Estou escrevendo este artigo no dia 12 de novembro de 2026 (detalhe: aniversário da minha querida irmã). E nesses 4 dias desta semana eu já consumi 1 limite semanal inteiro do Fable 5.2, mais 30% do segundo, porque a Anthropic disponibilizou o reset do limite. Sem contar o Codex, que segurou o trabalho no dia em que o Claude travou.
Tem sido uma semana de trabalho intenso, na busca de fechar um projeto de proporções enormes. É um projeto de mais de 1 ano de trabalho, que está culminando agora nesse fechamento, com a ajuda de inteligência artificial.
Se lança, eu testo: se é bom, eu vou usar
O Fable 5.2 foi lançado pela Anthropic no dia 9 de novembro, como o modelo mais de ponta dela aberto a todos os assinantes, junto com o Mythos 5.2, que fica restrito a organizações verificadas (SD Times).
Como não poderia deixar de ser, eu estou muito antenado nos lançamentos. E eu acho que é um pouco a ansiedade de todo mundo, de que o que for lançado possa ser utilizado. Eu já estava muito feliz com os resultados do Opus 5.5. Ele tem uma análise crítica muito avançada, diferente de tudo que eu já usei.
Entre token e resultado, eu fico com resultado
Token é o pedaço de texto com que o modelo de IA trabalha, e é também a unidade em que ele cobra. Muita gente que usa IA no trabalho se preocupa em economizar token. Na escala em que eu trabalho, e com os projetos em que estou trabalhando, a economia de token não é uma questão. Eu estou mais preocupado com o resultado.
Para ter uma ideia do volume: de segunda a quinta, as minhas sessões do Claude Code leram 2,2 bilhões de tokens e escreveram 9 milhões. No Codex foram 1,9 bilhão lidos e 2,75 milhões escritos. Quase tudo o que é lido sai do cache, que é o modelo reaproveitando o que já leu na mesma conversa, com custo menor. Mesmo assim, é muita leitura.
Trabalho com o Claude no plano Max e com o Codex no plano Pro, os dois no máximo. Trabalho muito com o Codex, mas o meu queridinho para texto e para análise técnica é de fato o Claude Code. Todas as minhas tarefas automáticas estão no Claude Code. As minhas skills eu faço no Claude Code, e eventualmente uso elas no Codex, quando realmente não tem mais de onde tirar crédito. Skill é uma pasta com instruções que ensina o agente a fazer um tipo de tarefa sempre do mesmo jeito.
O painel na minha mesa
Para acompanhar esse consumo, eu criei um painel de números. Ele fica numa tela de toque de 14,5 polegadas, uma Corsair XENEON Edge, ao lado dos meus monitores, e foi feito com IA também. São quatro colunas: as minhas sessões recentes de IA, o uso semanal do Claude, o uso semanal do Codex e, na última, o estado do LICERE (se está no ar, quem entrou por último, quem está online) e a minha lista de tarefas. Cada cartão mostra o limite da semana, quando ele renova e a evolução das leituras ao longo dos dias.
O painel só observa. Ele lê os números, guarda num banco local e não executa nada. Das sessões, mostra só o título e o estado, sem o conteúdo das conversas. Foi pelo histórico dele que eu reconstituí a semana que conto abaixo.
A semana, dia a dia
Antes, duas palavras que vão aparecer. Commit é cada mudança salva no código ou na base, com data, hora e a descrição do que mudou. Cada conversa minha com a IA que termina numa decisão vira um ou mais commits. Corte é como a gente chama cada versão fechada da base de dados, com cópia guardada antes, para poder voltar se algo der errado.
A base é o que eu chamo de segundo cérebro das tipologias de licenciamento: um banco de dados em SQL de 506 MB, com 31 tabelas e 1,4 milhão de linhas, que guarda, para cada tipo de empreendimento, as perguntas, os estudos, as exigências e as condicionantes.
Segunda. O Fable 5.2 saiu, e eu decidi não usar. No fim de semana, eu já tinha pagado 100 dólares a mais para tentar terminar um trabalho, e ele não tinha concluído. O meu Claude amanheceu a segunda sem limite, e eu decidi esperar a renovação de terça, às 9h. Quem segurou o trabalho foi o Codex. Da noite de domingo até as 7h de segunda, ele rodou uma tarefa de 8 horas seguidas, revisando documentação técnica e redigindo um parecer com verificação das fontes. Só na segunda, eu mandei 44 mensagens ao Codex.
