O que ainda falta para chegarmos à AGI?

Autoria: Cortes do Rafael Quintanilha · Assistir no YouTube

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Idioma original: português

Vídeo original: O que ainda falta para chegarmos à AGI? · Canal: Cortes do Rafael Quintanilha · 09:35 · Assistir no YouTube

Tópicos: Agentes de IA, Avaliação e benchmarks de IA, Engenharia de software com IA, Modelos de IA

Resumo

Os participantes discutem como os modelos SOTA já são bons o suficiente em programação e sugerem avaliar capacidades menos óbvias, como operar aplicativos por computer use. Um dos apresentadores relata usar um modelo para montar uma planilha, criar uma thumbnail e produzir uma visualização 3D de um estúdio no Blender a partir de fotos e medidas. Eles relacionam essas tarefas à AGI, destacando a necessidade de interações variadas e percepção espacial, mas afirmam que os modelos ainda precisam de instruções para seguir boas práticas de desenvolvimento. No fim, comparam o custo por tarefa e os limites de uso dos modelos mencionados.

Pontos-chave

Os modelos SOTA já são considerados suficientemente capazes para muitas tarefas comuns de programação, tornando menos informativos alguns testes simples.
O computer use permite que modelos operem aplicativos pelo mouse, mesmo sem uma conexão por API ou MCP.
Um modelo foi usado para criar uma visualização 3D de um estúdio no Blender com base em fotos, medidas aproximadas e instruções.
Os apresentadores defendem que a avaliação de modelos deve incluir tarefas variadas e menos óbvias, além de programação.
Percepção espacial e capacidade de modelagem 3D são apontadas como habilidades relevantes para avançar em direção à AGI.
O modelo pode produzir uma solução mínima e desorganizada se não receber instruções explícitas sobre boas práticas de código.
O custo por tarefa influencia se as pessoas estão dispostas a testar modelos em tarefas complexas e demoradas.
Os participantes observam diferenças nos subsídios e limites de uso dos modelos e mencionam que uma opção de uso pode ser proibitiva para o uso diário.

Capítulos

Início	Capítulo	Resumo
00:00	Modelos SOTA e o que vem depois	Os participantes discutem se ainda faz sentido comparar modelos principalmente por suas capacidades de programação.
01:03	Testes de computer use e criação 3D	Um apresentador descreve testes de uso do computador e mostra como gerou uma visualização 3D do estúdio no Blender.
04:17	A IA como interface para qualquer aplicativo	A conversa aborda como operar aplicativos diretamente pode reduzir a dependência de APIs e ampliar os usos da IA.
05:20	Capacidades necessárias para avançar rumo à AGI	Os participantes relacionam tarefas abertas, percepção espacial e modelagem 3D à discussão sobre AGI.
07:28	Boas práticas de código e custo por tarefa	Eles observam que o modelo precisa de instruções para organizar melhor o código e comparam custos e limites de uso.

Citações

Pedi para ele montar uma planilha para mim. — 02:06

Acho que a gente vai começar a olhar pra IA com mais ambição. — 04:17

Para caminhar para AGI, os modelos têm que começar a desenvolver esse tipo de capacidade de outras interações. — 05:53

Ele vai fazer a parada com a complexidade que você entregar para ele. — 07:59

Conceitos e entidades

AGI (conceito): Inteligência artificial geral, discutida como um objetivo que requer capacidades amplas, incluindo interação com aplicativos e percepção espacial.
SOTA (conceito): Sigla usada na conversa para se referir aos modelos de ponta e ao desempenho no topo dos benchmarks.
Computer Use (conceito): Capacidade de um modelo de operar a interface de aplicativos, por exemplo, usando o mouse.
API (conceito): Interface que permite conectar sistemas e serviços, cuja dependência os apresentadores dizem estar sendo reduzida pelo uso direto de aplicativos.
Blender (ferramenta): Aplicativo usado no exemplo para criar uma visualização e um render 3D de um estúdio.
Three.js (ferramenta): Tecnologia mencionada para exibir na web uma visualização 3D exportada do Blender.
Canva (ferramenta): Aplicativo usado no exemplo de criação de uma thumbnail por meio do mouse.
MCP (conceito): Mecanismo de conexão citado como alternativa ao uso direto do mouse para operar ferramentas.
Codex (modelo): Produto usado por um dos participantes para tarefas de computer use e desenvolvimento de software.
GPT-6 Astra (modelo): Modelo citado como motivo para ampliar os testes de IA para além da programação.
Astra 6 (modelo): Nome usado na conversa ao discutir capacidades associadas à AGI.
Fable 5.1 (modelo): Modelo citado na comparação de capacidades e de custo por tarefa.
Anthropic (empresa): Empresa cujo subsídio de uso é comparado ao da OpenAI.
OpenAI (empresa): Empresa cujo subsídio de uso é comparado ao da Anthropic.
Artificial Analysis (empresa): Referência mencionada para comparar o custo por tarefa dos modelos.

