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Claude Fable 5.2 vs Gemini 4 Carbon: o custo real no enxame
Preços, cache, latência e governança do Claude Fable 5.2 frente ao Gemini 4 Carbon para rotear enxames híbridos de agentes de IA sem estourar o orçamento.
Gemini 4 Carbon: a virada dos modelos para enxames de agentes
Análise técnica do Gemini 4 Carbon: arquitetura para enxames de agentes, benchmarks de engenharia, 1M de tokens com raciocínio ajustável e custos de inferência.
Haiku 5.5: o corte de 90% não é a conta que você paga
A Anthropic cortou até 90% o preço do Haiku 5.5, mas o tokenizador novo conta ~30% mais tokens. Veja como calcular o custo por tarefa.
Vibe coding: ferramentas e como usar sem criar problema
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Gemini gratuito depois de 9 de outubro: o que fica sem pagar
Desde 9 de outubro a conta sem plano do Gemini usa o modo Auto. O aviso e a página de modelos divergem no AI Plus; confira o seletor da conta.
RPA vs. Agentes de IA: a virada para automações agênticas
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O muro elétrico da IA: por que os data centers querem usinas nucleares
Entenda por que o avanço dos modelos de IA esbarrou na capacidade da rede elétrica e levou gigantes de tecnologia a fecharem contratos com usinas nucleares.
Harness de agente: os gates que barraram erro real neste blog
Agente é modelo mais harness. A camada que decide a qualidade é a verificação — os gates que já barraram erro real aqui, e os que nenhum gate pega.
O que custa um ciclo multiagente: 6,67 milhões de tokens
Abri a conta de um ciclo de agentes de IA, rodada por rodada: onde os tokens foram, o que o gate barato economizou e por que a conta em dólar é um intervalo.
n8n como servidor MCP: quando o agente chama seu workflow sozinho
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Memória de projeto para IA: como não recomeçar do zero a cada sessão
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Por que agentes de IA quebram fora do laboratório
Modelos de ponta resolvem menos de 25% das tarefas profissionais reais. O gargalo não é inteligência: é ambiguidade, contexto e rastro — e dá para tratar.
Contrato de conteúdo: onde o pipeline de IA pode errar sem publicar
Schema Zod como API entre o LLM e o repositório: taxonomia fechada, limites de SEO e build que falha antes do erro chegar à produção — com caso real.
Scaled content abuse: o que o Google Search realmente pune
Não é usar IA que o Google penaliza: é publicar conteúdo em escala sem valor real para o leitor. A política, com vigência e fonte oficial.













