Vocês provavelmente já notaram que eu tomei um pouco de

O problema que o material coloca

O material abre a restrição assim: Vocês provavelmente já notaram que eu tomei um pouco de amfropico no último ano ou dois. O Claude Sonnet 4 foi um grande descanso quando saiu, e eu estava impressionado no momento, mas logo depois, quando outros modelos seguiam, eu me encontrei precisando menos e menos. Eu filmei múltiplos vídeos nos últimos meses, onde eu tento comparar o código de clã e os modelos de clã oficial com outros provedores, outras ferramentas e mais.

Em vez disso, começa a parecer que há um bug no lado antropólogo. O impacto que isso tem em nós e, mais importante, as maneiras de que podemos trabalhar com isso são todas coisas importantes que eu acho que devemos discutir, o que é por isso que vamos entrar muito profundamente no que aconteceu com o Anthropic, por que tem sido tão ruim ultimamente e o que você pode fazer para garantir que suas aplicações, e mais importante, sua experiência usando ferramentas de código de vibe. Sua resposta a essa pergunta é ou não ou sim porque estamos no WorkOS.

Em vez de lidar com todo o caos de Okta, SAML, Duo, ADP e mais, você só tem um link que você pode enviar ao cliente e eles podem usar com o seu time de IT para conseguir a configuração de auth de sua maneira. E em vez de gastar o tempo dos seus desenvolvedores construindo essas integrações individuais para todas essas coisas diferentes para que você possa gastar um pouco de 100 dólares por ano, o WorkOS só o gesta para você. OpenAI, Vercel, Cursor, Plaid, Loom, Socket, Perplexity, XAI, Webflow, Carta, SourceGraph, FAL, Replit, Temporal ou qualquer outra empresa no espaço que percebeu que o WorkOS faz suas vidas mais fáceis.

Para `coisas-agora-tempo-anthropic-voces-provavelmente`, preserve só o que muda uma decisão observável esta semana. Se o trecho for opinião, rotule como opinião — não fabrique métrica ausente do áudio.

Como o fluxo aparece na prática

No miolo do episódio, o mecanismo fica explícito: Até Guilherme, que é o skeptista ultimo em Vercel, me disse privadamente e agora publicamente na sua página o quanto ele deseja que eles usassem uma plataforma fora da rede como o WorkOS antes e o quanto a vida foi mais fácil desde que eles fizeram o movimento. E mesmo se você estiver escutando o Vercel, seu número um competidor, Netlify, concorda totalmente. Updates sobre preocupações de performance recentes de Anthropic Official no Reddit.

Na semana passada, abrimos um incidente para investigar a qualidade degradada em algumas respostas modeladas do clube. Quando eu tentava um minuto atrás, ficava por sempre e você teria erro de server interno. Obviamente, estamos mais ou menos aqui para a parte da inteligência degradada, mas quero cobrir a parte da hora de baixa realmente rapidamente, porque é ruim que isso continue a acontecer, e quero garantir que estamos pensando nisso como uma indústria.

Ou se você o mantiver muito aberto e enviar uma mensagem, ele simplesmente não vai passar, porque o site foi caído ou o fundo está quebrado e coisas assim. Outra aplicação de conversão que você pode ter ouvido que eu achei bastante mais relativa, obviamente, eu quero dizer DeepAI, agora, T3Chat, uma experiência muito boa, estou empolgado que nós construímos isso por R$ 8 por mês, você tem cada modelo, como bem como um melhor tempo de crescimento, por razões que vamos falar em breve, porque api.anthropic.com é melhor em termos de tempo de crescimento do que o site. Há uma diferença de 0,3, que significa que se você for atingir a sua API, há uma chance muito melhor de que seu serviço esteja em crescimento do que se você for para o Cloud.ai.

Para `coisas-agora-tempo-anthropic-voces-provavelmente`, preserve só o que muda uma decisão observável esta semana. Se o trecho for opinião, rotule como opinião — não fabrique métrica ausente do áudio.

Decisões e trade-offs do episódio

As decisões práticas que aparecem no áudio: Em casos de off-edge por causa de uma versão mais antiga da biblioteca de off que usávamos e que agora temos que melhorar, mas como alguns usuários tinham cookies assinados com a versão antiga, que quebrou o caso de random edge, houve muitas pequenas coisas que causaram problemas que resultaram em que o T3Chat não fosse usável para uma porcentagem dos nossos usuários quando fizemos a migração para convexos as. Eu me senti tão mal sobre esses desastres, essas erros, esses erros nos usuários que tinham crescido para se reliar ao T3Chat como algo que eles podem ir para e que sempre funciona, e agora eles não conseguem mais. Estamos continuando a monitorar resolvido o problema foi resolvido de acordo com o chat, está na verdade ainda está abaixo, só está em carga por sempre, vamos dar uma olhada resolver cinco problemas de código advento em js ok parece que está de novo sim, eu reforcei durante a geração, meu cheque favorito chat quebrado, claro, eu sinto muito, eu não consigo me ajudar, havia um post de um um funcionário da.

