01

Modelos

GPT-5.5

padrão para código
raciocínio: baixo médio alto máximo

meu modelo principal para planejamento e implementação. uso na maior parte do tempo com raciocínio baixo.

  • segue bem instruções claras
  • tende a validar e a explorar mais
  • modelo rápido
  • muito sensível à qualidade do prompt
  • tende a criar fallbacks e muitos testes

Opus 4.7

para discutir o código
raciocínio: baixo médio alto máximo

uso quando preciso discutir, revisar ou propor melhorias. normalmente com raciocínio alto.

  • excelente em UI & frontend
  • pouco sensível à qualidade do prompt
  • agradável para conversar e propor melhorias
  • consumo alto de tokens
  • voltado a resolver logo do que explorar
02

Harness

Cursor

melhor editor
ide vscode agente

ainda acho o melhor editor com agente. uso mais como IDE com suporte forte de IA do que como meu harness principal.

  • baseado no VS Code
  • bons agentes na nuvem
  • modelos bem ajustados para a plataforma
  • custo-benefício menor que outras assinaturas
  • recursos e comportamentos mudam rápido demais

Codex

harness principal
cli desktop openai

meu harness padrão para usar os modelos da OpenAI. a CLI é muito boa e estável; o desktop é mais bonito e completo, mas ainda instável.

  • melhor interface para modelos da OpenAI
  • CLI muito boa e estável
  • desktop bonito e com mais funções
  • desktop ainda tem muita instabilidade
  • recursos mudam rápido e podem quebrar

Claude Code

harness alternativo
cli desktop anthropic

foi o harness que mais usei. ainda gosto muito dele, especialmente com Opus, mas o consumo alto tornou difícil manter como padrão.

  • Agents, Skills, Hooks e Sub-Agents muito fortes
  • memória persistente entre sessões
  • boa integração entre desktop, pastas locais e nuvem
  • sessões grandes consomem cota rápido
  • desktop ainda tem muitos bugs

OpenCode

teste de modelos
cli open source multi-modelo

uso principalmente para testar modelos novos, especialmente open source.

  • código aberto
  • grande variedade de conexões
  • bom para experimentar modelos open source
  • menos ajuste fino por modelo
03

Assinaturas

OpenAI

Pro
codex chatgpt

uso hoje o plano de US$100 e os limites têm sido muito generosos. dá para trabalhar diariamente, inclusive com worktrees em paralelo, sem bater na cota.

  • melhor assinatura entre qualidade e volume de uso
  • serve o Codex e o ecossistema da OpenAI
  • também pode alimentar outros harnesses
  • fica limitado aos modelos GPT

Claude

Max
claude code desktop

uso o plano Max de US$100. o ponto forte é o ecossistema integrado: chat, cowork e código ficam no mesmo aplicativo.

  • ferramentas ficam fáceis de acessar
  • bom fluxo entre app desktop, arquivos locais e nuvem
  • modelos caros fazem a cota ir rápido
  • assinatura fica mais restrita ao ecossistema Claude

Cursor

Pro
ide agent multi-modelo

uso o plano Pro de US$20. vale pela integração forte com a IDE, pelos agentes em nuvem e por permitir comparar modelos para uma mesma issue.

  • editor sólido
  • bons agentes em nuvem
  • bom conjunto de modelos
  • funciona melhor com modelos próprios do Cursor
  • tem CLI, embora eu ainda não use
  • volume de uso incluído é bem menor que nas outras assinaturas
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Experimentação

Kimi K2.5 Turbo

via Fireworks
modelo open source rápido

tenho gostado de testar pelo Fireworks. não está no nível de Opus ou GPT-5.5, mas é inteligente e a versão Turbo deixa a conversa bem fluida.

  • muito rápido na versão Turbo
  • bom para conversar e testar ideias
  • Firepass pode virar uma assinatura interessante
  • ainda não chega no nível dos modelos principais

Gemini

visão e documentos
google multimodal pdf

tentei usar várias vezes para desenvolvimento, mas nesse fluxo ele quase não funciona para mim. gosto mais para visão, vídeos e PDFs.

  • muito bom com fotos e vídeos
  • bom cenário para PDFs
  • quase inutilizável para desenvolvimento
  • experiência varia muito conforme o harness - cursor pode entregar melhor experiência

Fio

harness em Go
go cli aprendizado

harness próprio que venho desenvolvendo em Go para entender melhor como agentes interagem com modelos, ferramentas e contexto.

  • bom projeto para aprender arquitetura de agentes
  • Go funciona bem para CLI simples
  • ainda é mais estudo do que ferramenta principal