Então, você está a pesquisar sobre o LlamaIndex. É um framework de dados muito poderoso para criar aplicações com Modelos de Linguagem Grandes (LLMs), mas sejamos honestos, descobrir os preços pode parecer um quebra-cabeças. A grande questão não é apenas "quanto custa?", mas "pelo que estou realmente a pagar?".
É um pouco como decidir entre comprar um motor de carro de alto desempenho e um carro totalmente montado. Ambos podem levá-lo onde quer chegar, mas o custo total, o esforço e a especialização envolvidos são mundos à parte.
Este guia está aqui para esclarecer a confusão. Vamos detalhar os diferentes custos associados ao LlamaIndex, analisando tanto o seu framework de código aberto quanto a sua plataforma comercial LlamaCloud. No final, terá uma ideia muito mais clara do que precisa de orçamentar.
O que é o LlamaIndex? Como o framework e a plataforma afetam os preços
Antes de falarmos em números, precisamos de esclarecer a maior confusão. O nome "LlamaIndex" na verdade refere-se a duas coisas completamente diferentes, e saber qual é qual é a chave para entender os custos.
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LlamaIndex (O Framework de Código Aberto): Esta é uma biblioteca gratuita de Python e Typescript. Pense nela como um kit de ferramentas para programadores. Ela fornece todas as peças para conectar as suas próprias fontes de dados, como documentos, bases de dados ou APIs, a modelos de linguagem grandes. Embora o framework em si não custe um cêntimo para descarregar, construir e executar uma aplicação com ele é outra história.
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LlamaCloud (A Plataforma Comercial): Esta é a plataforma gerida de software como serviço (SaaS) da mesma equipa. Foi construída para tratar do trabalho pesado do processamento de documentos por si, como analisar PDFs complicados, indexar conteúdo e gerir a recuperação de informação. Este é o produto pago deles.
O framework é para equipas de engenharia que querem controlo total para construir aplicações de IA personalizadas do zero. A plataforma, por outro lado, é para empresas que preferem ter uma solução gerida para fluxos de trabalho de documentos sem precisar de uma equipa dedicada de engenheiros para a manter a funcionar.
Preços do framework de código aberto
É aqui que começa a conversa do "gratuito, mas não totalmente gratuito". O framework de código aberto do LlamaIndex não tem taxa de licença, o que é ótimo. Mas os custos de realmente o usar para fazer algo útil podem ficar caros, e rapidamente, se não tiver cuidado.
Os três componentes de custo principais do framework auto-hospedado
Quando constrói com o framework de código aberto, é você quem paga a conta de todos os serviços subjacentes aos quais ele se conecta. Estes custos geralmente dividem-se em três categorias principais.
1. Chamadas à API de Modelos de Linguagem Grandes (LLM)
Sempre que a sua aplicação precisa de entender, resumir ou escrever algo, o LlamaIndex tem de chamar um LLM como o GPT-4 da OpenAI. Estes serviços cobram por cada chamada, geralmente com base no número de "tokens" (pense neles como pedaços de palavras) que envia e recebe. Por exemplo, o modelo gpt-3.5-turbo da OpenAI custa cerca de 0,002 $ por 1.000 tokens.
Estas cobranças surgem em duas fases principais:
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Indexação: Quando insere os seus dados pela primeira vez na aplicação, as chamadas a LLMs são frequentemente usadas para criar resumos ou extrair palavras-chave.
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Consulta: Quando um utilizador faz uma pergunta, a sua aplicação precisa de uma ou mais chamadas a LLMs para interpretar a pergunta e elaborar uma resposta final.
A parte complicada aqui é que os custos podem variar drasticamente. Diferentes tipos de índice no LlamaIndex usam um número diferente de chamadas a LLMs. Um "SummaryIndex", por exemplo, não custa nada para construir, mas pode precisar de uma chamada a um LLM para cada pedaço de dados quando faz uma pergunta. Um "TreeIndex" é mais caro para construir inicialmente, mas usa muito menos chamadas no momento da consulta. Gerir estas compensações para manter os custos baixos exige um conhecimento técnico considerável.
2. Custos do modelo de embedding
Para permitir que os utilizadores pesquisem por significado (pesquisa semântica), o seu texto tem de ser transformado em representações numéricas chamadas "embeddings". Isto é tratado por um modelo de embedding. Assim como os LLMs, estes modelos custam dinheiro. Ou paga por chamadas à API de um serviço como o "text-embedding-ada-002" da OpenAI, ou paga para hospedar e executar um modelo de embedding de código aberto nos seus próprios servidores.
3. Custos de infraestrutura e base de dados
Todos os seus dados indexados e embeddings precisam de um lugar para existir, e um simples ficheiro de texto não é suficiente. Estes dados são geralmente armazenados num banco de dados vetorial especializado como o Pinecone, Weaviate, ou uma base de dados PostgreSQL com a extensão pgvector. Estes serviços têm as suas próprias taxas mensais que aumentam com a quantidade de dados que armazena e o número de consultas que executa. É uma despesa operacional contínua que muitas equipas não preveem.
