Toda academia vende mais matrícula do que cabe gente lá dentro. A conta fecha com quem paga e não aparece.

Na terça, a OpenAI, refez a conta de quem aparece todo dia.

O plano de US$ 200 do ChatGPT vai render a metade a partir de 30 de outubro.

Ela foi a primeira a cortar.

Eu sou o tipo de aluno que academia não quer ter. Em sete dias, usei o equivalente a uns US$ 15 mil de IA.

As minhas assinaturas, na conta da semana, deram uns US$ 350.

Foram uns 50 bilhões de tokens, a unidade que mede quanto a gente usa de IA, em mais de 1.200 sessões, somando os dois computadores daqui de casa.

Num dia só, o dia 28, foram 9 bilhões só na Anthropic.

A gente é subsidiado. E esse subsídio vai acabar. Isso aqui não é alerta de cavaleiro do apocalipse. Eu estou dando a real.

Plano fixo de IA funciona igual academia. Tem gente que se matricula em janeiro e some em fevereiro.

Tem gente que vai três vezes por semana. E tem eu.

Quem paga e usa pouco banca quem treina todo dia. Só que na IA, nem assim a mensalidade fecha.

O custo é alto demais, e as empresas operam no negativo.

Subsídio é isso: você paga um valor fixo e recebe muito mais do que ele cobre. Você está pagando muito menos do que realmente está gastando.

Quem banca a diferença é a empresa, com dinheiro de investidor, enquanto o hábito se forma.

E você já viveu isso em outro lugar.

A Uber levou 14 anos para ter o primeiro lucro operacional, em 2023. Até ali, foram uns US$ 31,5 bilhões de prejuízo operacional.

A Netflix chegou ao Brasil em 2011 por R$ 14,99, com o próprio presidente dizendo que não era preço de promoção.

Hoje o plano sem anúncio custa R$ 44,90, e dividir a senha com quem mora em outra casa custa R$ 12,90 a mais por pessoa.

Nem todo caso é subsídio do mesmo jeito. A Netflix, por exemplo, nunca cobrou abaixo do custo.

Mas o roteiro é parecido: primeiro o preço que cria o hábito, depois a conta.

Na IA, o roteiro está no começo. Ainda é subsidiado, e hoje é a Anthropic que mais subsidia. Mas a OpenAI já fez o primeiro corte.

A SemiAnalysis, uma empresa de pesquisa, calculou em junho que um plano de US$ 200 usado ao máximo equivale a uns US$ 14 mil por mês a preço de API.

Preço de API é o preço de quem paga por uso, sem plano. E não é o custo real deles.

Mas a distância entre o que a gente paga e o que a gente usa, na minha conta, é grande demais para durar.

Antes, quem pagava US$ 200 tinha 20 vezes o uso do Plus, o plano básico. Pagava 10 vezes mais e levava 20.

A partir de 30 de outubro, paga 10 vezes mais e leva 10.

E quem quiser o tamanho antigo de volta vai pagar US$ 500, no plano novo, que rende 25 vezes o Plus.

O próprio Thibault Sottiaux, da OpenAI, resumiu: o plano novo de US$ 200 vale metade do valor em API do antigo.

Eu comprei o de US$ 500 na terça, às quatro da tarde. Doze horas depois, o limite estava zerado.

O de US$ 500 vem com um modo oito vezes mais rápido, o Ultrafast. Eu não usei e não recomendo: gasta muito, e muito rápido.

Um gringo ligou o Ultrafast no Astra, o modelo mais caro, mandou criar várias coisas ao mesmo tempo, e o plano de US$ 500 dele durou duas horas.

Quando a OpenAI travou as assinaturas novas do plano de US$ 200, umas semanas antes, apareceu gente me perguntando se alguém queria vender a sua.

A assinatura virou ativo. Isso já dizia o que vinha.

Nem tudo piorou.

Quem já assinava o de US$ 200 ganhou 62.500 créditos de transição.

Segundo a OpenAI, equivalem a uns 12 meses de uso do plano novo, para gastar até 31 de dezembro.

