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How much does it cost to create an app?

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Estimated reading time: 6 minutes

Anyone who is attuned to new technologies knows how important mobile apps are in today's world, so it's common for them to want to know how much it costs to create an app.

Regardless of whether the person is an individual or a legal entity, they all use various applications in their daily lives that facilitate everyday life, whether for banking operations, games, shopping or for other purposes, as they are already established technologies.

How much does it cost to create an app

After all, how much does it cost to create an app?

If you are still here in this article, you are probably waiting for an answer of how much it costs to create an application, unfortunately I will have to start with the answer that nobody likes, “it depends”.

This is because the value of development varies greatly with its complexity and what uses it will have and how it will be developed.

A small project with low complexity can take from 200 to 1,000 hours of work from your programmer, and this price can vary from R$ 25 thousand to R$ 150 thousand reais. 

A more complex application, on the other hand, takes much longer, so the values can increase exponentially, and can cost from R$ 500 thousand to millions of reais, since its development can take years to complete. 

In case these values discouraged you, read until the end of this article because I have some interesting news from how to create an app in a more accessible way.

What other factors should I consider in the cost of an APP?

Knowing how much it costs to create an application is important if you are interested in developing one, however the cost of development itself is not the only investment value that you should take into account, as there are other expenses.

In addition to the amount charged by the company or individual that will develop this APP, there are other costs that must be considered, such as amounts necessary for its maintenance and evolution and the hosting and server itself. 

These expenses also vary according to the size of the application and the number of accesses they get, and the monthly amount for these extra costs can be:

  • R$ 500 per month – for less complex and low-volume applications; or,
  • from R$ 5 thousand to R$ 60 thousand – in cases of high complexity with a large number of accesses.

Why are the costs so high?

There are numerous factors that impact how much it costs to create an application, the first is undoubtedly the fact that its development requires people with specific design knowledge and softwares.

Another very important factor that raises the cost is the hours worked necessary for this development to be completed without any type of error, because as the creator has already said, it can take up to months to complete an APP.

However, even after creating an application, it is necessary to follow up with professionals to continue the maintenance and evolution of the platform.

What increases the cost of creating an application?

 In addition to requiring people with highly complex knowledge, there are other factors that influence how much it costs to create an application and they are based on some requests made by customers, such as:

  • Request that the APP work for both Android and IOS;
  • Requiring it to have a custom interface;
  • Need to have a login area;
  • Request that it has integration with external data;
  • Choose an APP that has the means to interact with its user;
  • Requiring it to work with more than one language.

With each new functionality requested, the cost of this APP grows, this is because several people are needed in a team to be able to develop all these functions and make them interact with each other without any errors.

How to develop an application with low cost?

Throughout the text it was found that the value of an application is high and for numerous justifiable reasons, however, we know that not everyone is able to invest such high values in the creation of an APP.

A large part of these high costs are associated with the highly qualified labor of the developers. But today there are excellent alternatives to develop applications faster and cheaper.

Modern tools, can help you create your own application without any use of code, known as tools no-code, which significantly reduces how much it costs to create an application.

any of these no-code tools are:

Bubble

O Bubble is a platform that allows you to create your own applications, providing numerous customization options and integration with many other systems.

The values of its plans are very affordable and scale as your application grows, having a free but limited plan and its initial paid plan worth $25.90 dollars / month. 

AppGyver

The platform called AppGyver allows you to create your APP completely free of charge, with a visual and easy interface for creating applications for the Play Store and App Store.

Deepen today and know the free AppGyver course from No-Code Start-Up

Now that you know how much it costs to create an app and even other ways to develop it at a low cost, just choose the best option that suits your purposes. 

