Guias, comparações e novidades sobre ferramentas de IA

Quando o Claude Cowork foi incorporado ao chat em 16 de setembro de 2026, três recursos de criação chegaram em beta ao mesmo tempo: Claude Docs para documentos, Claude Slides para apresentações e Claude Design para design visual. Este artigo é sobre o primeiro deles. Em uma frase, o Claude Docs transforma o que sai de uma conversa em um documento que você pode continuar editando. Peça que ele escreva a discussão como uma especificação que o time possa compartilhar, e o Claude redige na sua frente, perguntando sobre o que estiver faltando antes de começar. O que você recebe é texto formatado com títulos e tabelas, e um único documento pode conter várias abas. Dá para editar você mesmo, ou selecionar um trecho dentro do documento, deixar um comentário e mencionar @Claude para que ele faça a mudança. A força que as pessoas ignoram é que também dá para transformar uma sessão do Claude Code em uma especificação, um runbook ou um relatório. É um beta, porém, e o que falta, falta de forma bem visível: não há histórico de versões, a exclusão não pode ser desfeita, no celular dá para pedir e ler um documento mas não editá-lo, e Team e Enterprise não podem compartilhar fora da organização. Este artigo dá a essas ausências tanto espaço quanto aos recursos, e conclui para o que a ferramenta serve e para o que não serve.

O Projects do Claude Code foi reconstruído. Até agora um projeto era uma pasta que guardava conversas e material de referência; o novo Projects é uma única conversa. Você escreve o que precisa, o Claude divide aquilo em threads, as threads rodam em paralelo na nuvem e cada uma abre um pull request e volta com um relato quando termina. Fechar o notebook não as interrompe. Antes de mergulhar, porém, vale conferir três coisas: as contas que podem usar ainda são poucas (um beta público de Pro e Max, que chega primeiro às contas sem projetos existentes), o github.com e o Claude GitHub App são exigências na prática, e a velocidade com que isso devora o seu limite de uso não tem nada a ver com a de uma sessão única. Este artigo percorre como saber se a liberação já chegou até você, com o que uma thread começa (incluindo a armadilha em que regras de permissão e hooks deixam de valer assim que um projeto tem mais de um repositório), de onde vem o custo em tokens, inclusive o padrão de Opus em esforço high, e como escolher entre as cinco formas de trabalhar em paralelo: subagents, agent view, Agent Teams, dynamic workflows e Projects, tudo a partir da documentação e do blog oficiais.

Um modelo mais novo é mais inteligente, mas mais caro — costuma ser assim que se pensa. Só que comparar o GPT-6 Astra com o GPT-5.6 Sol apenas pelo preço unitário não resolve nada, porque o Astra termina o mesmo trabalho com menos tokens. Nas medições da Artificial Analysis, empresa independente de benchmarks, rodar o Astra na sua configuração mais fraca, low, custa quase exatamente o que o Sol custa em high para uma tarefa ($0.82 contra $0.81) e ainda pontua mais (46 contra 42), com um terço dos tokens de saída e um quarto da espera até a resposta começar. Partindo dos valores em 18 de setembro de 2026, este artigo apresenta custo, tokens e velocidade em cada nível de esforço de raciocínio, o detalhamento que explica por que um preço unitário 2.5 vezes maior ainda chega ao mesmo total, como ficam os números quando o preço promocional do Sol acabar, o modo como a diferença de preço diminui no trabalho de agentes de codificação e os passos para medir tudo isso no seu próprio trabalho.

Você quer deixar só o planejamento com um modelo mais inteligente e passar a implementação para um modelo mais rápido e mais barato. O opusplan do Claude Code é uma indicação de modelo que faz isso automaticamente. Ele roda no Opus durante o modo de planejamento e no Sonnet no resto do tempo, e pode ser usado com /model opusplan ou com o model do settings.json. Mas ele não aparece na lista do /model e, como o modelo troca toda vez que você entra ou sai do modo de planejamento, a cada troca a conversa inteira é relida sem cache. Com base na documentação oficial, no histórico de mudanças e nas issues do GitHub em 15 de setembro de 2026, este artigo organiza como configurar (incluindo fixar versões e o contexto de 1M), o fluxo do modo de planejamento até a aprovação e a implementação, como ele saiu da tela de seleção na v2.0.0 e a explicação de um funcionário da Anthropic, uma estimativa do custo de cache gerado pelas trocas e como contê-lo, as diferenças em relação à ferramenta advisor e aos subagentes, e os usos em que ele combina ou não.

