Sarah Carnevali Semtchuk; Vinicius Santos Andrade

DOI: 10.22167/2675-6528-202601442

Artigo elaborado pela ferramenta ResumeAI, solução de inteligência artificial desenvolvida pelo Instituto Pecege voltada à síntese e redação.

Resumo

As Interfaces de Programação de Aplicações (APIs) consolidaram-se como ativos estratégicos em marketplaces, transicionando de funções técnicas para pilares de integração externa e vetores de geração de receita. O objetivo deste trabalho foi analisar e comparar as arquiteturas de marketplaces, com foco nos módulos de catálogo, autenticação, limites de acessos e eventos, investigando como esses componentes técnicos são rentabilizados no cenário atual. A pesquisa adotou uma abordagem qualitativa, propositiva e descritiva, utilizando um estudo de múltiplos casos que comparou marketplaces tradicionais (Amazon e eBay) com plataformas de quick commerce (iFood e 99Food). Realizou-se uma revisão bibliográfica sistemática e pesquisa documental em portais de desenvolvedores, analisando padrões de monetização e arquitetura. Os resultados evidenciaram que as APIs se tornaram produtos, com modelos de monetização variando significativamente: enquanto plataformas de quick commerce priorizaram a penetração de mercado via modelos gratuitos, os marketplaces tradicionais estabeleceram cobranças baseadas em assinaturas e uso. Arquiteturalmente, a eficiência operacional e a escalabilidade das integradoras dependeram da migração para uma Arquitetura Orientada a Eventos (EDA), substituindo consultas repetitivas (polling) por mecanismos de notificação push (webhooks). Observou-se que a adoção de EDA, especialmente para o módulo de Catálogo, ofereceu maior eficiência e consistência na integração. Propôs-se um modelo híbrido de monetização (assinatura e pagamento por uso) e uma arquitetura conceitual com módulos de API Management, Events e Catalog. Concluiu-se que a combinação de uma arquitetura resiliente e modelos de monetização bem estruturados cria um ciclo positivo de receita e inovação, justificando a cobrança pelo valor agregado e promovendo operações mais eficientes e sustentáveis.

Palavras-chave: Arquitetura orientada a eventos; Economia de APIs; Gestão de APIs; Plataformas digitais; Webhooks.

1. Introdução

A era digital tem sido marcada pela ascensão e consolidação de plataformas de vendas virtuais, conhecidas como marketplaces, que transformaram a dinâmica do comércio e a interação entre empresas e consumidores. Ao centralizarem diversos canais de venda, essas plataformas facilitam a usabilidade e agilizam operações, expandindo o alcance e potencializando vendas (Jacobson e Woods, 2012). Nesse cenário de intensa digitalização, as Interfaces de Programação de Aplicações (APIs) emergiram como elementos cruciais, transcendendo sua função inicial de meras ferramentas técnicas para se tornarem ativos estratégicos. Elas atuam como pilares essenciais para a integração externa e como vetores fundamentais para a geração de receita, impulsionando a chamada “Economia de APIs” (Gunturu, 2022). A adoção de uma estratégia “API-first” permite que as empresas otimizem processos internos, criem plataformas escaláveis e ampliem seu alcance tecnológico, gerando novos fluxos de renda e aprimorando a experiência do cliente (Johnson Mary, 2025). A relevância das APIs é sublinhada pelo crescimento do comércio eletrônico e pela demanda por conectividade, tornando-as indispensáveis à competitividade no mercado atual.

A transição de uma API de interface técnica para ativo comercializável é encapsulada pelo conceito de “API-as-a-Product”. Essa abordagem redefine a API não apenas como um componente de software, mas como um produto com valor de negócio mensurável, projetado para resolver problemas específicos de usuários (Eaton et al., 2024). Diferentemente de uma API interna, uma API como produto exige gestão de ciclo de vida, foco na qualidade, usabilidade e suporte ao cliente (Jacobson et al., 2011). A monetização de APIs, por sua vez, é a prática de gerar receita ao conceder acesso controlado a serviços e funcionalidades empresariais, representando o estágio final dessa “produtização” (Edi Labs, 2024). Existem quatro estratégias principais de monetização de APIs, conforme Solanke e Liang (2022): o modelo de assinatura (“Subscription-Based”) para acesso contínuo (Chugh, 2026; Verma et al., 2025); o pagamento por uso (“Pay-Per-Use”) que cobra proporcionalmente ao consumo real (Gebauer et al., 2017); o modelo “Freemium” que oferece acesso básico gratuito para atrair ampla adoção (Hsu et al., 2025); e o compartilhamento de receita (“Revenue-Sharing”) que remunera o provedor da API com uma porcentagem da receita gerada por terceiros (Prado, 2025; Qwist Research, 2026). A escolha do modelo deve equilibrar inovação e viabilidade financeira (Onipede, 2024).

Paralelamente à evolução dos modelos de negócio, as escolhas arquiteturais desempenham um papel decisivo na eficiência operacional e na escalabilidade dos marketplaces. Tradicionalmente, muitos sistemas dependem do modelo de consulta repetitiva (“polling”), onde os clientes verificam periodicamente o servidor em busca de atualizações. Essa abordagem gera tráfego de rede volumoso e redundante, aumentando a latência e o consumo de recursos, o que se torna insustentável em ecossistemas de alta demanda (Richardson, 2018). Em contrapartida, a Arquitetura Orientada a Eventos (EDA) representa um avanço significativo, substituindo o “polling” por mecanismos de notificação “push”, como os *webhooks*. Conforme detalhado por Hohpe e Woolf (2003), a EDA baseia-se em padrões de mensageria que permitem ao marketplace enviar atualizações críticas para os sistemas integrados assim que uma mudança relevante ocorre. Essa abordagem promove o desacoplamento entre serviços, assegura a consistência eventual dos dados e melhora a responsividade do ecossistema. A implementação de *webhooks* em módulos críticos, como o de catálogo, pode otimizar o consumo de recursos e a integridade da oferta, ao invés de exigir verificações constantes. Essa eficiência arquitetural aprimora a experiência do parceiro e justifica a monetização pelo valor agregado e performance superior.

