Caso · código aberto · cognitive-claude

Três modelos de IA trabalhando como um time. E a conta de cada tarefa.

Criei uma camada de regras para o Claude Code que decide qual modelo faz cada tarefa, delega o trabalho para sub-agentes e mede tudo. Este é o replay de 90 dias de uso real.

Licença MIT · v0.1.1 · Python, só biblioteca padrãoVer no GitHub

Opus · o mais capaz106.092 · 52,5%Haiku · o mais leve55.709 · 27,6%Sonnet · intermediário40.109 · 19,9%cognitive-clauderegras + divisão

Cada ponto ≈ 1.000 respostas · cada placa = 5.000

201.910
respostas do modelo
987
sessões
19,46 bi
tokens processados
144.881
respostas dentro de sub-agentes

sub-agentes 71,76%conversa principal 28,24%

O Opus, mais capaz, fez 52,5% do trabalho. O Haiku, mais leve, fez 27,6% por 1,6% do custo. É a divisão funcionando.

Totais reais do período (29/01 a 28/04/2026, 74 dias ativos). A animação distribui o ritmo de forma uniforme.

Escala: um uso que custaria US$ 42.358 em preço de API, rodando num plano de US$ 500 por três meses. Por que isso não é economia do framework

turno 16mesmo contexto, cobrado de novoConstituição, o manual do time~100 linhas · 9 leis6 hooksaplicam as regrasClaude Codesuas sessões e logs

Cada camada é o mesmo contexto, cobrado de novo a cada turno.

01 · Restrição

Toda resposta da IA pagava de novo pelo mesmo contexto.

A cada resposta, o Claude Code relê as instruções e os arquivos do projeto. É como pagar a entrada de novo a cada pergunta.

Quem usa o dia todo não via esse custo, nem sabia se o modelo certo estava fazendo cada tarefa.

02 · Decisão

Um maestro para três modelos, com regras que se aplicam sozinhas.

A regra de ouro: tarefa simples vai para o modelo mais leve e rápido, tarefa difícil vai para o mais capaz. Cada tipo de agente tem o seu modelo.

03 · Custo aceito

O que ficou de fora, de propósito.

  • Os hooks avisam, mas não bloqueiam. Quem decide continua sendo a pessoa.
  • A instalação tem três fases. A última só roda depois que você confirma que leu a constituição inteira.
  • Não serve para todo mundo. Para quem usa menos de uma hora por dia, manter o sistema custa mais do que ele devolve.

04 · Resultado

90 dias de uso real, medidos resposta por resposta.

987
sessões
201.910
respostas do modelo
71,76%
do trabalho feito por sub-agentes
91,63%
de acerto de cache
Ver por
Opus
52,5%
Sonnet
19,9%
Haiku
27,6%

Metade das respostas vem do Opus. Mais de um quarto vai para o Haiku, o modelo mais leve.

Um operador, janela de 90 dias, 29/01 a 28/04/2026. Fonte: saída do cost-audit.py e EVIDENCE.json no repositório. Os seus números vão ser diferentes.

Por dentro

Para quem quer ir além dos números.

Nada aqui é inventado. Cache, delegação e divisão por modelo estão na documentação da Anthropic. A contribuição é juntar as peças, medir e mostrar a conta.

O que o número não prova

01

Preço de API não é economia.

Em 90 dias, o uso equivaleu a US$ 42.358 em preço de API, com US$ 500 pagos no plano. Essa diferença vem do preço fixo do plano e existiria para qualquer usuário intenso. O framework entrega o instrumento que torna essa conta mensurável.

02

Cache alto nem sempre é bom sinal.

Num incidente da plataforma confirmado pela Anthropic, em março e abril de 2026, o acerto de cache subiu de 85% para 95% enquanto o custo por turno triplicou. Por isso o indicador principal é o custo por turno.

O ciclo de cada sessão

01 / 05

Um hook restaura as regras e estabiliza o começo da sessão, que é a parte que o cache reaproveita.

Um ciclo fechado: cada sessão corrige a estimativa da próxima.

Instalação em três fases

10 min · Risco zero

Instala só a telemetria. Você vê os seus números reais, sem mudar nada no comportamento.

Altura = tempo de cada fase. Você pode parar em qualquer uma.

Sete princípios

  1. 01Contexto fixo é cobrado a cada turno.
  2. 02Manter o cache estável pesa mais do que gastar menos tokens.
  3. 03Vence o recurso mais barato que resolve: hook, depois regra, depois skill, depois agente.
  4. 04Se a resposta pode ser calculada, código vence o modelo.
  5. 05Delegar para sub-agentes preserva o cache da conversa principal.
  6. 06Cada tipo de agente tem um modelo definido.
  7. 07Sem medição, não existe otimização.

Teste com os seus dados

Sem instalar nada. O comando lê as suas sessões e mostra os seus números em cerca de 60 segundos.

python3 tools/cost-audit.py --window 90 --verbose
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