Tradução completa (pt-BR)

00:00 Este é um corte do podcast Limite Semanal, que acontece toda segunda-feira, às 19h, comigo e com o Vini, lá da AI Coders. Se você quer ficar por dentro de tudo que acontece de relevante no mundo da IA, considere se inscrever no canal pelo link que está tanto na descrição quanto no comentário fixado. >> Ô, Rafa, mas falando agora da nossa pauta de hoje, né? A gente viu, então, que o mercado inteiro conseguiu chegar a um modelo SOTA. Você tem ali o Fable 5.1. Olhando para o topo dos

00:30 benchmarks, cara, está todo mundo ali na beiradinha. Olhando especificamente para programação, você vai dizer: “Pô, todos eles têm um modelo que já é bom o suficiente para desenvolver bem software”. E aí, cara? O que vem depois disso? O que o modelo precisa ter agora para a gente olhar e começar a comparar modelos, para ser muito além do que estamos acostumados a chamar de SOTA? Você já tem alguma coisa em mente, Rafa? Eu tenho algumas ideias aqui, mas queria ouvir primeiro o seu lado. >> Tenho, cara. Eu acho que

01:03 a gente vai começar a ser cada vez mais ambicioso com o uso da IA, se é que isso é possível, tá? E tive essa realização, ou essa percepção, né, depois do lançamento do GPT-6 Astra, porque, sinceramente, Vini, nem fiz testes de programação por algumas razões. Primeiro, para eu poder fazer um teste de programação em vídeo, que eu possa colocar aqui no YouTube para vocês verem, ou vai ser algo muito pequeno, que obviamente ele vai resolver. >> Uhum.

01:34 >> Ou eu vou ter que fazer algo muito complexo para perceber a nuance dos detalhes, e aí não vai caber no vídeo, tá? >> Perfeito. >> Então, na minha visão, fazer uma análise de programação desses modelos SOTA hoje em dia perdeu um pouco o sentido. Vou abrir aqui e fazer uma tarefa; obviamente, ele vai resolver. Eles já ficaram bons o suficiente. Ah, vale a pena fazer esses testes nos modelos menores e tudo mais. Beleza. Dito isso, qual foi o teste que eu fiz? Fiz um teste de computer use, né? Passei para ele uma maçaroca de

02:06 dados e pedi para montar uma planilha para mim. Fiz um teste para ele criar uma thumb do YouTube, operando o Canva com o mouse, em vez de usar MCP, usando o mouse lá. Cara, ficou uns 80%. Ficou 80%. >> Tipo, o Will Smith comendo macarrão. >> É. Não, assim, dá para ajustar. Ficaram algumas questões de texto que poderiam ser melhores, mas nem culpo ele, porque não disse como eu gostaria, né? Então, falei: “Cara, faz isso aqui”. Então, às vezes, ajustando numa skill ali,

02:39 ele faria melhor. Então, o que quero dizer com isso aqui, Vinícius? Hoje eu fiz um teste dele operando o Blender para fazer um render 3D do meu estúdio. Quero fazer uma reforma no meu estúdio aqui. Falei: “Cara, vou reformar o estúdio. Deixa eu fazer aqui como ficaria. Deixa eu visualizar como ficaria”. Pessoal, ficou excelente. Muito, muito bom. Vou até mostrar aqui, porque acho que… >> Ixi, vai vazar o estúdio do Rafinha. >> Acho que, cara, vale a pena o pessoal ver aqui, porque, assim, é só para vocês terem uma noção do que a gente pode fazer, tá?

03:12 Deixa eu compartilhar aqui rapidinho, pessoal. E aí, Vinícius, vou passar a palavra para você. Só porque eu quero… Quero mostrar… Queria que o pessoal entendesse. >> Esse é o meu, né? >> É. >> É. >> Queria que o pessoal entendesse que é assim: isso aqui é um site em Three.js, no qual eu basicamente fiz um render 3D. Não, isso aqui foi feito no Blender e exportado para o Three.js. Então, estou com ele no Blender e aí ele gerou essa visualização aqui para mim.

