#Custos
Seu protótipo custou R$ 12 no primeiro dia. Em produção, com 200 usuários, ele custa quase R$ 4.000 por mês. Abrimos a conta de token de um agente real camada por camada (system prompt, definições de tool, chunks de RAG, histórico, tool results) e mostramos onde some quase 80% do dinheiro. No fim, compressão de prompt, pruning de histórico e seleção de contexto derrubam a fatura em 73%, com a planilha antes e depois.
Uma ação coletiva na Califórnia (Kahn v. Anthropic, 3:26-cv-05763) alega que o plano Claude Max 20x entrega entre 6x e 8x o uso do Pro, não 20x. O que a petição sustenta com documentos internos, por que o multiplicador só vale na sessão de 5 horas enquanto o teto semanal é o que realmente trava, e como descobrir em qual dos dois você esbarra antes de renovar.
A decisão que mais gente erra pra cima. Critério objetivo pra escolher entre prompt, RAG e fine tuning, quanto custa cada caminho com números reais, os três casos raros em que treinar um modelo ganha, e o teste de cinco minutos que separa problema de conhecimento de problema de recuperação. Com a notícia que muda a conta: a OpenAI está encerrando a plataforma de fine-tuning.
Não é modelo novo. É o mesmo GPT-5.6 Sol rodando num chip do tamanho de um prato: 750 tokens/s, 44 GB de SRAM on-chip e zero preço publicado. A OpenAI anuncia 14x contra o próprio Sol Standard; a Cerebras anuncia 11x contra o Fable 5 (sem teste pareado). Aqui separamos o que é verificável do que é marketing de fornecedor, explicamos por que Sol, Ultra e Ultrafast são três coisas diferentes, e mostramos a conta que decide se latência vira dinheiro no seu agente.
O Google repetiu a jogada e soltou o Flash antes do Pro. Só que o US$ 0,75/M que tomou a timeline não é preço baixo: a tabela oficial mostra que é o preço do 3.6 Flash com 50% de desconto até 31/12/2026, e a fatura dobra em 1º de janeiro. Aqui estão os dois valores, os benchmarks reais (FrontierCode 43,6%, AutomationBench 30,4%), o que quebra na migração vindo do 3.6, e o dado que o release não conta: a alucinação subiu de 55,6% para 64,5%.
A Alibaba lançou o Qwen 3.8 27B e alguém abriu o diff contra o 3.6: 59 de 59 nós do grafo mapeiam um pra um, e o único campo diferente é metadado. Mesma arquitetura, DeepSWE triplicando de 13,3 para 42,2. Aqui vão os benchmarks reais (e o que a tabela do vendor omite), a conta de VRAM que a imprensa simplificou, o KV cache de 64KB por token, o bug do template Jinja que derruba tool call no dia 1, e a diferença entre o 27B denso e o 3.8 Max de 2,4T. Com o contraponto que ninguém fez.
A Cursor confirmou em 14/08/2026 que foi adquirida pela SpaceX. O comunicado tem treze frases: fala de GPU, de modelo mais barato e de horizonte, e não fala uma palavra sobre o seu código. Separamos o que está em fonte primária do que é só imprensa (inclusive os US$ 60 bilhões), mostramos o que de fato muda dentro do editor (Grok 4.6 no pool da casa, Claude hidden by default, o Router escolhendo por você) e fechamos com o checklist pra quem depende do Cursor em produção.
A DeepSeek publicou o DeepSeek-V4-Pro-0813 na página oficial de preços e o release oficial do V4 Pro finalmente saiu do rótulo de preview. Os números reportados, o que é fato e o que ainda não tem documento público, a comparação com o Flash 0731 e o Opus 4.8, e o aviso na própria página de preços de que a DeepSeek vai aumentar os valores em breve.
Você manda uma pergunta de uma linha e o /usage acusa consumo do dia inteiro. Economizar tokens em assistente de código não tem a ver com o tamanho do prompt: tem a ver com cache de prefixo. Como ele funciona no Claude Code, Codex e Cursor, as sete ações que invalidam ele sem você perceber, como medir com cache_read vs cache_creation, e oito alavancas para estender a sessão.
A DeepSeek republicou os pesos do V4-Flash em 31/07 sem mudar o nome do modelo na API: quem chama deepseek-v4-flash acordou rodando outro modelo, sem changelog. Os números reais do 0731 (82,7 no Terminal Bench, mas 79% na medição independente), onde ele ganha do GPT-5.6 Luna e onde perde, os 169 GB pra rodar local e o que fazer se seu agente aponta pra um nome de modelo que virou alvo móvel.
A OpenAI cortou 80% do preço do GPT-5.6 Luna e 20% do Terra, três semanas depois do lançamento. Refazemos a conta por milhão de tokens com um cenário real de agente em produção, comparamos os três tiers e mostramos o que revisar na sua arquitetura antes de sair migrando de modelo por causa de manchete.
A OpenAI confirma o desligamento do gpt-4o-2024-05-13 em 23 de outubro de 2026, junto com mais onze model IDs. Mas a manchete que circulou erra em dois pontos: o gpt-4o-mini não está na lista, e não houve falta de aviso. O que a fonte primária diz, e o checklist técnico pra migrar sem quebrar produção.