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Neto Camarano

Neto se especializou em Bubble pela necessidade de criar tecnologias de forma rápida e barata para sua startup, desde então vem criando sistemas e automações com IA. No Bubble Developer Summit 2023 foi elencado como um dos maiores mentores de Bubble do mundo. Em Dezembro foi nomeado maior membro da comunidade global de NoCode no NoCode Awards 2023 e primeiro lugar do concurso de melhor aplicativo organizado pela própria Bubble. Hoje Neto tem como foco em criar soluções de Agentes IA e automações usando N8N e Open AI.

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Você já tentou extrair informações de um site e se frustrou porque veio tudo bagunçado? Menus, anúncios, blocos de HTML sem sentido e muito retrabalho manual. Hoje eu te mostro como resolver isso em segundos, sem programar.

A ferramenta é o Jina Reader, da Jina AI. Ele transforma páginas em conteúdo limpo e estruturado. Perfeito para alimentar IA (Inteligência Artificial), RAG (Retrieval‑Augmented Generation) e automações no‑code.

Como funciona o Jina Reader?

O Jina Reader funciona como um web scraper inteligente, pronto para uso. Em vez de escrever código e lidar com HTML ruidoso, você fornece a URL. Ele retorna texto limpo em Markdown or JSON.

O segredo é o foco no conteúdo principal. Menus, rodapés e anúncios são ignorados automaticamente. Sobram títulos, parágrafos, listas e blocos relevantes (prontos para ingestão).

Como funciona o Jina Reader

Há duas formas simples de uso. Você pode chamar a API com sua API Key. Ou usar o atalho adicionando r.jina.ai/ antes do link da página.

A plataforma da Jina AI também oferece outras soluções. Embeddings, Reranker, Deep Search, Classifier e Segmenter. Todas pensadas para pipelines de dados que alimentam modelos.

Como funciona na prática (testes reais)

Como funciona na prática (testes reais)

Vamos a um teste com uma página conhecida. Pego um artigo de referência (como uma página da Wikipedia). Copiar e colar direto costuma trazer ruído e navegação desnecessária.

Com o Jina Reader o fluxo é direto. Eu insiro a URL, clico em Get Response e aguardo segundos. O retorno chega estruturado em Markdown, pronto para LLMs.

Também é possível abrir o resultado no navegador. Basta usar o padrão r.jina.ai/URL‑alvo. O conteúdo aparece limpo, sem precisar configurar nada.

Se preferir API, faça login e gere uma API Key. Há uma cota generosa de créditos gratuitos para testes. Dá para experimentar bastante antes de qualquer custo.

Casos avançados: documentação técnica (n8n e Lovable)

Casos avançados documentação técnica (n8n e Lovable)

Agora imagina criar uma base de conhecimento real para RAG. Eu uso o Jina Reader para extrair a documentação do n8n. Depois coloco tudo em um fluxo automatizado.

O pipeline coleta a página índice e os links das seções. Em seguida extrai cada página individualmente. O resultado é normalizado e versionado no banco.

Eu gosto de salvar no Supabase (Postgres + Storage). Dali gero embeddings e indexo no meu vetor. Fica pronto para responder perguntas com contexto confiável.

Com a doc do Lovable faço algo similar. Primeiro pego o índice, depois as páginas filhas. Extraio, limpo e envio para o mesmo pipeline.

Esse processo cria um repositório consistente. Ótimo para agentes, chatbots e assistentes internos. Você consulta, cita fontes e evita alucinações.

Vantagens do Jina Reader: rapidez, simplicidade e custo zero

Tabela de Benefícios
Benefício Descrição
Rapidez Respostas em segundos, mesmo em páginas longas. Sem esperar por parsers complexos ou ajustes finos. Ideal para quem precisa validar ideias rapidamente.
Simplicidade Zero código para começar. Cole a URL, obtenha Markdown/JSON e use no seu fluxo. Curva de aprendizado mínima.
Custo zero para começar Há créditos gratuitos para uso inicial. Perfeito para POCs, pilotos e provas de valor. Você paga somente se escalar o volume.
Qualidade do texto Estrutura preservada com precisão. Títulos, listas e blocos de código vêm limpos. Menos retrabalho antes da ingestão no seu RAG.
Flexibilidade API, atalho r.jina.ai/ e exportações práticas. Funciona bem com n8n, Supabase e bancos vetoriais. Sem amarras a um único stack.

