#Llm
Construí o mesmo encurtador de links três vezes, sem mão humana no código, com Opus 4.8 (US$100/mês), Minimax M3 (US$20) e Qwen 3.6 local na RTX 4080. Tempo, resultado e veredito honesto sobre pago, barato e de graça.
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?
O harness é o ambiente que roda o agente — loop, ferramentas, estado e guardrails. É ele, não o modelo, que decide se seu agente aguenta produção ou trava na primeira tarefa de verdade.
Sua conta de API de IA veio 4x maior do que o previsto? Antes de cortar feature, vamos achar os cinco vazamentos de token mais comuns em produção e o conserto de cada um.
A IA não esquece por burrice. É a janela de contexto. Entenda pela dor o limite de tokens e as quatro saídas: resumo, RAG, chunking e memória.
O agente tinha a ferramenta certa na mão e escolheu a errada. O problema quase sempre está na descrição, no schema e no nome que você definiu, não no modelo. Veja como consertar com código e os números da Anthropic.
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.
Saber que a IA alucina não resolve nada. Veja por que o LLM inventa e como reduzir alucinação de IA no seu produto com grounding, RAG, citações e guardrails.
Vibe coding — construir software conversando com a IA sem revisar o código — é o termo do momento. Veja o que é de verdade, onde acelera e onde vira dívida técnica silenciosa.
A semana inteira em um diagrama só — as seis camadas de uma arquitetura de agentes de IA (modelo, contexto, tools/MCP, RAG, guardrails, observabilidade), como se encaixam e um checklist de produção pra defender o agente numa code review.
RAG não é memória, e confundir os dois quebra seu agente. O que é RAG, como funciona por dentro, e onde ele termina e a memória (e o fine-tuning) começam.
"Funciona nos meus testes" não é avaliação. Como montar evals honestos para um agente: golden set de falhas reais, métricas por etapa (recuperação, decisão de tool, resposta) e LLM como juiz com cautela.