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#Anthropic

59 posts
37 #ia · #llm
Fable 5 bloqueado: o OpenRouter Fusion prova que painel de modelos já supera qualquer frontier

O Claude Fable 5 durou três dias disponível antes de ser bloqueado pelo governo dos EUA. Enquanto isso, o OpenRouter publicou dados que mudam a pergunta: e se painel de modelos baratos já superar qualquer frontier solo em deep research?

15 Jun · 7 min
38 #ia · #ai-agents
Claude Fable 5: 10 coisas que o Opus 4.8 não fazia bem

A Anthropic liberou o Claude Fable 5, primeiro modelo da classe Mythos para uso geral. Veja 10 tarefas reais que ele resolve e que o Opus 4.8 fazia mal ou não fazia.

09 Jun · 9 min
39 #agentes · #ai-agents
Como criar um agente de IA do zero (com código, não no-code)

Os tutoriais que dominam o Google te ensinam a clicar em "Criar agente". Aqui você escreve o seu, em Python puro: loop de raciocínio, tool calling e memória, as três peças que toda plataforma no-code esconde.

09 Jun · 11 min
40 #produtividade · #anthropic
Claude Code: o que é, como funciona e por que os devs migraram pra ele

O Claude Code é a ferramenta de dev que mais cresceu no ano. Antes de instalar, entenda o que ele faz de diferente do Copilot e do Cursor e onde ele não é a resposta.

09 Jun · 8 min
41 #laravel · #php
Montando um agente mínimo viável com Claude API + Laravel

Um walkthrough de um agente funcional em PHP puro com Laravel, batendo direto na Claude API, sem framework de agente nenhum. Só o loop prompt, tool use e resposta.

05 Jun · 3 min
42 #ia · #ai-agents
O que é MCP: o protocolo que virou o padrão de tools dos agentes de IA

O Model Context Protocol é o padrão aberto que conecta modelos de IA a ferramentas e dados sem reescrever integração a cada vez. Entenda o que é MCP, como a arquitetura funciona e por que a indústria adotou em massa.

01 Jun · 7 min
43 #performance · #openai
Reasoning models em produção: quando o trade de latência vale a pena

Reasoning model resolve o que modelo normal não resolve. Em troca: três vezes mais latência, cinco vezes mais tokens. Em maio/2026, com o3, DeepSeek-R1 e Claude Sonnet 4.5 estáveis, dá pra falar com número na mesa: quando vale o trade e qual pattern de roteador separa o time que opera bem do time que estourou o budget no terceiro dia.

30 Mai · 9 min
44 #performance · #ai-agents
Plan-and-Execute: o pattern que cortou 90% do custo do nosso agente

Agente nosso queimava US$ 2.300/mês rodando Claude Opus em loop. Trocamos por Plan-and-Execute: uma chamada cara que planeja, N chamadas baratas que executam. Conta nova: US$ 220/mês com a mesma qualidade. Planilha de tokens, código Laravel (PlanJob + ExecuteStep) e o tipo de fluxo onde esse pattern quebra.

29 Mai · 10 min
45 #ia · #ai-agents
MCP em produção: OAuth 2.1, schemas validados e o gateway que precisa estar entre você e o agente

MCP local não é MCP em produção. Sair do stdio no laptop pra um servidor MCP servindo agente corporativo exige três mudanças: Streamable HTTP no transporte, OAuth 2.1 com PKCE e Resource Indicators na auth, e JSON Schema 2020-12 estrito nos argumentos. E um gateway corporativo no meio, sempre.

29 Mai · 17 min
46 #ia · #ai-agents
Claude Opus 4.8 chegou: o que muda de verdade pra quem entrega IA em produção

A Anthropic lançou o Claude Opus 4.8 hoje. Filtramos o que importa pra quem coda e roda agentes: liderança no SWE-Bench Pro, 84% em browser-agent, tool calling com menos passos, 4x menos bug sem comentar, multimodal 61% mais barato e Dynamic Workflows com centenas de subagentes no Claude Code, tudo no mesmo preço do 4.7.

28 Mai · 8 min
47 #performance · #openai
LLM local vs API em 2026: a planilha real de 90 dias rodando os dois lado a lado

Chatbot interno de TI, 12 mil chamadas/dia, p95 abaixo de 2 segundos, dados sensíveis. Stack A com Llama 3.3 70B em duas A100 contra Stack B com Claude Haiku 4.5 via API. Planilha de seis baldes mês a mês, break-even e veredito por persona.

24 Mai · 10 min
48 #ai-agents · #observabilidade
Quanto custa um agente em produção em 2026: planilha real depois de 6 meses

A calculadora da OpenAI mente. Pricing de token é só um item de linha; a fatura real de um agente em produção tem seis baldes: inferência, eval em runtime, observability, infra, pessoas, outros. Este post abre o balancete de 6 meses, mês a mês, com números e fontes. No fim, build vs buy: quando vale construir e quando você está pagando para reinventar o Cursor.

14 Mai · 15 min
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