Encerrando

Se você precisava raspagem sem dor de cabeça, aqui está. O Jina Reader democratiza a extração para qualquer perfil. De um artigo isolado a um pipeline completo de documentação.

Se curtiu, comenta qual site você quer extrair primeiro. Posso trazer exemplos práticos no próximo conteúdo. E seguir construindo sua base para AI com dados de qualidade.

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A engenharia de contexto tem se tornado uma disciplina central para o avanço da inteligência artificial, especialmente quando falamos sobre agentes autônomos, sistemas RAG (Retrieval‑Augmented Generation) e aplicações empresariais de IA.

Neste artigo, vamos explorar o que é engenharia de contexto, como aplicá-la de forma estratégica, quais ferramentas e metodologias estão em alta e por que ela é tão essencial na criação de agentes inteligentes que geram valor real.

O que é Engenharia de Contexto
O que é Engenharia de Contexto

O que é Engenharia de Contexto

THE engenharia de contexto é a prática de estruturar, organizar e fornecer informações contextuais relevantes para sistemas de inteligência artificial com o objetivo de aumentar a precisão, coesão e eficiência das respostas geradas.

Diferente do prompt engineering, que foca em como escrever instruções, a engenharia de contexto se preocupa com o que está por trás da instrução: os dados, os metadados, a memória contextual e a arquitetura do ambiente de execução.

Em um agente de IA moderno, o contexto é fundamental para garantir coerência entre as interações.

Por exemplo, um chatbot de atendimento não pode repetir informações ou contradizer-se ao longo de uma conversa. Isso exige uma base contextual robusta e bem estruturada.

Engenharia de Contexto na Prática: Como Funciona

Na prática, a engenharia de contexto funciona como um orquestrador de dados e memória. Ao invés de alimentar um modelo de linguagem com prompts genéricos, inserimos instruções enriquecidas com:

  • Memórias anteriores relevantes
  • Dados recuperados dinamicamente via RAG
  • Dados estruturados (planilhas, bancos de dados)
  • Meta Informações sobre o usuário ou o problema

Imagine um agente de IA responsável por gerar propostas comerciais. Se ele receber apenas a frase “crie uma proposta para cliente X”, provavelmente produzirá um texto genérico.

Agora, se utilizarmos engenharia de contexto e fornecemos dados sobre o cliente, serviços contratados, histórico de negociações, cases de sucesso e metas do trimestre, o mesmo prompt pode gerar um documento incrivelmente personalizado e eficaz.

RAG e Engenharia de Contexto Combinação Poderosa
RAG e Engenharia de Contexto Combinação Poderosa

RAG e Engenharia de Contexto: Combinação Poderosa

RAG (Retrieval-Augmented Generation) é uma técnica que potencializa o desempenho de modelos de linguagem ao permitir a consulta de dados externos antes de gerar uma resposta.

Isso significa que, ao invés de depender apenas do que foi treinado no modelo, o sistema busca informações em fontes atualizadas e contextualizadas.

A engenharia de contexto entra como facilitadora dessa integração: organiza os documentos para consulta, define o que deve ser recuperado, como e quando, e garante que apenas dados relevantes sejam inseridos no contexto da geração.

Um bom exemplo de aplicação de RAG com engenharia de contexto é a implementação de chatbots com acesso a bases de conhecimento corporativas.

Eles conseguem responder com exatidão, citando documentos, políticas internas e manuais atualizados, com base nas regras de contexto bem estabelecidas.

Engenharia de Contexto vs Prompt Engineering: Comparativo Estratégico

Embora frequentemente confundidas, essas duas disciplinas possuem papéis distintos e complementares.

