escolher uma pilha de serving (throughput vs latência)
  • Trade-offs de quantização (quantization) (qualidade vs custo)
  • Comprimento de contexto e requisitos de memória
  • Alinhamento de segurança: você pode precisar de guardrails adicionais

“Construir” em IA geralmente é *ajuste fino + sistemas*, não “treinar do zero”

Treinar do zero é caro e raramente se justifica, a menos que você esteja:

  • Em escala extremamente grande
  • Em um domínio especializado com dados únicos
  • Buscando independência estratégica de provedores externos de modelos

Investimentos mais comuns “com cara de construir”:

  • Ajuste fino de domínio (SFT (SFT)) em dados proprietários
  • Ajuste por preferências (por exemplo, pipelines do tipo RLHF (RLHF))
  • Pré-treinamento continuado em corpora do domínio
  • Construção de harnesses de avaliação (evaluation harnesses) e conjuntos de teste dourados (golden test sets)
  • Construção de pipelines de recuperação e orquestração de ferramentas

Em muitas organizações, o fosso sustentável não é uma arquitetura secreta — é dados + avaliação + velocidade de iteração.

Estratégias híbridas: comuns, eficazes e subutilizadas

Padrão 1: API para “difícil”, modelo aberto para “fácil”

  • Use um classificador ou heurística para rotear requisições.
  • Mantenha um schema de saída consistente para o produto permanecer estável.
  • Avalie continuamente drift e redirecione quando a qualidade cair.

Padrão 2: modelo aberto para privacidade, API para não sensível

  • Mantenha workloads sensíveis em um ambiente privado.
  • Permita que usuários/tenants escolham níveis de privacidade (controle enterprise).

Padrão 3: multi-fornecedor para resiliência e poder de barganha

  • Abstraia provedores atrás de uma única interface.
  • Mantenha um modelo “segunda fonte” aquecido para failover.
  • Reduz risco de indisponibilidade e desequilíbrio de poder de precificação.

Padrão 4: comprar agora, construir depois (caminho de migração intencional)

Comece com APIs para provar valor, depois mova fluxos estáveis e de alto volume para modelos abertos auto-hospedados quando:

  • Padrões de prompt e RAG estabilizarem
  • Você tiver conjuntos confiáveis de avaliação
  • O volume de tráfego justificar investimento em infraestrutura

Framework de decisão: uma rubrica simples de pontuação

Pontue cada dimensão de 1–5 (maior favorece construir/auto-hospedar):

  • Diferenciação: O comportamento do modelo é um fosso central?
  • Vantagem de dados: Você tem dados únicos e loops de feedback?
  • Escala: O volume de tokens é alto e estável o suficiente para amortizar infraestrutura?
  • Governança: Restrições de privacidade/residência são rígidas?
  • Controle de latência: Você precisa de SLOs rigorosos ou implantação offline?
  • Prontidão organizacional: Você tem maturidade em MLOps, avaliação e on-call?

Interpretação:

  • Se velocidade domina e a incerteza é alta → API-first
  • Se governança + escala dominam → adoção de modelo aberto
  • Se diferenciação + dados dominam e você pode investir → construir/customizar

Conecte isso de volta a Seleção de Casos de Uso: a escolha certa depende de o caso de uso ser realmente valioso e viável.

Considerações operacionais que mudam a resposta

Avaliação e monitoramento

Se você não consegue medir qualidade de forma confiável, construir é arriscado e comprar também pode ser arriscado (regressões silenciosas). Invista cedo em:

  • Conjuntos de dados dourados e testes baseados em cenários
  • Métricas online atreladas a resultados de produto
  • Fluxos de revisão humana para casos extremos

Veja KPIs (Métricas de Modelo vs Produto).

Tratamento de falhas e design de UX

Todas as opções falham — APIs dão timeout, GPUs auto-hospedadas estouram memória (OOM), modelos alucinam. Seu produto deve:

  • Detectar consultas de baixa confiança ou fora da distribuição
  • Fornecer contingências seguras (resultados de busca, templates, escalonamento)
  • Comunicar incerteza de forma apropriada

Veja Modos de Falha & UX de Contingência.

Volantes de dados e loops de feedback

Se você consegue criar um loop em que interações do usuário melhoram o sistema (rótulos, dados de preferência, melhorias de recuperação), construir se torna mais atraente ao longo do tempo. É aqui que Estratégia de Dados cruza com a execução de produto.

Armadilhas comuns

  • Investir demais em treinamento antes de validar o valor do caso de uso
  • Subestimar operações de inferência (observabilidade, resposta a incidentes, planejamento de capacidade)
  • Ignorar licenciamento de modelos abertos até tarde no processo de aquisição
  • Assumir economia de custo sem modelar utilização e capacidade de pico
  • Pular UX de contingência, levando a experiências frágeis
  • Lock-in de fornecedor por acidente (sem camada de abstração, formatos proprietários, sem plano de segunda fonte)

Recomendações práticas (um padrão sensato)

  • Comece com APIs para validar valor ao usuário e iterar rapidamente.
  • Construa cedo uma interface agnóstica de modelo (model-agnostic interface) (para que trocar provedores não exija reescrita).
  • Invista em avaliação + logging como infraestrutura de primeira classe.
  • Mova caminhos estáveis, de alto volume e sensíveis a custo para modelos abertos quando você tiver:
    • workloads previsíveis
    • metas claras de qualidade
    • um plano de operações
  • Considere “construir” (customização profunda ou treinamento) apenas quando:
    • você tem uma vantagem de dados convincente
    • melhorias de qualidade mudam materialmente os resultados do negócio
    • você consegue sustentar a carga de manutenção de longo prazo

Na maioria dos produtos reais, a estratégia vencedora não é puramente construir ou comprar — é sequenciamento: comprar para aprender, adotar para controlar custo/risco e construir apenas onde você consegue realmente se diferenciar.