Em um ano, o Claude Code passou de uma beta sem plan mode para um contexto de 1 milhão de tokens e 9 subagentes

Em um ano, o AI coding mudou de forma irreconhecível: o Claude Code saiu de uma beta sem plan mode para um sistema com contexto de 1 milhão de tokens e nove subagentes, enquanto o Cursor escalou o trabalho agêntico para mil executores paralelos. Ao mesmo tempo, os preços do frontier coding caíram, as janelas de contexto cresceram e ficou claro que os novos ambientes de desenvolvimento já competem não com plugins de IDE, mas com processos inteiros de engenharia.

Processado por IA de Habr AI; editado por Hamidun News
Em um ano, o Claude Code passou de uma beta sem plan mode para um contexto de 1 milhão de tokens e 9 subagentes
Fonte: Habr AI. Colagem: Hamidun News.
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Ficha técnica e números-chave
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Fonte originalHabr AI ↗
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Dado-chave #1Claude Code foi de beta sem modo plan para um modo com contexto de um milhão de tokens
Dado-chave #2O número de subagentes cresceu para 9, mudando a própria abordagem de decomposição de tarefas
Dado-chave #3As janelas de contexto de ferramentas líderes se expandiram aproximadamente 5 vezes ao longo do ano

Ao longo do último ano, o mercado de ferramentas de IA para desenvolvimento mudou mais rápido do que muitos esperavam. O que em março de 2025 parecia uma beta bruta, na primavera de 2026 se transformou em sistemas de agentes com contexto de um milhão de tokens, subagentes e custos de uso dramaticamente mais baratos.

De Beta para Plataforma

Em março de 2025, Claude Code existia em status de beta e, segundo o autor da análise, nem mesmo conseguia funcionar em modo plan. Isso importa não como uma crítica a uma única função, mas como um marcador de maturidade de toda a categoria. Naquela época, a codificação por IA ainda era percebida como um assistente para trechos individuais de código: sugerir, completar, corrigir um teste.

O cenário em que uma ferramenta primeiro constrói um plano, depois distribui trabalho entre múltiplos executores e mantém contexto amplo ainda não era a norma. Durante o próximo ano, o quadro mudou radicalmente. Claude Code ganhou contexto de um milhão de tokens e nove subagentes, e uma classe inteira de ferramentas CLI cresceu ao seu lado, que simplesmente não existia no início do período — o mesmo Codex CLI não existia então.

Isso mostra como o ambiente de IA para desenvolvedores se deslocou rapidamente de auto-preenchimento pontual para trabalho de engenharia semi-autônomo, onde o modelo não apenas gera código, mas também ajuda a organizar o processo.

Números ao Longo de um Ano

As mudanças mais significativas são visíveis nos números. O autor coletou dados ao longo de um ano e obteve um quadro onde não apenas as capacidades dos modelos crescem, mas também a escala do negócio em torno deles. Se no início do período o modelo mais bem classificado cobria cerca de 65% das tarefas no SWE-bench, então o mercado começou a se mover simultaneamente em vários eixos: qualidade, contexto, custo e agência. É precisamente essa combinação de fatores que torna a mudança sistêmica, e não uma atualização localizada de alguns produtos.

  • Claude Code foi de beta sem modo plan para um modo com contexto de um milhão de tokens
  • O número de subagentes cresceu para 9, mudando a própria abordagem de decomposição de tarefas
  • As janelas de contexto de ferramentas líderes se expandiram aproximadamente 5 vezes ao longo do ano
  • O preço da codificação de ponta caiu aproximadamente 16 vezes, reduzindo a barreira de entrada para equipes
  • Cursor, de acordo com os dados da análise, cresceu para $ 2 bilhões em receita

Juntas, essas métricas mostram que o mercado está se desenvolvendo simultaneamente em duas direções. Por um lado, os modelos ficam mais fortes e mantêm melhor longas cadeias de engenharia. Por outro, o acesso a essas capacidades fica mais barato, o que significa que cenários de agentes chegam mais rapidamente não apenas a grandes laboratórios, mas a equipes de produtos regulares. Um ano atrás, tal combinação estava disponível principalmente para os primeiros adotantes e grupos de pesquisa.

