Modelo agnóstico - Por que vendor lock-in em LLMs é perigoso
Modelo agnóstico significa: a lógica de negócio é desacoplada do modelo de linguagem. Se o modelo muda, agentes, Decision Layer e regras permanecem.
O risco: um modelo, um fornecedor
Muitas empresas constroem sua estratégia de IA sobre um único modelo. “Nós usamos ChatGPT” ou “Apostamos no Claude”. Prompts são otimizados para esse modelo. Integrações são construídas para a API desse fornecedor. Workflows estão ajustados às particularidades desse modelo.
Então acontece uma de três coisas: o fornecedor aumenta preços. O fornecedor altera a API. Um novo modelo surge que é significativamente melhor ou mais barato. Em qualquer caso: toda a implementação precisa ser adaptada.
No mercado de LLMs, isso acontece rápido. Nos últimos 18 meses, preços caíram pela metade, novos provedores surgiram, modelos open-source superaram modelos proprietários em benchmarks. Quem se vinculou a um fornecedor não consegue aproveitar essas evoluções.
No contexto brasileiro, o risco é amplificado: APIs são precificadas em dólar, e a volatilidade do real torna custos imprevisíveis. Uma arquitetura modelo-agnóstica permite migrar para modelos self-hosted quando a equação financeira favorece, sem reconstruir a lógica de negócio.
Modelo agnóstico como princípio arquitetônico
Na arquitetura de referência Gosign, o Model Layer é uma camada substituível. A lógica de negócio - conjuntos de regras, lógica de decisão, workflows - é implementada no Decision Layer e Agent Layer, não no modelo.
Quando um novo modelo fica disponível, pode ser integrado sem alterar as camadas superiores. O agente não sabe qual modelo está usando. Ele faz uma solicitação ao Model Layer e recebe uma resposta. Qual modelo fornece a resposta é irrelevante para o agente.
Multi-Model Routing
Um agente pode usar múltiplos modelos simultaneamente. O roteamento é baseado em regras:
Otimização de custos: Tarefas simples (classificação de documentos, extração de dados) rodam em um modelo econômico. Tarefas complexas (apoio a decisões, interpretação de regras) em um modelo mais potente.
Residência de dados: Dados sensíveis vão para modelos self-hosted (Llama, Mistral, DeepSeek). Dados não-críticos podem rodar via Cloud APIs. Essa separação é especialmente relevante para conformidade com a LGPD (PT: RGPD).
Failover: Se um provedor de modelo fica indisponível, o sistema pode alternar automaticamente para um modelo alternativo.
As regras de roteamento são configuradas no Decision Layer e rastreáveis.
Modelos suportados
A arquitetura Gosign suporta atualmente:
- Claude (Anthropic) - Cloud API
- ChatGPT (OpenAI) - Cloud API
- Gemini (Google) - Cloud API
- Llama (Meta) - self-hosted ou nuvem
- Mistral - self-hosted ou nuvem
- DeepSeek - self-hosted ou nuvem
- gpt-oss (OpenAI) - self-hosted ou nuvem
Novos modelos podem ser integrados assim que estejam acessíveis via API padrão.
Mais informações: Infraestrutura de IA - Blueprint 2026 | Custos de IA - Comparativo TCO
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