A crescente complexidade dos marketplaces e a evolução das APIs para ativos estratégicos monetizáveis exigem a compreensão das nuances arquiteturais e dos modelos de negócio que sustentam essa transformação. A lacuna na literatura e nas práticas de mercado, especialmente quanto à rentabilização de componentes técnicos e à adoção de arquiteturas orientadas a eventos, justifica a presente investigação. O objetivo deste trabalho foi analisar e comparar as arquiteturas de marketplaces, com foco nos módulos de catálogo, autenticação, limites de acessos e eventos, investigando como esses componentes técnicos são rentabilizados no cenário atual.

2. Material e Métodos

A presente investigação foi delineada sob uma abordagem qualitativa, buscando aprofundar a compreensão sobre os fenômenos estudados por meio da análise de dados não numéricos e da interpretação de contextos específicos. Caracterizou-se como uma pesquisa propositiva, pois teve como finalidade a elaboração de modelos práticos de monetização e arquitetura de Interfaces de Programação de Aplicações (APIs), e descritiva, ao detalhar as características dos marketplaces e suas APIs. Adotou-se o estudo de múltiplos casos como método central, permitindo uma análise comparativa robusta.

O contexto do estudo concentrou-se na análise de plataformas de vendas digitais, conhecidas como marketplaces, e na evolução das Interfaces de Programação de Aplicações (APIs) como ativos estratégicos. A unidade de análise consistiu nas arquiteturas e nos modelos de monetização de APIs implementados por essas plataformas, com foco em módulos específicos como catálogo, autenticação, limites de acessos e eventos. A pesquisa foi realizada considerando o cenário atual de digitalização do comércio eletrônico, abrangendo informações disponíveis até o ano de 2026, conforme a data de conclusão do trabalho.

A amostra de estudo foi intencionalmente dividida em dois grupos distintos para permitir uma análise comparativa aprofundada. O primeiro grupo foi composto por “marketplaces” tradicionais que já possuíam APIs monetizadas, selecionados por sua relevância global e por apresentarem modelos consolidados de negócio e arquitetura. Foram incluídas neste grupo as plataformas Amazon e eBay, reconhecidas por seus ecossistemas de desenvolvedores e pela clareza em seus padrões de monetização e integração de APIs.

O segundo grupo da amostra compreendeu “marketplaces” do segmento de “Quick Commerce”, caracterizados pela entrega ultrarrápida e pela conveniência. A seleção dessas plataformas visou investigar o potencial de monetização de suas APIs, que, no momento da pesquisa, não eram diretamente monetizadas, e identificar oportunidades arquiteturais. Foram analisados o iFood e o 99Food, ambos com forte atuação no cenário brasileiro, cujas documentações públicas de APIs permitiram a avaliação de suas estruturas e a identificação de lacunas de valor.

A coleta de dados iniciou-se com uma revisão bibliográfica sistemática, focada em conceitos fundamentais para a pesquisa. Foram explorados temas como “API-as-a-Product”, que aborda a API como um produto com valor de negócio, a “API Economy”, que descreve o ecossistema comercial impulsionado por APIs, e os diversos modelos de monetização, incluindo assinatura, pagamento por uso, freemium e compartilhamento de receita. Os dados foram extraídos de literatura especializada, trabalhos de conferências e repositórios de dados abertos, conforme a metodologia de Treinta et al. (2013).

Em paralelo à revisão bibliográfica, realizou-se uma pesquisa documental abrangente sobre as plataformas selecionadas. Esta etapa envolveu a análise de material público disponibilizado pelas empresas, como seus portais de desenvolvedores, documentações oficiais de APIs e termos de serviço. O objetivo foi obter informações detalhadas sobre a implementação prática das APIs e seus respectivos modelos de negócio, complementando o embasamento teórico com dados do mundo real.

Durante a pesquisa documental, foram coletadas informações específicas sobre a estrutura dos endpoints e os recursos oferecidos pelas APIs de cada marketplace. Avaliou-se a presença e a implementação de arquiteturas orientadas a eventos, como o uso de webhooks, em contraste com modelos de consulta repetitiva. Adicionalmente, foram levantados os modelos de preços e os planos de integração disponíveis, buscando compreender as estratégias de monetização e as condições de acesso para desenvolvedores e parceiros.

As etapas de execução da pesquisa foram organizadas de forma sequencial e complementar. Inicialmente, procedeu-se com a revisão bibliográfica sistemática para estabelecer o referencial teórico e conceitual. Em seguida, e de maneira simultânea em alguns momentos, realizou-se a pesquisa documental, que permitiu a coleta de dados empíricos diretamente das fontes primárias das empresas analisadas. Essa abordagem combinada garantiu uma base sólida de conhecimento teórico e prático para a análise subsequente.

Após a coleta, os dados foram submetidos a uma análise comparativa de conteúdo, técnica que permitiu identificar e contrastar padrões e características relevantes entre os diferentes marketplaces. O foco principal da análise foi mapear as estratégias de monetização e as arquiteturas de APIs adotadas, buscando compreender as semelhanças e diferenças entre os grupos de “marketplaces” tradicionais e de “Quick Commerce”. Essa metodologia possibilitou a identificação de tendências e particularidades em cada segmento.

Especificamente na análise de monetização, compararam-se variáveis cruciais que determinam o valor e o custo das APIs. Foram examinados os modelos de precificação, o volume de uso permitido e os recursos limitados, como os limites de requisições e a quantidade de dados acessíveis por meio das APIs. Essa comparação detalhada permitiu identificar como cada marketplace estrutura sua oferta de valor e as condições para o acesso e uso de suas interfaces, revelando as abordagens para geração de receita.

A análise arquitetural concentrou-se na proposta de valor dos módulos de Catálogo, Autenticação, Limites de Acessos (Rate Limits) e Eventos. Investigou-se a implementação de mecanismos de “pooling” versus “push” de webhooks para a comunicação de eventos, avaliando a eficiência e a resiliência de cada abordagem. O objetivo foi identificar os “gaps” de valor existentes nas arquiteturas atuais e as oportunidades de monetização que poderiam surgir da otimização desses componentes técnicos nos dois grupos de marketplaces estudados.