Dá para manter a sessão principal do Claude Code no Opus 5 e entregar só tarefas como tradução ou verificações em grande volume a subagentes no Sonnet ou no Haiku? Dá. O modelo do subagente é decidido nesta ordem: o modelo indicado na chamada, o model do arquivo de definição, a variável de ambiente CLAUDE_CODE_SUBAGENT_MODEL e o modelo da sessão principal; o esforço (effort) também pode ser definido para cada subagente. Com base na documentação oficial em 15 de setembro de 2026, este artigo organiza as diferenças dessa ordem entre versões, o CLAUDE_CODE_SUBAGENT_MODEL_FORCE para fixar todos em um único modelo, o destino dos aliases, que muda conforme o provedor, e o fato de que, desde a v2.1.198, o Explore nativo herda o modelo da sessão principal. Em seguida, mostra o que aconteceu quando iniciei subagentes em outros modelos e conferi nos logs de conversa: eles rodaram no modelo indicado, cada um leu dezenas de milhares de tokens só para iniciar, o cache dos subagentes expira em 5 minutos mesmo na assinatura, e a mesma tradução entregue ao Opus 5, ao Sonnet 5 e ao Haiku 4.5, duas vezes para cada um, teve diferenças de tempo, custo e qualidade. Por fim, resume o efeito no custo e nos limites de uso e os critérios para decidir que trabalho passar para um modelo mais barato.

Quando você roda várias sessões em paralelo, começa a se perguntar qual delas está consumindo o seu limite semanal. Só que o /usage do Claude Code mostra apenas os números da sessão atual e o consumo do plano inteiro dividido por Skill, subagente, plugin e servidor MCP, e a parcela usada por cada sessão não aparece nem no anel de uso do app desktop nem na página de configurações do claude.ai (em setembro de 2026). A resposta está nos logs de conversa guardados na sua máquina (os arquivos JSONL em ~/.claude/projects), mas somá-los como estão dá o resultado errado, porque uma única resposta é gravada em várias linhas, uma por bloco de conteúdo, e os registros dos subagentes ficam em arquivos separados. Medida na minha própria máquina, a soma direta chegou a cerca do dobro do valor correto e, como o tamanho do erro variava de uma sessão para outra, até a ordem entre elas mudou. Este artigo mostra o que as telas oficiais mostram e o que não mostram, como contar os logs corretamente com um script de agregação de cerca de 50 linhas, a medição em que uma sessão levou quase um terço de todo o uso, os limites do que os números podem dizer e como configurar o OpenTelemetry se você quiser acompanhar o uso ao longo do tempo.

Logo depois de enviar uma mensagem, o Gemini trava com "Algo deu errado (13)", ou "Something went wrong(13)" no texto original em inglês, e o Google não explica a causa desse erro na ajuda oficial. Mas o relatório oficial de incidente de maio de 2026 registra que essa mensagem apareceu por cerca de quatro dias, com a causa atribuída a recursos insuficientes no banco de dados e bugs na aplicação, e a solução alternativa informada como "nenhuma". Com base nesse registro oficial e no fato de que o número "13" coincide com o código de erro interno do gRPC (INTERNAL), embora o Google não afirme que os dois têm o mesmo significado, este artigo organiza as quatro situações mais comuns na comunidade oficial: acontece com todo mundo ao mesmo tempo, só em um chat longo, só quando há uma imagem anexada e só em uma conta específica. Em seguida, mostra sete passos para isolar o problema, do que dá menos trabalho ao que dá mais, desde conferir a página de status até continuar em um chat novo, testar outra conta e relatar pelo feedback.

Você não precisa pedir toda vez "comece pela conclusão" ou "responda em português": basta escrever isso uma vez no campo de instruções que vale automaticamente para todas as conversas. Esse campo são as "Instruções personalizadas" no ChatGPT, as "Instruções para Claude" no Claude e as "Instruções para o Gemini" no Gemini, mas o nome na tela, o lugar onde fica e a quantidade de caracteres permitida são diferentes. O ChatGPT aceita 1.500 caracteres no Free e no Go e 5.000 no Plus ou superior (limite elevado em julho de 2026), enquanto o Claude e o Gemini não divulgam um limite. Este artigo confere o lugar e o limite na ajuda oficial das três empresas e, com base no guia oficial de prompts da Anthropic, mostra como escrever instruções que funcionam, com um exemplo. Além disso, reúne em uma lista de verificação as situações em que, segundo as ajudas oficiais, as instruções não valem, como dentro de projetos, dentro de Gems, em chats temporários e em contas da empresa.

