Como escolher o modelo de IA e o nível de esforço para cada pedido, segundo @VKav
@VKav explica como escolher entre modelos da OpenAI e da Anthropic e entre esforço baixo, médio ou alto, equilibrando qualidade, espera e consumo.
Em 3 pontos
- Modelo e esforço são duas escolhas separadas antes de cada pedido.
- Comece pelo esforço baixo ou médio e suba só se faltar qualidade.
- Antes de subir o esforço, confira se não faltou informação no pedido.
Redação IA Seenup · via @VKav
Em números
- US$ 0,50saída do Luna por milhão de tokens
- US$ 10saída do Sol 6.1 por milhão de tokens
- 17 minSonnet no alto na mesma animação
Segundo @VKav, no vídeo “Como eu Escolho MODELO e ESFORÇO usando uma IA”, quem abre o Claude ou o Codex precisa decidir duas coisas antes de começar: qual modelo usar e quanto esforço ele deve dedicar ao pedido. Deixar tudo no máximo, diz ele, pode aumentar a espera e gastar mais do que a tarefa exigia.
O que o vídeo mostra
O criador explica, em linguagem simples, o que diferencia os modelos de cada empresa e o que chama de raciocínio da IA: o trabalho extra de dividir o problema, considerar caminhos e conferir resultados antes de responder. Ele também compara respostas, páginas, uma peça em SVG (imagem vetorial) e uma animação feitas com configurações diferentes, para mostrar quando vale subir o esforço ou trocar de modelo.
Principais pontos
- Modelos: na OpenAI, ele descreve o Luna como o mais econômico, o Sol 6.1 como intermediário e o Astra como o mais capaz. Na Anthropic, o Haiku 5.5 é o mais rápido e barato, o Sonnet 5.5 equilibra velocidade e capacidade, e o Opus é o mais capaz e caro.
- Esforço é uma escolha separada: o nível alto de um modelo continua sendo o mesmo modelo, só com mais dedicação. Trocar para o Opus muda o modelo inteiro.
- Baixo: para corrigir texto curto, extrair nomes de uma lista ou fazer ajuste pequeno, quando é fácil conferir o resultado.
- Médio: ponto de partida para pedidos com várias etapas, como relatório com material fornecido ou estrutura de página.
- Alto: quando as condições se cruzam, é preciso planejar ou diagnosticar um problema. Existem ainda níveis extra alto e máximo, que ele reservaria para casos muito difíceis.
- Custo: o raciocínio consome tokens, as unidades em que o texto é contado, mesmo quando a resposta final é curta. No recorte de preços da API mostrado por ele, a saída do Luna custa US$ 0,50 por milhão de tokens e a do Sol 6.1, US$ 10.
- Testes: no teste do SVG, o Haiku no baixo atendeu aos requisitos. Numa planta de escritório, o Sonnet no baixo deixou rótulos pequenos no celular, e as duas tentativas no alto melhoraram isso. Na animação, o Opus no baixo resolveu melhor a sequência e terminou em 12 minutos e meio, contra pouco mais de 17 do Sonnet no alto. Ele diz que todas as versões precisaram de alguma revisão.
- Antes de aumentar o esforço: veja o que faltou. Se faltava informação ou acesso a um documento, subir o esforço não resolve.
- Onde ajustar: no Claude Code, pelo comando /effort; no Codex, pelo menu /model; nos aplicativos, pelo seletor junto do pedido.
Na avaliação dele, os exemplos não prometem o mesmo resultado sempre, e a conferência da resposta continua sendo necessária mesmo quando a explicação parece segura. Ele também lembra que dá para voltar a um modelo menor quando o pedido fica pequeno e delimitado.
Vale assistir se…
Você usa IA no dia a dia, fica perdido diante dos nomes e níveis do menu e quer um critério prático para equilibrar qualidade, tempo de espera e consumo do plano. O vídeo também ajuda quem quer ver comparações reais, com testes feitos pelo criador, em vez de regras genéricas.
Entenda os termos
- Tokens
- Unidades em que o texto é contado: palavras, pedaços de palavras ou sinais. Cobrança e limites se baseiam nelas.
- Raciocínio
- Trabalho extra do modelo antes de responder: dividir o problema, testar caminhos e conferir o resultado.
- SVG
- Formato de imagem vetorial, que mantém os traços nítidos quando a imagem é ampliada.
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