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Programação com IA

Guias práticos sobre APIs de IA, arquitetura e ferramentas confiáveis para LLMs.

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GPT-6 Luna vs. GPT-5.6 Luna: como calcular o custo real de uma tarefa aceita no Codex

O GPT-6 Luna tem tarifas por token bem menores que o GPT-5.6 Luna, mas a escolha no Codex deve considerar o custo por tarefa aceita, não apenas o preço de tabela. Este guia usa preços de OpenAI Standard e BetterToken verificados em 2026-09-25, a mesma combinação hipotética de tokens e um método reproduzível para medir aceitação, tentativas, tempo e custo total.

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Programação com IA

O que o Jev realmente consegue fazer? Entenda os casos de uso por meio de 10 projetos da comunidade

Jev não é um modelo de chat, mas um modelo System One que recebe um state e typed questions e devolve decisões estruturadas Choice, Score ou Noul. Este artigo organiza dez projetos da comunidade nas camadas de ação, informação e fluxo de trabalho para mostrar onde o Jev se encaixa, o que o código ao redor precisa fazer e quais são os limites das evidências disponíveis.

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Programação com IA

Sem gerar texto, como o Jev opera um navegador e monta interfaces? Uma análise de Browser Use e json-render

A partir dos exemplos de código aberto Browser Use e json-render, este artigo explica como o Jev toma decisões estruturadas em um espaço limitado de ações ou componentes e por que leitura do DOM, geração de texto, montagem de JSON, validação, renderização e execução final ainda precisam ficar sob responsabilidade do código ao redor.

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Programação com IA

O que é o Jev e quais decisões hoje feitas por LLMs vale a pena migrar: avaliações, casos de uso e limites de integração

O Jev fica entre o código determinístico e os LLMs generativos: o código aplica regras exatas, o Jev toma decisões semânticas entre opções delimitadas e os modelos generativos cuidam de raciocínio aberto e criação de conteúdo. O artigo mostra como decidir se uma tarefa merece ser migrada a partir da API, das avaliações, do custo total do fluxo e dos riscos.

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