Com base nas análises realizadas, elaborou-se uma proposta de modelo de monetização e arquitetura para marketplaces que buscam rentabilizar suas APIs. Sugeriu-se um modelo híbrido de monetização, que combina diferentes estratégias de cobrança, justificando-se pelo valor agregado e pelos ganhos de performance proporcionados pela adoção de arquiteturas orientadas a eventos. Adicionalmente, esboçou-se uma arquitetura conceitual para a implementação de webhooks, detalhando as implicações técnicas necessárias para a integração eficiente dos parceiros no ecossistema da plataforma.

3. Resultados e Discussão

A evolução das Interfaces de Programação de Aplicações (APIs) de meras ferramentas técnicas para ativos estratégicos de negócio é um fenômeno central na economia digital contemporânea, refletindo uma transformação profunda na forma como as empresas operam e geram valor. Este movimento, denominado “API Economy” por Gunturu (2022), descreve um ecossistema comercial vibrante onde as organizações expõem seus ativos digitais, como dados e funcionalidades, a parceiros e terceiros, criando novos fluxos de valor e impulsionando a inovação. A transição de uma visão puramente técnica para uma abordagem estratégica de “API-as-a-Product” é crucial para que as empresas não apenas sobrevivam, mas prosperem neste cenário dinâmico.

O conceito de “API-as-a-Product” (API como Produto), conforme articulado por Eaton et al. (2024), implica que uma API deve ser projetada para resolver um problema específico de um usuário, seja ele um desenvolvedor ou uma empresa, possuindo um ciclo de vida próprio, uma estratégia de mercado bem definida e um valor mensurável. Diferentemente de uma API interna, que pode ser vista como um subproduto de um sistema maior, uma API externa, quando tratada como produto, exige o mesmo rigor de gestão de um software comercial, como um “Software as a Service” (SaaS). Isso significa um foco intenso na qualidade, usabilidade, suporte ao cliente e, fundamentalmente, na experiência do desenvolvedor, como enfatizado por Jacobson, Brail e Iyver (2011). Uma documentação excelente, facilidade de integração e alta confiabilidade são pilares para a atratividade e adoção da API, independentemente da complexidade técnica subjacente. A monetização, nesse contexto, não é apenas uma decisão financeira, mas o estágio final dessa “produtização”, onde ativos digitais internos são convertidos em fontes de receita sustentáveis, superando as complexidades de precificação (Edi Labs, 2024). Essa maturidade organizacional na gestão de APIs permite mitigar riscos de obsolescência e capturar valor econômico real nos ecossistemas.

No que tange aos modelos de monetização de APIs em marketplaces, a pesquisa identificou quatro estratégias principais, conforme Solanke e Liang (2022): assinatura (“Subscription-Based”), pagamento por uso (“Pay-Per-Use”), “freemium” e compartilhamento de receita (“Revenue-Sharing”). Cada um desses modelos possui características distintas e é mais adequado a diferentes contextos de negócio e tipos de serviço. O modelo de assinatura, por exemplo, baseia-se em uma taxa recorrente para acesso contínuo a um produto ou serviço, estabelecendo uma relação duradoura entre provedor e cliente (Chugh, 2026). Suas vantagens incluem um custo inicial menor e previsibilidade, o que reduz a barreira de entrada para usuários. Este modelo é particularmente eficaz para produtos com uso frequente e que recebem atualizações e melhorias constantes, como softwares, infraestrutura digital e acessos a plataformas, conforme apontado por Verma et al. (2025). A previsibilidade da receita para o provedor e do custo para o consumidor torna-o atraente para serviços essenciais e de valor consistente.

Em contraste, o modelo de pagamento por uso (“Pay-Per-Use”) remunera o provedor com base no consumo real do serviço, alinhando a cobrança à utilidade efetiva. Este padrão é ideal para serviços de alto volume, como gateways de pagamento, e permite maior customização e escalabilidade para o cliente, que paga apenas pelo que utiliza. No entanto, sua implementação exige sistemas de monitoramento em tempo real extremamente robustos e precisos para controlar o fluxo de demanda e garantir a viabilidade do modelo, como destacado por Gebauer et al. (2017). A complexidade técnica e arquitetural para rastrear e faturar o uso granular pode ser um desafio significativo, mas os benefícios em termos de flexibilidade e alinhamento com o valor entregue justificam o investimento.

O modelo “freemium” representa uma estratégia híbrida, oferecendo uma camada de serviços essenciais gratuitamente para atrair uma ampla base de usuários, enquanto funcionalidades avançadas, recursos premium ou acessos irrestritos são comercializados (Chugh, 2026). Em ambientes de plataforma e ecossistemas digitais, essa abordagem é poderosa para mitigar barreiras de entrada e acelerar o “efeito de rede” (“network effects”), maximizando a liquidez e o valor percebido da plataforma. A monetização ocorre pela conversão estratégica de usuários engajados que demandam maior capacidade produtiva ou suporte especializado (Hsu et al., 2025). Este modelo é particularmente relevante para marketplaces que buscam expandir rapidamente sua base de parceiros antes de introduzir cobranças diretas.

Por fim, o modelo de compartilhamento de receita (“Revenue-Sharing”) é amplamente difundido em plataformas de larga escala, como o Mercado Livre, onde o provedor da API recebe uma porcentagem da receita gerada por terceiros que utilizam a API para habilitar transações ou serviços lucrativos (Prado, 2025). A integração via API permite que essas plataformas capturem o valor de cada transação em tempo real, e o modelo escala conforme o sucesso do vendedor, alinhando os interesses financeiros de todos os participantes. Além das comissões, marketplaces modernos utilizam APIs para oferecer serviços de valor agregado, como crédito e antecipação de recebíveis, transformando custos operacionais em novas linhas de receita e a plataforma em um provedor de infraestrutura financeira (Qwist Research, 2026). Essa abordagem permite a implementação de modelos de pagamento por uso ou níveis de assinatura para funcionalidades que aumentam a conversão, como cálculo de frete inteligente ou integração com sistemas de ERP. A complexidade dos modelos de monetização se aprofunda quando o marketplace atua como um ambiente onde parceiros podem vender seus próprios softwares via SaaS, monetizando não apenas o acesso à API, mas também a infraestrutura e o ecossistema que oferece, como exemplificado pela Amazon Selling Partner API (2025).

