Minhas aventuras com Fable

Muito se tem falado recentemente sobre Fable, o novo super modelo de IA. Os fóruns debatem acaloradamente sobre suas implicações em cibersegurança, os legisladores discutem seu impacto político e os analistas financeiros se levam as mãos à cabeça por seus custos operativos.

Para colocar em perspectiva, o preço de Fable é proibitivo. Estamos falando de que acessar sua API é aproximadamente 10 vezes mais caro do que usar Opus 4.8, assombrosamente 50 vezes mais caro do que Sonnet 5, e cerca de 15 vezes mais caro do que a geração anterior de GPT (antes da saída de Sol).

Apesar deste "imposto sobre o gênio", decidi testá-lo sem preconceitos. Minha ambição era a mesma de qualquer diretor de tecnologia: fazer mais, com menos, e mais rápido. Queria ver se o custo se justificava com um retorno de investimento brutal.

Então, minha equipe e eu conectamos Fable diretamente aos nossos fluxos de trabalho e análises diárias. O que ocorreu nas seguintes 48 horas foi uma lição magistral de brilhantismo técnico e absurdo comercial.

O gênio proativo e a vulnerabilidade de GitLab

Aos poucos minutos de escanear nossa infraestrutura, Fable levantou a mão. Havia encontrado que nosso ambiente de GitLab tinha algumas bibliotecas de código aberto que eram vulneráveis.

Para quem não é da área técnica, GitLab é a plataforma de desenvolvimento colaborativo e controle de versões por excelência, utilizada por mais de 100.000 organizações no mundo para guardar seu código fonte e automatizar seus deslocamentos. É, literalmente, o coração das operações de software.

Fable não apenas nos avisou do problema. Por iniciativa própria (e consumindo tokens à velocidade da luz), saiu à procura do código fonte das bibliotecas, analisou os patches e nos entregou o processo de remediação completo. É incrível pensar que GitLab conviveu com esses detalhes durante anos sem que quase ninguém os notasse, e Fable os desmembrou em minutos.

A base de dados intocável

Pouco depois, o soltamos sobre um problema histórico que tínhamos: uma dívida técnica em uma base de dados MySQL muito antiga. Durante anos, nos negamos a tocá-la, argumentando que, por problemas de retrocompatibilidade com sistemas velhos, se a atualizássemos, romperíamos a operação.

Ao pedir a Fable que analisasse por que não podíamos migrá-la, o modelo simplesmente ignorou nossa premissa humana derrotista. Decidiu que sim, era possível. Em questão de horas, criou um script mestre que atualizou completamente o motor de MySQL e, além disso, programou todo o processo intermediário (um middleware) para garantir a retrocompatibilidade. Resolveu um problema que nós havíamos arquivado no canto de "algum dia".

O choque com a realidade (e com a fatura)

Visto desde a engenharia pura, Fable é magia. Mas desde a direção de negócios, a história é muito diferente. Quanto impactou essa proatividade em nossa operação real? Absolutamente nada.

Confesso que não implementamos o patch de GitLab. Por quê? Porque, após analisar a vulnerabilidade, nos demos conta de que, em nosso contexto específico, esse falha não punha em risco meus dados, nem os de meus clientes, nem nossos projetos internos. Podíamos viver perfeitamente assim.

Por outro lado, a base de dados MySQL que Fable arreglou majestosamente é um sistema legacy (herdado) que já vai saindo. Arrumar isso não traz valor aos objetivos deste trimestre, porque o sistema todo será dado de baixa em breve.

E então chegou o golpe: as primeiras 48 horas de uso autônomo de Fable nos renderam uma fatura de API de $845 dólares. Gastamos quase mil dólares para que uma supercomputadora resolvesse brilhantemente dois problemas que, operativamente, não existiam.

Uma andorinha não faz verão

Até a data, Fable não nos encontrou outras coisas operativas que justifiquem sua tarifa diária. De fato, nosso cavalo de batalha atual, Sonnet 5, está encontrando 95% dos mesmos problemas com um custo incrivelmente menor.

Não duvido da potência de Fable. Estou seguro de que em empresas de cibersegurança ofensiva ou em laboratórios de biotecnologia poderiam tirar proveito de cada centavo. Mas não tenho evidência de que, para a grande maioria das empresas tradicionais, valha a pena hoje em dia.

Por suposto, esses são casos anedóticos. Minha equipe e eu não descartaremos Fable, mas o relegaremos ao estante de "quebrar o vidro em caso de emergência". Será usado apenas para projetos impossíveis.

O verdadeiro maestro

Hoje, nossa estratégia é muito mais pragmática. Estamos usando Sonnet 5 para o trabalho pesado e migrando cargas complexas para GPT Sol (o novo modelo insignia da OpenAI que substituiu a numeração tradicional, focado em raciocínio contínuo e agentes de alta fiabilidade).

Mas a verdadeira aposta no futuro a temos na IA local. Estamos seguindo muito de perto a Kimi K3, o poderoso modelo chinês. Nosso objetivo é colocá-lo on-premise (em nossos próprios servidores). O desafio atual de Kimi K3 é a quantidade grosseira de GPUs e memória VRAM que exige para rodar, mas esperamos que, com uma destilação e quantização bem realizadas nos próximos meses, Kimi possa se tornar o grande maestro interno de nossos agentes de IA, gratuito e privado.

Em 2026, a inteligência já não é escassa; o que é escasso é o senso comum para saber quando comprar um Ferrari para ir à esquina e quando é melhor ir a pé.

Gostaria de ler suas experiências. Estão pagando o imposto de Fable ou preferem otimizar? Os leio.