@viniciusaraujo.ai: A Anthropic acaba de lançar o Fable 5, a versão acessível do seu modelo mais poderoso até agora: o Claude Mythos. E a Hyperagent não perdeu tempo para colocá-lo à prova contra o Opus 4.8 em cinco tarefas altamente complexas. Visualizar todos os asteroides do sistema solar usando dados da NASA. Projetar o plano de um retiro fitness de 100 acres. Reconstruir painéis de controle da Apollo a partir de PDFs técnicos. Simular a cadeia de suprimentos de camisas da Copa do Mundo com base nos resultados das partidas. Demonstrar os efeitos das tempestades solares sobre as auroras. O Opus 4.8 falhou em várias dessas tarefas. O Fable 5 completou todas com sucesso. O Mythos permaneceu restrito ao Project Glasswing, disponível apenas para um pequeno grupo de organizações confiáveis. O Fable 5 é o que o restante de nós recebeu e, se essa comparação servir de referência, ele já está em outra categoria. Créditos: Hyperagent. #claude #mythos #brandnew

viniciusaraujo.ai
viniciusaraujo.ai
Open In TikTok:
Region: BR
Wednesday 10 June 2026 11:22:02 GMT
519
7
0
1

Music

Download

Comments

There are no more comments for this video.
To see more videos from user @viniciusaraujo.ai, please go to the Tikwm homepage.

Other Videos

O OpenClaw é um Opala de tokens… mas a verdade é que você pode economizar até 90% se souber usar melhor. Aqui vão minhas dicas: Se você usa OpenClaw em fluxos longos, o custo não depende só da quantidade de mensagens. O que pesa é como o contexto é acumulado, quais modelos você escolhe e quanto processamento em background fica ativo. Primeiro: controle melhor a context window. Cada chamada pode carregar histórico, arquivos e imagens — tudo vira token. Uma sessão mal gerenciada vira desperdício. Por isso, monitore com /status e reinicie com /new ou /reset quando o contexto perder utilidade. Segundo: use mais de um modelo. Nem toda tarefa precisa de modelo premium. Para extração, classificação e rotinas simples, use modelos menores e mais baratos. O mais caro deve ficar só para tarefas que exigem mais raciocínio e precisão. Terceiro: cuidado com o heartbeat. Ele roda verificações em segundo plano e pode virar um custo fixo alto se usar modelo caro ou alta frequência. Ajustar isso muda bastante a conta no fim do mês. Quarto: use modelos locais via Ollama. Para tarefas auxiliares, isso reduz custo e dependência da API. Quinto: compacte o histórico com /compact em vez de deixar a sessão crescer sem controle. Você mantém o essencial e evita gastar tokens com o que não importa mais. No fim, a lógica é simples: reduzir contexto, distribuir tarefas por complexidade e cortar processamento desnecessário. Seguindo isso, dá pra reduzir o custo do OpenClaw de forma bem agressiva.
O OpenClaw é um Opala de tokens… mas a verdade é que você pode economizar até 90% se souber usar melhor. Aqui vão minhas dicas: Se você usa OpenClaw em fluxos longos, o custo não depende só da quantidade de mensagens. O que pesa é como o contexto é acumulado, quais modelos você escolhe e quanto processamento em background fica ativo. Primeiro: controle melhor a context window. Cada chamada pode carregar histórico, arquivos e imagens — tudo vira token. Uma sessão mal gerenciada vira desperdício. Por isso, monitore com /status e reinicie com /new ou /reset quando o contexto perder utilidade. Segundo: use mais de um modelo. Nem toda tarefa precisa de modelo premium. Para extração, classificação e rotinas simples, use modelos menores e mais baratos. O mais caro deve ficar só para tarefas que exigem mais raciocínio e precisão. Terceiro: cuidado com o heartbeat. Ele roda verificações em segundo plano e pode virar um custo fixo alto se usar modelo caro ou alta frequência. Ajustar isso muda bastante a conta no fim do mês. Quarto: use modelos locais via Ollama. Para tarefas auxiliares, isso reduz custo e dependência da API. Quinto: compacte o histórico com /compact em vez de deixar a sessão crescer sem controle. Você mantém o essencial e evita gastar tokens com o que não importa mais. No fim, a lógica é simples: reduzir contexto, distribuir tarefas por complexidade e cortar processamento desnecessário. Seguindo isso, dá pra reduzir o custo do OpenClaw de forma bem agressiva.

About