Como executar agentes do Claude Haiku 5.5 no Sharkly

A Anthropic lançou o Claude Haiku 5.5 em 7 de outubro a US$ 0,10 por milhão de tokens de entrada e US$ 0,50 por milhão de saída para prompts de até 100K tokens, e US$ 0,50 / US$ 2,50 assim que o prompt ultrapassa 100K. Abaixo desse limite, o valor de tabela é exatamente o mesmo do GPT-6 Luna, e o post de lançamento da Anthropic especifica claramente a sua função: resumos, compactações, consultas a bancos de dados, classificação, navegação web e trabalho como subagente sob o Opus 5.5 ou Sonnet 5.5. Para uma equipe que opera diversos agentes de programação, trata-se de uma faixa econômica integrada ao Claude Code, compartilhando o mesmo quadro com todo o restante.

O atrito se concentra em dois pontos. O alias haiku do Claude Code só corresponde ao Haiku 5.5 na API da Anthropic; no Bedrock, Google Cloud, Microsoft Foundry e na Claude Platform na AWS, ele ainda aponta para o Haiku 4.5. E o preço não é fixo. Uma sessão do Claude Code acumula contexto, e o Claude Code só compacta o Haiku 5.5 automaticamente por volta de 967K tokens; com isso, uma execução prolongada pode passar a maior parte dos turnos acima da marca de 100K pagando cinco vezes a tarifa base. Uma faixa econômica que deixa de ser barata silenciosamente, operando com um modelo invisível a partir da Task, é exatamente o tipo de desvio que um quadro existe para capturar. Este guia adota o caminho mais direto e funcional: um Computer, um Agent para a faixa econômica e uma Task real.

TL;DR

Atualize o Claude Code no Computer para a versão 2.1.293 ou superior, fixe claude-haiku-5-5 em vez do alias haiku e execute o rescan até que o Claude Code Runtime exiba Available. Crie um Agent exclusivo para a faixa econômica, especifique o modelo nos Custom arguments desse Agent e mantenha suas Tasks com escopo restrito o suficiente para que a execução termine antes que o prompt ultrapasse 100K tokens. O Claude Code executa o Haiku 5.5 com esforço medium por padrão e não permite desativar o raciocínio. A Anthropic destaca que o Sonnet 5.5 e o Opus 5.5 continuam sendo as melhores opções para tarefas complexas de programação autônoma, portanto a liderança e a revisão devem permanecer com eles. Agentes pesquisam, executam, testam e relatam. Pessoas definem a direção, concedem autoridade e aprovam o resultado.

Onde fica a configuração do modelo

O Sharkly não escolhe modelos, e a documentação de Agents alterou a forma como você associa um Agent a um modelo. Agora consta: “O Agent segue o modelo padrão do Runtime. Ele não garante nem exibe o nome de um modelo específico. Para alterar modelos, especifique um em Custom arguments no Agent ou no Runtime.” Você também pode optar por alterar a configuração de ferramentas do Runtime ou do Computer. Não há um menu suspenso de seleção de modelo no Agent, nem controle de profundidade de raciocínio.

Isso é mais importante na faixa econômica do que em qualquer outro lugar. Nosso guia do Sonnet 5.5 configurava o modelo nas definições do Claude Code no host, o que tornava a abordagem de um Computer por nível de modelo a mais direta. Ao declarar o modelo nos Custom arguments do Agent, um Agent com Haiku 5.5 e um Agent com Opus 5.5 podem compartilhar o mesmo Computer, cada um com seu modelo definido diretamente no Agent em vez de depender de um arquivo de configuração editado no meio da semana. O Agent define como o trabalho deve ser conduzido; o Computer fornece o host; o Runtime — aqui, o Claude Code — realiza a sessão; e a Task permanece como o registro compartilhado.

Passo 1: configurar o Haiku 5.5 no Claude Code no Computer

O Haiku 5.5 requer o Claude Code v2.1.293 ou superior, conforme a documentação de configuração de modelos; o comando claude update atualiza para a versão necessária. Faça login com um plano pago ou uma chave de API com acesso habilitado. O Claude Code não está disponível no Claude Free, e os novos créditos mensais de API para assinantes Max e Team não cobrem o Claude Code, não servindo para custear um Runtime em um Computer. Em seguida, execute claude --model claude-haiku-5-5 em um terminal padrão nesse host. Se uma sessão iniciar, o Sharkly poderá utilizá-la.

Fixe o ID completo, e não o alias. É assim que o alias haiku é resolvido no Claude Code atualmente:

No Bedrock e no Google Cloud, o Claude Code mapeia esse ID para o identificador correspondente do próprio provedor. Um Computer que se conecta ao Claude por meio de um provedor de nuvem e solicita haiku recebe a geração anterior pelo preço anterior, sem que nada na Task indique isso.

De volta ao Sharkly, abra os detalhes do Computer e execute o rescan ou o teste de conexão. O Claude Code Runtime deve constar como Available. Um Computer exibido como online indica apenas que o serviço local está enviando heartbeats; é o status do Runtime que confirma que uma execução pode ser iniciada.

Passo 2: criar um Agent para a faixa econômica com o modelo configurado

Abra Agents, selecione New Agent, escolha o Computer e o Claude Code Runtime, e nomeie-o pela finalidade da faixa em vez do nome do modelo. Em Custom arguments, defina o modelo como claude-haiku-5-5, o mesmo valor testado com --model no terminal. Configure o diretório de trabalho padrão como Create temporary directory para que cada Task rode em um diretório isolado, e estabeleça um tempo limite por Task adequado para escopos enxutos. Um Agent com Haiku em execução contínua por uma hora é sinal de que a Task foi mal dimensionada.

