Eu paguei à Anthropic US$1,892.38 ao longo de 13 meses. Isso foi o Claude Code Max a US$200 por mês, mais uns US$20-100 pelo Codex da OpenAI. Somando, algo entre US$200 e US$300 todo mês só com ferramentas de IA.
Cancelei o Claude Max em abril. Escrevi sobre isso — várias vezes. Cada post foi uma tentativa sincera de descobrir como seria o setup ideal enquanto as ferramentas mudavam debaixo dos meus pés.
Há dois meses, parei totalmente de usar dois modelos ao mesmo tempo. Mudei para um único modelo — DeepSeek V4 Pro com High Thinking — através de um único agente de codificação. Veja o que realmente aconteceu.
Junho: $57.01. Julho: $33.09.
Minha fatura do DeepSeek em junho: 4,1 bilhões de tokens processados, total de $57.01.
Julho: 2,1 bilhões de tokens, $33.09. A queda foi em parte porque terminei um projeto massivo de localização em junho e em parte porque melhorei na engenharia de prompts — prompts menores, menos tentativas, mesma qualidade de saída.
Dois meses somados: $90.10. Isso é menos da metade do que eu pagava por um único mês de Claude Max. Menos de um terço se você contar a assinatura do Codex por cima.
A pergunta imediata que todo mundo faz quando você corta custos em 75% é: “Você ficou mais lento?” Aqui está a resposta.
786 Commits. 4 Produtos. Zero Desaceleração.
Eu acompanho meu trabalho pelo git. Não é uma métrica de produtividade perfeita — contagem de linhas não significa nada, e um único commit pode representar desde a correção de um erro de digitação até uma migração de banco de dados. Mas, em termos de direção, ela diz algo real.
Entre 1º de junho e 31 de julho de 2026, nos quatro produtos que mantenho:
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DIALOGUE (plataforma de podcast): 382 commits. Lancei uma rede de podcasts da Copa do Mundo em 6 idiomas com publicação automatizada no YouTube, Spotify e Apple Podcasts. Criei um calendário de conteúdo SEO com 41 posts ao longo de 8 semanas. Executei um framework completo de avaliação de pipeline com 40 episódios e um juiz LLM avaliando 7 dimensões por episódio.
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chandlernguyen.com (este site + Ask Sydney): 168 commits. Localizei por completo meu curso profissional de 7 módulos para japonês — cada vídeo, apresentação, template e guia complementar. Construí um framework de avaliação com 30 perguntas para o Ask Sydney, com checkpointing, pontuação por LLM como juiz e recuperação direta via Supabase. Reestruturei o prompt de sistema de 8.000 caracteres da Sydney do zero. Redesenhei o fluxo editorial da página inicial.
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Prova (coach IA para criadores): 228 commits. Lancei sequências curriculares unificadas para três personas. Construí uma experiência nativa para iPad com padrões master-detail e drag-and-drop. Adicionei sincronização de rascunhos entre dispositivos. Criei caminhos de reset orientados por briefing com lógica de carry-forward.
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STRAŦUM (inteligência de marketing): 8 commits. Período de calmaria — sincronização de documentos, atualizações de dependências, um ajuste no SSO da Apple. Às vezes, não lançar nada é a decisão certa.
Eu não estava desacelerando. Pelo contrário, estava acelerando — 786 commits em dois meses é o meu período mais produtivo desde que comecei a construir publicamente em 2023.
O Modelo: DeepSeek V4 Pro com High Thinking
O modelo que estou usando não é a opção mais barata da DeepSeek. O V4 Flash custa $0.14 por milhão de tokens de entrada (cache miss) e $0.28 por milhão de tokens de saída. Usei a versão Pro — $0.435 por milhão de entrada, $0.87 por milhão de saída — com o modo High Thinking ativado. Não é a configuração mais barata. Mas, quando a conta total dá $33 no mês, dá preguiça de trocar :D
Vou começar a usar o Flash mais daqui pra frente. Mas isso diz algo sobre a psicologia das ferramentas baratas: quando o custo é baixo o suficiente, você para de otimizar. Você só constrói.
O Multiplicador de Cache que Ninguém Comenta
Aqui está a parte que mais importa, e que torna possíveis os números chamativos acima.
O OpenCode, o agente de codificação que uso, mantém um cache de prompts do DeepSeek. Minha taxa de cache hit fica entre 90% e 95%+. Isso transforma completamente a economia:
| Tipo de token | Preço por 1M de tokens |
|---|---|
| Entrada (cache miss) | $0.435 |
| Entrada (cache hit) | $0.003625 |
| Saída | $0.87 |
Tokens de entrada com cache hit custam 120 vezes menos que tokens com cache miss. Com 90%+ de cache hit, o custo efetivo de entrada vira erro de arredondamento. A maior parte do que você paga é a saída — o código gerado de fato, as respostas reais. Essa é a arquitetura que torna possível gastar $33/mês com uso intenso.
Sem o cache, 4,1 bilhões de tokens de entrada a $0.435/M custariam cerca de $1.780 — só em junho. Com 95% de cache hit, o custo efetivo de entrada cai para aproximadamente $7. O modelo é barato. O cache o torna gratuito.
Qualidade a Esse Preço
A pergunta honesta: o DeepSeek V4 Pro produz a mesma qualidade que eu tinha com o combo de $200/mês do Claude Max + Codex?
A resposta é: depende do que você mede, mas, para as minhas cargas de trabalho, a diferença é pequena e está diminuindo.
Em tarefas de programação: OpenCode + DeepSeek dá conta do mesmo leque de trabalho que eu fazia com Claude Code e Codex — TypeScript, React, Next.js, FastAPI, Python, Swift, migrações de banco, arquivos YAML, shell scripts. A diferença em eficiência de tokens que notei com o Codex (cerca de 3x menos tokens que o Claude para um trabalho equivalente, como mencionei nos posts de março) se mantém aqui de outra forma — o DeepSeek é mais conciso. Você recebe menos comentários, mais código.
Em tarefas de escrita: Eu uso o mesmo modelo DeepSeek para escrever — posts de blog, conteúdo de curso, prompts de sistema — direto no OpenCode. O ciclo de edição é diferente do que eu estava acostumado com o Claude. O estilo padrão do Claude é mais polido; o DeepSeek é mais direto. Nenhum é melhor. Você ajusta seus prompts.
Na avaliação da Sydney: Depois de migrar o Ask Sydney para o DeepSeek, rodei uma avaliação com 30 perguntas e um juiz LLM. Os resultados: a qualidade da recuperação ficou igual, a precisão das citações ficou na média de 4,2/5 e a fidelidade de voz — o quanto a Sydney soa como eu — pontuação