Que você poderia refletir ou perder a conexão e voltar e o chat seria bem, isso foi há três meses, foi simplesmente uma mentira, eu refleti e esse chat está agora perdido para sempre, estou na mesma url para aquele chat ele está perdido, é só vida quando você usa uma aplicação de chat subpar que foi construída por uma empresa que não realmente se importa com chats ou aplicações ah é consistentemente baixo o que. É meu entendimento, e estou disposto a ser corretivo se estiver incorreto aqui e eu conseguir informação de outra forma, é meu entendimento que uma parte significativa da implementação do site da CLA.ai foi feita por uma terceira parte que eles contrataram porque eles não tinham os expertos de frente internamente na época para construí-la. Eu acredito que eles estão mantendo isso principalmente internamente agora, mas eu estou quase certo de que muitos dos websites da Cloud.ai não foram construídos por eles, ou certamente não por Cloud em si, mas foram construídos por contratos de terceiros.

Se nós tivéssemos que rankingá-los pela qualidade do site, como o T3Chat sendo o nosso top tier, e meus amigos da DeepAI sendo um floreto muito útil para nós, vocês não estão familiarizados, eles têm um dolfino que é suposto seguir seu cursor, mas. A combinação das funções que ele tem e a relabilidade. Os seus sites foram construídos para rapidamente mostrar o modelo e não ser uma boa experiência.

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Armadilhas que o transcript revela

Onde o fluxo costuma quebrar, segundo a fonte: Primeiramente, um número significativo de pessoas estavam reportando uma degradação na performance quando o Opus 4.1 caiu. O que faz este um particularmente engraçado é que eles não postaram sobre isso durante a caída, durante a inteligência piorando, onde eles dizem em suas próprias palavras, os usuários podem ter visto inteligência baixa, respostas mal formadas ou problemas com chamadas de ferramentas em código cláudio. Digamos, hipoteticamente, que menos de 5% das solicitações foram afetadas.

Api ou site durante esta janela, então se você não a usou durante estes três dias, de acordo com Anthropic, você não a experimentou, então mesmo se 100% de requerimentos tiverem este problema, você pode não ter experimentado, então a linguagem faz soar menos grande que provavelmente foi causado por uma descoberta do nosso stack de inferências que nós já descoberto para cláudio opus 4.1 enquanto frequentemente. Você pode se lembrar de um vídeo que fiz há um tempo sobre o preço do código cláudio. Então parece que muitas coisas estavam acontecendo neste início de agosto, essas coisas incluem a pressão para chegar em frente ao gpt5 há o redução de custos para o código de clã porque os custos estavam subindo rapidamente e, argumentativamente, mais importante, havia um interesse em garantir que o máximo de GPUs estivessem disponíveis para os motivos de treinamento.

Então, se você está clicando no API.Claude.AI, eles precisam de um API para isso e eles precisam de GPUs reservados para isso. Então, para que os usuários possam receber mais usagens de suas inscrições, eles precisam de mais GPUs. Planificado para acesso ao API, eles continuarão colocando novos GPUs nos servidores que são usados para API, quando a demanda aumentar até um certo ponto, mas eles ainda vão priorizar os usuários de chat GPT pagos, então eles vão aumentar a qualidade do tier livre do chat GPT e então eles vão começar a priorizar a demanda de API mais ampla.

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Como levar isso para o seu contexto

Traduzindo o trecho para um time que não viu o vídeo: Então, se você já é um cliente de API de OpenAI que tem limites de renda colocados, eles vão ter que ter o suficiente de GPUs para isso depois de ter feito com que os usuários pagos sejam bons. Eu realmente aprecio esse nível de transparência no relatório de como a empresa está pensando internamente sobre onde cada GPU vai. Se você pensar em cada um desses como um boleto, você tem a API para o Cloud, você tem o Cloud.ai, você tem o Research Purposes e também você tem tipo, free versus paid tier, se você quiser incluir isso também.

Como este, onde o objetivo da Anthropix é colocar o mais de computação possível em pesquisa, então continuam fazendo os melhores modelos, porque é isso que eles querem fazer, é assim que eles querem ganhar, eles querem fazer ótimos modelos, não ótimos produtos. É cada vez mais comum para esses provedores oferecer APIs de bulk onde você é descontado por 75% se você fizer uma inferência durante horas que estão no fim do tempo, como tarde à noite em um fim de semana, por exemplo. Há uma grande caixa negra em algum lugar no cloud.

Custos de token, quanto custa por frase ou termo ou como você quer descer o que é um token em um input e um output e é fácil pensar nisso como quanto custa para eles dirigirem, então se mais tráfego entrar eles têm mais dinheiro que eles podem gastar para fazer mais respostas mas na realidade há um número fixo de gpus que eles têm que poder fazer um número fixo de coisas ao mesmo tempo se nós estivéssemos. Estou seguro que eles têm mais do que isso, mas você tem a ideia. E você começa a fazer o que puder para reduzir a carga de pedidos e também aumentar a quantidade de disponibilidade que você tem na infra.

