Prompt em inglês gasta menos tokens? Medimos: até 30% a menos

Sim. Na medição da Luria, o mesmo texto em inglês gastou de 16% a 30% menos tokens que em português, conforme o tokenizador. Veja quando compensa trocar.

Sim. O mesmo texto escrito em inglês gasta menos tokens do que em português: de 16% a 30% menos, conforme o tokenizador, na medição que fizemos na Luria em 4 de novembro de 2026. Visto do outro lado, o português gasta 19% mais tokens que o inglês no tokenizador que a OpenAI usa hoje, do GPT-4o ao GPT-5, e 43% mais no anterior, o do GPT-4. Em perguntas curtas, do tipo que um gestor faz no dia a dia, a diferença cai para 11% e 27%.

Quem cuida da fatura de IA ouve com frequência que escrever em inglês sai mais barato. Faltava um número atual: o estudo mais citado sobre o tema é de 2023 e mediu tokenizadores que já foram trocados. Por isso fizemos a conta com material nosso, que qualquer pessoa pode conferir.

O que medimos: 46 artigos e 20 perguntas, em português e em inglês

Usamos a biblioteca tiktoken, que a OpenAI publica com os tokenizadores dos seus modelos (versão 0.14.0), e dois deles: o o200k_base, dos modelos GPT-4o, GPT-4.1, o3 e GPT-5, e o cl100k_base, do GPT-4 e do GPT-3.5. O primeiro material foram os 46 artigos deste blog no ar em 4 de novembro de 2026, que existem com o mesmo conteúdo em português, inglês e espanhol: cerca de 60 mil palavras em português. O segundo foram 20 perguntas típicas de gestão (faturamento por filial, inadimplência, fluxo de caixa, giro de estoque, rotatividade), escritas em português e traduzidas para o inglês.

Em média, cada palavra em português virou 1,40 token no o200k_base, contra 1,24 em inglês. O espanhol ficou perto do português, com 22% mais tokens que o inglês no mesmo tokenizador. E o português gastou mais que o inglês em todos os 46 artigos, de 8% a 32% a mais conforme o texto.

Em perguntas curtas a diferença cai, mas aparece em quase todas

Nas 20 perguntas, o português gastou mais tokens em 17 no tokenizador atual e em 19 no anterior. Três exemplos, contados no o200k_base:

• “Escreva um e-mail para os gerentes regionais explicando a nova política de descontos”: 20 tokens em português e 13 em inglês.
• “Qual foi a rotatividade de funcionários por área nos últimos doze meses?”: 15 contra 12. “Rotatividade” vira dois pedaços e “doze” também; “turnover” e “twelve” são um token cada.
• “Quais clientes atrasaram pagamento por mais de 30 dias neste mês e quanto eles devem no total?”: 21 em português e 24 em inglês. A tradução saiu mais longa, e o inglês perdeu.

O terceiro exemplo vale para qualquer comparação: o que pesa é o tamanho do texto enviado, e uma tradução prolixa come a vantagem do idioma.

Por que o mesmo texto em português vira mais tokens

O modelo não lê palavras: um tokenizador corta o texto em pedaços que ele conhece, montados a partir do material de treino, em que o inglês domina. Palavra inglesa comum costuma ser um token só; a portuguesa é quebrada com mais frequência. O estudo de referência é de Petrov e colegas, da Universidade de Oxford, apresentado na NeurIPS 2023: no tokenizador do ChatGPT e do GPT-4, o português precisou de 1,48 vez o número de tokens do inglês para o mesmo conteúdo.

O tokenizador mais novo da OpenAI encurtou a distância: no nosso material, ela caiu de 43% para 19%. Para Claude e Gemini, a conta precisa ser refeita com a contagem oficial de cada fornecedor, como a contagem de tokens da API do Claude e a documentação de tokens do Gemini. Esta última traz a regra de bolso de 100 tokens para 60 a 80 palavras, que vale para inglês.

Quando vale escrever o prompt em inglês

Onde a troca compensa

Nas instruções longas que vão junto com toda chamada. O prompt de sistema de um assistente interno e as instruções de um agente que roda milhares de vezes por mês são mandados de novo a cada pergunta; um corte de 16% ali se multiplica pelo volume, e a instrução pode pedir que a resposta saia em português. Vale também para material técnico que já existe em inglês, como documentação de sistema: traduzir para o português só aumenta o contexto.

Onde é melhor ficar no português

Nas regras de negócio que a área escreve e revisa. Na Luria, as Skills com as regras de negócio são escritas em português de propósito: quem conhece a regra precisa conseguir ler e corrigir, e uma regra mal traduzida custa mais que qualquer token. Fica em português também o que é dado da empresa (nome de cliente, produto e filial não muda com o idioma), o termo sem tradução exata, como nota fiscal, ICMS e Pix, e a pergunta curta do gestor, em que a economia é de 11% e não justifica mudar o hábito de ninguém.

Como medir os tokens dos seus próprios textos

1. Separe uma amostra real: o prompt de sistema, 20 perguntas comuns da operação e um documento que costuma ir como contexto.
2. Conte na ferramenta do fornecedor que você usa: a tiktoken para os modelos da OpenAI e a contagem oficial da API para Claude e Gemini.
3. Compare as versões em português e em inglês só no que se repete a cada chamada. É ali que a diferença vira volume.
4. Refaça a conta quando trocar de modelo: o tokenizador muda, e a diferença muda junto.

Como a Luria mostra para onde vão os tokens

O Painel de Uso da Plataforma da Luria separa o consumo por dia, unidade, pessoa e modelo, com entrada, saída e cache, e cada rotina agendada tem a sua medição. É com esse recorte que se descobre se o prompt de sistema pesa a ponto de valer a troca de idioma. Nas consultas a dados, o modelo recebe só um handle, o schema e uma amostra das primeiras linhas, e o NL2SQL roda o SQL na fonte oficial: a tabela inteira não vira token. Outras formas de reduzir o consumo estão no texto sobre gestão de custo de tokens.

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