Na minha leitura, foi o jeito deles de dizer: desculpa, toma aí um ano de acesso, porque eu te cortei a metade.

E os créditos funcionam assim: quando o seu limite zera, eles entram sozinhos e a IA continua trabalhando.

O meu limite estava em zero e os agentes seguiam rodando, gastando crédito.

Se você tinha o de US$ 200, eu não trocaria de plano. Usaria os créditos até o fim do ano. Eu troquei porque uso como poucos usam.

Não recomendo plano de US$ 500 nem de US$ 200 para todo mundo. Cada um vê o que faz sentido.

E vieram os resets, quando a empresa devolve o seu limite antes da hora. Tem site que só existe para registrar os resets do Codex.

Pela contagem deles, julho e agosto foram os meses com mais resets do ano. Em setembro, o ritmo já caiu.

Eu usei o desta semana ao vivo, na live de quinta: cliquei, confirmei, e o limite voltou para 100%.

A partir dali, os agentes pararam de gastar crédito e voltaram a gastar o limite.

A Anthropic deu o dela no lançamento do Opus 5.5, e ele vale até 22 de outubro.

A minha aposta é que a gente vai ver cada vez menos resets. E que o corte não para na OpenAI. Ela cortou primeiro e abriu o precedente.

Acredito que a Anthropic vai pelo mesmo caminho, cortando metade do plano ou mais. Essa é a minha previsão, não um fato.

E eu não sou afiliado de ninguém: duas semanas atrás eu estava falando mal deles.

Hoje, por dólar, é a Anthropic que mais entrega, e isso pode mudar semana que vem.

Se você não tem uma conta da Anthropic, hoje eu teria, porque eu não sei quanto eles vão cortar.

Ao mesmo tempo, aconteceu o contrário com o modelo barato.

Ele nunca foi tão bom. O custo para o mesmo nível de inteligência cai mais ou menos dez vezes por ano, segundo o fundo de investimento a16z.

Na live, o Vini, que veio conversar comigo, puxou o mesmo ponto: o subsídio diminuiu, mas o custo por tarefa também.

E ele trocou todos os workflows de agentes dele para o Luna, o modelo mais barato da OpenAI.

O custo caiu muito, e a entrega continuou equivalente.

O GPT-6.1 Sol, que a OpenAI lançou no mesmo evento da terça, chega perto do Astra, o topo deles, por um quinto do preço.

Só que o barato tem um defeito que o caro também tem, em menor grau: ele falha quando sobra dúvida.

E aí o gargalo continua onde eu escrevi em setembro. Nunca foi o modelo.

É saber o que pedir, e isso depende do que você conhece, do seu repertório.

Por baixo disso, é curiosidade para perguntar e imaginação para ver o que ainda não existe.

Eu aprendi isso fazendo jogo. Eu gosto de jogar, mas da parte técnica dos jogos de hoje eu não sabia nada.

Então fui caçar o que já estava disponível. Tem wiki de jogo, tem documentação de como cada um foi feito, tem vídeo, tem livro.

Eu queria estudar o que deu certo, e como foi criado. Até para conseguir me comunicar com a IA.

E isso não vale só para jogo. Eu faço isso quando vou desenvolver sistema também.

Pesquisa bem feita sobre algo que já funcionou, com curiosidade para não largar no meio, serve para qualquer coisa.

O problema não é o que a gente sabe que não sabe. É o que a gente não sabe que não sabe.

Quem não sabe que não sabe nem sabe o que perguntar.

Se você não sabe o que é rig, o esqueleto que faz o personagem se mexer, ou sprite, a imagem dele, você não consegue orientar a IA.

Ela erra, você fala "tá ruim", ela tenta de novo, você fala "tá ruim ainda". E o token vai embora em tentativa que não sai do lugar.

Vale fora do jogo.

O advogado que quer uma skill que baixe dados do servidor do governo precisa saber, no mínimo, que aquilo se faz por uma API.

Se não sabe o que é API, não consegue nem pedir.

Quando eu era criança, eu queria voar. Pegava qualquer coisa que parecesse asa, segurava dois espanadores e pulava batendo os braços.

Me machuquei várias vezes. Quebrei coisa da minha mãe e apanhei por isso.