A análise do módulo de Catálogo revelou diferenças significativas entre os marketplaces de “Quick Commerce” e os tradicionais, refletindo suas distintas lógicas de negócio e prioridades arquiteturais. Nas plataformas de “Quick Commerce”, como iFood e 99Food, a volatilidade dos dados e a granularidade da hierarquia de cardápio são elevadas, dada a prioridade do modelo hiperlocal e da disponibilidade imediata. A entidade raiz nesses sistemas é a loja (“merchant”), tornando a oferta única e customizável. Tecnicamente, um item de uma unidade não compartilha identificadores ou atributos com o de outra, mesmo que sejam produtos similares, o que exige sistemas de baixíssima latência para garantir a consistência em tempo real entre o estoque físico e a vitrine digital.

No iFood, a arquitetura do catálogo, conforme ilustrado na Figura 1, segue o padrão REST com payloads JSON, estruturada em três níveis: Categorias, Itens e Grupos de Complementos (Modificadores). A entidade Produto atua como o registro mestre de informações essenciais, como nome, descrição, código de barras (EAN) e imagens. O Produto é agnóstico à venda até ser instanciado como Item (vinculado a uma Categoria para exibição) ou como Complemento (associado a um Grupo de Complementos para customização). Enquanto o Produto detém propriedades intrínsecas, o Item e o Complemento carregam propriedades transacionais, como preço e disponibilidade, que podem variar por canal. Essa estrutura, embora flexível para a customização de cardápios locais, impõe desafios na gestão de dados e na escalabilidade para integradores que operam com múltiplos merchants, pois a granularidade e a volatilidade exigem atualizações frequentes e precisas para manter a consistência entre o estoque físico e o digital. A necessidade de gerenciar variações de preço e disponibilidade em nível de item e complemento, por canal, aumenta a complexidade da lógica de integração para os parceiros.

Figura 1. Esquema das entidades que compõem a arquitetura de catálogo do iFood

Fonte: Resultados originais da pesquisa

A 99Food, por sua vez, adota uma arquitetura orientada à oferta, mas sem a entidade Produto, reutilizando a entidade Item. O papel do objeto é definido pelo atributo “is_sold_separately”: se “true”, o Item é ofertado individualmente; se “false”, atua apenas como modificador dentro de um grupo (“Modifier Group”). Um ponto crítico desse formato é que mudanças de status são globais, impossibilitando inativar um item na venda direta e mantê-lo ativo como modificador. Essa estrutura, esquematizada na Figura 2, simplifica a modelagem ao reduzir o número de entidades, mas introduz uma rigidez na gestão de disponibilidade que pode ser problemática para merchants que desejam flexibilidade na oferta de produtos. Por exemplo, um item que é um modificador (como um molho) não pode ser vendido separadamente se seu status for “false” globalmente, limitando as estratégias de venda do merchant.

Figura 2. Esquema das entidades que compõem a arquitetura de catálogo da 99Food

Fonte: Resultados originais da pesquisa

Quanto aos endpoints, o iFood oferece uma gama maior de operações CRUD granulares (Catálogo, Categoria, Item, Complemento), que, embora exijam maior controle das integradoras, são mais performáticas. Para simplificar, o endpoint PUT /items permite uma estratégia de “escrita atômica”, atualizando toda a árvore de dependências em uma única requisição, o que reduz chamadas de rede (“round-trips”), mas pode gerar picos de latência em catálogos extensos devido à validação de esquemas complexos. A 99Food, em contrapartida, adota uma abordagem minimalista e orientada à sincronização de estado, com recuperação de dados via endpoints GET de leitura do catálogo completo e escrita via payloads densos em “Bulk Update”. Isso simplifica a lógica da integradora, eliminando a gestão da ordem de criação de dependências, mas, assim como no iFood, essa centralização gera sobrecarga de processamento e aumento de latência quando apenas atributos simples, como o preço, precisam ser alterados. A Tabela 7, embora não incluída na seleção final, detalha a equivalência entre os endpoints das duas plataformas, evidenciando as diferentes abordagens para a gestão do catálogo.

Diferentemente, os marketplaces tradicionais, como Amazon e eBay, operam sob uma lógica de indexação global e busca escalável. A entidade central é o Produto industrializado, utilizando códigos globais como “Stock Keeping Unit” (SKU), em uma relação de N:N (um item para múltiplos vendedores). O foco reside na padronização técnica e na navegabilidade em taxonomias profundas, permitindo filtros precisos e comparação de preços entre diferentes ofertas do mesmo produto. Essa abordagem é fundamental para ecossistemas de larga escala, onde a consistência e a padronização são mais valorizadas do que a customização hiperlocal.

A gestão do catálogo na Amazon é dividida em quatro módulos: “Catalog Items API”, “Product Type Definition API” e “Listing Items API”. A “Catalog Items API” permite a descoberta no repositório global via EAN ou nome, retornando o “Amazon Standard Identification Number” (ASIN), essencial para o processo de “matching”, onde o vendedor atrela sua oferta a um produto já catalogado. A “Product Type Definitions API” fornece dinamicamente o esquema em JSON com os requisitos de validação para cada categoria, evitando esquemas rígidos para milhões de tipos de itens e reduzindo erros de processamento síncrono. Por fim, a “Listing Items API” gerencia as ofertas do vendedor (“Seller”), permitindo manipulação granular via PUT (atualização total) ou PATCH (atualização parcial), resolvendo problemas de concorrência e controlando o ciclo de vida da oferta. A Figura 3 ilustra a conexão entre as entidades da Amazon, onde a combinação de marca, produto e variações resulta no “Child ASIN”, que, integrado ao inventário do vendedor, torna-se um “Listing Item” com condições comerciais de oferta. Essa arquitetura complexa, mas robusta, garante a integridade dos dados em um ecossistema global e altamente escalável. A capacidade de definir dinamicamente esquemas de dados é uma vantagem significativa, pois permite que a plataforma se adapte a novas categorias de produtos sem exigir grandes refatorações, um desafio comum em sistemas legados.

