Guias, comparações e novidades sobre ferramentas de IA

Você trocou o modelo das suas chamadas à API do Claude por um mais recente e agora aparece AttributeError: 'ThinkingBlock' object has no attribute 'text', ou o texto da resposta volta vazio. A causa é que os modelos Claude 5 e posteriores raciocinam quando necessário mesmo que você não defina thinking, então o primeiro bloco da resposta passa a ser um bloco de raciocínio. Os modelos Claude 4 não raciocinavam se você não definisse, por isso mudar só o nome do modelo muda o formato da resposta. Com entradas simples o primeiro bloco continua sendo texto, então os testes com entradas leves passam. Com base na documentação da Anthropic e nos meus próprios testes com quatro modelos (1º de novembro de 2026), este artigo explica a causa, como corrigir procurando os blocos de texto pelo tipo (Python e TypeScript), o que fazer quando o max_tokens deixa você sem texto, quais modelos permitem desligar o raciocínio e quais não, e como não deixar o problema passar nos testes.

Se você coloca vários sites em um repositório e põe um CLAUDE.md ou um AGENTS.md na pasta de cada site, não há garantia de que essas regras sejam lidas antes de o trabalho começar. O Claude Code carrega um CLAUDE.md abaixo da pasta de inicialização quando o Claude lê, escreve ou edita um arquivo daquela pasta, enquanto o Codex lê só os AGENTS.md da raiz do projeto até a pasta de inicialização, uma vez no início de cada execução. Este artigo compara, item por item, como as duas ferramentas carregam esses arquivos e como verificar se foram carregados (o /context mostra só o que foi carregado ao iniciar), e depois explica uma verificação que interrompe a publicação se algo fora da pasta atribuída mudar e configurações das ferramentas que bloqueiam a escrita. Também mostra como diferenciar repositórios de nomes parecidos pela URL remota e pelo commit raiz, e comandos que exibem só os nomes das variáveis de ambiente (consultado em 1º de novembro de 2026).

O GPT-6.1 Terra é o terceiro dos quatro níveis da OpenAI (Astra, Sol, Terra e Luna) e foi lançado em 26 de outubro de 2026. Os preços na API são de US$ 1 de entrada, US$ 0,05 de entrada em cache e US$ 5 de saída por milhão de tokens, metade do GPT-6.1 Sol e do GPT-5.6 Terra, e a data de corte de conhecimento é 1º de junho de 2026. Nos testes da OpenAI, ele marcou 60,0% no Agents' Last Exam, que simula trabalho profissional, empatando com o 6.1 Sol e o 6 Astra, enquanto o 6.1 Sol e o 6 Astra pontuaram mais alto em programação no terminal (Terminal-Bench 4.0), em que o Terra marcou 50,3%. Com os valores dos gráficos do anúncio da OpenAI e da página do modelo (consultados em 28 de outubro de 2026), este artigo mostra preço, desempenho, como ele funciona no ChatGPT e no Codex e segurança, e explica como escolher entre ele, o Sol, o Astra e o Claude (Opus 5.5 e Sonnet 5.5).

O plano Max do Claude inclui US$ 100 em créditos de API por mês, o Ultra US$ 200 e o Team até US$ 500 no total, enquanto o Free e o Pro não recebem nada. O Gemini inclui créditos do Google Cloud de US$ 10 por mês no Google AI Pro, US$ 40 no Ultra 5x e US$ 100 no Ultra 20x, e nenhum no Plus. Desde 28 de outubro de 2026, o ChatGPT inclui US$ 100, US$ 200 e US$ 500 por mês no Pro 100, 200 e 500, e créditos por assento no Business (até US$ 500 no total), enquanto o Go e o Plus não recebem nada. Com base nas páginas oficiais de preços, nos artigos de ajuda e na documentação para desenvolvedores das três empresas (consultados em 27 de outubro de 2026; ChatGPT, em 30 de outubro), este artigo compara, na mesma ordem, onde dá e onde não dá para usar os créditos (seus limites de uso do Claude Code não mudam), como solicitá-los (o Gemini exige um pré-pagamento de US$ 5), quando expiram (os créditos do Claude e do ChatGPT expiram todo mês, enquanto os do Gemini valem por 12 meses e se acumulam), o que dá para usar de graça sem plano (o crédito de teste do Claude, o nível gratuito do Gemini e os tokens gratuitos da OpenAI por compartilhamento de dados) e se o conteúdo que você envia é usado para treinamento, e depois resume os fatores decisivos para escolher.

Em 26 de outubro de 2026 (horário dos EUA), a Anthropic protocolou na Comissão de Valores Mobiliários dos EUA (SEC) o Form S-1 para uma oferta pública inicial de ações (IPO) e pediu para listar suas ações na Nasdaq Global Select Market com o ticker "ANT". A data de listagem, a quantidade de ações, a faixa de preço e o valor a ser captado não foram definidos. Com base no S-1 original, este artigo aborda a receita (US$ 4,585 bilhões em 2025 e US$ 16,286 bilhões no primeiro semestre de 2026) e o que está por trás dos prejuízos, as cinco classes de ações (A, N, T, F e E) e seus direitos de voto, como funcionam o Long-Term Benefit Trust (LTBT) e a estrutura de public benefit corporation (PBC), as participações da Amazon e do Google, o uso dos recursos e os fatores de risco. Depois, mostra as etapas até a listagem com base nas orientações da SEC, se e como é possível comprar as ações (verificado em 27 de outubro de 2026) e o que isso significa para quem usa o Claude. Não é recomendação de investimento, e o artigo é atualizado sempre que surgem novas informações.

