Ideia principal

Extrair números de uma lista e sintetizar uma ficha de concorrente a partir de quinze análises não exigem a mesma capacidade. Mesmo assim, um skill é etiquetado pela sua etapa mais exigente, e tudo o que ele faz além disso herda esse nível — duas a três vezes o custo, para um resultado idêntico.

O recorte útil atribui um modelo por etapa: extração estruturada para um modelo pequeno, síntese para um modelo intermediário, orquestração multifásica para o mais capaz. O que justifica o nível alto nunca é o skill como um todo, são as duas ou três etapas que falhariam sem ele.

Por que isso importa

Isso transforma uma escolha global, feita uma vez e nunca reaberta, em uma série de escolhas locais defensáveis — e obriga a dizer qual etapa justifica o modelo mais caro.

É também a alavanca de menor esforço: não exige nenhuma reescrita da lógica.

Nuances e limites

Usar vários modelos dentro de um mesmo skill acrescenta camada operacional e passagens de contexto entre etapas. Abaixo de certo volume, o ganho não paga essa complexidade.

E uma etapa parece simples porque sempre foi tratada por um modelo capaz: rebaixá-la produz saídas plausíveis cujo erro só aparece lá na frente.

Questões em aberto

• Como reconhecer que uma etapa foi rebaixada demais, quando o resultado dela continua plausível?