Figura 3. Esquema das entidades que compõem a arquitetura de catálogo da Amazon

Fonte: Resultados originais da pesquisa

O eBay, com sua “Inventory API”, adota uma premissa híbrida, separando o estoque (“Inventory Item”) da publicação comercial (“Listing”). Enquanto na Amazon a oferta é intrínseca ao ASIN, no eBay o desenvolvedor cria um Item próprio por loja e o vincula a um “eBay Product Identifier” (ePID) para relevância, visando organização para o usuário, mas mantendo a necessidade de cadastrar metadados individuais por loja. O Item armazena dados técnicos, SKU do vendedor, estoque e preço, enquanto a “Listing” detém regras de negócio como políticas de envio e exibição da oferta. O eBay permite anúncios heterogêneos via “Aspects” (metadados descritivos), e a gestão exige um fluxo de três etapas: criação do item, criação da oferta e publicação, conferindo controle de estado granular. A Figura 9, embora não incluída na seleção final, esquematiza essa relação, mostrando como o eBay equilibra flexibilidade para vendedores com a necessidade de organização para compradores.

Em suma, enquanto o “Quick Commerce” foca na sincronização de estado e em modificadores dinâmicos para atender à volatilidade da operação local, o marketplace tradicional prioriza a governança dos metadados e a escalabilidade de busca global através de identificadores únicos (ASIN/ePID). Essa estruturação de catálogo define as regras de “o que” está sendo vendido, mas a eficiência operacional da integração depende de “como” os endpoints são estruturados e como essas mudanças nos dados são comunicadas entre as plataformas externas e internas.

O módulo de Eventos é a camada de comunicação reativa e assíncrona das APIs, essencial para a escalabilidade de marketplaces de alta performance, substituindo o modelo de consultas repetitivas (“polling”) por uma Arquitetura Orientada a Eventos (EDA), conforme detalhado por Hohpe e Woolf (2003). Essa abordagem, baseada em padrões de mensageria, permite ao marketplace enviar (“push”) atualizações críticas para os sistemas integrados sempre que ocorre uma mudança relevante. Este módulo garante a consistência eventual entre sistemas distribuídos e promove o desacoplamento entre serviços, assegurando a responsividade do ecossistema de forma eficiente (Richardson, 2018).

A análise desse módulo revela que a diferença fundamental entre “Quick Commerce” e marketplaces tradicionais não está apenas no protocolo, mas no modelo de entrega e na criticidade da latência. O “Quick Commerce” exige uma resposta quase instantânea para sincronização, sendo a arquitetura predominantemente baseada em “Webhooks HTTP”. Nesse modelo, o marketplace atua como um cliente que faz requisições POST para um endpoint pré-definido pela integradora, exigindo que este seja altamente disponível. A baixa latência é crucial para a experiência do usuário, onde a disponibilidade de produtos e preços deve ser atualizada em milissegundos. No entanto, a persistência de eventos é geralmente efêmera, dependendo de retentativas, o que pode levar à perda de dados em caso de falha prolongada do endpoint da integradora.

Por outro lado, o marketplace Tradicional prioriza a durabilidade e a ordenação de eventos em larga escala. Devido ao volume massivo e à possibilidade de uma maior latência, plataformas como a Amazon podem oferecer opções mais robustas do que simples “Webhooks”, integrando-se diretamente a serviços de nuvem como “AWS SQS” ou “Amazon EventBridge”. Nesse modelo, a integradora não precisa expor um endpoint público e garantir sua alta disponibilidade, apenas consumir as mensagens de uma fila que fica armazenada com maior persistência e sem risco de perda de eventos em caso de indisponibilidade. A Tabela 1 compara as características desses diferentes modelos de notificação.

Tabela 1. Comparação das características dos diferentes tipos de sistemas de notificação

Característica	iFood, 99Food e eBay	Amazon
Protocolo	“Webhooks (HTTP/HTTPS)”	“SQS”, “EventBridge”
Fluxo de dados	“Push” (O marketplace envia)	“Pull”/”Reactive” (O sistema consome da fila)
Latência	Milissegundos a poucos segundos	Segundos a minutos (tolerável)
Persistência de eventos	Geralmente efêmera (depende de retentativas)	Alta (mensagens persistidas em filas)
Complexidade de infraestrutura	Baixa (exige apenas um servidor web)	Média/Alta (exibe infra de nuvem ou “polling” de fila)

Fonte: Resultados originais da pesquisa

A Tabela 1 ilustra claramente os trade-offs: enquanto os Webhooks (HTTP/HTTPS) oferecem latência de milissegundos, sua persistência é efêmera. Em contraste, os sistemas baseados em filas de nuvem (SQS, EventBridge) podem ter latência de segundos a minutos, mas garantem alta persistência de eventos. A complexidade de infraestrutura para Webhooks é baixa (exige apenas um servidor web), enquanto para sistemas de nuvem pode ser média/alta, dependendo da infraestrutura e do modelo de “polling” da fila. Essa comparação é vital para a escolha arquitetural, que deve alinhar-se às necessidades de negócio e aos requisitos de resiliência.

No iFood, a manutenção da consistência de dados entre o marketplace e sistemas externos como ERPs revela uma dependência do modelo de “polling” na maioria dos módulos, com exceção do módulo de Pedidos que possui integração com “Webhooks HTTPS”. Essa arquitetura de “puxada de dados” gera um tráfego volumoso e redundante, evidenciando um gap tecnológico para a transição rumo a um modelo “API-First” orientado a eventos. A implementação de “Webhooks” de catálogo transformaria essa dinâmica, substituindo a verificação constante por notificações reativas de alteração, otimizando o consumo de recursos e a integridade da oferta. A 99Food, em contraste, apresenta uma estrutura de eventos mais capilarizada e amarrada a “Webhooks”, estendendo a reatividade para além do módulo de “Order” e abrangendo os módulos de “Store”, Menu e “Logistics”. Essa abordagem demonstra uma estrutura de gestão de estados assíncronos e massivos, permitindo que o sistema externo reaja imediatamente a processos de “Backoffice” que, em modelos de “polling”, exigiriam uma orquestração complexa de requisições.

No ecossistema da Amazon, a estratégia de mensageria evolui para uma integração nativa com infraestruturas de nuvem por meio da “Notifications API”, utilizando os protocolos do “Amazon SQS” ou “EventBridge”. O grande diferencial reside na resiliência: ao contrário dos “Webhooks” tradicionais, que dependem de um endpoint público do integrador sempre disponível, o modelo da Amazon permite que as notificações sejam enfileiradas ou roteadas dentro do ambiente AWS, eliminando a perda de dados por instabilidades externas. No catálogo, essa arquitetura “Event-Driven” é alimentada por tópicos específicos como “listings_item_status_change” e “any_offer_changed”, garantindo que o integrador saiba exatamente quando os esquemas de dados de uma categoria foram atualizados, permitindo uma reação automatizada a mudanças de conformidade e atributos. Essa abordagem consolida a consistência eventual do sistema, garantindo que o catálogo da loja reflita violações de políticas ou métricas de performance em tempo real, sem o custo computacional e a latência do polling.

