OpenAI API vs Gemini API: Uma comparação completa para empresas

O hype da IA está por todo o lado, certo? Parece que todos os dias há uma nova "revolução" da OpenAI ou da Google. Mas se está a tentar gerir um negócio, todo esse ruído pode ser bastante avassalador. Não lhe interessa apenas qual o modelo que vence um teste de benchmark. O que lhe interessa é o que realmente é necessário para usar esta tecnologia para ajudar os seus clientes ou facilitar a vida da sua equipa.

Todos falam das possibilidades incríveis, mas muito poucos discutem o lado prático das coisas. Qual API é realmente melhor para as tarefas diárias de uma empresa, como o apoio ao cliente? E qual é o custo e esforço real para a pôr a funcionar?

Este artigo está aqui para ir direto ao assunto. Vamos comparar a API da OpenAI com a API Gemini nos aspetos que realmente importam para um negócio: como se comportam, como se paga por elas e a verdade honesta sobre como implementá-las no mundo real.

Compreender a API da OpenAI

A API da OpenAI é basicamente uma porta que permite aos programadores usar os poderosos modelos de IA da empresa, especialmente a família GPT que toda a gente conhece. Se já brincou com o ChatGPT, já viu o que esta API pode fazer do outro lado.

A sua principal força é uma compreensão profunda e sofisticada da linguagem humana. É fantástica a criar texto que soa natural e entende nuances, o que a torna a escolha ideal para tarefas que precisam de um pouco de criatividade, resolução de problemas complexos ou raciocínio sólido. Modelos como o GPT-4o são usados para tudo, desde escrever e-mails de marketing e resumir relatórios longos até escrever e corrigir código. Como a OpenAI foi uma das primeiras a oferecer uma ferramenta tão poderosa de forma tão aberta, a sua API tornou-se um ponto de partida comum para muitas aplicações de IA baseadas em linguagem.

Compreender a API Google Gemini

A API Google Gemini é a resposta da Google à OpenAI, e é um concorrente sério. É construída sobre os enormes centros de dados da Google e anos de investigação em IA, e foi concebida desde o início para competir diretamente com a OpenAI.

O seu maior ponto de venda é ser "nativamente multimodal." Isto significa apenas que não foi treinada apenas com texto. Desde o seu primeiro dia, foi construída para compreender e trabalhar com diferentes tipos de informação ao mesmo tempo: texto, imagens, áudio e vídeo. Isto desbloqueia um conjunto totalmente novo de utilizações que um modelo apenas de texto não consegue suportar.

A Google tem algumas versões diferentes do modelo, como o Gemini 1.5 Flash para tarefas rápidas e simples, e o 1.5 Pro para quando precisa de mais poder de processamento. Está tudo ligado ao universo mais vasto da Google Cloud, disponível através de ferramentas como o Google AI Studio e o Vertex AI.

Como se comparam?

Ok, vamos deixar as introduções de lado e passar aos detalhes que importam quando está a decidir onde alocar os recursos da sua empresa. Vamos analisar estes dois gigantes de três perspetivas chave: as suas capacidades, os seus preços e o que é realmente necessário para os pôr a funcionar.

Capacidades e desempenho

Ambas as APIs são incrivelmente capazes, mas brilham em áreas diferentes, o que as torna melhores para diferentes tipos de tarefas.

• Processamento para além do texto: É aqui que o Gemini tem uma vantagem inerente. Como foi criado de raiz para lidar com vários tipos de dados, é frequentemente a melhor escolha para projetos que envolvem a análise de imagens, a conversão de áudio em texto ou a interpretação de vídeo. O GPT-4o da OpenAI também é ótimo nisto, mas todo o design do Gemini está focado nisso.

• Linguagem e raciocínio: A OpenAI construiu uma forte reputação por criar texto de qualidade excecionalmente alta e semelhante ao humano. Para tarefas que dependem muito de linguagem subtil, escrita criativa ou de seguir instruções complicadas em texto, os modelos GPT são frequentemente vistos como o padrão a bater. Foram aperfeiçoados ao longo de vários anos e têm um longo historial de utilização em produtos reais.

• Janela de contexto: Esta é a quantidade de informação que o modelo consegue manter na sua "memória" durante uma única conversa. Ambas as plataformas têm agora janelas de contexto enormes, com alguns modelos capazes de lidar com um milhão de tokens ou mais. Isto é muito importante para tarefas empresariais como analisar longos documentos legais, resumir todo o histórico de suporte de um cliente ou raciocinar sobre uma grande base de código.

Embora os modelos em si sejam poderosos, a parte difícil é usá-los para resolver um problema de negócio específico. É aqui que a conversa muda de construir por conta própria para usar uma ferramenta que já fez o trabalho pesado. Por exemplo, uma plataforma como a eesel AI foi construída para aproveitar os melhores modelos de fornecedores como a OpenAI para potenciar as suas soluções. Obtém um desempenho de topo para a sua equipa de suporte sem ter de lidar com os detalhes complicados da API ou de se preocupar com qual fornecedor tem o "melhor" modelo este mês.

