Chegada da Série Claude 4 - Novos Modelos de IA da Anthropic e Claude Code

A série Claude 4 anunciada pela Anthropic está abrindo novas possibilidades para assistentes de IA. Em particular, o Claude Opus 4.5 alcançou uma evolução significativa em capacidades de codificação e raciocínio. Neste artigo, explicamos detalhadamente os novos recursos e métodos de uso particularmente importantes para desenvolvedores.

Visão Geral da Série Claude 4

Linha de Modelos

Principais Pontos de Evolução

flowchart TB
    subgraph Claude4["Principais Evoluções da Série Claude 4"]
        subgraph Thinking["Extended Thinking (Pensamento Estendido)"]
            T1["Raciocínio profundo para problemas complexos"]
            T2["Visualização do processo de pensamento em etapas"]
        end

        subgraph Coding["Melhoria nas Capacidades de Codificação"]
            C1["Maior pontuação do setor no SWE-bench"]
            C2["Compreensão de alterações em múltiplos arquivos"]
        end

        subgraph Tools["Uso Aprimorado de Ferramentas"]
            TO1["Computer Use (operação de GUI)"]
            TO2["MCP (Model Context Protocol)"]
        end

        Context["Janela de Contexto: 200K tokens (aproximadamente 150 mil palavras)"]
    end

Claude Code - Ferramenta de Desenvolvimento AI-Native

O que é Claude Code

Claude Code é um assistente de codificação com IA que funciona no terminal. Ele entende todo o código-base e pode fazer alterações reais no código.

# Instalação
npm install -g @anthropic-ai/claude-code

# Iniciar
claude

# Ou em um diretório específico
claude /path/to/project

Principais Funcionalidades

// Exemplos de funcionalidades do Claude Code

// 1. Compreensão e explicação de código
// > Explique o que esta função faz
// Claude: Esta função...

// 2. Correção de bugs
// > Identifique a causa da falha nos testes e corrija
// Claude: [Analisar arquivo] -> [Identificar causa] -> [Propor correção] -> [Implementar]

// 3. Refatoração
// > Refatore esta classe para ser mais fácil de manter
// Claude: [Analisar código] -> [Propor design] -> [Alterações em etapas]

// 4. Implementação de novos recursos
// > Adicione funcionalidade de autenticação de usuário
// Claude: [Confirmar requisitos] -> [Design] -> [Implementação] -> [Testes]

Fluxo de Trabalho

Fluxo de Trabalho do Claude Code:

1. Entrada de pergunta/tarefa
   |
2. Análise do código-base
   |-- Compreensão da estrutura de arquivos
   |-- Entendimento das dependências
   |-- Aprendizado de padrões existentes
   |
3. Apresentação do plano
   |-- Explicação das alterações
   |-- Identificação do escopo de impacto
   |-- Avaliação de riscos
   |
4. Aprovação do usuário
   |
5. Execução das alterações
   |-- Edição de arquivos
   |-- Execução de comandos
   |-- Execução de testes
   |
6. Confirmação dos resultados

Arquivo de Configuração

// .claude/settings.json
{
  "model": "claude-opus-4-5-20251101",
  "permissions": {
    "allowFileEdit": true,
    "allowBashExec": true,
    "allowWebSearch": false
  },
  "context": {
    "includePatterns": ["src/**/*", "tests/**/*"],
    "excludePatterns": ["node_modules", "dist", ".git"]
  },
  "hooks": {
    "preCommit": "npm run lint && npm test",
    "postEdit": "npm run format"
  }
}

Extended Thinking (Pensamento Estendido)

Lidando com Problemas Complexos

Extended Thinking é um recurso disponível no Claude Opus 4.5 que realiza raciocínio mais profundo para problemas complexos.

