Agentes de I.A. - Limites de Token por Minuto (TPM) na Open AI e no Google Gemini

Neste artigo, detalhamos os limites de TPM dos modelos mais recentes da Open AI (como o GPT-4.1, GPT-4o, etc.) e da Google (linha Gemini 2.0).

Com o crescimento exponencial das aplicações baseadas em modelos de linguagem, compreender os limites de uso, como Tokens por Minuto (TPM), tornou-se essencial para garantir performance, escalabilidade e estabilidade em ambientes produtivos.

✅ O que são Tokens por Minuto (TPM)

Tokens são unidades mínimas de texto processadas por um modelo de linguagem. Um token pode ser uma palavra, parte de uma palavra ou até um símbolo de pontuação. O limite de Tokens por Minuto (TPM) representa a quantidade máxima de tokens que um modelo pode processar por minuto — somando entrada (prompt) e saída (resposta).

Limites de TPM na OpenAI (GPT-4.1, GPT-4o e Mini/Nano)

A OpenAI oferece uma variedade de modelos, cada um com diferentes capacidades e limites de uso. Limites típicos de TPM (sujeitos a mudança):

Modelo	Tokens por Minuto (TPM)	Requests por Minuto (RPM)
GPT-4.1	(Consulte no site)TPM	(Consulte no site) RPM
GPT-4.1 Mini	(Consulte no site)TPM	(Consulte no site) RPM
GPT-4.1 Nano	(Consulte no site)TPM	(Consulte no site) RPM
GPT-4o	(Consulte no site)TPM	(Consulte no site) RPM
GPT-4o Mini	(Consulte no site)TPM	(Consulte no site) RPM
o3 Mini	(Consulte no site)TPM	(Consulte no site) RPM
o4 Mini	(Consulte no site)TPM	(Consulte no site) RPM

💡 Observação: os valores podem variar conforme o plano. Você pode visualizar seus limites atuais aqui: https://platform.openai.com/docs/models

Limites de TPM na Gemini (Google AI) – Flash e Flash Light

O Google vem evoluindo sua linha de modelos Gemini, com destaque para os modelos da série 2.0 Flash, otimizados para velocidade e custo-benefício.

Modelo	Tokens por Minuto (TPM)	Requests por Minuto (RPM)
Gemini 2.0 Flash	(Consulte no site)TPM	(Consulte no site) RPM
Gemini 2.0 Flash Light	(Consulte no site)TPM	(Consulte no site) RPM

💡 Observação: os valores podem variar conforme o plano. Você pode visualizar seus limites atuais aqui: https://ai.google.dev/gemini-api/docs/rate-limits?hl=pt-br

⚠️ E se eu ultrapassar os limites

Tanto a Open AI quanto o Google retornarão erros de rate limit (ex: código HTTP 429). Para contornar isso:

• Você pode aumentar seu tier, seguindo as regras específicas de cada modelo.

• É possível limitar a quantidade de caracteres utilizados no chatbot, conforme a sua necessidade.

• Você pode solicitar o aumento de plano diretamente na plataforma SprintHub.

Boas Práticas para Otimização de Tokens

• Simplifique os prompts – Evite repetições e estruturas desnecessárias nas regras do seu agente de IA.

Conclusão

Com a crescente sofisticação dos modelos de linguagem, a gestão eficiente de limites como o TPM se torna um diferencial técnico. Compreender esses limites permite não apenas evitar falhas, mas também escalar aplicações de forma mais inteligente, sustentável e econômica.