Preços do LlamaCloud explicados
Se gerir toda essa infraestrutura soa a uma dor de cabeça, bem, muitas vezes é. É por isso que a equipa do LlamaIndex criou o LlamaCloud, a sua plataforma SaaS paga. Facilita as coisas, mas vem com o seu próprio modelo de preços que precisa de entender.
O sistema baseado em créditos
O LlamaCloud utiliza um sistema de créditos onde 1.000 créditos custam 1 $. Praticamente tudo o que faz na plataforma, desde analisar um documento a extrair dados, consome créditos.
A quantidade de créditos que uma ação custa pode variar muito dependendo da sua complexidade. De acordo com a sua própria documentação, uma "Análise Básica" (Basic Parsing) de uma página simples pode custar apenas 1 crédito. Mas se usar a sua "análise agêntica sensível ao layout" (Layout-aware agentic parsing) mais avançada para um documento desorganizado com tabelas e imagens, o custo aumenta. Por exemplo, o modo "Premium" do LlamaExtract deles custa 60 créditos por página. Para um documento de 100 páginas, poderá estar a gastar 6 $ apenas para o analisar, e isso antes mesmo de indexar ou consultar qualquer coisa.
Planos de subscrição do LlamaCloud
O LlamaCloud oferece alguns níveis de subscrição. Cada plano dá-lhe um certo número de créditos por mês. Se ultrapassar, começa a pagar por créditos extra conforme os utiliza.
Aqui está uma rápida visão geral dos seus planos:
| Plano | Créditos Incluídos | Limite Pague-Conforme-Usa | Preço Mensal (USD) | Funcionalidades Principais |
|---|---|---|---|---|
| Gratuito | 10K | 0 | 0 $ | 1 utilizador, Apenas upload de ficheiros |
| Starter | 50K | até 500K | Varia | 5 utilizadores, 5 fontes de dados |
| Pro | 500K | até 5.000K | Varia | 10 utilizadores, 25 fontes de dados |
| Enterprise | Personalizado | Personalizado | Contactar Vendas | VPC, Suporte dedicado, Confluence |
O plano Gratuito é bom para experimentar, mas os planos Starter e Pro não divulgam os seus preços publicamente, pelo que tem de os contactar. Mais importante, o modelo pague-conforme-usa significa que a sua fatura pode ser uma surpresa. Se tiver um mês movimentado com muitos documentos complexos, pode esgotar os seus créditos incluídos e acabar com uma fatura muito maior do que planeou.
As complexidades ocultas dos preços do LlamaIndex para empresas
Quer opte pelo framework de código aberto ou pela plataforma paga LlamaCloud, o modelo de preços do LlamaIndex pode criar verdadeiras dores de cabeça para empresas que precisam de orçamentos previsíveis e ferramentas simples.
O LlamaIndex é uma ferramenta fantástica para engenheiros. Oferece imensa flexibilidade e poder para aqueles que têm o tempo e a habilidade para a usar. Mas os seus preços, em ambas as formas, simplesmente não foram pensados para o utilizador empresarial típico ou para o líder de suporte.
Este vídeo explora como reduzir custos enquanto aumenta a produtividade da IA usando o LlamaIndex RAG.
Os custos imprevisíveis são um grande problema. Com a via do código aberto, está a gerir faturas de API de vários fornecedores diferentes que sobem e descem. Com o LlamaCloud, um mês movimentado de perguntas de clientes ou o carregamento de um grande volume de documentos pode empurrá-lo para taxas pague-conforme-usa dispendiosas. Tentar definir um orçamento parece um jogo de adivinhação.
Além disso, manter estes custos sob controlo requer que alguém técnico esteja sempre a supervisionar. Para gerir as suas faturas de código aberto, precisa de um engenheiro que entenda os pormenores dos tipos de índice, das configurações do LLM e da otimização da base de dados. Esta não é uma ferramenta do tipo "configure e esqueça" que pode simplesmente entregar à sua equipa de suporte; é um projeto de engenharia contínuo. É aqui que começa a ver a necessidade de uma solução construída para resultados de negócio, com preços claros e uma configuração que não exija uma equipa de engenharia de IA dedicada.
Uma alternativa mais simples para automação de suporte: eesel AI
Se está a pensar em automatizar o atendimento ao cliente ou o suporte interno e toda a situação dos preços do LlamaIndex parece excessiva, existe uma maneira muito mais simples. A eesel AI é uma plataforma desenhada especificamente para equipas de suporte, construída para resolver exatamente os problemas de custos imprevisíveis e sobrecarga técnica.
