Modelos de raciocínio: capacidades, custos e limites

Até pouco tempo atrás, um modelo de linguagem respondia de uma vez: recebia a pergunta e começava a escrever a resposta. Os chamados modelos de raciocínio fazem diferente. Antes de responder, eles produzem uma sequência de passos intermediários, como quem faz contas num rascunho.

Essa mudança melhorou o desempenho em matemática, programação e tarefas de várias etapas. Também trouxe custos novos e limitações que nem sempre aparecem nas demonstrações. Este texto explica o que são esses modelos, de onde veio a ideia, quanto eles custam e onde falham.

O que é um modelo de raciocínio

Um modelo de raciocínio é um modelo de linguagem treinado para gerar uma cadeia de raciocínio antes da resposta final. Essa cadeia é texto comum, produzido token a token, mas que serve de espaço de trabalho: o modelo reformula a pergunta, testa caminhos, confere resultados parciais e abandona o que não funciona.

A documentação da OpenAI sobre modelos de raciocínio descreve que eles usam “tokens de raciocínio” internos antes de responder e que funcionam especialmente bem em resolução de problemas complexos, programação, raciocínio científico e fluxos de agentes com várias etapas. A documentação da Anthropic sobre thinking segue a mesma linha: com o recurso ativo, o modelo trabalha o problema “com suas próprias palavras” antes de responder.

Vale um cuidado com a palavra “raciocínio”. Ela descreve o comportamento observado, não prova que o modelo pensa como uma pessoa. Por baixo, continua sendo um grande modelo de linguagem prevendo o próximo token.

De onde veio a ideia

Cadeia de pensamento no prompt

O ponto de partida foi uma técnica de prompt. No artigo Chain-of-Thought Prompting, de Jason Wei e coautores (janeiro de 2022), os pesquisadores mostraram que incluir no prompt alguns exemplos com passos intermediários de raciocínio melhorava o desempenho de modelos grandes em aritmética, senso comum e raciocínio simbólico.

O exemplo mais citado: um modelo de 540 bilhões de parâmetros, com oito exemplos de cadeia de pensamento no prompt, atingiu o melhor resultado da época no GSM8K, um conjunto de problemas de matemática escritos em linguagem natural. Os autores observaram que a capacidade só aparecia em modelos suficientemente grandes. Outras técnicas desse tipo estão em engenharia de prompts.

Raciocínio treinado

O passo seguinte foi treinar o modelo para raciocinar sem depender de exemplos no prompt. O cartão de sistema do o1, publicado pela OpenAI em dezembro de 2024, informa que esses modelos foram treinados com aprendizado por reforço em larga escala para raciocinar usando cadeia de pensamento.

Aprendizado por reforço é um tipo de treinamento em que o modelo recebe recompensa quando o resultado é bom, em vez de copiar exemplos prontos. Em tarefas com resposta verificável, como uma conta ou um código que passa nos testes, dá para recompensar a resposta certa e deixar o modelo descobrir quais caminhos levam até ela.

O artigo do DeepSeek-R1, assinado pela DeepSeek-AI (janeiro de 2025, publicado depois na revista Nature), deixou isso explícito. Segundo os autores, a capacidade de raciocínio pode ser incentivada por aprendizado por reforço puro, sem trajetórias de raciocínio rotuladas por pessoas. Eles relatam o surgimento espontâneo de padrões como autorreflexão e verificação, e mostram que esses padrões podem ser transferidos para modelos menores.

Por que “pensar mais” pode compensar

A ideia por trás desses modelos é gastar mais computação no momento da resposta, e não só no treinamento. Os pesquisadores chamam isso de computação em tempo de teste (test-time compute).

O estudo de Charlie Snell e coautores (agosto de 2024) investigou esse efeito. Os autores concluíram que a melhor forma de usar computação extra depende da dificuldade da pergunta. Distribuindo esse esforço de forma adaptativa, relatam eficiência mais de quatro vezes maior do que a de uma estratégia simples de gerar várias respostas e escolher a melhor.

Num comparativo com o mesmo volume total de computação, em problemas nos quais o modelo menor já tinha alguma taxa de acerto, a computação extra permitiu que ele superasse um modelo 14 vezes maior. A ressalva está na própria condição: o ganho aparece quando o modelo já tem alguma chance de acertar.

Quanto custa

O raciocínio não é de graça. Ele aparece na conta de três formas.

Tokens cobrados que você não vê

Segundo a documentação da OpenAI, os tokens de raciocínio não ficam visíveis pela API, mas ocupam espaço na janela de contexto e são cobrados como tokens de saída. A documentação da Anthropic diz o mesmo: os tokens gastos no raciocínio são cobrados como saída, mesmo quando o texto do raciocínio não é devolvido a você.

Na prática, uma resposta curta pode ter consumido milhares de tokens de raciocínio antes. Ambas as documentações informam onde conferir esse número nos dados de uso de cada resposta.