# Uso de Extended Thinking com Python SDK
import anthropic

client = anthropic.Anthropic()

response = client.messages.create(
    model="claude-opus-4-5-20251101",
    max_tokens=16000,
    thinking={
        "type": "enabled",
        "budget_tokens": 10000  # Número de tokens para pensamento
    },
    messages=[{
        "role": "user",
        "content": "Analise a complexidade temporal deste algoritmo e apresente propostas de otimização"
    }]
)

# Exibir processo de pensamento e resposta
for block in response.content:
    if block.type == "thinking":
        print("【Processo de Pensamento】")
        print(block.thinking)
    elif block.type == "text":
        print("【Resposta】")
        print(block.text)

Visualização do Processo de Pensamento

Exemplo de Extended Thinking:

Usuário: Otimize esta implementação de merge sort

【Processo de Pensamento】
Primeiro, preciso analisar a implementação atual...
- Profundidade de recursão: O(log n)
- Merge em cada nível: O(n)
- Complexidade temporal total: O(n log n)

Considerando possibilidades de otimização...
1. Merge in-place -> Reduz memória mas aumenta complexidade
2. Alternar para insertion sort em arrays pequenos -> Melhora termo constante
3. Uso de runs naturais -> Abordagem tipo Timsort

Previsão de resultados de benchmark...
- Opção 2 é a mais simples de implementar e eficaz
- Limite de 32-64 elementos é comum

【Resposta】
Proponho as seguintes otimizações...

Computer Use (Operação de Computador)

Automação de Operação de GUI

A série Claude 4 suporta experimentalmente a funcionalidade de operar diretamente a GUI do computador.

# Exemplo de Computer Use
import anthropic

client = anthropic.Anthropic()

response = client.messages.create(
    model="claude-sonnet-4-20250514",
    max_tokens=4096,
    tools=[{
        "type": "computer_20241022",
        "name": "computer",
        "display_width_px": 1920,
        "display_height_px": 1080
    }],
    messages=[{
        "role": "user",
        "content": "Abra o navegador e crie um novo repositório no GitHub"
    }]
)

Ações Suportadas

MCP (Model Context Protocol)

O que é MCP

MCP é um protocolo padrão para Claude se integrar com sistemas externos e fontes de dados.

flowchart TB
    Claude["Claude"]
    Protocol["MCP Protocol"]
    GitHub["GitHub Server"]
    Slack["Slack Server"]
    Database["Database Server"]

    Claude --> Protocol
    Protocol --> GitHub
    Protocol --> Slack
    Protocol --> Database

Configuração do Servidor MCP

// claude_desktop_config.json
{
  "mcpServers": {
    "github": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@anthropic-ai/mcp-server-github"],
      "env": {
        "GITHUB_TOKEN": "your-token"
      }
    },
    "filesystem": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@anthropic-ai/mcp-server-filesystem"],
      "env": {
        "ALLOWED_DIRECTORIES": "/Users/you/projects"
      }
    },
    "postgres": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@anthropic-ai/mcp-server-postgres"],
      "env": {
        "DATABASE_URL": "postgres://localhost/mydb"
      }
    }
  }
}

Criando um Servidor MCP Personalizado

// my-mcp-server.ts
import { Server } from "@modelcontextprotocol/sdk/server/index.js";
import { StdioServerTransport } from "@modelcontextprotocol/sdk/server/stdio.js";

const server = new Server(
  {
    name: "my-custom-server",
    version: "1.0.0",
  },
  {
    capabilities: {
      tools: {},
      resources: {},
    },
  }
);

// Definição de ferramenta
server.setRequestHandler("tools/list", async () => ({
  tools: [
    {
      name: "get_weather",
      description: "Obtém o clima de uma cidade especificada",
      inputSchema: {
        type: "object",
        properties: {
          city: { type: "string", description: "Nome da cidade" }
        },
        required: ["city"]
      }
    }
  ]
}));

