Entre Chaves

Vale trocar o JSON por um formato novo só para economizar tokens de IA? Neste episódio, recebemos Jordann Almeida, Arquiteto de Software, e Gustavo Lira, Desenvolvedor Líder, ambos da dti digital. Eles contam como nasceu o TOON, comparam os números do benchmark oficial com o que aparece fora dele e mostram em que tipo de dado a troca realmente compensa. Também entram na corrida das empresas por menos tokens, do RTK ao Headroom, e até onde vale empilhar ferramenta atrás de ferramenta atrás desse ganho. Dê o play e assista agora!
Assuntos abordados:
Origem do TOON;
TOON x JSON;
JSON minificado vence;
Cenários de uso;
Acurácia por modelo;
Corrida por tokens;
Compressão de contexto;
Futuro da comunicação.

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O Entre Chaves é uma iniciativa da dti digital, uma empresa WPP
 
#inteligenciaartificial

Este conteúdo é um trecho do nosso episódio: “#285 Kimi K3, GPT-5.6 e Fable 5 não bastam sozinhos”.
Nele, Mateus Silveira Ribeiro e Filipe Guimarães, Desenvolvedores Líderes na dti digital, debatem por que não existe uma IA perfeita para todo o ciclo de desenvolvimento. Eles mostram que mesmo a Anthropic, que dispara à frente em benchmarks de código, também enfrenta problemas. Além disso, eles refletem sobre o custo baixo do Kimi K3 e como essa variável sozinha pode decepcionar na prática. Ficou curioso? Então, dê o play!
Assuntos abordados:
Trade-off bom, barato, rápido;
Ciclo de desenvolvimento;
Claude Code x Codex;
Sub-agentes autônomos.
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Você já parou pra contar quanto tempo perde montando page object, fixture e mock antes de escrever o primeiro teste de verdade? Neste Snippet, recebemos Victor Casemiro, QA Lead na dti digital, para falar sobre o custo real do setup de automação. Ele reflete sobre a parte que quase ninguém discute quando o assunto é produtividade em QA. Além disso, explica como usar a IA como parceira de pair programming em três frentes práticas, do trabalho mecânico ao debug, e por que a tecnologia nunca deve decidir o que testar. Também revela os três alertas que aprendeu na prática antes de confiar demais no código gerado. Dê o play e ouça agora!
Assuntos abordados:
Custo do setup;
Pair programming IA;
Page objects e fixtures;
Revisão de cenários;
Debug acelerado;
Riscos da IA;
Alucinação em testes.
Ficou curioso? Então, dê o play!
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#inteligenciaartificial

Escolher a IA mais barata pelo preço por token pode sair mais caro no fim do mês. Neste episódio, recebemos Mateus Silveira Ribeiro e Filipe Guimarães, Desenvolvedores Líderes na dti digital. Eles comparam Kimi K3, GPT-5.6 e Claude Fable 5 além da tabela de preços, mostram o que realmente significa rodar um modelo com 2,8 trilhões de parâmetros fora da nuvem do fornecedor e por que nenhuma dessas IAs pode ser chamada de open source. Também revelam quando um modelo troca de versão sem avisar e como usar mais de uma IA no mesmo ciclo de desenvolvimento sem perder controle do orçamento. Dê o play e ouça agora!
Assuntos abordados:
Custo por token;
Custo por tarefa;
Open weights;
Self-hosting de IA;
Fallback silencioso;
Multi-modelo no dev;
Claude Code
Codex.
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Este conteúdo é um trecho do episódio: "#284 Java 26: ganhos reais de performance chegaram"
Nele, Breno Bauderson Furtado e Ana Luisa Santiago, Desenvolvedores de Software na dti digital, debatem qual novidade do Java 26 realmente resolve um problema real de concorrência e qual pode acabar atrapalhando mais do que ajudando. Eles explicam por que uma biblioteca que você nem sabia que usava reflection pode quebrar seu código sem aviso, e como o Java finalmente resolveu um gargalo antigo no cancelamento de threads relacionadas. Ficou curioso? Então, dê o play!
Assuntos abordados:
Structured concurrency;
Reflection e libs;
Threads virtuais;
Features hype x útil.
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#programacao