Um guia completo para monitorar o Código Claude em 2025

Está no meio de uma sessão de programação, o estado de fluxo é total e, de repente, acontece. O Claude Code simplesmente para. Sem aviso, sem mensagem de erro, apenas silêncio. Acabou de atingir um dos seus limites de utilização invisíveis e o seu ritmo foi quebrado. É uma experiência frustrantemente comum que paralisa todo o seu fluxo de trabalho.

O verdadeiro problema é que os planos Pro e Max da Anthropic funcionam com quotas rotativas que são notoriamente difíceis de acompanhar. Fica a adivinhar quantos tokens lhe restam ou quando o seu limite será reiniciado, transformando um poderoso assistente de programação num assistente imprevisível. Para quem lidera uma equipa de engenharia, esta ambiguidade torna quase impossível orçamentar ferramentas de IA ou perceber se está a obter um bom retorno do investimento (ROI).

Este guia vai apresentar-lhe as três principais formas como as pessoas estão a monitorizar o Claude Code, desde ferramentas locais simples a plataformas de observabilidade completas. O objetivo é ajudá-lo a encontrar a solução certa para recuperar o controlo.

O que é o Claude Code e porque é que monitorizá-lo é tão complicado?

Para quem nunca o utilizou, o Claude Code é o assistente de IA da Anthropic, criado para ajudar os programadores a escrever, depurar e compreender código diretamente a partir do terminal. É incrivelmente capaz, mas o seu modelo de subscrição traz uma dor de cabeça única quando se tenta acompanhar o quanto o está a utilizar.

Pelo que temos visto na comunidade de programadores, eis porque é que monitorizar o Claude Code é tão complicado:

Finalmente, criei um monitor de tokens em tempo real para o Claude Code. Estava farto de trabalhar às cegas e de atingir o limite de utilização a meio de um sprint. É um script básico, mas pelo menos agora tenho uma ideia aproximada do meu consumo.

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• Limites opacos: Isto não é como uma API de pagamento por token, onde pode ver cada cêntimo que gasta. Com as subscrições do Claude Code, sabe que existe um limite de utilização, mas não sabe exatamente qual é nem quão perto está de o atingir. Não há um painel de controlo ou uma barra de progresso para verificar.

• Janelas de tempo rotativas: A utilização é frequentemente medida em blocos de cinco horas. Não se trata de um simples reinício diário ou mensal que possa programar. É uma janela em constante movimento, o que torna incrivelmente difícil prever quando a sua quota será efetivamente renovada. Pode estar pronto a continuar dentro de uma hora ou pode ficar bloqueado durante o resto da tarde.

• Sem painel de controlo nativo: A Anthropic não fornece uma ferramenta integrada para ver o seu consumo de tokens em tempo real. Isto deixa os programadores e os seus gestores com duas opções: ou trabalham às cegas e esperam pelo melhor, ou procuram uma solução de terceiros para obter a visibilidade de que necessitam.

Esta falta de transparência levou a comunidade de programadores a criar as suas próprias soluções, que geralmente se enquadram numa de três categorias.

As três principais formas de monitorizar o Claude Code

Para contornar o problema da visibilidade, os programadores criaram uma vasta gama de ferramentas e fluxos de trabalho. Algumas são soluções rápidas e simples, enquanto outras são incrivelmente poderosas, mas exigem um investimento sério em engenharia. Vamos analisar as três principais abordagens.

Método 1: Ferramentas CLI locais

A forma mais direta de começar a monitorizar o Claude Code é com uma ferramenta de interface de linha de comandos (CLI) local. Trata-se de utilitários leves e de código aberto que funcionam analisando os ficheiros de registo locais (".jsonl") que o Claude Code cria na sua máquina cada vez que o utiliza.

Algumas opções populares são o "ccusage", que é rápido e simples para gerar relatórios, e o "Claude-Code-Usage-Monitor", que lhe oferece um painel de controlo mais interativo e em tempo real diretamente no seu terminal.

Ativo 1: Captura de ecrã, Uma janela de terminal a mostrar o resultado de uma ferramenta CLI local para monitorizar a utilização do Claude Code.

Título Alt: Ferramenta CLI local para monitorizar o Claude Code.

Texto Alt: O terminal de um programador a exibir dados de consumo de tokens em tempo real de uma ferramenta CLI, uma técnica fundamental para monitorizar o Claude Code.

Prós das ferramentas CLI locais:

• São simples de executar. Estamos a falar de executar um único comando diretamente do seu terminal. Não há configurações complicadas ou servidores para provisionar. Basta descarregar a ferramenta, apontá-la para o seu ficheiro de registo e obter uma leitura instantânea. É o tipo de solução rápida e funcional que os programadores adoram para um problema imediato.

