2d:["$","section","4",{"className":"mb-16","children":[["$","h2",null,{"className":"text-2xl md:text-3xl font-bold text-white mb-6","children":"Comparativo Técnico: Velocidade e Custo"}],[["$","div","0",{"className":"border rounded-xl p-6 mb-8 bg-yellow-500/10 border-yellow-500/20 text-yellow-400","children":[["$","h3",null,{"className":"font-semibold mb-3 flex items-center gap-2 text-yellow-400","children":[["$","span",null,{"children":"⚠️"}],"Custos em Escala"]}],["$","div",null,{"className":"text-gray-300 leading-relaxed","children":[["$","p","0",{"className":"text-gray-300 leading-relaxed mb-6","children":"Claude: $3 por 1M tokens de saída (médio) GPT-4: $10 por 1M tokens (alto, mas versátil) Gemini: $2.50 por 1M tokens (econômico) Llama: Zero API costs, mas exige infraestrutura própria"}]]}]]}],["$","p","1",{"className":"text-gray-300 leading-relaxed mb-6","children":"Para startups com orçamento apertado, Gemini oferece melhor custo-benefício. Para empresas\n com compliance rigoroso, Llama. Para produtividade máxima em código, Claude compensa o preço\n médio."}]]]}] 2e:["$","section","5",{"className":"mb-16","children":[["$","h2",null,{"className":"text-2xl md:text-3xl font-bold text-white mb-6","children":"Erros Comuns ao Escolher LLMs"}],[["$","div","0",{"className":"border rounded-xl p-6 mb-8 bg-red-500/10 border-red-500/20 text-red-400","children":[["$","h3",null,{"className":"font-semibold mb-3 flex items-center gap-2 text-red-400","children":[["$","span",null,{"children":"❌"}],"Armadilhas Frequentes"]}],["$","div",null,{"className":"text-gray-300 leading-relaxed","children":[["$","p","0",{"className":"text-gray-300 leading-relaxed mb-6","children":"1. Usar GPT para tudo: Caro e desnecessário para tarefas simples 2. Ignorar context window: Truncar documentos perde informação crítica 3. Não testar alternativas: Claude pode ser 3x melhor para código 4. Esquecer custos em escala: $0.01 por request vira $10k/mês rápido"}]]}]]}]]]}] 2f:["$","section","6",{"className":"mb-16","children":[["$","h2",null,{"className":"text-2xl md:text-3xl font-bold text-white mb-6","children":"O Futuro dos LLMs em 2025"}],[["$","p","0",{"className":"text-gray-300 leading-relaxed mb-6","children":"A corrida agora é por especialização . Modelos verticais para medicina, lei,\n finanças estão surgindo. Context windows vão explodir para 10M+ tokens. Custos caem 50% a\n cada 12 meses. E LLMs começam a \"raciocinar\" em vez de apenas prever próxima palavra."}],["$","p","1",{"className":"text-gray-300 leading-relaxed mb-6","children":"Para devs, a janela de oportunidade é agora: dominar prompting, entender limitações e\n construir produtos que aproveitam o melhor de cada modelo. O mercado de trabalho já\n diferencia quem sabe usar LLMs de quem ainda resiste."}]]]}] 30:["$","section","7",{"className":"mb-16","children":[["$","h2",null,{"className":"text-2xl md:text-3xl font-bold text-white mb-6","children":"Próximos Passos: Da Teoria para a Prática"}],[["$","p","0",{"className":"text-gray-300 leading-relaxed mb-6","children":"Agora que você entende o que são LLMs, a arquitetura por trás e quando usar cada modelo,\n está pronto para dominar a habilidade mais valiosa: prompting efetivo ."}],["$","p","1",{"className":"text-gray-300 leading-relaxed mb-6","children":"Na Parte 2 desta série, você aprenderá técnicas práticas que multiplicam a\n qualidade das respostas: Few-shot learning, Chain-of-Thought, Self-Critique e estruturas\n que funcionam para código, escrita e análise."}],["$","div","2",{"className":"border rounded-xl p-6 mb-8 bg-green-500/10 border-green-500/20 text-green-400","children":[["$","h3",null,{"className":"font-semibold mb-3 flex items-center gap-2 text-green-400","children":[["$","span",null,{"chil