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A OpenAI liberou o GPT-5.5-Cyber dentro do programa Daybreak, um modelo que acha, valida e corrige vulnerabilidades num fluxo automatizado. O que ele faz na prática, onde entra no fluxo do dev e até onde dá pra confiar correção de vuln a um modelo.
O Codex tem um sink de log em SQLite que roda em TRACE global e grava ~640 TB/ano, o suficiente pra queimar a vida útil de um SSD de 1 TB em menos de um ano. E ele ignora o RUST_LOG. Entenda a causa, diagnostique e pare o sangramento com uma linha.
O GPT 5.6 foi lançado em três modelos (Sol, Terra e Luna), com acesso restrito pelo governo dos EUA. O que se confirmou dos vazamentos, os preços e o que ainda é incógnita.
Claude Code ou Codex? A resposta tem número: o Codex abre 13 pontos no Terminal-Bench (82,7% contra 69,4%) e o Claude Code abre 10 no SWE-bench Pro (69,2% contra 58,6%), que é o benchmark do problema multi-arquivo de verdade. No SWE-bench Verified empatam. Aqui está o veredito por cenário, o custo real por dev e o critério que importa mais que qualidade: quanto controle você quer durante a tarefa.
Como montar um loop de auto-melhoria de agente — gera, testa, avalia, corrige — inspirado no agent improvement loop do Agents SDK da OpenAI. Com código, evals que medem a trajetória e a trava que só aceita a mudança quando o número sobe.
O recurso /goal do Codex CLI faz o agente da OpenAI perseguir um objetivo sozinho. Aprenda a escrever um goal como contrato — com escopo, verificação e condição de parada — em vez de um prompt com esperança embutida.
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.
GPT-5 está em todo lugar, mas a pergunta de quem programa é só uma: vale trocar o que já funciona? Olhamos código real, custo por tarefa e quando a troca se paga, no tom honesto da marca.
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.
A briga "RAG ou fine-tuning?" acabou em 2026. 60% dos projetos sérios rodam os dois — fine-tuning controla COMO o modelo responde (formato, tom, raciocínio), RAG controla O QUÊ (fatos atuais e citáveis). Veja o benchmark 96% híbrido vs 89% RAG só vs 91% fine-tuning só, o padrão de roteamento por classificador leve que corta 70–90% do custo, e os cenários em que combinar os dois é overengineering.
Em seis meses depois do Vol.1, vinte termos novos entraram no vocabulário dos times sérios de IA: context engineering, plan-and-execute, streamable HTTP MCP, AIDR, harness telemetry, world models, spec-driven dev. Cada um em duas ou três linhas, com exemplo concreto. Bônus: cinco que sumiram.
Laravel AI SDK saiu em fevereiro/2026 e ficou estável em março, junto com o Laravel 13. Portei um projeto real de Prism pra SDK oficial: 47 linhas a menos, switch de provider em uma atribuição, embeddings e vector store first-party. O diff aberto, o que continua valendo no Prism e quando não migrar.