Terça. O Claude voltou às 9h, já com o Fable 5.2. Foram 15 commits, quase todos na própria plataforma onde eu mostro esse trabalho: as telas do banco de dados e das matrizes, para que o resultado possa ser lido por quem não abre uma tabela.
Quarta. O dia mais pesado: 29 commits, do primeiro às 9h26 ao último às 20h47, e 27 cortes na base. Cada corte é uma rodada de decisões. Saíram as perguntas que não se aplicam à atividade. As unidades de conservação viraram uma lista única. As hidrelétricas ganharam a condicionante do mexilhão-dourado, uma espécie invasora que entope tubulações e turbinas. O resgate de flora passou a valer também na ampliação do empreendimento.
Isso explica por que tantas rodadas. Uma decisão nunca mexe num lugar só. Quando eu enxugo um registro, ele aparece em 48 tipologias. Quando eu acerto o relatório de integração, ele aparece em 224. A IA aplica a mudança em todas, eu confiro o efeito, e só então o corte fecha.
Quinta. O dia da checagem de uma tipologia inteira, a de uma rodovia, item por item, e do alcance dessa checagem nas outras tipologias. Um complexo minerário foi dividido em dois, conforme a classe do empreendimento. No meio da manhã, o Fable chegou a 92% do limite. Às 13h, ele bateu o teto, e veio o reset da Anthropic. Às 20h, já estava em 38% de novo.
No total, de segunda até as 20h45 de quinta: 61 commits, 7.201 linhas acrescentadas e 1.096 tiradas em 218 arquivos, 31 cortes, 8.611 vezes em que os agentes do Claude usaram uma ferramenta (abrir arquivo, rodar programa, consultar o banco), 56 subagentes e 22 compactações, que é quando a conversa enche, a IA faz um resumo do que houve e segue a partir dele. Do lado do Codex, 8.246 chamadas de ferramenta e 11.158 comandos rodados. Eu mandei 564 mensagens ao Claude e 106 ao Codex.
Uma aplicação de inteligência artificial que vai além do desenvolvimento
O que eu tenho visto, posso estar errado, no Twitter, no LinkedIn e no Instagram, é que quem se expõe em termos de inteligência artificial são influenciadores e pessoas da computação, que trabalham com inteligência artificial em larga escala, no pesado, para código, games e desenvolvimento.
Eu me coloco aqui como alguém que está fazendo um trabalho que talvez esteja espalhado pelas organizações, mas de que eu não tenho visto tanta divulgação: um trabalho técnico mais pesado. Trabalhar com meio ambiente significa muita leitura e muito detalhe: legislação, pesquisa internacional. E há um desafio a mais: como demonstrar esse volume de dados num infográfico, numa forma que explique o trabalho a quem não vai abrir uma tabela.
O código, nesta semana, foi o meio. O trabalho foi decidir, tipologia por tipologia, o que se pede de quem quer licenciar um empreendimento.
Maior produtividade, mais tempo pro resto?
Nós todos temos a tendência de achar que a inteligência artificial está reduzindo o nosso trabalho a ponto de nos deixar mais tempo livre para a família e para tudo mais. Isso não é verdade em absoluto.
Mas veja: eu mesmo tenho acordado às 3 horas da manhã e pegado o celular para verificar se a tarefa que eu deixei rodando às 8, 9 da noite foi concluída e se chegou no resultado que eu queria. Está certo? Não está. Mas é a realidade de hoje em dia.
O próximo assunto
Nós temos que discutir ainda, num próximo texto, a precificação e a remuneração do trabalho: o pagamento do que é produzido versus o que é possível produzir com uma equipe convencional. Você tinha um volume de trabalho e agora produz 5, 10 vezes mais. E aqui eu não estou falando de dedicação, estou falando de produto que agrega valor ao cliente. Será que alguém está a fim de pagar por isso? Uma hora que valia 1.000 reais: os clientes vão topar pagar 10.000 reais?
Esse é assunto para o próximo texto.