Eu não aprendi a voar. Mas aprendi qual é a distância segura para pular batendo os braços com dois espanadores.

Num episódio do meu podcast, o Vida Lendária, eu contei de uma pesquisa: uma criança de 4 anos faz, em média, 76 perguntas por dia.

O adulto, umas 6.

Todo ser humano nasce curioso. Raros morrem curiosos.

Eu defendo muito, como bandeira, a busca pela curiosidade. Não precisa ser a sua bandeira.

Mas foi pegar uma curiosidade que era minha que fez esses jogos ganharem vida.

E a pergunta continua a mesma daquele menino com os espanadores: até onde eu consigo ir? Eu ainda não encontrei esse limite.

Qual é a sua curiosidade?

Eu estou testando o Luna para criar as animações de um jogo. Ele está conseguindo fazer.

Como ele consegue? Porque agora eu tenho uma biblioteca com todas as informações. É a ficha de treino dele.

Antes de pedir qualquer coisa, eu montei uma biblioteca do jogo que eu queria estudar, um site que roda aqui no meu computador.

Eu mostrei ela rodando na live de quinta. Cada animação e quantos quadros por segundo ela usa.

Os pontos onde um osso da animação se encaixa no outro. Até as animações dos bichos de estimação do jogo.

Com tanto detalhe que não sobra dúvida nenhuma para o modelo resolver.

Ele lê a biblioteca, tem um checklist, e vai: agora a animação de sentar.

E quem montou essa biblioteca foram os modelos maiores. O trabalho caro foi organizar. O barato só executa.

Por isso o corte no plano caro pesa menos: o caro entra para montar a ficha, e o barato treina em cima dela.

Sempre foi a minha melhor forma de aprender: recriar algo.

Se você quer criar um CRM, o sistema que guarda os clientes de uma empresa, eu tentaria recriar o Salesforce.

Se fosse um sistema de contabilidade, eu pediria para a IA varrer a internet e a documentação de um sistema que já existe.

E ir montando a biblioteca com o que ela encontra.

Quando chega a hora de construir, a dúvida já foi embora.

Às vezes a melhor ficha vem do passado. Eu fui estudar como os jogos antigos rodavam com quase nada. Jogo de Nintendo com menos de 1 mega.

A Lara Croft do Tomb Raider do PS1, feita com pouquíssimos polígonos, um braço de uma cor e o outro de outra. Faltava processamento.

Então eles inventavam técnica. E essa técnica, organizada, é o que me deixa rodar no navegador coisa que não deveria rodar.

Quem mais usa é quem mais precisa economizar, para poder criar mais.

Os meus agentes não passam de 300 mil tokens de contexto, o quanto eles leem de uma vez. Quando chegam perto, eles resumem e seguem.

E eu montei o fluxo para que o GPT-6.1, que não é bom de design, chame o Opus para revisar.

Quando é só gastar token, ele chama o Grok ou o Luna, que eu estou testando.

Eu comecei a fazer jogo por hobby, para testar até onde a IA ia. Três semanas depois, virou a minha profissão.

Estou fechando contratos com estúdios grandes, e provavelmente semana que vem eu conto.

Tem um jogo de sobrevivência que um grande player do mercado me pediu.

Uma empresa bem conceituada, com desenvolvedores e designers profissionais, tinha pedido oito meses para entregar a demonstração.

Eu estou com o jogo uns 80% pronto em dois dias, com mais de 1.800 itens diferentes, funcionando no celular.

E me perguntaram na live como se ganha dinheiro com isso.

Eu não tenho propriedade para aconselhar, porque estou entrando agora nesse mercado. Mas repara nos caminhos que eu estou vendo.

O jogo grátis, com compra opcional lá dentro, que é por onde eu vou com um jogo de defesa de torre.

O jogo pago, com lista de espera antes de lançar.

E o jogo dentro de uma plataforma que já tem o público, como o Roblox, onde tem empresa faturando algumas dezenas de milhões de dólares por ano.

Troca a palavra jogo por curso, por software, por serviço. Dar uma parte de graça e cobrar pelo resto. Vender antes de lançar.