Três comportamentos do modelo moldam as instruções. O nível de esforço padrão no Claude Code é medium, e o guia de prompts da Anthropic o recomenda como ponto de partida “para a maioria dos trabalhos, incluindo programação autônoma com agentes”, reservando xhigh e max para casos onde seus testes indiquem ganhos claros. O raciocínio não pode ser desligado no Claude Code com o Haiku 5.5, portanto instruir o Agent a responder diretamente não tornará a execução mais barata. Além disso, o Haiku 5.5 executa classificadores de segurança capazes de recusar solicitações sem qualquer fallback no servidor — para equipes acostumadas ao Haiku 4.5, essas recusas são novas.

Como o Sharkly não exibe o nome do modelo na interface, as instruções orientam o Agent a registrá-lo diretamente na Task:

You are the cheap lane. Take only the Task as written.
State the model id you ran on at the top of your report.
Read only the files the Task names, plus what you need to verify them.
If the work needs a broad codebase read, a design decision, or
changes across more than a few files, stop and say so in a comment
instead of continuing.
Run the closest relevant check before reporting done, and report
failures without hiding them.
If a refusal or safeguard notice appears, say so in your report.
Stop and ask before anything destructive or outside the attached
repositories.

Passo 3: mantenha as execuções abaixo de 100K tokens e atribua uma Task

Veja os degraus de preço por milhão de tokens, extraídos da documentação de preços da Anthropic:

A Anthropic aponta que prompts de até 100K representavam cerca de 90% das requisições na versão anterior do Haiku. Uma sessão de agentes, contudo, não é uma requisição comum. No Claude Code, o prompt de cada turno carrega todo o histórico acumulado até aquele ponto, expandindo a cada leitura de arquivo e retorno de ferramenta. A documentação declara com clareza: “prompts acima de 100.000 tokens pagam preços mais altos”. Como a compactação automática só é acionada por volta de 967K, uma execução que ultrapassar a linha de 100K pode permanecer acima dela pelo restante da sessão.

Isso estabelece a regra de roteamento, resumida neste par de decisões:

• Use o Haiku Agent quando a Task listar explicitamente seus arquivos, produzir um resultado que uma pessoa possa validar em um minuto e pertencer ao tipo de escopo para o qual a Anthropic projetou o modelo: resumos, classificação, consultas pontuais e correções delimitadas.
• Não o use quando a execução precisar varrer um repositório amplo, demandar uma longa sessão de depuração ou exigir decisões arquiteturais que um revisor terá de reconstituir. Essa execução cruzará o limite, pagará US$ 0,50 / US$ 2,50 e se enquadrará nas tarefas que a própria Anthropic recomenda delegar a outros modelos: no Terminal-Bench 4.0, o Haiku 5.5 marca 39,2% contra 70,6% do Sonnet 5.5. O artigo Quando modelos baratos custam mais detalha o restante desses cálculos.

Em seguida, selecione uma Task com critérios de aceitação objetivos, atribua o Haiku Agent como Assignee e mova-a do Backlog — onde as Tasks atribuídas aguardam — para um status pronto para execução. A execução transita entre queued, dispatched e running, enquanto o log de execução da Task registra chamadas de ferramentas e eventos do Runtime. Se o Agent pausar para reportar que a Task tem escopo amplo demais, essa observação retorna à Task como comentário e é direcionada para a Inbox. É a faixa operando exatamente como projetada.

O que o Haiku 5.5 agrega à faixa econômica

Os argumentos a favor de uma faixa econômica já foram detalhados em Luna para os 80% rotineiros e GPT-6 Luna no Sharkly, e a diretriz de distribuição de papéis em Crews de modelos mistos continua válida: membros econômicos na base, com liderança e revisão sob modelos mais robustos. O Haiku 5.5 muda três pontos.

Um segundo provedor no mesmo patamar de preço. Abaixo de 100K, o Haiku 5.5 e o Luna têm preços de tabela idênticos e operam em Runtimes diferentes: Claude Code e Codex. Seus limites de virada de faixa variam: a OpenAI precifica prompts do Luna acima de 272K tokens de entrada a 2x na entrada e 1,5x na saída, enquanto o Haiku 5.5 sobretaxa em 5x a partir de 100K. O comparativo Haiku 5.5 vs GPT-6 Luna analisa ambos como Runtimes.

Projetado para operar como subagente. A Anthropic e clientes de lançamento como Rogo e Cognition destacam o Haiku 5.5 atuando sob a coordenação de um modelo líder mais avançado. Durante uma execução do Claude Code, o trabalho desse subagente nunca é registrado no quadro como uma Task com responsável próprio. O artigo Subagente ou um Agent dedicado delimita a fronteira entre as duas abordagens.

Uso de computador econômico, validação exigente. O system card da Anthropic atribui ao Haiku 5.5 uma pontuação parcial de 72,4% no subconjunto OSWorld 2.1, mas apenas 37,1% de taxa de conclusão estrita, o que significa que muitas execuções são concluídas pela metade. O artigo Agentes de navegador econômicos aborda o impacto disso na fila de revisão.

Nada disso é faturado pelo Sharkly. O consumo dos modelos ocorre diretamente pelas assinaturas ou chaves de API configuradas nessas ferramentas, de modo que as taxas do Haiku 5.5 detalhadas acima são pagas à Anthropic ou ao seu provedor de nuvem.

O modelo foi atualizado esta semana. Contexto, progresso, bloqueios, resultados e revisão humana continuaram visíveis desde a solicitação inicial até a entrega. Você pode estruturar esse fluxo manualmente via worktrees ou usar o Sharkly para orquestrar o processo.