03:45 >> Legal, hein? >> E isso aqui, cara, foi feito com as medidas que tirei, né? Assim, anotando por alto, de qualquer jeito, e depois colocando no… né, tirando umas fotos, e ele já fez assim para mim, ó: a visualização, ó, vai ser aqui, a visualização da câmera, como ficaria. Inclusive, falei qual era a minha câmera, e ele colocou aqui, ó, 16 mm. Vai ficar mais ou menos assim na câmera. >> Pô, caraca. >> É, aí falei assim: “Cara, quero colocar um standing desk, igual você tem aí, Vini”. Aí, pô, dá para colocar aqui, ó, e ele levanta, e a base, para

04:17 eu ver [risadas] exatamente como ficaria. Cara, isso aqui foi feito com, sei lá, umas meia hora do ChatGPT operando o Blender e fazendo um site em Three.js, com um rascunho e uma foto. Então, o que quero dizer com isso aqui, tá? Acho que vamos começar a olhar para a IA, Vini, com mais ambição: onde dá para colocá-la que hoje não conseguimos usar? O que… É meio que assim: a IA está

04:49 eliminando a barreira da API, né? Então, antes, a gente… >> Já falamos disso também, né? >> A gente precisava ficar dependendo da API para poder conectar. Com o Astra, estamos tendo isso, né? Claro, os outros modelos também já fazem isso, mas acho que o Astra ficou tão bom que já podemos olhar para trás, três, seis meses, e cravar que… >> No máximo, né? Tudo virou API; você consegue usar a IA para operar qualquer aplicativo que quiser.

05:20 >> Tá? Então, acho que é para essa geração que estamos indo. >> Rafa, sabe o que é muito louco, cara? Você me falou isso. A gente começa a olhar para a seguinte perspectiva: se você olhar para o modelo hoje pensando: “Ah, o modelo é feito para desenvolvimento de software”, cara, você vai se concentrar só em desenvolver software. Só que, quando começa a abrir essa possibilidade, pô, será que dá para fazer isso? Por exemplo, eu já estava usando o computer use do Codex para um monte de coisa, para fazer coisas no XCAD ou para fazer edição. Ele dava umas rateadas, só que era um tipo de coisa que a gente nem sabia que dava para testar.

05:53 E aí entra muito na ideia de AGI, que é até o que o cara lá da Nvidia falou: “Pô, o Astra 6 é AGI”. Porque, cara, para ser AGI, você tem que dar uma tarefa, tipo o que o Rafa fez, e falar assim: “Cara, está aqui uma foto, estão aqui as medidas do escritório; monta um negócio aqui no meu Blender 3D”. E, sem uma conexão de MCP, ele tem que descobrir como a coisa funciona, ir navegando e fazer funcionar. Na minha visão, ainda não é AGI, tá? Mas, para caminharmos rumo à AGI, os modelos têm que começar a desenvolver esse tipo de capacidade de

06:25 outras interações e, pensando em robótica e tudo mais, a capacidade de percepção espacial, a capacidade de realmente modelar em 3D. Isso vai trazer toda a questão do entendimento do modelo; cara, na minha opinião, é aí que o modelo começa a se destacar. E aí você até trouxe aqui, né, Rafa, o AGI 3. Poxa, um… >> Até mesmo… >> Não, gabaritou. E, até alguns meses atrás, o AGI 2 era algo muito distante de se conseguir fazer. E no AGI 3 ele gabaritou. Então, tipo, tá, ele

06:56 gabaritou. Será que no AGI 4, como ficaria no AGI 5? Então, assim, é um modelo que chega chamando muita atenção, não pela parte óbvia a que a gente estava acostumado, mas pela parte não óbvia, que envolve pesquisa científica, desenvolvimento de novas drogas, novas proteínas… E aí, o que chama muito a atenção, Rafa? Testei ele, ainda não fiz um vídeo sobre ele; falei: “Pô, vou testá-lo a fundo”. Testei com tarefas complexas de desenvolvimento de software. E encontrei erros básicos de paradigma de desenvolvimento

07:28 software ou de boas práticas, tá? Que são erros que eu poderia passar num markdown ou numa especificação de desenvolvimento, e ele respeitaria. Eh, ou seja, o que eu percebi? O harness do Codex não está limitando o modelo, trazendo para ele algo como: “Olha, boas práticas de desenvolvimento de software, faça desse jeito.” Ele é mais amplo. No primeiro output do código mais complexo que eu fiz, ele não usou lib nenhuma para fazer o código. Criou tudo do zero. E boa parte do código não estava com uma organização bonitinha. Aí passei o próximo prompt para seguir boas