Preços e custo-benefício

É aqui que as coisas podem ficar um pouco assustadoras para uma empresa. Tanto a OpenAI como a Google usam um modelo de preços baseado em "tokens", o que pode ser confuso e levar a algumas contas chocantes.

As comparações de custos entre as APIs da OpenAI, Mistral, Claude e Gemini podem ser complexas, levando muitas vezes a despesas inesperadas para as empresas.

Reddit

Um "token" é apenas um pequeno pedaço de uma palavra, e é cobrado por cada um que envia para o modelo (entrada) e por cada um que ele envia de volta (saída). Como guia aproximado, 1.000 tokens equivalem a cerca de 750 palavras. Para uma equipa de apoio ao cliente ocupada, onde o número de tickets e a duração das conversas podem variar, este modelo de preços é uma grande dor de cabeça. Uma ótima semana em que a sua equipa ajuda muitos clientes pode levar a uma fatura enorme que não estava à espera.

Aqui está uma visão dos preços atuais de pagamento conforme o uso para alguns dos seus principais modelos:

Preços baseados em dados de julho de 2024. Verifique sempre os sites oficiais dos fornecedores para as taxas mais atuais.

O maior problema aqui é que os seus custos estão diretamente ligados ao seu volume. Essencialmente, é penalizado por ter um bom desempenho. É por isso que muitas empresas procuram uma forma diferente.

Uma plataforma como a eesel AI muda toda esta dinâmica. Oferecemos planos mensais ou anuais simples baseados num número definido de interações de IA. Sabe exatamente qual será a sua fatura, não importa quantos tickets resolva ou quão conversadores sejam os seus clientes. Isto permite que aumente o seu suporte sem se preocupar com uma fatura de IA descontrolada.

Implementação empresarial e facilidade de utilização

Vamos ser diretos por um segundo: estas APIs são ferramentas para programadores. Ponto final. Não são um botão mágico que pode pressionar para ter instantaneamente IA no seu negócio. Tentar usá-las "prontas a usar" significa que terá de investir muito tempo e dinheiro de engenharia no problema.

Para construir um agente de IA que esteja pronto para clientes reais, precisa de uma equipa que saiba lidar com chaves de API, trabalhar com kits de desenvolvimento de software (SDKs), escrever código personalizado e construir uma aplicação inteira em torno destas chamadas de API. Só para começar, está a olhar para código como este, retirado diretamente da documentação da Google:

import google.generativeai as genai

genai.configure(api_key="YOUR_API_KEY")

model = genai.GenerativeModel('gemini-1.5-flash')

response = model.generate_content("Explain to me how AI works")
print(response.text)

Isto é um grande obstáculo para a maioria das empresas. É um projeto que pode levar meses, requer pessoas com competências muito específicas e necessita de manutenção constante. É aqui que uma plataforma de IA dedicada se torna a escolha clara.

• Entre em funcionamento em minutos, não em meses: Em vez de um projeto de desenvolvimento longo e caro, a eesel AI oferece-lhe uma plataforma que pode configurar por si mesmo. Pode conectar o seu helpdesk, como o Zendesk ou o Freshdesk, com apenas um clique e ter um agente de IA a funcionar em minutos. Não são necessários programadores.

• Controlo total sem código: Usar as APIs diretamente significa que cada regra e fluxo de trabalho tem de ser codificado manualmente. Com a eesel AI, obtém um painel de controlo simples mas poderoso para ajustar tudo. Pode definir o tom de voz da sua IA, decidir exatamente que tipos de tickets deve tratar e ligá-la a todas as suas fontes de conhecimento, quer estejam no Confluence, Google Docs ou em tickets passados, tudo sem escrever uma única linha de código.

• Teste com confiança: Lançar uma IA codificada à medida parece arriscado. Como sabe que vai funcionar como esperado ou dizer a coisa certa aos clientes? A eesel AI resolve isto com um modo de simulação. Antes que a sua IA fale com um cliente real, pode testá-la em milhares dos seus tickets passados. Isto mostra-lhe exatamente como se irá comportar e permite-lhe fazer ajustes num ambiente seguro.

API da OpenAI vs. API Gemini: Qual é a certa para o seu negócio?

Então, depois de tudo isto, qual delas deve escolher?

A API da OpenAI continua a ser uma escolha fantástica para aplicações que precisam de competências de linguagem e raciocínio de topo, especialmente se tiver os programadores para construir uma solução personalizada em torno dela.

A API Gemini é uma alternativa forte, particularmente para aplicações multimodais que precisam de entender mais do que apenas palavras, e para empresas que já usam o ecossistema da Google Cloud.

Mas para a maioria das empresas, especialmente para algo como o apoio ao cliente, a verdadeira questão não é "OpenAI ou Gemini?". É "Construir ou comprar?". Uma solução como a eesel AI dá-lhe o poder destes modelos incríveis sem as dores de cabeça do desenvolvimento, custos imprevisíveis e o risco de construir do zero. Obtém o melhor de dois mundos e pode começar hoje mesmo.