
GPT-5.6 Luna: o modelo que virou meu padrão no Codex
Depois de quase 10 bilhões de tokens no Codex, por que o GPT-5.6 Luna virou meu modelo padrão: custo, desempenho, contexto e limites.
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Depois de quase 10 bilhões de tokens no Codex, por que o GPT-5.6 Luna virou meu modelo padrão: custo, desempenho, contexto e limites.

A próxima onda não é apenas escrever código com um copiloto. É coordenar agentes supervisionados, contexto, testes e limites ao longo de todo o ciclo de desenvolvimento.

O volume de código está crescendo mais rápido do que a capacidade humana de revisar. O problema não é usar IA, é fingir que review continua com o mesmo custo.

Se você acompanha o ecossistema do GitHub Copilot, provavelmente já ouviu falar dos arquivos *.agent.md. Eles são legais para coisas simples, basicamente um prompt turbinado que roda dentro do Copilot

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