Olá, pessoal. Faz um tempo que não escrevo um post sobre IA. Muita coisa aconteceu nos últimos meses, mas quero focar em uma coisa hoje: a economia das assinaturas de IA para programação e por que acho que elas estão prestes a quebrar. Você deve ter lido um post anterior no meu blog sobre como o Cursor batia na minha cara, dizendo que os limites estavam perto de serem exauridos.
Então vamos ser sinceros e falar de dinheiro.
A matemática não fecha
Empresas de IA estão de saco cheio de assinaturas. Não vale a pena.
Se pensar no Codex, a quantidade de tokens que você pode gastar em uma assinatura de US$ 20 é insana. Pelas minhas contas, um limite de 5h teve 4 compactações de contexto no mesmo chat. Isso significa que consumi cerca de 1 milhão de tokens em um único chat antes de atingir meu limite de 5h. O limite semanal é muito maior do que isso.
Se considerar o preço por saída do GPT 5.4, verá o tamanho do buraco: US$ 15 por milhão de tokens. Pago US$ 20 POR MÊS pela minha assinatura. A conta simplesmente não fecha.
É bem sabido que a OpenAI está queimando dinheiro como nada na Terra agora, então não estou tão surpreso. O site Is AI profitable yet? é um bom começo para entender.
Anthropic não está entrando no jogo
A Anthropic, por outro lado, não está disposta a jogar esse jogo.
Esta semana a internet veio abaixo porque a Anthropic removeu o Claude Code da assinatura Pro na página de preços. Novos assinantes do Pro não tinham acesso ao Claude Code. Eles restauraram o acesso ao fim do dia, alegando que era um teste curto para 2% da base de usuários. Mas memorandos vazados revelam esse desejo de voltar à precificação baseada em tokens. Assinaturas não valem a pena, a menos que você seja Sam Altman.
Não me surpreenderia se Google e OpenAI seguissem essa tendência no futuro. A OpenAI já está mirando clientes corporativos, porque sabe que é daí que vem a boa receita. E porque está perdendo terreno para a Anthropic.
Então minha aposta é que veremos cada vez mais pressão dessas big techs de IA para:
- Converter sua base de usuários em usuários corporativos OU;
- Para quem estiver disposto a pagar, cobrar por milhão de tokens ou assinaturas de US$ 200.
Como exatamente isso acontecerá é difícil dizer. Acho que precisamos sentar e esperar.
O que devemos fazer?
Não vou pagar US$ 25 por milhão de tokens a uma big tech. Também não quero pagar US$ 200 por mês por uma assinatura que mesmo assim tem limitações. A OpenAI foi fundada para tornar a IA disponível para todos, democraticamente, de graça, sem capitalização. Claramente uma mentira. E acho que pode haver formas alternativas.
Mais recentemente, comecei a olhar o OpenCode e assinei o plano Go de US$ 10. Acho que o OpenCode está jogando de forma mais inteligente, oferecendo hospedagem e ferramentas para modelos de IA open-source e open-weight. Já observava Moonshot, Z.ai e Alibaba há algum tempo, mas nunca encontrava uma oportunidade real de executar seus modelos. O OpenCode nos oferece isso por um preço justo. E recentemente a Moonshot AI, uma startup chinesa de IA, lançou o Kimi 2.6. Enquanto escrevia este post, a DeepSeek lançou seu aguardado modelo v4.
Se considerarmos toda a situação geopolítica e o fato de que a China não tem os chips mais avançados, parece óbvio que seus modelos nunca alcançarão as empresas dos EUA. No entanto, acredito sinceramente que tempos de dificuldade criam soluções muito mais sólidas para um problema. A China está alcançando empresas dos EUA usando tecnologia doméstica por uma fração do preço. Se isso não é um sinal de que a indústria de IA dos EUA está inflada, não sei o que é.
Como OpenCode e os LLMs chineses se comparam?
Por um tempo continuarei testando os modelos chineses usando minha assinatura do OpenCode. É barato e faz o trabalho.
Claro, o OpenCode não está perto da qualidade e do polimento do Claude, por exemplo. Mas procuro um LLM capaz de usar ferramentas e escrever código para mim. O polimento da UI é opcional.
Tenho um exemplo concreto para comparação: estou construindo uma aplicação em Godot. É um designer de pontos para crochê. Um muito bom! Mais sobre isso em outro post. Tenho um problema específico em que os pontos não podem ser estendidos, apenas correntes. É um problema muito específico envolvendo matemática muito específica em um software muito específico. Codex, Gemini e Claude falharam em corrigi-lo para mim. Claude atingiu o limite de 5h durante o processo de raciocínio, o que é muito irritante. Kimi 2.6 conseguiu fazê-lo funcionar, mas com uma pequena inconsistência no espaçamento entre os pontos.
Às vezes, dependendo de quão complexo é o problema, a LLM pode realizar uma mudança que não faz absolutamente nada. Kimi 2.6, diferentemente dos outros, parece sempre dar algo a você. Não estou dizendo que é melhor. É cedo demais para isso. Mas a impressão inicial é certamente muito positiva.
Por enquanto é isso. Mantenham-se hidratados.
