Engenharia
Claude, Gemini ou OpenAI? Por que o software corporativo usa os três
Qual é a melhor IA? A pergunta muda de resposta a cada trimestre. Em outubro um modelo lidera em raciocínio; em janeiro outro fica mais barato; em março um terceiro passa a enxergar documentos melhor. Para quem constrói software que precisa funcionar todos os dias, a pergunta certa é outra: como não depender da resposta. Este artigo explica como a OnWeb orquestra Claude, Gemini e OpenAI nos sistemas que mantém em produção e por que isso é decisão de engenharia, não de preferência.
Três riscos de depender de um fornecedor só
- Indisponibilidade. Todo provedor de IA tem incidentes. Se o vendedor de IA no WhatsApp depende de um único modelo, a venda para junto.
- Mudança de preço e de comportamento. Modelos são atualizados, descontinuados e reprecificados. Um prompt que funcionava passa a responder diferente.
- Qualidade por tarefa. Nenhum modelo é o melhor em tudo. Um lê documento melhor, outro escreve melhor em português, outro é muito mais barato para classificar.
O que é orquestração multi-modelo
É uma camada do software que fica entre as funcionalidades de IA e os provedores. Cada funcionalidade (ler uma nota, responder um cliente, resumir um processo) é configurada com um modelo principal e um ou mais de contingência. A camada decide qual chamar, mede custo e qualidade, registra tudo e troca automaticamente quando o principal falha ou foge do esperado.
No App Netlinks, cada recurso de IA tem essa configuração e o custo de cada chamada fica registrado por recurso. Quando um provedor teve instabilidade, a produção de conteúdo continuou no modelo de contingência sem que o time percebesse.
Modelo certo para cada tarefa
| Tarefa | O que importa | Escolha típica |
|---|---|---|
| Classificar e-mail, chamado ou documento | Velocidade e custo | Modelo pequeno e barato, de qualquer provedor |
| Ler documento complexo (conta, contrato, nota) | Visão computacional e precisão | Modelo com visão forte; validar com dados reais de cada tipo de documento |
| Atender cliente em português | Naturalidade, tom e seguir regras | Modelo de ponta com instruções rígidas e base de conhecimento |
| Redigir texto longo (artigo, parecer, proposta) | Qualidade de escrita e coerência | Modelo de ponta, com revisão humana |
| Gerar imagem | Fidelidade ao briefing | Modelo de imagem com contingência em outro provedor |
| Raciocínio com muitas regras (conciliação, auditoria) | Precisão e explicação | Modelo de raciocínio, com registro da justificativa |
A tabela muda com o tempo, e é por isso que a escolha mora na configuração, não no código. Trocar o modelo de uma tarefa é alterar uma linha, com teste antes.
Como a camada é construída
Interface única
Todas as funcionalidades falam com a IA pela mesma interface interna. O provedor é detalhe de configuração.
Contingência com critério
Falha de rede, erro do provedor, resposta vazia ou fora do formato esperado disparam a tentativa no modelo de contingência. O registro guarda o motivo.
Custo por recurso
Cada chamada registra modelo, tokens de entrada e saída e custo. O gestor vê quanto cada funcionalidade gastou no mês e pode definir teto. Mais sobre isso em como prever o custo de IA generativa.
Avaliação contínua
Um conjunto de casos reais anonimizados roda periodicamente contra os modelos configurados. Quando um modelo novo fica melhor ou mais barato numa tarefa, a troca é feita com evidência.
Dados sob contrato
As chamadas aos provedores são feitas sob termos corporativos que proíbem uso dos dados para treinamento, e os dados da empresa ficam na nuvem dela. Veja governança de IA e LGPD.
E o Google Cloud nisso?
A OnWeb constrói no Google Cloud, e o Gemini roda dentro dele pela Vertex AI, o que simplifica contrato, faturamento e governança de dados. Claude e OpenAI entram pelas APIs corporativas de cada um. A orquestração trata os três da mesma forma. Veja consultoria Google Cloud.
Quando um provedor só é aceitável
Em protótipo, em funcionalidade sem impacto operacional ou em uso interno de baixo volume, um provedor só é razoável. Em qualquer funcionalidade que o cliente ou a operação dependam, a contingência é obrigatória. A diferença de custo para ter a camada é pequena perto do custo de ficar fora do ar.
Perguntas frequentes
Usar três provedores não encarece?
Não. Cada tarefa usa um modelo por vez; os demais são contingência. O que a orquestração faz é escolher o mais barato que atende à qualidade necessária, o que em geral reduz o custo total.
Posso usar só modelos abertos, rodando na minha nuvem?
Pode, para tarefas em que a qualidade deles atende. A camada trata um modelo aberto como mais um provedor. Para visão de documentos e atendimento em português, os modelos de ponta ainda levam vantagem na maioria dos casos.
Como sei qual modelo está sendo usado?
Pelo registro de cada chamada e pelo painel de custo por recurso, que mostra modelo, volume e gasto.
A OnWeb constrói essa camada para sistemas que já existem?
Sim. É um projeto de integração: a camada entra ao lado do sistema atual e as funcionalidades de IA passam a usá-la. Fale com um especialista.