07:59 práticas de indentação, não se repetir e tudo mais, SOLID. Cara, aí a implementação melhorou bastante. Então, o que eu percebo? Ele é um modelo que vai fazer a parada com a complexidade que você entregar para ele. Se eu falar “faz um software para mim”, ele vai fazer o mínimo viável daquele software. Por exemplo, um menuzinho que ele fez em React. Ele repetiu o mesmo bloco de formatação várias vezes. Aí eu falei: “Cara, mas isso não está legal, melhora a organização.” Ele foi lá e organizou tudo certinho. Mas vejo que, de fato, tanto… E aí é outro ponto interessante: o

08:34 que dá para fazer com Astra, né, nessa parte também de mexer com uso do computador e tudo mais, dá para fazer muita coisa com Fable 5.1. A diferença está no custo, né? E aí por isso que as pessoas não testavam antes como estão testando agora. Porque, cara, vou testar fazer um Blender 3D, vai torrar todos os meus tokens. Não, deixa para lá, vou fazer as paradas aqui. Então, onde eu [limpando a garganta] vejo que Astra está muito bem? Ele está muito bem em questão de custo por tarefa, mas até postei no X,

09:04 comparando hoje o subsídio da Anthropic com o subsídio da OpenAI. Por incrível que pareça, o subsídio da Anthropic está bancando mais tokens para o Fable 5.1 do que o da OpenAI para o Astra, né? Porque, cara, meu Astra comeu minha assinatura, meu limite semanal, em duas horas. >> Absurdo. Eh, assim, a gente falou um pouco mais cedo que a diferença do subsídio já foi muito maior: era quatro vezes, agora caiu mais ou menos para duas vezes, se você usar o Artificial Analysis como balizador, custo por

09:35 tarefa do Artificial Analysis como balizador, mas obviamente vai depender do que você está usando. Por exemplo, parece que utilizar o Astra no X High ou acima ficou praticamente proibitivo; não dá mais para usar no dia a dia. Estou errando nisso?

Transcrição original

[00:00] Esse é um corte do podcast limite semanal que acontece toda segunda-feira às 7:00 da noite comigo e com o Vini lá da AI Coders. Se você quer ficar por dentro de tudo que acontece de relevante no mundo da IA, considere-se inscrever no canal através do link que está tanto na descrição quanto no comentário fixado. >> O o Rafa, mas falando agora da nossa pauta aqui de hoje, né? A gente viu então que o mercado inteiro conseguiu chegar com um modelo SOTA. Você tem ali Fable 5.1. Olhando ali, né, o topo dos

[00:30] benchmarks, cara, tá todo mundo ali na beiradinha. Olhando para programação especificamente, você vai falar: “Pô, todos eles têm um modelo que já tão bom o suficiente para desenvol- desenvolver bem software”. E aí, cara? Que que vem depois disso? O que que o modelo agora, eh, para a gente olhar e começar a comparar modelos, o que que ele tem que ter para ele ser muito além do que a gente tá acostumado com uma definição de SOTA? Você já tem alguma coisa em mente, Rafa? Eu tenho algumas ideias aqui, mas eu queria ouvir o seu seu lado primeiro. >> Tenho, cara. Eu acho que

[01:03] a gente vai começar a ser cada vez mais ambicioso com o uso da IA, se é que isso é possível, tá? E eu tive essa realização ou essa percepção, né, depois do do lançamento do GPT-6 Astra, porque os testes que eu fiz, sinceramente, Vini, nem fui fazer teste de programação por algumas razões. Primeiro, para eu poder fazer um teste de programação em vídeo, que eu possa colocar aqui no YouTube para vocês verem, ou vai ser algo muito pequeno, que obviamente ele vai resolver, >> Uhum.