Enquanto o prompt engineering atua na forma como a instrução é redigida, a engenharia de contexto cuida da preparação e organização dos dados que cercam essa instrução.

Prompt Engineering:
Foco na linguagem e estrutura textual do comando. Ideal para ajustar a saída imediata do modelo.

Engenharia de Contexto:
Foco no ambiente informacional. Ideal para escalabilidade, personalização e consistência a longo prazo.

Quando aplicadas juntas, formam uma base robusta para a criação de agentes autônomos verdadeiramente eficazes.

Principais Falhas de Contexto e Como Mitigá-las

Apesar de seu poder, a engenharia de contexto está sujeita a diversos problemas técnicos que podem comprometer o desempenho dos sistemas. Entre os principais, destacam-se:

Contaminação de Contexto

Ocorre quando o sistema recebe informações irrelevantes, redundantes ou contraditórias dentro do mesmo prompt ou contexto estendido, comprometendo a qualidade, precisão e utilidade da resposta gerada.

That contaminação pode surgir de documentos mal estruturados, fontes não confiáveis ou configurações de busca muito amplas em sistemas RAG.

Quando isso acontece, o modelo pode misturar instruções conflitantes, gerar respostas genéricas ou até mesmo incorretas, criando uma experiência inconsistente para o usuário.

Essa falha é especialmente crítica em ambientes sensíveis como jurídico, médico ou financeiro, onde o menor erro de interpretação contextual pode causar impactos reais consideráveis.

Mitigação: uso de filtros semânticos, embeddings refinados e curadoria ativa da base de dados.

Distração de Contexto

Acontece quando o agente de IA prioriza trechos superficiais ou pouco relevantes do contexto fornecido, deixando de considerar dados essenciais para uma resposta precisa e útil.

Essa falha pode surgir por má hierarquização dos dados contextuais, ausência de mecanismos de ponderação semântica ou até mesmo por excesso de informações acessórias que desviam o foco do modelo.

Um exemplo clássico ocorre quando um chatbot foca em dados genéricos sobre o perfil de um cliente e ignora detalhes cruciais como o histórico de compras ou preferências específicas.

Esse tipo de distração compromete diretamente a qualidade da resposta e reduz a eficácia da aplicação de IA em tarefas mais complexas.

Mitigação: estruturação hierárquica do contexto com pesos e prioridade, além de organização por tópicos-chave.

Confusão de Contexto

Refere-se a momentos em que múltiplos tópicos, tarefas ou intenções distintas são inseridos (conforme o estudo Multi‑Task Inference) em uma mesma entrada ou prompt, resultando em sobreposição de instruções que confundem o modelo.

Essa falha se manifesta, por exemplo, quando um agente recebe a solicitação: “gere uma proposta comercial e atualize o status do cliente no CRM”.

Ao não conseguir identificar prioridades, delimitações e hierarquia entre as tarefas, o modelo pode realizar apenas uma delas, misturar informações ou até falhar completamente.

Essa confusão impacta diretamente a confiabilidade do agente e pode ser agravada em pipelines de automação mais complexas, onde a separação clara de intenções é vital para a orquestração dos fluxos.

Mitigação: modularização do contexto e separação de fluxos de entrada para diferentes tarefas ou etapas.

Conflito de Contexto

Surge quando duas ou mais instruções, dados ou premissas inseridas no mesmo contexto apresentam contradições explícitas ou implícitas, forçando o modelo a tomar decisões sem critérios claros de prioridade.

Esse conflito pode ocorrer, por exemplo, quando um sistema recebe simultaneamente a informação de que um cliente tem direito a 10% de desconto e, em outro trecho, que não possui nenhum benefício ativo.

Essa ambiguidade leva o modelo a gerar saídas incoerentes, erráticas ou até mesmo a travar na execução de uma tarefa.

Em pipelines mais críticos, como automações financeiras ou diagnósticos médicos assistidos por IA, conflitos de contexto não resolvidos podem gerar consequências graves.