O eBay consolida sua arquitetura orientada a eventos através da “Notification API”, utilizando o protocolo “HTTPS Webhooks” sob um rigoroso modelo de governança que exige validações de “Challenge-Response Checks” (CRC) e assinaturas criptográficas para garantir a autenticidade do endpoint. Este módulo “empurra” notificações em tempo real sobre o ciclo de vida completo do catálogo, incluindo eventos críticos como a criação (“ItemListed”), o encerramento de listagens (“ItemClosed”), revisões de conteúdo (“ItemRevised”) e alterações de preço ou quantidade (“ItemPriceAndQuantityModified”). Essa sofisticação no monitoramento de tópicos transforma a gestão de inventário em um fluxo reativo e seguro, onde a integridade da listagem pública é mantida sem a latência do “polling”, garantindo que qualquer modificação sistêmica ou expiração de anúncio seja refletida instantaneamente na base de dados do integrador.

Analisando pela vertente de resiliência, um problema latente do modelo de “Webhooks” é a fragilidade por depender da saúde do endpoint da integradora. Caso a integradora fique offline por alguns minutos durante o horário de pico, ela pode ser bombardeada com milhares de requisições de uma vez assim que voltar, causando uma nova queda, o fenômeno conhecido como “Thundering Herd” (Efeito Manada). Para mitigar esse problema, é fundamental utilizar o recuo exponencial (“Exponential Backoff”), um algoritmo de gestão de erros que aumenta o tempo de espera exponencialmente a cada nova tentativa, em vez de reenviar requisições falhas imediatamente ou em intervalos fixos. Para otimizar ainda mais, recomenda-se o uso de “Jitter”, que consiste em um valor aleatório adicionado ao “Exponential Backoff” para distribuir as requisições ao longo do tempo, garantindo que o sistema alvo receba uma carga distribuída e tenha mais chances de processar as chamadas com sucesso. O cálculo do tempo de espera (E) aplicando esses conceitos é realizado pela equação 1:

E = random(0, intervalo_inicial × 2^n) (1)

em que E: é o tempo de espera; random: é um número aleatório que o sistema escolhe entre 0 e o resultado do cálculo exponencial; intervalo_inicial: é o tempo de espera definido para a primeira falha; n: é o número da tentativa atual. A implementação dessas técnicas é vital para a estabilidade de sistemas distribuídos e para evitar falhas em cascata.

A autenticação em ecossistemas de APIs atua como o mecanismo fundamental de estabelecimento de identidade e confiança, garantindo que apenas entidades legítimas acessem recursos específicos por meio de credenciais. Essa camada não serve apenas como uma barreira de segurança, mas também como recurso de controle para a governança do tráfego (Wiggins, 2017). Ao identificar a origem da chamada, seja uma aplicação centralizada de uma integradora ou uma instância autorizada da loja, o servidor consegue aplicar políticas de limitações (“rate limit”) personalizadas, vinculando a capacidade de consumo de dados ao nível de autorização e ao modelo de confiança estabelecido (Warrier, 2019).

O iFood utiliza o protocolo OAuth 2.0 com tokens Bearer, operando em dois modelos: centralizado e distribuído. O fluxo centralizado é para aplicações privadas, onde os “access tokens” são fornecidos para simplificar a gestão, mas os rate limits são contabilizados por aplicativo, o que pode levar grandes integradoras a atingirem gargalos rapidamente. O fluxo distribuído, voltado para aplicações públicas, exige autorização explícita do lojista e fornece um “refresh token”, distribuindo a carga por instância da loja e permitindo escalabilidade superior. A 99Food utiliza OAuth 2.0 com foco em um fluxo de autenticação servidor para servidor, similar ao modelo centralizado do iFood, onde as credenciais são vinculadas diretamente à integradora. O gerenciamento de rate limits é aplicado de forma centralizada por “App ID”, o que impõe um desafio crítico de arquitetura para a integradora, pois o consumo excessivo de um único cliente pode esgotar a cota global, afetando todos os outros lojistas.

A Amazon utiliza OAuth 2.0 integrado ao AWS IAM, exigindo que cada vendedor autorize a aplicação através do fluxo de “Login with Amazon” (LWA), aproximando-se do modelo distribuído. A Amazon mitiga o risco de exaustão de limites por aplicativo ao implementar o “Rate Limiting per Seller”, isolando as cotas de requisição (baseadas no algoritmo “Token Bucket”) para cada conta de vendedor conectada. Para uma integradora, essa arquitetura é vantajosa, pois a adição de novos clientes não impacta a performance ou a disponibilidade dos clientes existentes, eliminando a necessidade de gerenciar múltiplos aplicativos para contornar restrições de tráfego globais. O eBay adota OAuth 2.0 com uma distinção clara entre “Application access tokens” (para dados públicos) e “User access tokens” (para operações do vendedor). Seus rate limits são predominantemente cotas diárias fixas por aplicativo. Embora uma aplicação tenha um limite global de chamadas por dia, grandes integradoras podem solicitar aumentos de quota baseados em contratos comerciais e na certificação da aplicação, permitindo um planejamento de volume de dados a longo prazo.

No cenário brasileiro, iFood e 99Food ainda não adotam cobrança direta para integrar suas APIs. A estratégia do iFood foca na redução do custo operacional e na estabilidade da plataforma, vendo a API como ferramenta de captação de pedidos e monetizando via comissões sobre as vendas. Há um movimento de “premiumização” indireta através do Portal do Desenvolvedor, onde recursos avançados de suporte e homologação (selo Super Integradora) exigem um nível de qualidade e certificação técnica. A 99Food segue lógica similar, operando sem modelo de cobrança direta, concedendo acesso como parte do ecossistema para parceiros logísticos e de Point of Sale (POS). O custo é absorvido pela comissão do marketplace, mas essa gratuidade resulta em “rate limits” mais rígidos e menos flexíveis, sem um “Service Level Agreement” (SLA) atrelado a um pagamento direto.