Você escreve em português e o Claude responde em inglês. O repositório oficial do Claude Code recebe o mesmo relato repetidas vezes, e a pesquisa também mostrou que, quando o pedido e a resposta estão em idiomas diferentes, mesmo os modelos mais fortes não conseguem responder de forma consistente no idioma pedido. Mas a causa não é uma só. O problema se divide em três tipos: o inglês que entra aos poucos enquanto o Claude lê código e saídas de ferramentas, a volta ao inglês logo depois da compactação que resume a conversa, e a resposta que vira outro idioma, e cada um pede uma correção diferente. Este artigo mostra como identificar cada tipo, explica por que a configuração language do Claude Code, que fixa a instrução no prompt de sistema, continua valendo depois da compactação, e organiza o problema relatado a partir de setembro de 2026, de sessões longas em que a própria saída desanda, separando o que foi confirmado do que ainda não foi.

Instalar Skills demais sufoca o contexto: metade dessa frase está certa e metade está errada. Segundo a documentação oficial do Claude Code, a listagem de Skills consome um orçamento fixo de 1% da janela de contexto do modelo e, por mais Skills que você acrescente, é ali que ela para. Em vez de crescer, a listagem passa a descartar descrições, começando pelas Skills menos invocadas, e mantém apenas os nomes. Uma Skill que perdeu a descrição deixa de se conectar com aquilo que você pediu, e ainda assim nenhum erro aparece e nada fica mais lento. Este artigo percorre os papéis distintos das três ferramentas de medição (/context, /usage e /skill-doctor), a definição de erro de cache como 5% e 2.000 tokens, a queda da validade do cache de uma hora para cinco minutos conforme o contrato, por que a CLI continua mais leve que o MCP mesmo agora que as definições de ferramentas são carregadas sob demanda, o raciocínio por trás de manter o CLAUDE.md abaixo de 200 linhas e o que cortar primeiro depois de medir, sempre restrito ao que foi possível confirmar na documentação oficial.

As demais disposições do EU AI Act se tornaram de aplicação geral em 2 de agosto de 2026 e, com elas, veio uma onda repentina de avisos de que publicar um artigo escrito por IA sem rótulo passou a ser ilegal. A resposta curta é que, para a maioria dos criadores independentes e dos blogs corporativos, não surge nenhum dever de divulgação. O Artigo 50(4) diz com todas as letras que o dever não se aplica quando o conteúdo passou por revisão humana ou controle editorial e alguém assume a responsabilidade editorial pela publicação. A condição atrelada é que a revisão precisa ser substantiva e não pode se limitar a aspectos superficiais ou a uma aprovação meramente formal, de modo que publicar automaticamente um texto que ninguém leu não se enquadra. Este artigo percorre por que prestador (provider) e responsável pela implantação (deployer) têm deveres completamente distintos, por que a divulgação do texto gerado por IA depende da finalidade da publicação e não do tema, o dever de divulgação dos deepfakes e o tratamento atenuado das obras artísticas e satíricas, o aviso dos chatbots, por que a marcação legível por máquina como o C2PA Content Credentials é obrigação do prestador, e os prazos de 2 de dezembro de 2026 e 2 de fevereiro de 2027, sempre restrito ao que foi possível confirmar no texto legal e nos materiais da Comissão Europeia.

A OpenAI lançou o GPT-6 Astra em 3 de setembro de 2026. A API está em disponibilidade geral, sem gate, o ID do modelo é gpt-6-astra, a janela de contexto é de 1,050,000 tokens, o preço é de $10 na entrada e $50 na saída por milhão de tokens, e o corte de conhecimento é 30 de abril de 2026. Só que "foi lançado" e "o meu plano consegue usar" são coisas diferentes: no ChatGPT Plus ele não aparece na tela de conversa comum, e a porta de entrada é o ChatGPT Work e o Codex. Este artigo organiza a disponibilidade plano a plano, a forma certa de olhar o preço quando um valor unitário duas vezes maior ainda pode sair mais barato por tarefa, o detalhamento dos benchmarks que a OpenAI de fato citou, a capacidade cibernética que atingiu "Critical" pela primeira vez no Preparedness Framework e a linha que a empresa traçou em torno dela, os quatro pontos que quebram na migração (remoção dos parâmetros de amostragem, Responses API, fim do esforço de raciocínio none e a configuração de cache renomeada) e a comparação com Claude Opus 5, Fable 5.1 e Gemini 3.8 Flash — tudo restrito ao que pôde ser confirmado em fontes primárias. Também explicamos por que não publicamos a tabela do tipo "Astra 74.1% contra Opus 5 96%" que circula por aí.