"O Codex não trabalha em paralelo se você não mandar" é verdade, com ressalvas: o app, a CLI e a extensão para IDE do Codex iniciam subagentes quando você pede diretamente ou quando o AGENTS.md ou uma skill mandam delegar (o Ultra no ChatGPT Work também delega por conta própria). O Claude Code delega sozinho com base no pedido e na descrição de cada subagente. Com base na documentação oficial da OpenAI e da Anthropic (consultada em 26 de outubro de 2026), este artigo compara o que dispara o trabalho em paralelo, cinco coisas para colocar nas suas instruções, prompts de exemplo prontos para usar, o [agents] no config.toml do Codex e os arquivos TOML em .codex/agents/, o .claude/agents/ e as variáveis de ambiente do Claude Code, comandos como /subagents, /tasks, /subtask, /batch e /worktree, tarefas que combinam com trabalho em paralelo e tarefas que não, e o impacto nos limites de uso, além de compartilhar lições que este site aprendeu rodando subagentes em paralelo.

"Your credit balance is too low to access the Anthropic API" (no Claude Code, aparece como "Credit balance is too low") significa que sua organização no Claude Console não tem créditos pré-pagos suficientes. Há duas causas: seu saldo realmente está baixo, ou você pretendia usar um plano como Pro ou Max, mas o Claude Code está rodando com uma chave de API da variável de ambiente ANTHROPIC_API_KEY e cobrando pela API. Você diferencia as duas com /status. Com base na documentação oficial e na Central de Ajuda da Anthropic (consultadas em 26 de outubro de 2026), este artigo explica como o erro aparece, três perguntas para encontrar a causa, como comprar créditos em Billing no Console e configurar a recarga automática, como remover a chave de API no macOS, no Linux e no Windows e conferi-la no VS Code, qual a diferença em relação aos créditos mensais de API do Max e do Team e aos créditos de uso, e erros parecidos, mas diferentes.

Há duas formas de usar o Claude sem sair do faturamento do Google Cloud: a versão gerenciada pelo Google, que o Google opera como parte do Agent Platform (antigo Vertex AI), e a versão gerenciada pela Anthropic, em disponibilidade geral desde 22 de outubro de 2026. O Claude Code roda na versão gerenciada pelo Google e é configurado com CLAUDE_CODE_USE_VERTEX e ajustes relacionados (se for distribuir para várias pessoas, recomenda-se fixar os modelos). Se você precisa da Files API, Agent Skills, Managed Agents, modo rápido e recursos semelhantes, escolha a versão gerenciada pela Anthropic. No endpoint global da versão gerenciada pelo Google, o Opus 5.5, o Sonnet 5.5 e o Haiku 5.5 custam o mesmo que na API do Claude, enquanto as multirregiões us e eu custam 1,1 vez. A versão gerenciada pela Anthropic é medida em CCU, e a documentação oficial não traz tabela de preços por token. Com base na documentação oficial (consultada em 26 de outubro de 2026), este artigo explica as diferenças e como escolher, os preços, as regiões, os primeiros passos, os SDKs, a configuração do Claude Code e como lidar com cotas e erros 429.

Se a API do Claude mostrar "`temperature` is deprecated for this model.", a causa é enviar temperature, top_p ou top_k com valor diferente do padrão para modelos Claude 4.7 ou posteriores, e remover esses três parâmetros resolve. Com a nova versão de API 2026-10-21, esses valores geram erro 400 em qualquer modelo, mesmo com o padrão, e o SDK Python anthropic 2.0.0 e posteriores envia essa versão automaticamente, então o código que ainda passa os três parâmetros falha ao atualizar o SDK. O artigo explica os dois cenários de erro, como localizar esses parâmetros no código, as versões de SDK, as mudanças que costumam acompanhar a correção e o erro próximo "anthropic-version: header is required", com base na documentação oficial da Anthropic (consultada em 26 de outubro de 2026).

Este guia reúne as causas e soluções para quando o Codex fica lento ou pesado, organizadas por sintoma. Se a resposta da IA demora, reduza o raciocínio (reasoning effort) conforme a tarefa, use um modelo mais leve ou o modo rápido (o Fast consome 2,5 vezes a cota), abra um novo thread para cada tarefa, desative os servidores MCP não usados com enabled = false e atualize a CLI; se o app fica travado, atualize e reinicie (no Windows, um problema foi corrigido na v26.825.32147) e arquive as tarefas recorrentes que não são mais necessárias, pois elas acumulam worktrees. No WSL, mantenha os arquivos no sistema Linux para acelerar os comandos. As informações vêm principalmente da documentação oficial da OpenAI e das respostas da equipe no GitHub, verificadas em 25 de outubro de 2026.

NPU (Neural Processing Unit) é um componente especializado do PC que executa cálculos de IA com pouco consumo de energia. ChatGPT, Claude e Gemini rodam em servidores, então a velocidade não depende de ter NPU. O NPU faz diferença em recursos do Windows como o Copilot+ PC (Recall e legendas ao vivo com tradução; requisitos: NPU de 40 TOPS ou mais, 16 GB de memória e SSD de 256 GB) e no Studio Effects, a partir de 10 TOPS, enquanto LLMs locais ainda dependem principalmente da GPU e da memória. Este artigo explica CPU, GPU e NPU, os recursos que usam NPU, o desempenho em TOPS da Intel, AMD, Qualcomm e Apple e como escolher um PC.

Para usar o Claude Code e o Codex, você não precisa de um PC de alto desempenho. Os dois rodam o modelo em servidores, então trocar de computador não reduz o tempo que a IA leva para pensar e escrever. O que muda com o PC é o tempo dos comandos executados localmente, como build, testes e buscas. Este artigo reúne os requisitos, o modo rápido, as condições do sandbox em cada sistema operacional e como lidar com tarefas pesadas.