Rodar uma IA local não tem mensalidade: o custo aparece na conta de luz, na fatia de energia que o computador consome a mais enquanto gera respostas. Para a maioria dos modelos pequenos rodando em CPU, isso significa poucos centavos por hora de uso; com uma GPU trabalhando pesado por horas todos os dias, o gasto mensal passa a ser perceptível. O número confiável, porém, só sai de uma conta feita com os watts do seu próprio equipamento e o preço do kWh impresso na sua fatura — estimativa pronta da internet serve de referência, nunca de resposta.
Há um motivo técnico para essa variação: uma medição sistemática apresentada no ACM FAccT e hospedada na arXiv mostrou que modelos generativos de propósito geral são ordens de magnitude mais caros em energia do que sistemas dedicados a uma única tarefa, mesmo comparando arquiteturas com número parecido de parâmetros. Ou seja, o consumo depende menos do rótulo “IA” e mais do tipo de modelo e de quanto ele faz o hardware trabalhar. Já mostramos como estimar o consumo de energia da sua máquina; este artigo fecha a conta em reais, passo a passo.
O que medir antes de calcular
O que entra na conta não é o consumo total do PC, e sim o delta entre o computador gerando texto e o computador em repouso. Um desktop que consome 90 W ocioso e 250 W com o modelo carregado gera um custo extra de 160 W por hora de uso — os 90 W você pagaria de qualquer forma, com a IA ligada ou não.
Para medir, há dois caminhos. O mais preciso é um medidor de consumo de tomada, que mostra os watts em tempo real: você lê o valor com o PC ocioso, depois com o modelo respondendo, e anota a diferença. O caminho aproximado usa os sensores do próprio sistema (o app do fabricante da placa de vídeo, ou utilitários de monitoramento de CPU e GPU) somando a leitura de processador, placa e resto estimado. As duas medidas têm erro; o medidor de tomada tem menos. Anote também por quanto tempo, de fato, o modelo fica gerando — tempo de tela ligada não é tempo de inferência.
A fórmula do custo em kWh
A conta tem três variáveis: potência em watts, tempo em horas e o preço do kWh. A fórmula é simples: watts × horas ÷ 1000 = kWh consumidos; depois, kWh × preço do kWh da sua fatura = custo em reais. O preço do kWh está impresso na conta de luz, na linha de energia, e varia por distribuidora, bandeira tarifária e classe de consumo — use o número da sua fatura, não uma média nacional.
O contexto tarifário importa: segundo a ANEEL, o efeito médio das tarifas de energia no Brasil em 2026 é de alta de 9,4%, acima dos índices de inflação projetados, o que torna erro de estimação mais caro. A tabela abaixo é um exemplo ilustrativo de matemática, não uma medição do seu PC:
| Consumo extra medido | Uso diário | kWh por mês |
|---|---|---|
| 60 W (modelo pequeno, CPU) | 1 hora | 1,8 kWh |
| 200 W (GPU de entrada em carga) | 1 hora | 6 kWh |
| 400 W (GPU dedicada em carga alta) | 2 horas | 24 kWh |
Multiplique a última coluna pelo preço do kWh da sua conta e você tem o custo mensal da IA local no seu caso. O mesmo raciocínio vale para comparar modelos: se um modelo maior dobra os watts em carga, ele dobra o custo por hora, mesmo sendo “gratuito” para baixar.
Exemplo de conta passo a passo
Vale mais um procedimento reproduzível do que uma média genérica. O roteiro:
- Meça os watts em repouso e os watts gerando respostas, e guarde a diferença (o delta).
- Some as horas reais de inferência por semana durante uma semana típica de uso.
- Multiplique delta em watts por horas, divida por 1000 e chegamos aos kWh.
- Multiplique os kWh pelo preço do kWh da sua fatura para obter o custo em reais.
- Compare o resultado com o total da conta de luz: se o valor for irrelevante, o custo deixa de ser critério de decisão; se pesar, defina um limite de horas ou troque de modelo.
Como exemplo numérico hipotético: um delta de 150 W usado 1 hora por dia gera 4,5 kWh por mês; a R$ 0,80 por kWh, isso seria R$ 3,60 mensais — troque os dois números pelos seus e a conta fecha. O ponto não é o valor do exemplo, e sim que qualquer um consegue reproduzir o cálculo em cinco minutos com a fatura na mão.
Onde a conta muda de tamanho
Três fatores explicam quase toda a diferença entre um gasto trivial e uma surpresa na fatura. Primeiro, o tamanho do modelo e a quantização: o projeto llama.cpp, escrito em C/C++ puro e sem dependências, usa quantização de pesos inteiros para acelerar a inferência e reduzir o uso de memória em CPUs, GPUs e Apple Silicon — a versão quantizada de um mesmo modelo pode consumir bem menos que a versão completa, com perda de qualidade pequena para tarefas simples. Segundo, GPU versus CPU: uma GPU dedicada em carga plena puxa centenas de watts, enquanto um modelo pequeno em CPU mal mexe no consumo. Terceiro, o tempo real de geração: sessões longas com respostas contínuas acumulam horas de carga que sessões curtas nunca alcançam.
Se o objetivo é decidir se a IA local compensa no seu fluxo de trabalho, o ideal é encaixar essa conta dentro de um período controlado de teste, como o teste piloto de uma semana com custo e supervisão que descrevemos antes: uma semana de medição real vale mais do que qualquer estimativa publicada.
Checklist antes de ligar o PC
- Medir o delta de watts (carga menos repouso) com medidor de tomada ou sensores do sistema.
- Localizar o preço do kWh na fatura, não em média da internet.
- Definir um limite semanal de horas de inferência antes de começar.
- Preferir versões quantizadas do modelo quando a tarefa tolerar.
- Refazer a conta no fim do mês com os números reais e comparar com o total da fatura.
Com esses cinco itens, a pergunta “quanto custa” deixa de ser opinião e vira um número seu, auditável, que cabe em uma linha da planilha — e que mostra na prática se a IA local é economia ou conveniência cara.