[01:34] >> ou vai ser a ou eu vou ter que fazer algo muito complexo para eu poder perceber a a nuance do detalhe, que aí não vai caber no vídeo, tá? >> Perfeito. >> Então, você fazer a análise de programação desses modelos SOTA hoje em dia, na minha visão, perdeu um pouco de de de de sentido, que eu vou vou abrir aqui, vou fazer uma tarefa, óbvio que ele vai resolver. Eles já ficaram bons o suficiente. Ah, vale a pena de fazer esses testes nos modelos menores, tudo mais. Beleza. Dito isso, qual foi o teste que eu fiz lá? Eu fiz um teste do computer use, né? Passei para ele um uma maçaroca de

[02:06] dados, pedi para ele montar uma planilha para mim. É, fiz um teste para ele fazer uma thumb do YouTube, operando o Canva no no mouse, né? Em vez de ele, tipo, usar MCP, usar o mouse lá. Cara, ficou assim, 80%. Ficou 80%. >> Tipo, o Will Smith comendo macarrão. >> É. Não, assim, dá para você ajustar uma Ficou Ficou assim, algumas questões de texto que poderiam ser melhores, mas que eu nem culpo ele, porque eu não disse como que eu gostaria, né? Então, eu falei: “Cara, faz isso aqui”. Então, às vezes, você ajeitando numa skill ali,

[02:39] ele faria melhor. Então, o que que eu quero dizer com isso aqui, Vinícius? Ah, e hoje eu fiz um teste dele operando o Blender para fazer um render 3D do do Quero fazer uma reforma do meu estúdio aqui. Falei: “Cara, eu vou fazer a reforma do estúdio. Deixa eu fazer aqui como que ficaria. Deixa eu visualizar como ficaria”. Pessoal, ficou excelente. Muito, muito bom. Eu vou até mostrar aqui, que eu acho que >> Ixi, vai vazar o estúdio do Rafinha. >> Que eu acho que, cara, eu Não, eu acho que vale a pena o pessoal ver aqui, porque assim, só para vocês terem pegarem uma noção do que que a gente pode fazer, tá?

[03:12] É, deixa eu compartilhar aqui rapidão, pessoal. E aí, Vinícius, eu vou passar a palavra para você. Só porque eu quero Eu quero mostrar Queria que o pessoal entendesse. >> Esse é o meu, né? >> É. >> É. >> Queria que o pessoal entendesse que é assim, você pega isso aqui é um é um site three three JS, onde eu tirei, basicamente, fiz umas um render 3D. Não, isso aqui foi feito no Blender e exportado para o three JS. Então, eu tô tô com ele no Blender e aí ele gerou essa view aqui para mim.

[03:45] >> Massa, hein? >> E isso aqui, cara, foi feito com as medidas que eu tirei, né? Assim, anotando de raspão, de qualquer jeito e depois jogando no, né, tirando umas fotos e ele já era assim pra mim, ó, a view, ó, vai ser aqui a view, a view da câmera, como que seria. Inclusive eu falei qual era a minha câmera, ele botou aqui, ó, 16 mm, vai ficar mais ou menos assim na câmera. >> Pô, caraca. >> É, aí eu falei assim, cara, eu quero colocar, eh, um, um standing desk, igual você tem aí, Vini. Aí pô, dá pra botar aqui, ó, e ele levanta e e a base, pra

[04:17] eu ver [risadas] exatamente como ia ficar. Cara, isso aqui foi feito, eh, com, sei lá, umas meia hora do chat GPT operando ali o Blender e fazendo site 3JS e com uma, com um rascunho e uma foto. Então, o que que eu quero dizer com isso aqui, tá? Eu acho que a gente vai começar a olhar pra IA, Vini, com mais, com mais ambição, assim, onde que a gente consegue botar ela que hoje a gente não consegue usar? O que que, é meio que assim, a gente tá a IA está

[04:49] eliminando a barreira da API, né? Então, aqui, a gente antes >> Falou disso também já, né? >> a gente precisava ficar ali dependendo da API pra poder conectar. Com o Astra, a gente tá tendo, né, claro, os outros modelos já também, mas eu acho que o Astra ficou tão bom ao ponto de que a gente já pode olhar com pode cravar que três, seis meses pra trás daqui >> máximo, né? Virou API, qualquer coisa virou API, você consegue usar a IA pra operar qualquer app que você queira.

[05:20] >> Tá? Então, eu acho que é pra essa uma das gerações que nós estamos indo. >> O Rafa, sabe o que que é muito louco, cara? Que você me falou nisso. Eh, a gente começa a olhar pra uma, o seguinte a seguinte perspectiva. Se você olhar pro modelo hoje, pensando, ah, o modelo é feito pra desenvolvimento de software, cara, você vai focar só em desenvolver software. Só que quando você começa a abrir a possibilidade, pô, será que dá pra fazer isso? Por exemplo, eu já tava usando o computer use do Codex pra um monte de coisa já, pra fazer coisa no XCAD ou para para fazer edição. Ele dava umas na vaiada, só que era um tipo de coisa que a gente nem sabia que dava para testar.

