Visão geral
Agentes de IA agora mostram quanto custam para rodar, antes e depois da execução. Você vê a estimativa de AI Credits ao testar um comportamento e o consumo real distribuído por node depois que o agente executa, com visibilidade completa sobre o custo de cada configuração.
O que há de novo?
- Estimativa de custo no Test Behavior: veja quantos AI Credits a configuração testada usaria antes de publicar. Testar não consome AI Credits.
- Resumo de execução: veja o total de AI Credits consumidos em cada execução do agente, disponível no Summary.
- Custo por node: entenda como os AI Credits foram distribuídos entre os nodes de execução individuais.
Como isso ajuda?
- Decisões de configuração mais seguras: teste o comportamento do agente e veja o custo estimado antes de colocar em produção, sem gastar AI Credits no processo.
- Previsibilidade de consumo: acompanhe o custo real de cada execução no Summary, sem precisar calcular manualmente.
- Identificação de nodes caros: veja exatamente qual node consome mais AI Credits e ajuste a configuração do agente com base nisso.
Casos de uso
Builder testando um Agente de triagem de chamados de TI
Antes de publicar o agente que classifica e prioriza chamados abertos no Service Desk, o Builder roda o Test Behavior com diferentes prompts e ferramentas conectadas, como busca na internet e IDP para leitura de anexos. A estimativa de AI Credits aparece para cada variação testada, sem consumir créditos. O Builder compara as opções e escolhe a configuração que classifica corretamente os chamados com o menor custo, antes de liberar o agente para o time de suporte.
Pipe Admin monitorando um Agente de análise de notas fiscais
Um agente lê anexos de notas fiscais, extrai valor, fornecedor e categoria de despesa, e atualiza os campos do card automaticamente. Depois de algumas semanas em produção, o Pipe Admin abre o Summary de execuções recentes e identifica que o node de leitura de documento (IDP) consome a maior parte dos AI Credits, muito mais que o node de classificação por categoria. Com esse dado, ele ajusta o fluxo para acionar o IDP apenas quando o anexo realmente exigir leitura de tabela complexa, reduzindo o consumo sem perder precisão.
Líder de Operações revisando o custo de um Agente de aprovação de despesas
O agente avalia solicitações de reembolso, consulta o histórico do solicitante e decide se aprova automaticamente ou escala para o gestor. O líder de operações usa o Total Cost no Summary para comparar o custo médio por execução ao longo do mês e entender se o volume de escalonamento para revisão manual está compatível com o consumo de AI Credits, ajustando os critérios de aprovação automática quando o custo por execução sobe sem ganho de precisão.
Builder ajustando um Agente de resposta a clientes com Websearch
Um agente responde perguntas de clientes consultando o histórico do pedido e, quando necessário, buscando informações públicas atualizadas, como status de entrega em transportadoras externas. O Builder usa o custo por node no Summary para confirmar que o node de Websearch é acionado só nos casos em que realmente precisa de dados externos, e não em toda pergunta recebida, evitando consumo desnecessário de AI Credits.
Mais relevante para
- Builders de Agentes de IA
- Pipe Admins
- Líderes de Operações
- Product Managers técnicos
Planos e disponibilidade
Esta funcionalidade está sendo liberada gradualmente. Testar o comportamento no Test Behavior não consome AI Credits, apenas execuções reais em produção são contabilizadas.