Preços transparentes e previsíveis
A diferença mais óbvia são os preços. A eesel AI utiliza planos de subscrição simples baseados no número de interações de IA que precisa por mês. Não há taxas por resolução, nem sistemas de crédito, nem cobranças ocultas. Paga uma taxa fixa e previsível. Isto torna o orçamento fácil e sem stress. Pode ver todos os detalhes na página de preços da eesel AI.
Uma captura de ecrã da página de preços da eesel AI, mostrando os planos de subscrição simples e previsíveis que contrastam com os preços do LlamaIndex.Comece a usar em minutos, não em meses
Ao contrário do pesado trabalho de engenharia necessário para começar com o framework LlamaIndex, a eesel AI foi projetada para que a configure você mesmo. Pode conectar o seu helpdesk como Zendesk ou Freshdesk, importar conhecimento de locais como Confluence ou Google Docs, e lançar um poderoso agente de IA em minutos, tudo sem uma única chamada de vendas ou linha de código.
Teste com confiança e preveja o seu ROI
Com o LlamaIndex, é difícil saber qual será a sua taxa de resolução ou os seus custos até que já esteja em funcionamento. A eesel AI elimina essa incerteza com um poderoso modo de simulação. Antes que o seu agente de IA fale com um cliente real, pode executá-lo em milhares dos seus tickets de suporte passados. Isto dá-lhe uma previsão baseada em dados sobre o seu desempenho, como será a sua taxa de resolução, e quanto dinheiro pode esperar poupar.
O painel de simulação da eesel AI, que ajuda as empresas a prever o desempenho e o ROI, uma funcionalidade que não está facilmente disponível ao considerar os preços do LlamaIndex.A eesel AI é um produto completo para equipas de suporte, não apenas um framework para programadores. Vem com um painel de controlo fácil de usar, personas de IA personalizáveis e relatórios que lhe dão insights acionáveis para continuar a melhorar o seu suporte.
Preços do LlamaIndex: Escolher a ferramenta certa para o trabalho
O LlamaIndex é um framework excelente e incrivelmente poderoso. Para equipas técnicas com os recursos de engenharia para gerir a sua arquitetura e custos flutuantes, é uma escolha fantástica para construir aplicações de IA personalizadas.
No entanto, para equipas de apoio ao cliente, TI e de conhecimento interno que apenas precisam de uma plataforma de IA poderosa, fácil de usar e com custos previsíveis, a eesel AI é a escolha certa. Oferece valor imediato, sem a sobrecarga de engenharia ou as surpresas orçamentais que vêm com o LlamaIndex. Foi construída para resolver problemas de negócio, não para criar novos problemas técnicos.
Pronto para uma solução de IA com preços que realmente fazem sentido? Comece hoje o seu teste gratuito da eesel AI e veja como a automação de suporte pode ser simples.
Perguntas frequentes
LlamaIndex refere-se tanto a um framework gratuito de código aberto para programadores como a uma plataforma SaaS comercial chamada LlamaCloud. O framework em si não tem taxa de licença, mas paga pelos serviços subjacentes; o LlamaCloud tem planos de subscrição e um sistema baseado em créditos para serviços geridos.
Ao usar o framework de código aberto, terá custos com chamadas à API de Modelos de Linguagem Grandes (LLM), serviços de modelo de embedding e alojamento de infraestrutura/banco de dados vetorial. Além disso, o tempo significativo de engenharia para configuração e gestão contínua é um custo importante e muitas vezes negligenciado.
O LlamaCloud funciona com um sistema de créditos, onde diferentes ações como a análise de documentos e a indexação consomem quantidades variáveis de créditos. Embora os planos de subscrição incluam um número definido de créditos, exceder este limite resulta em cobranças adicionais pague-conforme-usa, o que pode tornar os custos imprevisíveis.
A previsibilidade pode ser um desafio com ambas as opções do LlamaIndex. O framework de código aberto envolve faturas flutuantes de vários fornecedores, enquanto as cobranças por excedente no modelo pague-conforme-usa do LlamaCloud podem levar a despesas inesperadas durante períodos de grande movimento, dificultando o orçamento.
Gerir o framework de código aberto do LlamaIndex requer uma especialização técnica substancial, incluindo um profundo entendimento dos tipos de índice, configurações de LLM e otimização de bancos de dados vetoriais. É um projeto de engenharia contínuo, não uma solução do tipo 'configure e esqueça', para manter os custos sob controlo.
Para a automação de suporte, a eesel AI oferece planos de subscrição transparentes e de taxa fixa baseados em interações de IA, garantindo custos mensais previsíveis. Em contraste, os preços do LlamaIndex (tanto do framework como do LlamaCloud) envolvem custos mais variáveis, seja através de faturas de múltiplos fornecedores ou de um sistema baseado em créditos com potenciais cobranças por excedente.
