O custo de IA local que quase ninguém coloca na planilha é a energia elétrica: o software não cobra mensalidade nem cobrança por token, mas o seu computador consome watts sempre que o modelo gera uma resposta. O Ollama, programa que executa modelos abertos no seu próprio PC, é um projeto público distribuído sob licença MIT — ou seja, sem custo de licença — e o download do modelo acontece uma única vez. O que sobra para medir é a conta de luz, e, em uso doméstico leve, ela é baixa. Este guia mostra o cálculo completo: quanto o tamanho do modelo influencia no consumo, como medir a sua própria máquina e quando essa conta compensa frente a um serviço pago na nuvem.
O que você paga de verdade
Três itens formam o custo de rodar um modelo no seu computador: o download, o espaço em disco e a eletricidade. O download consome franquia de internet uma única vez — os arquivos de modelos abertos têm alguns gigabytes — e depois ficam guardados localmente, sem novo tráfego. O espaço em disco é um custo fixo que você já pagou quando comprou a máquina; um modelo a mais ou a menos não aparece no orçamento do mês. A eletricidade é o único item recorrente e o único que cresce com o uso: cada resposta do modelo mantém processador, memória e placa de vídeo trabalhando.
A escolha do modelo é o que mais muda essa conta. No catálogo de modelos do Ollama, a família Llama 3.1 existe em três tamanhos — 8B, 70B e 405B — e só os dois menores são realistas em um computador doméstico. Modelos pequenos chegam a rodar em notebook comum, sem placa de vídeo dedicada, com respostas razoavelmente rápidas. Os modelos grandes exigem hardware de outro nível, consomem mais energia por resposta e é aí que a conta de luz engorda de verdade.
Como medir o consumo
O cálculo é o mesmo da sua conta de luz: potência em quilowatts vezes horas de uso vezes a tarifa por quilowatt-hora. Para transformar isso em um número do seu bolso, siga quatro passos:
- Abra a sua conta de luz e localize a tarifa em R$/kWh — é a variável mais importante, porque muda de distribuidora para distribuidora e de estado para estado.
- Descubra quanto o seu computador puxa da tomada com o modelo carregado. A forma exata é um medidor de consumo de tomada (wattímetro); a forma aproximada é usar a potência máxima declarada pelo fabricante como teto e descontar.
- Anote as horas efetivas de geração por mês — não as horas com a máquina ligada, só as horas em que o modelo responde.
- Multiplique os três números. O resultado é o custo mensal da sua IA local.
Sobre a tarifa, um aviso de contexto: segundo a ANEEL, o efeito médio dos reajustes de tarifa de energia no Brasil em 2026 é de 9,4%, acima da inflação projetada para o ano. Isso não muda o método, mas significa que a conta de luz pesa um pouco mais neste ano — mais um motivo para medir em vez de estimar.
O tamanho do modelo
A regra prática é direta: quanto maior o modelo, mais memória ele exige e mais potência a máquina entrega — o que se traduz em mais watts por hora na tomada. A memória de vídeo é o gargalo principal. Uma RTX 4090 traz 24 GB de memória, segundo a página oficial da NVIDIA, o que dá folga para rodar modelos grandes em versões comprimidas; placas de vídeo comuns de videogame ficam restritas aos modelos pequenos e médios, com qualidade de resposta um degrau abaixo. Se o modelo não cabe na memória de vídeo, ele passa a usar a memória RAM e o processador, e a velocidade cai bastante — o custo por hora até diminui, mas o tempo para cada resposta aumenta.
Tabela de custo por hora
A tabela abaixo é um cenário hipotético, não uma medição: ela usa a tarifa-exemplo de R$ 0,90/kWh e três perfis de máquina. Substitua pelos seus números reais e o quadro fica pronto.
| Perfil da máquina (exemplo) | Potência estimada | Custo por hora | Custo com 1 h/dia no mês |
|---|---|---|---|
| PC ou notebook só com processador | 0,10 kW | R$ 0,09 | R$ 2,70 |
| PC com placa de vídeo intermediária | 0,25 kW | R$ 0,225 | R$ 6,75 |
| PC com placa de vídeo topo de linha | 0,45 kW | R$ 0,405 | R$ 12,15 |
Três leituras úteis saem dessa simulação. Primeira: mesmo o perfil mais pesado fica abaixo de R$ 15 por mês com uma hora de uso por dia — o custo de energia raramente é o obstáculo real de uma IA local doméstica. Segunda: o consumo só explode com geração contínua em segundo plano; manter o modelo carregado sem usar consome pouco, mas rodar respostas sem parar multiplica a conta. Terceira: a tarifa muda tudo — com R$ 1,10/kWh, os mesmos números sobem cerca de um quinto.
Quando a IA local compensa
A conta de energia quase nunca decide sozinha. A IA local compensa quando você prioriza privacidade (os dados não saem da máquina), uso offline, ausência de limite de mensagens e previsibilidade total de custo — zero surpresa no cartão no fim do mês. O serviço pago na nuvem compensa quando você precisa do modelo mais capaz do momento, respostas instantâneas sem hardware próprio ou recursos recentes que não cabem em um PC comum. Seus dados também pesam: documentos sensíveis que não podem circular por servidores de terceiros transformam a opção local em exigência, não preferência.
Para decidir, responda a este checklist:
- Seus usos cabem em modelos pequenos (resumir, rascunhar, perguntas simples)? Local fica barato.
- Você lida com dados que não podem sair da máquina? Local deixa de ser escolha e vira exigência.
- Você usa IA por menos de algumas horas por dia? A energia custa poucos reais por mês.
- Você precisa de qualidade máxima em tarefas complexas? A nuvem ainda ganha.
Se decidir começar, o caminho mais curto é o nosso guia de instalação com Ollama e llama.cpp; para evoluir sem gastar nada depois de instalado, o plano de 12 semanas para dominar LLMs organiza o estudo em etapas gratuitas. Meça a sua tarifa, conte as horas reais de uso e a decisão entre local e nuvem sai da opinião e entra no número.