// Execução de ferramenta
server.setRequestHandler("tools/call", async (request) => {
  if (request.params.name === "get_weather") {
    const city = request.params.arguments.city;
    const weather = await fetchWeather(city);
    return { content: [{ type: "text", text: JSON.stringify(weather) }] };
  }
});

// Iniciar servidor
const transport = new StdioServerTransport();
await server.connect(transport);

Como Usar a API

Python SDK

import anthropic

client = anthropic.Anthropic()

# Mensagem básica
message = client.messages.create(
    model="claude-sonnet-4-20250514",
    max_tokens=1024,
    messages=[
        {"role": "user", "content": "Implemente quicksort em Python"}
    ]
)
print(message.content[0].text)

# Streaming
with client.messages.stream(
    model="claude-sonnet-4-20250514",
    max_tokens=1024,
    messages=[{"role": "user", "content": "Por favor, dê uma explicação longa"}]
) as stream:
    for text in stream.text_stream:
        print(text, end="", flush=True)

# Uso de ferramentas
message = client.messages.create(
    model="claude-sonnet-4-20250514",
    max_tokens=1024,
    tools=[{
        "name": "get_stock_price",
        "description": "Obtém preço de ações",
        "input_schema": {
            "type": "object",
            "properties": {
                "symbol": {"type": "string"}
            },
            "required": ["symbol"]
        }
    }],
    messages=[{"role": "user", "content": "Me diga o preço das ações da Apple"}]
)

TypeScript SDK

import Anthropic from '@anthropic-ai/sdk';

const client = new Anthropic();

// Mensagem básica
const message = await client.messages.create({
  model: 'claude-sonnet-4-20250514',
  max_tokens: 1024,
  messages: [
    { role: 'user', content: 'Crie um cliente de API em TypeScript' }
  ]
});

console.log(message.content[0].text);

// Streaming
const stream = await client.messages.stream({
  model: 'claude-sonnet-4-20250514',
  max_tokens: 1024,
  messages: [{ role: 'user', content: 'Escreva código' }]
});

for await (const event of stream) {
  if (event.type === 'content_block_delta' && event.delta.type === 'text_delta') {
    process.stdout.write(event.delta.text);
  }
}

Estrutura de Preços

Preços por Token (janeiro de 2025)

Dicas de Otimização de Custos

// 1. Seleção apropriada de modelo
const model = taskComplexity === 'high'
  ? 'claude-opus-4-5-20251101'  // Tarefas complexas
  : 'claude-haiku-20250314';    // Tarefas simples

// 2. Utilização de cache de prompt
const response = await client.messages.create({
  model: 'claude-sonnet-4-20250514',
  max_tokens: 1024,
  system: [{
    type: 'text',
    text: longSystemPrompt,
    cache_control: { type: 'ephemeral' }  // Habilitar cache
  }],
  messages: [{ role: 'user', content: userMessage }]
});

// 3. Processamento em lote
const batch = await client.batches.create({
  requests: messages.map((msg, i) => ({
    custom_id: `request-${i}`,
    params: {
      model: 'claude-haiku-20250314',
      max_tokens: 1024,
      messages: [{ role: 'user', content: msg }]
    }
  }))
});

Resumo

A série Claude 4 é uma ferramenta poderosa para desenvolvedores.

Principais Recursos

1. Extended Thinking: Raciocínio profundo para problemas complexos
2. Claude Code: Ambiente de desenvolvimento AI-native
3. Computer Use: Automação de operação de GUI
4. MCP: Integração com sistemas externos

Pontos de Utilização

• Tarefas de codificação complexas -> Claude Opus 4.5
• Trabalho de desenvolvimento diário -> Claude Sonnet 4
• Processamento em massa/tempo real -> Claude Haiku

Ao utilizar a série Claude 4, pode-se esperar uma melhoria significativa na eficiência do processo de desenvolvimento.

Links de Referência

• Documentação Anthropic
• Claude Code GitHub
• Especificação MCP
• Referência da API Anthropic