Ir onde o público já está. Nada disso nasceu no jogo. É olhar o que já funciona num mercado e levar para o seu.

E tem caminho que nem é vender o jogo. É monetizar o conhecimento de fazer, e esses são muitos.

Um empresário viu um jogo de fábrica que eu fiz e me pediu orçamento para treinar funcionário novo jogando, em vez de assistir vídeo.

E eu peguei três PDFs do projeto da minha casa, com a planta, as imagens 3D e a lista de componentes.

A IA montou a casa inteira em 3D, para eu andar dentro.

Um amigo meu me falou que um projeto assim custava, se não me engano, uns R$ 30 mil, uns três, quatro anos atrás.

A gente está num momento que não dá para deixar passar. É para isso que eu estou usando a academia enquanto ela está barata.

Se eu fosse dar crédito a uma coisa só por estar conseguindo fazer tudo isso, seria o segundo cérebro.

Só funciona tão bem o que eu estou criando porque eu consegui organizar o meu repertório.

Semana passada eu contei que tenho um segundo cérebro só dos jogos. Na live, abri depois de três dias sem olhar.

Para mim, três dias são quase três meses. Ele estava bem maior.

A biblioteca do jogo e o segundo cérebro fazem trabalhos diferentes. A biblioteca é o que eu estudei de fora, de um jogo que já existe.

O segundo cérebro é o que fica de dentro: cada decisão, cada teste, o que deu certo e o que não deu.

Quando eu tomo uma decisão com as IAs, isso fica registrado lá. Por elas, para elas. Eu não fico gerenciando. Quem gerencia são elas.

Elas registram até o que não dá. Não tem como rodar um GTA no navegador, porque usaria GPU demais.

Na próxima vez, a IA não gasta token tentando de novo.

E quando uma IA vai trabalhar no jogo de luta, ela não abre o cérebro inteiro.

Ela vê que aquele projeto se conecta com tal documento e abre só aquele documento. Ela só lê o que precisa, na hora que precisa.

Se você não tem isso, é onde eu acho que está o erro. Vai acabar te custando muito mais token.

E isso não é coisa de jogo.

Hoje eu tenho uma reunião com um escritório de contabilidade americano que quer que eu implemente esse sistema de segundo cérebro para eles.

Pensa no que muda em outras áreas.

No marketing, cada campanha fica registrada com o que converteu e o que não converteu.

Antes de propor um anúncio, a IA tem onde ver o que já falhou.

Na sua empresa, cada decisão fica com o motivo dela. Quando alguém novo chega, ou quando você pede alguma coisa para a IA, o porquê está lá.

E lembra do advogado da API? Com as próprias teses e os próprios modelos guardados, ele já sabe o que pedir, e a IA já tem o que ler.

Em 2023, naquele mesmo episódio sobre curiosidade, um dos hábitos que eu recomendava era anotar.

E eu dizia: comece o seu segundo cérebro, nem que seja no papel.

Naquela época eu já falava em usar IA em cima das anotações. O que mudou é que hoje quem anota e organiza são elas.

E dá para começar no Obsidian, um aplicativo de notas gratuito.

O que está acabando é o uso farto a preço fixo, não o acesso barato.

É a biblioteca que está deixando o Luna dar conta das minhas animações, e o segundo cérebro que guarda o que eu aprendo no caminho.

Ainda estou testando até onde ele vai.

O plano você não controla. O que a IA lê, sim.

O Meu Segundo Cérebro é o programa da Academia Lendária para começar a montar o seu, com aulas do Adriano Marques.

Um cofre pronto no Obsidian com metodologia. Para capturar, arquitetar, recuperar e evoluir o que você já sabe.

É para quem já juntou repertório e ainda vê a IA errar e tentar de novo, porque ela não tem onde ler o que você sabe.

É o começo do seu segundo cérebro, para a IA ler o que você sabe em vez da média da internet.

Abraço, Alan Nicolas CEO, Academia Lendár[IA]

P.S. Quando a mensalidade subir, o modelo mais barato pode dar conta. Se tiver o que ler.

Assista a minha ultima live:

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