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AI for Devs

Meu Stack de Inteligência Artificial como Dev

Entenda por que um desenvolvedor separa cuidadosamente cada modelo de IA para tarefas específicas como pesquisa, dev e integração em produtos.

CrazyStack
13 min de leitura
Inteligência ArtificialStack de devModelos LLMClaudeChatGPT

Por que isso é importante

Com o avanço dos modelos LLM, usar uma combinação estratégica é o diferencial para produtividade, economia e qualidade em código e produtos. Esse artigo mostra uma abordagem prática baseada em usos reais.

Separando os Modelos por Uso

Em vez de usar uma única IA para tudo, separar os modelos por finalidade específica permite extrair o que cada LLM tem de melhor. Essa organização poupa tempo, reduz falhas e aproveita custo-benefício.

ChatGPT: Para Pesquisa Rápida e Exploração

Sempre que surge a necessidade de esclarecimento técnico, explicações de alto nível ou curiosidade geral, o ChatGPT entra em cena. Ele basicamente substituiu o Google como fonte de pesquisa rápida e exploratória.

ℹ️Atenção

Esse uso se limita ao contexto pessoal, sem inserir esse modelo em apps ou processos de desenvolvimento sensíveis.

Claude Opus 4: O Coração do Desenvolvimento Diário

Toda codificação séria, planejamento técnico ou troubleshooting profundo agora é realizado com Claude Opus 4, um modelo altamente confiável e que substituiu por completo qualquer uso do Cursor.

Atenção

Investir nos 200 dólares mensais do plano Claude vale cada centavo para quem desenvolve em alto volume e evita retrabalho.

Claude Code: Ferramenta de Código que Virou Titular

Acoplado ao Opus 4, o Claude Code permite geração, análise e melhoria de código com consistência. É a solução-padrão para qualquer tipo de workflow técnico que envolva lógica ou arquitetura.

Gemini: O Motor das Funcionalidades Inteligentes

Quando o foco migra de desenvolvimento para produto, os modelos da linha Gemini assumem. Eles oferecem performance sólida com custo reduzido para rodar IA embutida em qualquer feature de app.

⚠️Atenção

Apesar de performarem 80 a 90% em relação ao topo do mercado, o custo do Gemini faz dele a escolha ideal em escala produtiva.

Resumo: Quem Faz o Quê no Stack

ChatGPT

Pesquisa, explorações gerais, perguntas abertas

Prós
  • Respostas rápidas
  • Interface acessível
Contras
  • Não é integrado aos projetos
  • Baixa profundidade técnica para código

Claude Opus 4 + Claude Code

Tudo que envolve código sério e planejamento

Prós
  • Altíssima precisão
  • Ideal para workflows de dev
Contras
  • Plano caro
  • Necessário configurar ecosistema alternativo

Gemini

Embarcado em funcionalidades inteligentes dos apps

Prós
  • Melhor custo/benefício de execução
  • Facilidade de integração
Contras
  • Desempenho levemente inferior
  • Documentação díspar por produto

Como Implementar seu Próprio Stack de LLMs

1
Passo 1: Identifique suas necessidades divididas entre pesquisa, desenvolvimento e produto.
2
Passo 2: Escolha modelos especializados para cada uma dessas frentes.
3
Passo 3: Evite usar o mesmo modelo para tudo, isso limita a performance de cada tarefa.
4
Passo 4: Otimize custos priorizando modelos como Gemini para funções em produção.

Ferramentas Usadas

Claude Opus 4

Modelo preferido para escrever código com profundidade

Saiba mais →

Claude Code

Ambiente integrado com Opus 4 para desenvolvimento técnico

ChatGPT

Substituto do Google para buscas e pesquisas rápidas

Saiba mais →

Gemini API

Usado embutido para dar poder de IA a funcionalidades de apps

Saiba mais →

Decisões Conscientes maximizam resultados

Nenhuma IA resolve tudo. Quando você adapta modelos certos para tarefas específicas, elimina desperdícios de tempo e de dinheiro, além de conseguir mais precisão nos seus projetos.

Atenção

Usar uma IA só por comodidade ou hype pode limitar a performance do seu processo. Diferencie entre necessidade e preferência.

Checklist de Implementação

Identificou as tarefas que precisa automatizar
Selecionou modelos diferentes para pesquisa, código e integração
Implementou Claude para workflows de desenvolvimento
Integrou Gemini nas funcionalidades inteligentes do app
Controlou custo e performance baseado em contexto de cada modelo

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