A Amazon implementou um dos modelos mais estruturados de monetização de API, visando desestimular integrações ineficientes (como o “polling” excessivo) e gerenciar uma nova fonte de receita. A estrutura baseia-se em uma taxa de assinatura anual para desenvolvedores, somada a um modelo de tarifação mensal por faixas de uso (“metered billing”) e nível de suporte. O sistema oferece franquias mensais de requisições GET (consulta de dados) a partir do plano de assinatura adquirido, enquanto requisições que alteram dados (POST, PUT, PATCH) permanecem isentas para incentivar a atualização do ecossistema (Amazon Selling Partner API, 2025). Esse modelo força as integradoras a migrarem para arquiteturas baseadas em eventos (“Webhooks”), onde a Amazon notifica sobre mudanças, em vez de a integradora perguntar repetidamente. As principais diferenças dos planos da Amazon são demonstradas na Tabela 2.

Tabela 2. Modelo de monetização da API Selling Partner da Amazon

Recursos	Basic	Pro	Advanced	Plus	Enterprise
Taxa anual ($)	1.400	1.400	1.400	1.400	1.400
Taxa mensal ($)	0	1.000	5.000	10.000	A combinar
Chamadas GET/mês	2.500.000	25.000.000	125.000.000	250.000.000	A combinar
Chamadas PUT/PATCH/POST	Ilimitado	Ilimitado	Ilimitado	Ilimitado	Ilimitado
Acesso ao time de Comercial	Não	Não	Sim	Sim	Sim
Acesso a APIs Beta	Não	Não	Não	Sim	Sim
Acesso a eventos exclusivos	Não	Não	Não	Sim	Sim
Arquiteto de soluções dedicado	Não	Não	Não	Não	Sim

Fonte: (Amazon Selling Partner API, 2025)

A Tabela 2 detalha os diferentes níveis de serviço da Amazon, desde o plano Basic até o Enterprise, mostrando como a taxa anual e mensal, o volume de chamadas GET/mês, e o acesso a recursos exclusivos (como time comercial, APIs Beta, eventos exclusivos e arquiteto de soluções dedicado) variam. Essa estrutura de precificação não apenas gera receita, mas também funciona como uma ferramenta de governança, incentivando práticas eficientes e desestimulando o “polling” excessivo, que consome recursos desnecessariamente. A isenção de cobrança para operações de escrita (POST, PUT, PATCH) é um incentivo direto para que os parceiros mantenham seus dados atualizados e consistentes, contribuindo para a saúde geral do ecossistema.

O modelo do eBay é baseado em limites de compatibilidade e acordos comerciais. Por padrão, oferece uma cota gratuita generosa de chamadas diárias que atende a pequenos e médios desenvolvedores. Para grandes integradoras que necessitam ultrapassar esses limites, o eBay utiliza um processo de certificação de aplicação. Uma vez certificada, a negociação de limites adicionais pode envolver custos ou ser subsidiada pelo volume de vendas gerado pela ferramenta dentro do marketplace (“Gross Merchandise Volume” [GMV]). É uma abordagem de monetização indireta, onde o eBay permite o uso massivo da API sem cobrança direta por chamada, desde que a ferramenta comprove que está impulsionando o GMV da plataforma. Essa estratégia alinha os interesses do eBay com o sucesso de seus parceiros, incentivando o crescimento do ecossistema. A possibilidade de negociação de limites com base no desempenho do parceiro oferece flexibilidade e um caminho para a escalabilidade, mas exige um monitoramento rigoroso do valor gerado.

A proposta de modelo de monetização para marketplaces consiste em uma estratégia híbrida que combina assinatura e pagamento por uso. Para estimular a adoção, haveria uma versão gratuita, limitada à utilização de um merchant teste em ambiente de desenvolvimento. Para integração em produção, a integradora passaria por homologação, com cobrança de boas práticas e cadastro de informações de cobrança. A assinatura seria um valor fixo, variado por plano, e a integradora selecionaria o plano mais adequado. Adicionalmente, haveria um custo variável por uso dos endpoints, com um valor unitário por chamada bem-sucedida. Endpoints de consulta (GET) teriam um custo menor que os de escrita (PUT, PATCH e POST), devido ao custo diferenciado da operação em nuvem. Uma sugestão, com valores fictícios, é representada na Tabela 3.

Tabela 3. Proposta de modelo de monetização

Recursos	Student	Basic	Pro	Enterprise
Mensalidade ($)	Grátis	2.000	5.000	10.000
Limite chamadas/mês	5.000	25.000.000	125.000.000	250.000.000
Custo ($) /chamada PUT/PATCH/POST	Grátis	0,001	0,0005	0,0005
Custo ($) /chamada GET	Grátis	0,0001	0,0001	0,0001
Acesso a APIs Beta	Não	Não	Sim	Sim
Acesso a eventos exclusivos	Não	Não	Sim	Sim
Suporte com retorno até 3 horas	Não	Não	Não	Sim

Fonte: Resultados originais da pesquisa

A Tabela 3 apresenta uma estrutura de planos (Student, Basic, Pro, Enterprise) com mensalidades e limites de chamadas/mês diferenciados. O custo por chamada para operações GET e PUT/PATCH/POST também varia, incentivando a eficiência. Planos mais avançados oferecem acesso a APIs Beta, eventos exclusivos e suporte prioritário. É crucial que o marketplace avalie estrategicamente o posicionamento da monetização de suas APIs, pois, embora possa gerar um ativo financeiro importante, também pode reduzir o interesse de clientes e integradoras, prejudicando a penetração no mercado e a competitividade. Uma projeção financeira e estratégica exaustiva é necessária antes da tomada de decisão, possivelmente com uma implementação faseada das cobranças. Este trabalho assume um cenário ideal onde esses fatores foram analisados e a decisão pela monetização foi tomada.

A proposta arquitetural tem como foco central suportar o funcionamento de um marketplace, integrando as tecnologias discutidas para garantir resiliência e alta performance. A estrutura abrange três grandes módulos fundamentais: “API Management”, “Events” e “Catalog”, conforme detalhado na Figura 4.

Figura 4. Proposta de arquitetura de catálogo, eventos e monetização de API pública de marketplace.

