Vamos analisar cada alternativa: A) São especialmente úteis para resolver problemas de natureza geral (reconhecimento de objetos, tradução, classificação de textos), mas podem exigir adaptações - como fine-tuning ou técnicas de RAG - para tarefas que demandam conhecimento específico do domínio da empresa. — Correto. Modelos via API são muito bons para tarefas gerais, mas para casos específicos, ajustes são necessários. B) Modelos disponibilizados via API sempre superam modelos desenvolvidos internamente, já que foram treinados com volumes muito maiores de dados. — Incorreto. Nem sempre superam modelos internos, depende do caso e do domínio. C) A principal limitação dos modelos via API é o custo, que é invariavelmente mais alto do que treinar um modelo interno equivalente. — Incorreto. O custo pode variar e nem sempre é mais alto que treinar internamente. D) O uso de modelos via API elimina a necessidade de profissionais de machine learning na equipe, uma vez que o modelo já está pronto para uso. — Incorreto. Ainda é necessário conhecimento para integrar, adaptar e interpretar os modelos. Portanto, a alternativa correta é: A