O Salto dos Agentes

O sinal mais forte não é nem um milhão de tokens nem o barateamento dos modelos, mas a transição para trabalho de agentes em massa. Cursor, se os dados fornecidos são confiáveis, já está executando mil agentes em paralelo. Isso muda não apenas a velocidade do desenvolvimento, mas também a estrutura do trabalho em si: algumas tarefas agora são resolvidas não por um único chat com um modelo, mas por um enxame de executores especializados que paralelamente investigam, escrevem, testam e verificam o resultado.

O que se destaca separadamente é um caso onde tal sistema escreveu um navegador em uma semana sem envolvimento humano. Mesmo que você o perceba como uma demonstração de um cenário limitante e não como um processo padrão para qualquer equipe, a conclusão ainda é clara: o desenvolvimento de IA deixa de ser uma ferramenta para acelerar engenheiros individuais e começa a competir com a organização familiar de ciclos de produtos inteiros. Neste contexto, o papel humano se desloca para a definição de tarefas, verificação de qualidade e escolha de marcos arquitetônicos.

O Que Isso Significa

Durante o período de março de 2025 até a primavera de 2026, a codificação por IA fez a transição de modo "assistente útil" para modo "sistema operacional para desenvolvimento". Para as equipes, isso significa duas coisas: o custo dos experimentos cai, mas as exigências de velocidade na tomada de decisões aumentam. Se a tendência continuar, os vencedores não serão aqueles que simplesmente têm acesso ao modelo, mas aqueles que rapidamente aprendem a gerenciar agentes, contexto e verificação de resultados.

História

Perguntas frequentes sobre a notícia

O que se sabe sobre De Beta para Plataforma?

Em março de 2025, Claude Code existia em status de beta e, segundo o autor da análise, nem mesmo conseguia funcionar em modo plan. Isso importa não como uma crítica a uma única função, mas como um marcador de maturidade de toda a categoria. Naquela época, a codificação por IA ainda era percebida como um assistente para trechos individuais de código: sugerir, completar, corrigir um teste. O cenário em que uma ferramenta primeiro constrói um plano, depois distribui trabalho entre múltiplos executores e mantém contexto amplo ainda não era a norma. Durante o próximo ano, o quad

O que se sabe sobre Números ao Longo de um Ano?

As mudanças mais significativas são visíveis nos números. O autor coletou dados ao longo de um ano e obteve um quadro onde não apenas as capacidades dos modelos crescem, mas também a escala do negócio em torno deles. Se no início do período o modelo mais bem classificado cobria cerca de 65% das tarefas no SWE-bench, então o mercado começou a se mover simultaneamente em vários eixos: qualidade, contexto, custo e agência. É precisamente essa combinação de fatores que torna a mudança sistêmica, e não uma atualização localizada de alguns produtos. Claude Code foi de beta sem mo

O que se sabe sobre O Salto dos Agentes?

O sinal mais forte não é nem um milhão de tokens nem o barateamento dos modelos, mas a transição para trabalho de agentes em massa. Cursor, se os dados fornecidos são confiáveis, já está executando mil agentes em paralelo. Isso muda não apenas a velocidade do desenvolvimento, mas também a estrutura do trabalho em si: algumas tarefas agora são resolvidas não por um único chat com um modelo, mas por um enxame de executores especializados que paralelamente investigam, escrevem, testam e verificam o resultado. O que se destaca separadamente é um caso onde tal sistema escreveu u

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Zhemal Khamidun — CPO da Alpina Digital, gerente de produto do AlpinaGPT. Cria produtos de IA desde 2019. O Hamidun News é um projeto pessoal que virou um agregador em produção com mais de 6.000 leitores.
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