Anthropic admite falhas no Claude Code e promete mais controle

Após relatos de usuários sobre a queda na qualidade do Claude Code, a Anthropic identificou três problemas distintos que afetaram o desempenho da ferramenta. A empresa corrigiu as falhas e anunciou medidas para melhorar os controles de qualidade. Segundo a Anthropic, os problemas não estavam relacionados à API, mas sim a mudanças internas no Claude Code, no SDK do Claude Agent e no Claude Cowork. Todas as correções foram implementadas até 20 de abril com a versão 2.1.116.

A primeira questão começou em 4 de março, quando a Anthropic reduziu o esforço de raciocínio padrão do “alto” para “médio” para diminuir a latência em alguns casos. No entanto, os usuários relataram que a ferramenta parecia menos inteligente. Após feedback negativo, a empresa reverteu a mudança em 7 de abril. A segunda falha foi um bug no sistema de cache lançado em 26 de março. O objetivo era deletar seções antigas de raciocínio após uma hora de inatividade, mas um erro apagou todo o histórico a cada nova interação, prejudicando o contexto das respostas.

O terceiro problema ocorreu em 16 de abril, quando uma instrução para limitar a verbosidade do Opus 4.7 reduziu a qualidade em 3%. A linha em questão restringia o texto entre chamadas de ferramentas a 25 palavras e as respostas finais a 100 palavras. A Anthropic desfez a alteração em 20 de abril. Cada mudança afetou grupos diferentes em momentos distintos, criando uma sensação de degradação gradual difícil de identificar inicialmente.

Para evitar novos problemas, a Anthropic anunciou que mais funcionários usarão a versão pública do Claude Code em vez das versões internas de teste. Além disso, toda mudança relevante passará por testes em um conjunto amplo de avaliações específicas. Para mudanças que possam impactar a inteligência da ferramenta, a empresa implementará períodos de imersão e lançamentos graduais. Como compensação, os limites de uso foram resetados para todos os assinantes.

A Anthropic também criou uma conta no X (@ClaudeDevs) para comunicar decisões de produto de forma mais transparente. Essa não é a primeira vez que usuários reclamam de queda na qualidade de IA. Em 2023, relatos semelhantes foram feitos contra a OpenAI, que negou alterações significativas nos modelos após o lançamento.

O caso atual reforça um padrão: o que os usuários percebem como regressão nos modelos muitas vezes está ligado a problemas na infraestrutura ou na camada de ferramentas que orienta o comportamento da IA. Em uso real, os usuários dependem de estruturas como o Claude Code para direcionar as capacidades do modelo. Quando essas estruturas falham, a experiência piora. Somado a isso, ajustes como a redução no esforço de raciocínio da Anthropic amplificam o efeito negativo.

A motivação por trás dessas mudanças está ligada à crescente pressão por recursos computacionais na indústria. Recentemente, a disponibilidade da API da Anthropic ficou em 98,95%, abaixo do padrão de 99,99% do setor de nuvem. Os preços por hora de GPU no mercado spot subiram 48%, segundo o Ornn Compute Price Index, e analistas do Bank of America preveem que a demanda superará a oferta até pelo menos 2029.

A OpenAI, por exemplo, descontinuou o aplicativo de geração de vídeos Sora para priorizar recursos para produtos de codificação e empresariais. Já a GitHub pausou novas inscrições em vários planos do Copilot. Essa pressão também está impactando os modelos de precificação. Recentemente, o chefe de crescimento da Anthropic admitiu que os planos Pro e Max não foram projetados para cargas de trabalho intensivas em agentes, já que foram criados antes do surgimento de ferramentas como o Claude Code.

A empresa até chegou a testar a remoção do acesso ao Claude Code para novos assinantes Pro, mas recuou após críticas. Enquanto isso, a OpenAI dobrou os preços da API com o GPT-5.5 em comparação à versão anterior, cobrando US$ 5 por milhão de tokens de entrada e US$ 30 por milhão de tokens de saída. O fim da era de preços baixos e fixos para as ferramentas de IA mais avançadas parece estar próximo.