Portanto, a capacidade de detectar, resolver e evitar esses conflitos é essencial para garantir a confiabilidade e segurança de sistemas inteligentes.

Mitigação: validação automatizada de consistência lógica e uso de regras de precedência nos dados fornecidos.

Ferramentas para Engenharia de Contexto
Ferramentas para Engenharia de Contexto

Ferramentas para Engenharia de Contexto

A evolução das ferramentas no-code e low-code tem facilitado enormemente a aplicação da engenharia de contexto em cenários reais. Algumas das mais utilizadas incluem:

  • LangChain: Biblioteca especializada em criação de agentes e fluxos contextuais.
  • LlamaIndex: Ferramenta para indexação inteligente de dados e documentos.
  • Dify.ai: Plataforma que integra RAG, memória, workflows e interfaces.
  • make up (Integromat): Para automatizar recuperação e organização de dados contextuais.
  • n8n: Alternativa open-source para orquestração de fluxos contextuais.

THE AI Agent and Automation Manager Training da No Code Start Up é uma opção completa para quem deseja dominar essas ferramentas com foco em aplicações práticas.

Aplicabilidade Real: Onde a Engenharia de Contexto Gera Valor

A adoção de engenharia de contexto tem crescido em várias frentes. Algumas aplicações com resultados expressivos incluem:

  • Customer service: Redução de tempo de resposta e aumento da satisfação por meio de interações personalizadas.
  • Consultoria automatizada: Agentes que oferecem diagnósticos e recomendações baseadas em dados reais do cliente.
  • Personalized education: Plataformas adaptativas que entregam conteúdo conforme o histórico de aprendizado.
  • Compliance e auditoria: Robôs que analisam documentos e processos com base em regulamentos e políticas atualizadas.

Para explorar mais sobre aplicações específicas em IA generativa, veja o artigo What are AI agents? Everything you need to know 

Tendências: O Futuro da Engenharia de Contexto

O futuro aponta para uma convergência entre engenharia de contexto, memória de longo prazo e inteligência situacional.

Com a evolução dos LLMs (Large Language Models), espera-se que sistemas de IA passem a operar com capacidades quase humanas de manter e aplicar contextos duradouros.

Outro ponto emergente é a engenharia de contexto multimodal: integrar dados visuais, de voz, texto e sensores em uma só base contextual.

Isso abre espaço para agentes que operam em ambientes complexos como saúde, indústria e logística com um nível inédito de autonomia.

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Dominando a Engenharia de Contexto para Criar Agentes Inteligentes

Dominar a engenharia de contexto é mais do que uma vantagem competitiva: é um requisito fundamental para construir agentes de IA que resolvem problemas reais, com eficiência e personalização.

Ao entender como estruturar, automatizar e recuperar contextos de forma inteligente, você expande radicalmente o que é possível criar com IA generativa.

Se você quer aprender mais e colocar isso em prática, explore também a SaaS IA NoCode Training e mergulhe em um universo onde a engenharia de contexto não é apenas teoria, mas uma ferramenta poderosa para transformação digital com baixo custo e alto impacto.

Eu testei três ferramentas de extração de dados com AI. Uma delas é totalmente gratuita e surpreendeu nos resultados. Neste artigo eu conto o que mede, o que funcionou e para quem cada uma serve.

Se você trabalha com automação, marketing ou análise de dados, sabe. Sem dados limpos e confiáveis, nenhum sistema entrega valor. Vamos ao que interessa, com linguagem prática e direta.

Por que a extração de dados com IA é importante

Extração com IA é coletar informações de sites. Depois transformar em dados estruturados para análise ou integração. O objetivo é ganhar qualidade e escala com menos retrabalho manual.

Ferramentas atuais unem captura e pré-processamento. Elas limpam HTML, preservam títulos e listas e removem ruído. Fica mais simples alimentar RAG, dashboards e automações.