Fonte: Resultados originais da pesquisa

O fluxo operacional inicia-se quando uma integradora realiza uma chamada, sendo o primeiro ponto de contato o módulo de “API Management”. Este componente é responsável por gerenciar e orquestrar as camadas externa e interna do marketplace, operando o controle de registros de chamadas (“logs”) e a aplicação de “rate limit”. Além disso, provê serviços essenciais de “API Gateway”, Autenticação (“Authentication”) e Cobrança (“Billing”), direcionando as requisições aos módulos subsequentes. Dentro desta camada, o “API Gateway” organiza os fluxos envolvidos e despacha as chamadas para os serviços internos, enquanto o serviço de Autenticação (“authentication-api”) utiliza o protocolo OAuth 2.0, padrão de mercado que assegura que o “app” da integradora possua as permissões necessárias para interagir com o marketplace e o “merchant” solicitado. Este processo é sustentado por um banco de dados específico, o “DB register-merchant-app”, que armazena as relações entre integradoras e módulos habilitados. Paralelamente, o serviço de Cobrança (“integration-billing”) contabiliza o consumo, segregando chamadas GET das demais operações para aplicar tarifas distintas, armazenando tais métricas no “DB billing-integration”. Esta estrutura permite uma evolução futura para cobranças granulares por endpoints específicos ou por chamadas por módulo, adaptando-se às necessidades do negócio. A modularidade e a separação de responsabilidades neste módulo garantem que a gestão de acesso, segurança e faturamento seja robusta e escalável, permitindo que o marketplace adapte suas estratégias de monetização sem impactar a funcionalidade central da API.

Caso a requisição seja destinada aos endpoints de eventos, o “API Gateway” a direciona ao módulo de “Events”. A arquitetura propõe três operações principais para a gestão de “webhooks”: POST /webhooks/subscription (para registrar a URL da integradora e se inscrever para receber eventos), GET /webhooks/subscription (para consultar a URL cadastrada) e DELETE /webhooks/subscription (para deletar a URL e retirar a inscrição). Tais chamadas são processadas pelo serviço de Inscrição de eventos (“events-subscription”), que administra as solicitações e efetiva as inscrições ao associar a integradora ou “merchant” à rota indicada, persistindo os dados no “DB subscription”.

Se a chamada for para alterações de catálogo, o “API Gateway” direciona ao módulo de Catálogo, no serviço responsável por administrar as alterações vindas da API pública (“catalog-public-api”). O “catalog-public-api”, assim como outros serviços internos (Fraude, Pedidos, “Backoffice”, Portais do marketplace), conecta-se diretamente ao serviço “core” (“catalog-service”), que é responsável por receber, processar e propagar as alterações realizadas nas entidades do catálogo em todo o marketplace, armazenando esses eventos de alteração em um banco de dados (“DB catalog”). O “catalog-service” notifica os eventos de alteração para um tópico (“catalog-events”), como “Kafka”, que é disponibilizado para consultas dos times internos.

O tópico “catalog-events” é consumido por um serviço de Eventos (“events-dispatcher”) que realiza as notificações para as integradoras de mudanças no catálogo, abrindo conexões HTTP e aguardando a resposta da integradora. Um ponto relevante para otimização de performance é que, antes de processar no “events-dispatcher”, é realizado um filtro (“webhook filter”) responsável por passar somente alterações de catálogo para “merchants” integrados que têm inscrição no módulo de Eventos, consultando essa informação no banco de dados “subscription” para realizar o filtro. Para garantir resiliência e gestão de falhas no modelo “Webhooks” proposto, foi incluído um serviço de retentativas (“retry-manager”) para calcular o tempo antes de realizar uma retentativa e agendar a mensagem caso o endpoint da integradora falhe. Se as retentativas chegarem ao máximo estabelecido, as mensagens são armazenadas em uma “Dead Letter Queue” (DLQ) para auditoria, garantindo que nenhum evento seja perdido. O “retry-manager” deve gerenciar a retentativa baseada nos conceitos de “Exponential Backoff” com ruído aleatório (“Jitter”), conforme a equação 1, para evitar o “Thundering Herd” e garantir que o sistema alvo receba uma carga distribuída, aumentando as chances de sucesso no processamento das chamadas.

4. Conclusão

Conclui-se que o objetivo foi atingido, ao analisar e comparar as arquiteturas de marketplaces, com foco nos módulos de catálogo, autenticação, limites de acessos e eventos, e investigar como esses componentes técnicos são rentabilizados no cenário atual. O estudo confirmou a transição das APIs de meras interfaces técnicas para ativos estratégicos, essenciais na “API Economy”, e demonstrou que a escolha dos modelos de monetização está intrinsecamente ligada ao nicho de atuação e à maturidade da plataforma. Enquanto marketplaces de “Quick Commerce” priorizam a penetração de mercado via modelos gratuitos, os tradicionais estabeleceram padrões de monetização baseados em assinaturas e uso, incentivando a eficiência. Arquiteturalmente, a pesquisa evidenciou a superioridade da Arquitetura Orientada a Eventos (EDA) com mecanismos “push”, como webhooks, sobre o “polling” para garantir consistência e reduzir tráfego redundante, especialmente em módulos críticos como o de Catálogo. A proposta de arquitetura e monetização híbrida apresentada visa suportar um marketplace resiliente e de alta performance, integrando gestão de API, eventos e catálogo.

Contudo, este trabalho possui limitações importantes. A análise comparativa foi restrita a um número seleto de marketplaces, e a proposta de modelo de monetização foi desenvolvida em um cenário idealizado, sem validação empírica de sua viabilidade financeira ou impacto no mercado. A arquitetura conceitual proposta, embora robusta, não foi implementada ou testada em ambiente real. Para estudos futuros, sugere-se a validação empírica do modelo de monetização em diferentes contextos de mercado, a implementação prática e avaliação de desempenho da arquitetura proposta, e a expansão da análise comparativa para incluir uma gama mais ampla de marketplaces e tipos de APIs, aprofundando a compreensão dos impactos estratégicos e financeiros da monetização de APIs na construção de ecossistemas digitais.

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Artigo oriundo de Trabalho de Conclusão de Curso da Especialização em Engenharia de Software do MBA USP/Esalq

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