[05:53] E aí entra muito na ideia de AGI, que é até o cara lá da da Nvidia falou, pô, o Astra 6 é AGI. Porque, cara, para ser AGI, você você tem que dar uma tarefa, tipo, o que o Rafa fez e falar assim, cara, tá aqui uma foto, tá aqui as medidas do escritório, monta aqui um um negócio lá no meu Blender 3D. E sem uma conexão de MCP, ele tem que descobrir como é que a parada funciona, vai navegando e faz funcionar. Na minha visão, ainda não é AGI, tá? Mas para a gente caminhar para AGI, os modelos eles têm que começar a desenvolver esse tipo de capacidade de

[06:25] outras interações e, pensando em robótica e tudo mais, a capacidade de percepção espacial, a capacidade de realmente de modelar 3D, que isso vai dar toda a questão da do entendimento do modelo, cara, isso, ao meu ver, é onde o o modelo ele começa a se destacar. E aí você até trouxe aqui, né, Rafa, já o AGI 3. Poxa, um >> Até mesmo >> Não, gabaritou. E até alguns meses atrás o AGI 2 era uma parada muito distante de se conseguir fazer. E no AGI 3 ele gabaritou. Então, tipo, tá, ele

[06:56] gabaritou. Será que no 4, como é que ele ficaria no 5? Então, assim, é um é um modelo que ele chega chamando muita atenção, não na parte óbvia que a gente estava acostumado, mas na parte não óbvia, que aí entra a pesquisa científica, o desenvolvimento de novas drogas, novas eh proteínas, eh E aí, o que que chama muita atenção, Rafa? Eu testei ele, eu não fiz vídeo dele ainda, falei, pô, vou testar ele a fundo. Testei com tarefas complexas de desenvolvimento de software. E eu peguei erros básicos de para paradigma de desenvolvimento de

[07:28] software ou de boas práticas, tá? Que são erros que eu poderia passar num markdown ou que poderia passar numa uma especificação de desenvolvimento e ele respeitaria. Eh, ou seja, o que que eu percebi? O harness do Codex não tá limitando o modelo, trazendo para ele assim, ó, prova de desenvolver software, faça desse jeito. Ele tá mais amplo. No primeiro output do código que eu fiz mais complexo, ele não usou lib nenhuma para fazer o código. Ele criou tudo do zero. E boa parte do código não tava com uma organização bonitinha do código. E aí eu passei o próximo prompt para seguir boas

[07:59] práticas de indentação, don’t repeat yourself, tudo mais, solid. Cara, aí melhorou bastante a implementação. Então, o que que eu percebo? Ele é um modelo que ele vai fazer a parada com a complexidade que você entregar para ele. Se eu falar, faz um software para mim, ele vai fazer o mínimo viável daquele software. Por exemplo, eh um um menuzinho lá que ele fez em React. Ele repetiu o mesmo bloco de de de de formatação várias vezes. Aí eu falei, cara, mas isso não tá legal, melhora a organização. Ele foi lá e organizou tudo certinho. Mas eu vejo que de fato, tanto e aí é outro ponto interessante, eh o

[08:34] que dá para fazer com Astra, né, nessa parte também de mexer com computer use e tudo mais, dá para fazer muita coisa com Fable 5.1. A diferença tá no custo, né? E aí por isso que as pessoas não não testavam antes como tão testando agora. Porque, cara, eu vou testar fazer um Blender 3D, vai torrar meus tokens tudo, não. Deixa para lá, vou fazer as paradas aqui. Então, onde que eu [limpando a garganta] vejo que o Astra tá tá muito bem? Ele tá muito bem questão de custo por tarefa, mas eh até postei no X,

[09:04] comparado hoje o subsídio da Anthropic com o subsídio da OpenAI, por incrível que pareça, o subsídio da Anthropic tá tá bancando mais tokens pro pro eh Fable 5.1 que do que a OpenAI pro pro pro Astra, né? Porque, cara, meu Astra comeu minha minha assinatura no meu limite semanal em duas horas. >> Absurdo. Eh assim, a gente falou que a gente falou que um pouco mais cedo, eh a diferença do de subsídio já foi muito maior, era quatro vezes, agora caiu mais ou menos para duas vezes, se você for usar o Artificial Analysis, custo por

[09:35] tarefa do Artificial Analysis de balizador, mas obviamente que vai depender do que você tá usando. Por exemplo, me parece que utilizar o Astra no X High para cima ficou praticamente proibitivo, não dá para usar mais no daily drive. Eu tô errando em nisso?