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Sinais de que a aplicação funcionou

Para fechar o ciclo com evidência do próprio material: Eu gosto de fazer coisas de random LLM. Acontece que eu estava certo, os custos de energia são muito altos no SF. Cluster HGX208 GPU, que é uma caixa comum que as pessoas usam para fazer isso, até 5,6 kW.

Vocês provavelmente já notaram que eu tomei um pouco de amfropico no último ano ou dois. O Claude Sonnet 4 foi um grande descanso quando saiu, e eu estava impressionado no momento, mas logo depois, quando outros modelos seguiam, eu me encontrei precisando menos e menos. Eu filmei múltiplos vídeos nos últimos meses, onde eu tento comparar o código de clã e os modelos de clã oficial com outros provedores, outras ferramentas e mais.

Em vez disso, começa a parecer que há um bug no lado antropólogo. O impacto que isso tem em nós e, mais importante, as maneiras de que podemos trabalhar com isso são todas coisas importantes que eu acho que devemos discutir, o que é por isso que vamos entrar muito profundamente no que aconteceu com o Anthropic, por que tem sido tão ruim ultimamente e o que você pode fazer para garantir que suas aplicações, e mais importante, sua experiência usando ferramentas de código de vibe. Sua resposta a essa pergunta é ou não ou sim porque estamos no WorkOS.

Para `coisas-agora-tempo-anthropic-voces-provavelmente`, preserve só o que muda uma decisão observável esta semana. Se o trecho for opinião, rotule como opinião — não fabrique métrica ausente do áudio.

Recortes adicionais da fonte

Estes trechos reforçam o raciocínio sem resumir genérico:

Vocês provavelmente já notaram que eu tomei um pouco de amfropico no último ano ou dois. O Claude Sonnet 4 foi um grande descanso quando saiu, e eu estava impressionado no momento, mas logo depois, quando outros modelos seguiam, eu me encontrei precisando menos e menos. Eu filmei múltiplos vídeos nos últimos meses, onde eu tento comparar o código de clã e os modelos de clã oficial com outros provedores, outras ferramentas e mais.

Em vez disso, começa a parecer que há um bug no lado antropólogo. O impacto que isso tem em nós e, mais importante, as maneiras de que podemos trabalhar com isso são todas coisas importantes que eu acho que devemos discutir, o que é por isso que vamos entrar muito profundamente no que aconteceu com o Anthropic, por que tem sido tão ruim ultimamente e o que você pode fazer para garantir que suas aplicações, e mais importante, sua experiência usando ferramentas de código de vibe. Sua resposta a essa pergunta é ou não ou sim porque estamos no WorkOS.

Em vez de lidar com todo o caos de Okta, SAML, Duo, ADP e mais, você só tem um link que você pode enviar ao cliente e eles podem usar com o seu time de IT para conseguir a configuração de auth de sua maneira. E em vez de gastar o tempo dos seus desenvolvedores construindo essas integrações individuais para todas essas coisas diferentes para que você possa gastar um pouco de 100 dólares por ano, o WorkOS só o gesta para você. OpenAI, Vercel, Cursor, Plaid, Loom, Socket, Perplexity, XAI, Webflow, Carta, SourceGraph, FAL, Replit, Temporal ou qualquer outra empresa no espaço que percebeu que o WorkOS faz suas vidas mais fáceis.

Até Guilherme, que é o skeptista ultimo em Vercel, me disse privadamente e agora publicamente na sua página o quanto ele deseja que eles usassem uma plataforma fora da rede como o WorkOS antes e o quanto a vida foi mais fácil desde que eles fizeram o movimento. E mesmo se você estiver escutando o Vercel, seu número um competidor, Netlify, concorda totalmente. Updates sobre preocupações de performance recentes de Anthropic Official no Reddit.

Na semana passada, abrimos um incidente para investigar a qualidade degradada em algumas respostas modeladas do clube. Quando eu tentava um minuto atrás, ficava por sempre e você teria erro de server interno. Obviamente, estamos mais ou menos aqui para a parte da inteligência degradada, mas quero cobrir a parte da hora de baixa realmente rapidamente, porque é ruim que isso continue a acontecer, e quero garantir que estamos pensando nisso como uma indústria.

Ou se você o mantiver muito aberto e enviar uma mensagem, ele simplesmente não vai passar, porque o site foi caído ou o fundo está quebrado e coisas assim. Outra aplicação de conversão que você pode ter ouvido que eu achei bastante mais relativa, obviamente, eu quero dizer DeepAI, agora, T3Chat, uma experiência muito boa, estou empolgado que nós construímos isso por R$ 8 por mês, você tem cada modelo, como bem como um melhor tempo de crescimento, por razões que vamos falar em breve, porque api.anthropic.com é melhor em termos de tempo de crescimento do que o site. Há uma diferença de 0,3, que significa que se você for atingir a sua API, há uma chance muito melhor de que seu serviço esteja em crescimento do que se você for para o Cloud.ai.

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