Claude Opus 5.5: o que mudou e como ajustar o effort no Claude Code
O novo modelo da Anthropic ficou mais rápido e mais barato, mas a mudança que mais afeta o dia a dia é o nível de esforço padrão.

Vitor Bruno Dalmaz
Fundador & CEO

Em 22 de setembro de 2026, a Anthropic lançou o Claude Opus 5.5. Os números de benchmark chamaram atenção, mas, para quem usa o Claude Code todos os dias, a mudança mais importante é outra: o modelo passou a rodar por padrão num nível de esforço mais baixo do que o seu antecessor. Quem atualizou o modelo sem revisar a configuração está, sem saber, trabalhando com outro ajuste. Este artigo resume o que mudou, onde o Opus 5.5 rende mais e como calibrar o parâmetro effort para o seu time.
O que mudou nos números
Segundo a página de lançamento da Anthropic, estes são os principais ganhos frente ao Claude Opus 5:
| Indicador | Opus 5 | Opus 5.5 |
|---|---|---|
| Terminal-Bench 4.0 | 52,3% | 66,4% |
| OSWorld 2.1 (uso de computador) | 74,0% | 81,8% |
| Preço de entrada, por milhão de tokens | US$ 5 | US$ 4 |
| Preço de saída, por milhão de tokens | US$ 25 | US$ 20 |
| Leitura de cache, por milhão de tokens | US$ 0,50 | US$ 0,20 |
Além disso, a Anthropic afirma que o Opus 5.5 gera saída mais de 30% mais rápido que o Opus 5 e que, nas configurações padrão, deve custar 40% menos em cargas de trabalho típicas. Os relatos de clientes reforçam o ponto da eficiência: a Kiro diz que o modelo resolveu mais tarefas fazendo cerca de 40% menos chamadas e usando metade dos tokens; a Box relata um terço dos tokens que o Opus 5 consumia.
Onde o Opus 5.5 rende mais
A própria Anthropic destaca alguns cenários. Os mais relevantes para times de engenharia são:
- Migrações e auditorias de base inteira. Um testador concluiu uma migração de 680 mil linhas de código em menos de um dia, trabalho que, segundo a Anthropic, levaria semanas para um time. Outro auditou e corrigiu uma base de 200 mil linhas em menos de três horas, contra mais de 20 horas no Opus 5.
- Tarefas agênticas longas. Trabalho de engenharia de várias horas, sem acompanhamento, é o caso de uso em que o modelo foi mais ajustado.
- Uso de computador e automação de interface, refletido no resultado do OSWorld 2.1.
- Revisão de código e busca de ineficiências em software existente.
O detalhe que muda o dia a dia: o parâmetro effort
O effort é um sinal de comportamento que diz ao modelo quanto ele deve investir em raciocínio e chamadas de ferramenta. A documentação da Claude Platform deixa claro que ele não é um orçamento rígido de tokens. Existem cinco níveis: low, medium, high, xhigh e max.
A mudança está no padrão. No Opus 5 e nos Opus anteriores, o padrão da API era high. No Opus 5.5, o padrão passou a ser medium. Na prática, uma requisição que não define o effort roda um nível abaixo do que rodava no Opus 5. O mesmo vale para o Claude Code: a documentação informa que o Opus 5.5 começa em medium, um nível abaixo do high do Opus 5.
Qual nível usar em cada situação
| Nível | Quando usar, segundo a documentação |
|---|---|
| low | Tarefas simples que pedem velocidade e menor custo, como subagentes |
| medium | Tarefas agênticas que equilibram velocidade, custo e desempenho; o fluxo normal de trabalho |
| high | Raciocínio complexo, problemas de código difíceis e tarefas agênticas exigentes |
| xhigh | Tarefas longas de código e agentes, acima de 30 minutos, com orçamento de milhões de tokens |
| max | Problemas de fronteira; na maioria das cargas adiciona custo relevante para ganho pequeno |
Como ajustar no Claude Code
Segundo a documentação do Claude Code, há três caminhos principais:
- Comando
/effort: sem argumento abre um seletor; com o nome do nível, define direto;/effort autolimpa o nível salvo para o modelo ativo. - Flag
--effortao iniciar, para valer só naquela sessão. - Variável
CLAUDE_CODE_EFFORT_LEVELou a chaveeffortLevelnas configurações do projeto.
Também é possível definir o effort no frontmatter de uma skill ou de um subagente. É o jeito mais simples de colocar subagentes de busca em low e deixar a sessão principal em medium ou high.
effortLevel no arquivo de configurações do usuário não vale para o Opus 5.5. Se você quer um padrão diferente para esse modelo, salve o nível pelo /effort ou use as configurações do projeto.O que fazer na segunda-feira
A recomendação explícita da Anthropic é rodar um teste de effort nos seus próprios casos em vez de herdar o ajuste do modelo anterior. Um roteiro enxuto para o time:
- Escolha de 5 a 10 tarefas reais do seu backlog recente: um bug difícil, um refactor médio, uma tarefa de rotina, uma investigação.
- Rode cada uma em medium e em high, registrando resultado, tempo e tokens consumidos.
- Defina a regra do time: por exemplo, medium como padrão, high para bug difícil e refactor grande, xhigh para tarefas longas de ponta a ponta, low para subagentes.
- Documente no repositório, nas configurações do projeto, para que todo o time trabalhe com o mesmo ajuste.
- Revise em um mês com os dados de custo e de retrabalho.
Esse tipo de método é o que transforma IA em produtividade real do time, e não só em licença paga. Falamos mais sobre essa mudança em por que os melhores times de engenharia de 2026 vão ter menos devs e entregar mais.
Quem paga a curva de adoção
Ferramenta nova sempre tem curva de adoção: entender os níveis, montar os testes, ajustar a configuração e criar o hábito. Quando essa curva acontece dentro do seu projeto, quem paga é o seu cronograma.
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Fontes e Referências
- Introducing Claude Opus 5.5, Anthropic, setembro/2026, anthropic.com
- Effort, Claude Platform Docs, setembro/2026, platform.claude.com
- Model configuration, Claude Code Docs, outubro/2026, code.claude.com
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Fundador & CEO
Engenheiro de software e empreendedor com mais de 15 anos de experiência em arquitetura de sistemas distribuídos, cloud (AWS) e liderança técnica. CoFundador do Juca e Fundador da VONBZ consultoria de tecnologia que conecta empresas a profissionais de alta performance via hunting, squads dedicados e outsourcing especializado. Tenho a visão de quem constrói sistemas críticos no dia a dia com a de quem lidera operações tech em escala, sempre com foco em eficiência, automação e adoção responsável de IA.
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