Respostas que podem não chegar

O raciocínio disputa espaço com a resposta. A OpenAI explica que o limite máximo de tokens de saída inclui o raciocínio. Se o limite for atingido, a resposta pode vir incompleta antes de qualquer texto visível, e você paga pela entrada e pelo raciocínio sem receber nada utilizável. A empresa recomenda reservar ao menos 25 mil tokens para raciocínio e resposta no início dos testes, ajustando depois conforme o uso observado.

Tempo de espera

Mais raciocínio significa mais tempo até a resposta. A documentação de extended thinking da Anthropic observa que orçamentos maiores de raciocínio permitem análises mais completas, mas com retornos decrescentes que dependem da tarefa e com aumento da latência.

Controles de esforço

Por isso, os fornecedores passaram a oferecer controles. Na OpenAI, o parâmetro de esforço de raciocínio tem níveis que variam por modelo. Na Anthropic, a configuração com orçamento fixo de tokens está sendo substituída pelo raciocínio adaptativo, em que o próprio modelo decide se e quanto pensar em cada pedido, podendo pular o raciocínio em perguntas fáceis. Esses detalhes valem para as documentações consultadas em 08/10/2026 e mudam com frequência.

Onde eles falham

Pensar demais em tarefas simples

O estudo Do NOT Think That Much for 2+3=?, de Xingyu Chen e coautores (dezembro de 2024), descreve o que chamou de overthinking: modelos do tipo o1 gastando computação excessiva em problemas simples, com pouco ou nenhum benefício. Para você, isso significa pagar e esperar mais por uma resposta que um modelo comum daria igual.

Queda brusca em problemas muito complexos

O estudo The Illusion of Thinking, de Parshin Shojaee e coautores (junho de 2025, versão final para a conferência NeurIPS 2025), testou modelos de raciocínio em quebra-cabeças cuja complexidade podia ser controlada com precisão. Os autores relatam três regimes:

• em tarefas de baixa complexidade, modelos comuns se saíram melhor;
• em complexidade média, os modelos de raciocínio levaram vantagem;
• em alta complexidade, os dois tipos tiveram colapso de precisão.

O estudo também observou que o esforço de raciocínio crescia com a dificuldade até certo ponto e depois diminuía, mesmo com orçamento de tokens disponível. E que os modelos tinham dificuldade com cálculos exatos e não usavam de forma consistente algoritmos explícitos. Os resultados valem para os modelos e quebra-cabeças testados, mas reforçam que “pensar mais” não resolve qualquer problema.

O raciocínio exibido nem sempre é o real

Muita gente lê a cadeia de raciocínio como uma explicação de por que o modelo chegou à resposta. O estudo Reasoning Models Don’t Always Say What They Think, de Yanda Chen e coautores (maio de 2025), testou isso dando dicas aos modelos e verificando se eles admitiam ter usado a dica.

Na maioria dos modelos e cenários testados, a taxa com que a cadeia de raciocínio revelava o uso da dica ficou frequentemente abaixo de 20%. Os autores concluem que monitorar o raciocínio ajuda a perceber comportamentos indesejados, mas não basta para descartá-los.

Para você, a consequência é direta: um raciocínio bem escrito não garante que a resposta esteja certa nem que aquele foi o caminho real. A resposta continua sujeita a alucinações e precisa ser conferida.

Quando usar um modelo de raciocínio

Na avaliação da redação, com base nas fontes acima, uma regra prática é a seguinte:

• Use em problemas de várias etapas com resposta verificável: matemática, depuração de código, planejamento de tarefas, análise de documentos com muitas condições.
• Evite em tarefas simples e de alto volume: classificar textos, extrair campos, responder perguntas diretas. Ali, o custo e a demora extras raramente compensam.
• Teste antes de adotar: compare o mesmo conjunto de perguntas com e sem raciocínio, ou com níveis diferentes de esforço, medindo acerto, custo e tempo. Critérios em como avaliar respostas de IA.
• Reserve espaço para o raciocínio no limite de tokens, para não pagar por respostas que não chegam.

Se a dúvida for sobre ensinar fatos ou estilo ao modelo, o assunto é outro: veja fine-tuning ou RAG.

O que levar deste texto

Modelos de raciocínio são modelos de linguagem treinados para escrever passos intermediários antes de responder. A técnica nasceu como truque de prompt em 2022 e virou treinamento por reforço a partir de 2024, com ganhos claros em tarefas de várias etapas.

Esse ganho tem preço: tokens cobrados que você não vê, respostas mais lentas e risco de pagar sem receber resposta. As pesquisas citadas mostram desperdício em tarefas simples, colapso em problemas muito complexos e cadeias de raciocínio que nem sempre refletem o caminho real. Use esses modelos onde a dificuldade justifica, ajuste o esforço e confira o resultado como faria com qualquer outra resposta de IA.