✓ Última verificação: 28/07/2026· Modelo: votação majoritária binomial· relatar um problema →
Amostrar um modelo várias vezes e tomar uma maioria de votos aumenta a precisão - mas você paga por cada amostra, então a conta aumenta com N enquanto o ganho de precisão diminui rapidamente. Isso avalia o verdadeiro custo por resposta correta de votação, mostra a precisão que cada N compra, avisa quando votar torna as coisas piore informa se N amostras de um modelo barato superam uma chamada para um melhorar um.
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precisão votada (N)
—1 amostra/correta
—N amostras/correto
—mais barato por correto
Precisão e custo em cada N
A precisão votada aumenta rapidamente e depois se estabiliza; o custo por resposta correta é N amostras divididas por essa precisão. A linha mais barata por correta é destacada – quase sempre é um N baixo. O N escolhido está marcado.
N amostras
Precisão votada
Custo/consulta
$/correto
Mensal
Votar compra precisão, quase nunca economia
A autoconsistência é um dos truques de precisão mais baratos do livro e um dos mais fáceis de interpretar mal em uma planilha. O mecanismo é honesto: faça a mesma pergunta ao modelo algumas vezes a uma temperatura real, escolha a resposta que mais aparece e você se apoiará no fato de que um modelo decente está certo de forma mais consistente do que errado de qualquer maneira. A precisão realmente aumenta. O que sobe mais rápido é a conta, porque não há desconto para a segunda, terceira ou quinta amostra — cada uma é uma chamada de preço integral. E a curva de precisão é cruel: ela salta de uma amostra para três, dá visivelmente menos de três para cinco, e na sétima você está pagando frete integral por um erro de arredondamento de melhoria. Divida o custo N vezes pela precisão votada e o custo por resposta correta geralmente aumenta, e não diminui – e é por isso que a votação é uma ferramenta de precisão, não uma ferramenta de economia. Há também uma armadilha no limite inferior: se a precisão da sua amostra única for inferior a 50%, a votação por maioria não o salva, mas sim o arrasta para baixo, porque a maioria está agora a votar na resposta errada. O único número que esta calculadora não pode mostrar é quanto custa um erro; esse é o número que decide se as amostras extras valem a pena. Defina o preço de uma única chamada primeiro com o calculadora de custo de token, compare um modelo barato, mas errado, com um modelo mais caro, mas certo, com o calculadora de custo por resposta correta, e se você estiver encadeando chamadas em um agente onde as falhas ocorrem em cascata, dimensione a execução completa com o Calculadora de custos do agente de IA.
Considera o custo de uma amostra, a precisão da amostra única como taxa de sucesso e N. O custo de uma consulta votada é simplesmente N vezes o custo da amostra. A precisão votada é a probabilidade binomial de que mais da metade de N amostras independentes estejam corretas — o resultado da votação majoritária — que aumenta para 100% quando a precisão de uma amostra única está acima de 50% e cai para 0% quando está abaixo. O custo por resposta correta é o custo da consulta votada dividido pela precisão votada, e o gasto mensal é o custo por correção vezes as consultas por dia vezes 30,4. O modelo alternativo tem o mesmo preço: custo por chamada dividido pela precisão. Isto pressupõe que as amostras são independentes e que as respostas erradas são diversas, em vez de conspirarem num valor errado; quando um modelo está sempre errado da mesma maneira, a votação no mundo real ajuda menos do que este modelo binomial sugere.
Perguntas frequentes
O que é autoconsistência e por que custa mais?
Você testa o modelo várias vezes a uma temperatura diferente de zero e obtém a resposta mais recorrente – a maioria dos votos. Funciona porque a resposta correta tende a se repetir enquanto as erradas se espalham. Custa N vezes uma única ligação porque você paga por cada amostra, e o ganho de precisão diminui após as primeiras, então as amostras tardias compram muito pouco. Essa incompatibilidade – custo linear, benefício nivelado – é o que esta calculadora avalia.
Quanto a votação por maioria realmente melhora a precisão?
Depende da precisão da amostra única e varia em 50%. Acima da metade, a votação leva a precisão para 100% – 70% de uma amostra única pode atingir ~78% com três votos e ~84% com cinco. Abaixo da metade, votar piora a situação, chegando a zero, porque a maioria reforça a resposta errada. Esta calculadora usa uma maioria binomial e sinaliza o caso abaixo de 50% em que votar é prejudicial.
A autoconsistência é mais barata do que apenas usar um modelo melhor?
Geralmente não. A votação compra precisão N vezes o custo, portanto, seu custo por resposta correta normalmente aumenta mesmo à medida que a precisão bruta melhora – cinco amostras de um modelo barato podem custar mais por resultado utilizável do que uma chamada para um modelo mais caro e preciso. Ele ganha principalmente quando um modelo único melhor é muito mais caro ou não está disponível. Esta calculadora coloca N amostras em uma única chamada alternativa para que você possa ver qual é mais barata por correta.
Quando vale a pena pagar pela autoconsistência?
Quando uma resposta errada custa muito mais do que algumas amostras extras. Controlar uma ação automatizada, extrair um valor para uma decisão financeira ou avaliar em escala pode justificar gastos de 3 a 5 vezes para aumentar a precisão em dez pontos – um seguro barato contra erros dispendiosos. Em trabalhos de alto volume e baixo risco, onde um ser humano corrige erros rapidamente, raramente compensa. Compare o gasto extra com o que realmente custa um erro – o único número que não está na calculadora.