E se você pudesse usar Claude Code 41x mais barato?

Calma, isso não foi clickbait!

A realidade é que o Claude, IA da Anthropic, é conhecido por possuir os melhores modelos do mercado (a julgar pelo meu limitado conhecimento), mas tem um efeito colateral bem enfatizado: ele também é o mais caro.

Os limites de sessões tendiam a atingir rápido! Felizmente não tão rápido agora, graças à parceria estabelecida para uso dos colossus do Elon Musk (https://www.anthropic.com/news/higher-limits-spacex); e principalmente mais assustador eram os limites de uso semanal.

Mas, ainda assim, o custo em si do Claude continua gigante, por isso tem uma enxurrada de vídeos no YouTube calculando o custo-benefício das IAs.

Agora, se você usa Claude Code, abre um projeto XYZ qualquer e digita: /context.

Fez? Eu fiz e veja:

❯ /context
  ⎿  Context Usage
     ⛁ ⛁ ⛁ ⛁ ⛁ ⛁ ⛁ ⛁ ⛁ ⛁   Sonnet 4.6
     ⛁ ⛁ ⛀ ⛶ ⛶ ⛶ ⛶ ⛶ ⛶ ⛶   claude-sonnet-4-6
     ⛶ ⛶ ⛶ ⛶ ⛶ ⛶ ⛶ ⛶ ⛶ ⛶   26.3k/200k tokens (13%)

     Estimated usage by category
     ⛁ System prompt:   6.3k tokens (3.1%)
     ⛁ System tools:   10.3k tokens (5.2%)
     ⛁ Custom agents:   2.1k tokens (1.1%)
     ⛁ Memory files:    3.9k tokens (2.0%)
     ⛁ Skills:          2.8k tokens (1.4%)
     ⛁ Messages:          794 tokens (0.4%)
     ⛶ Free space:    140.7k tokens (70.4%)
     ⛝ Autocompact buffer: 33k tokens (16.5%)

Tradução: cada janela de contexto do meu claude-sonnet-4-6 possui 200k tokens, e antes de mandar um comando sequer, aproximadamente 27k tokens já foram embora. Além de esgotar o contexto rapidamente, isso é dinheiro indo pelo ralo.

Skills/plugins instalados, o prompt do próprio Claude, coisas que talvez nem sejam úteis, porque talvez só precise corrigir um bug minúsculo.

Bom, até aqui o plano era mesmo te assustar.

Agora, para quem lê o Akita on Rails, provavelmente já viu o post:

LLM Benchmarks: DeepSeek Destravado! Use DeepClaude
https://akitaonrails.com/2026/05/04/llm-benchmarks-deepseek-unlocked-deepclaude/

No geral, o Akita nos fez entender que compensa muito usar o DeepSeek como substituto ao Claude para várias tarefas! Principalmente porque, além de produzir o mesmo resultado quando rodado no mesmo "harness", é muito mais econômico.

Só pra você saber:

• DeepSeek-V4-Flash é 825x mais barato no input e 41x mais barato no output que o Claude Sonnet 4.6.
• DeepSeek-V4-Pro é 1.100x mais barato no input e 23x mais barato no output que o Claude Opus 4.7.

O DeepSeek é ordens de magnitude mais barato. Só que a documentação deles (https://api-docs.deepseek.com/quick_start/agent_integrations/claude_code) para configurar no harness do Claude, mostra que na pratica, você está substituindo os modelos da Anthropic pelos do DeepSeek.

Mas a ideia é proporcionar uma escolha: qual modelo você quer usar?

Eu fui descobrir a existência do DeepClaude pouco depois de construir o meu próprio Switcher! Fiz uma avaliação e considero o meu ccs (Claude Code Switcher) mais aconselhável para o meu fluxo: https://github.com/lizzyman04/claude-code-switcher

Primeiro vamos estabelecer que: o DeepSeek V4 Pro atinge nível A em benchmarks de codificação quando executado no loop de agentes do Claude Code (do experimento do Akita).

Agora, aqui vai uma comparação justa das duas opções:

	DeepClaude	ccs (Claude Code Switcher)
Repo	aattaran/deepclaude	lizzyman04/claude-code-switcher
Abordagem	Session wrapper	Profile manager

Ambas as ferramentas usam o mesmo truque: sobrescrever ANTHROPIC_BASE_URL + ANTHROPIC_AUTH_TOKEN + ANTHROPIC_MODEL antes de lançar o Claude Code. O loop de agente (edição de arquivos, execução bash, subagentes, uso de ferramentas) roda de forma idêntica nos dois.

A única coisa que muda é que:

O DeepClaude otimiza para sessões únicas sem estado.
O ccs otimiza para conveniência diária com persistência.

Comparação

O que o ccs faz que o DeepClaude não faz

1. ccs clean — lança Claude Code sem seus agents, skills e memory files. Isso é massivo pro problema que levantei dos 27k tokens consumidos antes do primeiro comando.

2. Perfis persistentes com switch — você configura uma vez, depois claude sempre usa o provedor ativo.

3. Alias deepseek — não precisa lembrar nenhum comando.

4. Adicionar qualquer provedor — não fica preso a deepseek/openrouter/fireworks. Se a API fala Anthropic-compatible, você pode adicionar.

O que o DeepClaude faz que o ccs não faz

1. Sessões verdadeiramente sem estado — nada é salvo em disco por padrão. Melhor para benchmarks isolados.

2. Design mais simples — só env vars, sem symlink, sem arquivos de config.

Por que prefiro o ccs que construí?

O DeepClaude é ótimo para experimentos pontuais — você roda uma sessão, ela acaba, tudo volta ao normal.

Mas meu fluxo diário é diferente:

1. De manhã, ccs deepseek — e o dia inteiro o claude usa DeepSeek
2. Quando quero usar Sonnet ou Opus volto em 1 segundo com ccs anthropic
3. Quando quero rodar algo sem mudar meu perfil padrão ccs run deepseek! Assim que termino a sessão, ele volta ao Claude normal

Bottom line

Claude Code é incrível. Mas o DeepSeek entrega mesma (ou melhor) qualidade por uma fração do preço.

⚠️ Disclaimer: como o Akita apontou, o DeepSeek no harness do Claude tem limitações: sem suporte a imagens, sem MCP, sem prompt caching da Anthropic. Mas para tarefas de código puro isso é irrelevante.