systemInfo · contentAware

contentAware — estudo de custo

Custo médio por análise LLM em public.cost_control, cruzado com content_aware_reports. Unidade canônica: 1 run (request_control_id), não conversa.

Host: cruzeiroec (Cruzeiro) Amostra: 80 conversas · 160 runs Janela: 16–17/jul/2026 Fonte: tolky-to-v2
Veredito

~US$ 0,039 por run

Média US$ 0,0386 · mediana US$ 0,0353 · ~5,2 chamadas LLM. Por conversa nesta amostra o custo dobra (US$ 0,077) porque cada conversa teve exatamente 2,0 runs — reprocessamento após falhas anteriores. Sem reprocess, o custo unitário esperado fica na faixa do run.

Média por run
US$ 0,0386
unidade canônica
Mediana (p50)
US$ 0,0353
p90 = US$ 0,0670
Média por conversa
US$ 0,0772
inflado por 2× reprocess
Chamadas LLM / run
5,2
alinha com cost_discipline

Distribuição

Percentis em USD. Escopo: núcleo contentAware (sem overhead ST).

Por run (request_control)

MétricaUSD
Média0,0386
p500,0353
p900,0670
p950,0808
Mínimo0,0095
Máximo0,1428
Desvio-padrão0,0234

Por conversa (acumulado)

MétricaUSD
Média0,0772
p500,0705
p900,1219
Máximo0,2633
Total amostra (80)6,18

160 runs / 80 conversas = 2,0 runs por conversa.

Onde o dinheiro vai

Três actions high-tier (gpt-5.2) concentram ~95% do spend. Tracers mini ~5%.

Share de custo por caller

extractManagerPairsV1 55,4% · US$ 3,419 · gpt-5.2
traceContentDivergenceV1 25,8% · US$ 1,594 · gpt-5.2
synthesizeLearningsV1 13,6% · US$ 0,839 · gpt-5.2
traceChunkCoverageV1 3,1% · US$ 0,192 · gpt-4.1-mini
traceEnvelopeCoverageV1 1,7% · US$ 0,108 · gpt-4.1-mini
traceAiAnswerabilityV1 0,4% · US$ 0,023 · gpt-4.1-mini

Callers: contentAware:* + advisorV4:trace* + advisorV4:synthesizeLearningsV1 (tracers reusam o helper do Advisor).

Custo escala com pares

Chamadas LLM ficam ~5 por run; o que sobe é o prompt (batch de pares). Cap CONTENT_AWARE_MAX_PAIRS_PER_RUN = 12.

Custo médio por run × faixa de pairs_count

1 par n=70 · avg US$ 0,0243
2–3 pares n=58 · avg US$ 0,0393
4–6 pares n=18 · avg US$ 0,0539
7–9 pares n=10 · avg US$ 0,0762
10+ pares n=4 · avg US$ 0,1154

Linha de referência implícita: média global do run = US$ 0,0386 (próximo da faixa 2–3).

Pares n runs avg USD p50 USD avg calls
1 70 0,0243 0,0208 4,90
2–3 58 0,0393 0,0398 5,28
4–6 18 0,0539 0,0524 5,72
7–9 10 0,0762 0,0754 5,60
10+ 4 0,1154 0,1152 5,25

Overhead ST e operação

Feature completa vs só actions de domínio; teto diário por host.

Núcleo vs overhead ST

Em amostra de 10 conversas, callers ST_StepRunner-* / summarizer / narrator somaram ~+31% sobre o núcleo (US$ 0,37 vs US$ 1,21).

Só domínio
~US$ 0,039
Feature + ST
~US$ 0,051

Use o maior se a pergunta for “quanto custa rodar a feature”; o menor se for só extração / tracers / síntese.

Operação (desde 11/jul)

ItemValor
Reports (Cruzeiro)~289
Completed / Failed~133 / ~134
Extrapolação completed × avg run~US$ 5,2
Cap diário (MAX_RUNS_PER_HOST_DAY)50
Teto teórico / dia / host~US$ 1,9
Método Atribuição por request_control_id (não conversation_id). Callers: contentAware:* + advisorV4:traceChunk/Envelope/AiAnswerability/ContentDivergence + advisorV4:synthesizeLearningsV1. Excluído ruído conversacional (conversationErrorTriage, ST_FinalAnswerComposer, etc.). Joins via conversation_id indexado — agregações globais em cost_control por type/caller sofrem timeout na tabela particionada.