Anthropic vai dar a empresas relatórios sobre tokens: gasto dos clientes cresceu 9 vezes em um ano

A Anthropic lançou um conjunto de relatórios para clientes corporativos. Eles mostram quanto a empresa gasta com tokens (as unidades de texto cobradas no uso de um modelo), o que as equipes fizeram com esse dinheiro e onde o trabalho emperrou. Ao mesmo tempo, veio a público que os negócios da própria Anthropic vão bem. No segundo trimestre, ela atingiu lucro operacional, ou seja, ganhou com a atividade principal mais do que gastou. O net revenue retention, indicador que mede quanto os mesmos clientes geram de receita um ano depois, chegou a 900%. Clientes que no terceiro trimestre de 2025 gastavam um dólar hipotético passaram a gastar nove no terceiro trimestre de 2026.

O que exatamente o gestor vai ver

Os relatórios são montados a partir da análise interna e de pesquisas com funcionários. O gestor escolhe o período e recebe um panorama da equipe:

• o que a equipe produziu nessas datas;
• quanto isso custou em tokens e em dinheiro;
• em quais etapas os fluxos de trabalho travaram;
• recomendações para obter um resultado melhor.

A Anthropic promete que, por padrão, não usará esses dados para treinar seus modelos. A empresa também adicionou orçamentos compartilhados de tokens para grupos. Antes, o gasto ficava diluído entre pessoas individuais; agora a equipe pode distribuir um único pool.

Na prática, é uma resposta à pergunta mais frequente de grandes clientes: o investimento se paga? O TechCrunch observa que o gasto com tokens cresce principalmente por causa de empresas apoiadas por fundos de venture capital. A maioria das empresas da lista Fortune 500 ainda não vê retorno significativo da IA.

Uma conta com a qual os diretores financeiros não contavam

O quadro se completa com um relatório recente da Jellyfish, empresa que faz análises para desenvolvedores. Ela estudou o uso de ferramentas agênticas de programação (as que escrevem e corrigem código por conta própria) entre 276 mil de seus clientes.

• O Claude Code e outras ferramentas baseadas em modelos da Anthropic continuam sendo as mais populares. Elas respondem por quase um terço de todas as alterações de código sugeridas e enviadas para revisão.
• O gasto com essas ferramentas cresceu 10 vezes desde o início do ano.
• Hoje, isso equivale a cerca de 2% de todos os custos com engenheiros.

Dois por cento é pouco, mas um crescimento de dez vezes não estava no orçamento. O cientista-chefe da Jellyfish, Nicolas Arcolano, afirma que, mesmo que 2% pareça uma quantia pequena, a maioria dos diretores financeiros não previu esse aumento. Segundo ele, só gastar já não basta: é preciso otimizar os custos e extrair retorno das ferramentas. Os relatórios da Anthropic miram exatamente nesse ponto.

Por que os clientes não migram para a concorrência

No verão, a OpenAI lançou o modelo Astra, e parecia que ele tiraria espaço da Anthropic. Até agora isso não aconteceu. O chefe de produtos de IA da Jellyfish, Nicolas Albarran, conta que o Codex (a ferramenta de programação da OpenAI) ficou muito tempo quase invisível nos dados da empresa e só começou a crescer com a chegada do Astra.

A julgar pela rede social X, a concorrência parece mais acirrada: lá, todo mundo diz que o Codex é melhor. Nos dados reais, o quadro é outro. A Anthropic fez um bom trabalho com clientes corporativos, e a ferramenta simplesmente funcionava bem.

As pessoas investiram muito esforço para construir seus processos em torno dela e não têm motivo suficiente para mudar tudo.

Para uma grande empresa, a migração é mais difícil do que para um programador individual. Albarran aponta mais um fator: todos os grandes laboratórios estão investindo em forward-deployed engineering (FDE). É o nome dado às equipes que enviam consultores de IA para trabalhar dentro da empresa cliente e ajudar na implantação. Os novos relatórios da Anthropic podem ser vistos como uma versão leve desse apoio, sem pessoas no local. Segundo Albarran, quanto mais tempo uma empresa trabalha com um único fornecedor, mais difícil é sair: cada sistema tem suas manias, por exemplo na forma como lida com arquivos de instruções para agentes. Por isso, o custo de troca continua diferente de zero.

O que isso significa para quem paga

O mercado de programação agêntica está passando da corrida pela qualidade do modelo para a disputa pela retenção de clientes. Quem explica ao cliente para onde foi o dinheiro leva vantagem. Se você paga pelo Claude Code ou por alternativas, é hora de calcular o custo dos tokens por equipe e por resultado, e não apenas por pessoa. Como esses relatórios são recentes, sua utilidade ainda não foi comprovada. Mesmo assim, eles tornam o gasto com IA visível para o diretor financeiro, e isso é um argumento forte na hora de renovar o contrato.