MÓDULO 3.6 · EXERCÍCIOS

✏️ Exercícios da Trilha 3

Consolide o que aprendeu sobre fast mode, Dynamic Workflows, plataformas, confiabilidade e migração. Tente responder antes de revelar o gabarito.

6
Questões
2
Práticos
~30
Minutos
Gabarito
Comentado

Parte 1 — Quiz com gabarito

1

Qual é o preço do fast mode no Opus 4.8 (input / output por milhão de tokens)?

Resposta: b) US$10/M · US$50/M

Fast mode custa US$10/M de entrada e US$50/M de saída — 3× mais barato que o fast mode do 4.7 e 2,5× mais rápido que o modo regular do 4.8.

2

O que caracteriza o padrão Dynamic Workflows no Opus 4.8?

Resposta: b)

Dynamic Workflows é o padrão onde um orquestrador (geralmente o próprio 4.8) decide dinamicamente quais subagentes especialistas acionar, com base no resultado de cada etapa — contrário de um DAG fixo pré-compilado.

3

Qual plataforma limita o contexto do Opus 4.8 a 200k tokens?

Resposta: d) Microsoft Foundry

No Foundry o contexto é 200k; na API direta da Anthropic, Amazon Bedrock e Google Vertex, o limite é 1M de tokens por padrão.

4

Verdadeiro ou falso: "Os benchmarks de confiabilidade do Opus 4.8 (~4× menos falhas) foram auditados por laboratório independente antes do lançamento."

Resposta: Falso

As afirmações de confiabilidade são auto-reportadas pela Anthropic. Até a data deste curso, não há auditoria independente em escala ou peer review público confirmando os números.

5

Ao migrar do 4.7 para o 4.8 na API, qual mudança é OBRIGATÓRIA?

Resposta: b) Trocar o model ID

A única mudança obrigatória é o model ID. O endpoint permanece igual, system inline funciona sem header beta, e os prompts existentes são compatíveis (embora revalidação seja recomendada).

6

Qual foi a percepção predominante da comunidade (r/Anthropic) sobre o Claude 4.7?

Resposta: c) ~85% regressão

O 4.7 teve recepção morna. A maioria dos relatos no r/Anthropic e fóruns técnicos apontou regressão vs. Sonnet 3.7 / Opus 4 — daí a expectativa elevada pelo 4.8, descrito como "melhoria modesta porém tangível".

Parte 2 — Desafios práticos

Desafio 1 — Fast vs. Regular: qual usar?

Você tem dois casos de uso abaixo. Para cada um, decida se usaria fast mode ou regular mode e justifique em 2 linhas.

Caso A:

Classificar 50.000 tickets de suporte por categoria (urgente / normal / informação) — sem raciocínio complexo, resultado binário por ticket.

Caso B:

Revisar um PRD de 80 páginas e identificar inconsistências técnicas entre requisitos funcionais e não-funcionais.

Caso A → Fast mode. Tarefa de alto volume, resultado simples, sem raciocínio profundo. Fast mode entrega 2,5× mais rápido e 3× mais barato. Erro individual tem baixo custo.

Caso B → Regular mode (ou esforço alto). Análise de documento complexo com múltiplas dependências lógicas entre seções. Velocidade não é prioridade; profundidade de raciocínio é essencial para detectar inconsistências.

🔧 Desafio 2 — Migrar uma chamada do 4.7 para o 4.8

Abaixo há um trecho de código Python usando o 4.7. Identifique e aplique todas as mudanças necessárias para migrar para o 4.8.

Código original (4.7)
import anthropic

client = anthropic.Anthropic()
response = client.messages.create(
    model="claude-opus-4-7",
    max_tokens=2048,
    extra_headers={"anthropic-beta": "system-prompt-v1"},
    system="Você é um assistente técnico.",
    messages=[{"role": "user", "content": "Liste 3 boas práticas de Python."}]
)
print(response.content[0].text)
        

Mudanças necessárias:

1. Trocar model="claude-opus-4-7" por model="claude-opus-4-8".

2. Remover extra_headers={"anthropic-beta": "system-prompt-v1"} — system inline não precisa de header beta no 4.8.

O restante (max_tokens, system, messages, print) permanece idêntico.

model="claude-opus-4-8",
max_tokens=2048,
system="Você é um assistente técnico.",
          

🏁 Autoavaliação

Ao fim da Trilha 3, você deveria conseguir explicar:

Quando usar fast mode vs. regular mode e as diferenças de custo
O que são Dynamic Workflows e como o orquestrador decide
As diferenças de limite de contexto entre plataformas (Foundry 200k vs. resto 1M)
O que a Anthropic afirma sobre confiabilidade e por que você deve validar com evals próprios
Os passos seguros de migração do 4.7 para o 4.8