Métodos: Web Scraping vs Web Crawling

Métodos Web Scraping vs Web Crawling

Web Scraping extrai dados de páginas específicas. Você já conhece a URL e define o que quer raspar. É ótimo quando a fonte é estável e previsível.

Web Crawling descobre páginas automaticamente. A ferramenta navega por links e cria um mapa do site. Depois você decide o que extrair em cada página.

Muitas soluções combinam os dois. Crawling para mapear e Scraping para pegar o que interessa. Isso dá cobertura e precisão ao mesmo tempo.

Critérios de avaliação usados nos testes

Critérios de avaliação usados nos testes

Definir quatro critérios para comparar as ferramentas. Velocidade, qualidade da extração, custo and facilidade de uso. A mesma página e o mesmo caso de uso para todas.

A página escolhida foi a documentação do n8n (home). Busquei preservar títulos, listas e blocos de código. Também avaliei formatos de exportação e experiência no painel.

Primeira ferramenta: Firecrawl

Primeira ferramenta Firecrawl

O Firecrawl combina crawler e scraper com IA. É forte para volume e já entrega o conteúdo pronto para RAG. Aceita múltiplos formatos e tem integrações de API.

No meu teste ele preservou bem a estrutura. Títulos, listas e blocos de código vieram limpos. O captcha apareceu no final, como esperado.

O uso é simples, com opções de scrape, crawl e search. O custo funciona por créditos e vem com um bônus inicial. Boa escolha quando você quer fidelidade e personalização.

Segunda ferramenta: Apify

Segunda ferramenta Apify

THE Apify é uma plataforma de automação com marketplace. Os Actors são scripts prontos para fontes específicas. Há milhares, cobrindo redes sociais, mapas e muito mais.

No teste escolhi um actor de website‑to‑Markdown. A qualidade foi alta e trouxe metadados úteis. O custo é pago, com crédito gratuito inicial para experimentar.

A curva de uso depende do actor certo. Você precisa configurar parâmetros para atingir o resultado. Em troca ganha flexibilidade e escalabilidade.

Terceira ferramenta: Jina Reader

Terceira ferramenta Jina Reader

THE Jina Reader é direta ao ponto. Transforma qualquer página em texto limpo e estruturado. É 100% gratuita para uso básico.

O uso é simples: prefixe a URL com o serviço. Também dá para gerar uma API Key para mais poder de processamento. A qualidade é boa, com pequenas diferenças de formatação.

Funciona muito bem para alimentar LLMs. O Markdown vem leve e pronto para ingestão. Ideal quando agilidade e custo zero são prioridade.

Resultados comparativos

Resultados comparativos

Velocidade: Jina Reader foi a mais rápida no meu caso. Firecrawl ficou em segundo, seguido pela Apify. Em cenários maiores a ordem pode variar.

Qualidade: Firecrawl e Apify mantiveram mais fidelidade visual. Jina Reader trouxe leve diferença em alguns símbolos. Todas entregaram o essencial com clareza.

Custo: Jina Reader vence por ser gratuita. Firecrawl e Apify usam créditos/assinaturas com bônus inicial. O custo final depende do volume e da complexidade.

Facilidade: Jina Reader é copiar e colar. Firecrawl tem complexidade média com bom painel. Apify é poderosa, mas exige escolher e ajustar o actor.

Recomendações rápidas Quer custo zero e agilidade? Use Jina Reader. Quer máxima fidelidade e customização? Use Firecrawl. Precisa de flexibilidade extrema e scripts prontos? Use Apify.

Encerrando

Essas três cobrem a maior parte dos cenários. Escolha considerando fonte, volume e destino dos dados. Com dados certos, seus projetos de IA vão muito mais longe.

Se esse conteúdo ajudou, deixe um comentário. Conte qual ferramenta você usaria no seu próximo projeto. Nos vemos no próximo vídeo/artigo.

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