• Obtém feedback instantâneo. Não precisa de esperar que um relatório seja gerado ou que um painel de controlo seja atualizado. Pode ver o seu consumo pessoal de tokens em tempo real, o que é perfeito para saber quando pode precisar de abrandar.

• São gratuitas e privadas. Como estas ferramentas são de código aberto e funcionam inteiramente na sua máquina, os seus dados e trechos de código nunca saem do seu computador.

Contras das ferramentas CLI locais:

• Foram criadas para uma pessoa, não para uma equipa. Um gestor não tem forma de ver o que toda a equipa está a utilizar. Isto torna impossível acompanhar os custos de toda a equipa, compreender as taxas de adoção ou ver se todos estão a tirar partido da subscrição.

• Analisam apenas uma ferramenta. Estes utilitários foram concebidos para o Claude Code e nada mais. Se a sua equipa também estiver a usar o GitHub Copilot, uma nova IA para testes ou qualquer outra ferramenta, está de volta à estaca zero, sem uma visão centralizada.

• São reativas, não estratégicas. Uma ferramenta CLI pode dizer-lhe quantos tokens já utilizou, mas não oferece quaisquer informações reais. Não lhe dirá porquê um determinado programador está a gastar tantos tokens nem destacará lacunas de conhecimento que estão a forçar a sua equipa a depender demasiado da IA.

Método 2: Monitorização empresarial com OpenTelemetry (OTel)

Para equipas que necessitam de algo com um pouco mais de potência e uma visão centralizada, a Anthropic oferece suporte integrado para o envio de métricas e registos padronizados através do OpenTelemetry. Esta é praticamente a forma "oficial" de fazer uma monitorização avançada.

A forma como funciona é configurar o seu CLI do Claude Code para enviar todos os seus dados de telemetria para uma plataforma de observabilidade especializada. Esta pode ser uma pilha auto-hospedada que constrói com ferramentas como o Grafana, Prometheus e Loki, ou um serviço gerido como o SigNoz ou o Honeycomb. Com esta configuração, pode criar painéis de controlo detalhados para acompanhar dezenas de métricas, desde contagens de tokens e custos a latência da API e padrões de utilização.

Prós do OpenTelemetry:

• É extremamente poderoso. Pode acompanhar quase todos os aspetos imagináveis da utilização do Claude Code com um detalhe incrível. Se quiser saber o tempo médio de resposta para consultas relacionadas com Python nas tardes de terça-feira, provavelmente conseguirá criar um gráfico para isso.

• Obtém uma visão centralizada de toda a equipa. Todos os dados de cada programador podem ser recolhidos num único conjunto de painéis de controlo. Isto dá aos líderes uma imagem completa de como a ferramenta está a ser utilizada em toda a organização.

• Baseia-se num padrão da indústria. O OpenTelemetry é um padrão de observabilidade amplamente adotado e neutro em relação a fornecedores. Isto significa que não se está a prender a um ecossistema proprietário e pode adaptar a sua configuração no futuro.

Contras do OpenTelemetry:

• A sua configuração é incrivelmente complexa. Sejamos claros: isto não é uma ferramenta, é um projeto de engenharia completo. Requer a implementação e configuração de coletores de dados, bases de dados de séries temporais, sistemas de agregação de registos e camadas de visualização. Isto pode facilmente levar semanas ou até meses para ser feito corretamente.

• Precisa de um especialista para o gerir. A criação de painéis de controlo significativos requer um conhecimento profundo de linguagens de consulta como PromQL ou LogQL. Isto está muitas vezes fora do conjunto de competências dos gestores de engenharia ou líderes de equipa que realmente precisam das informações.

• Apenas lhe diz o que aconteceu, não porquê. Uma pilha OTel é fantástica para lhe mostrar métricas brutas (por exemplo, "utilizámos 10 milhões de tokens na semana passada"). Mas não oferece quaisquer informações qualitativas sobre as razões por detrás dessa utilização ou como melhorar os fluxos de trabalho que a originaram.

Este vídeo explica como configurar um sistema de nível empresarial para monitorizar o Claude Code utilizando o OpenTelemetry e o SigNoz.

Método 3: Plataformas de IA integradas com observabilidade incorporada

Os dois primeiros métodos tratam a monitorização como um complemento, algo que se acrescenta a uma ferramenta depois de já se ter começado a usá-la. Mas e se a observabilidade fosse uma característica central desde o início? Esta é a abordagem adotada pelas plataformas de IA integradas. Afinal, monitorizar uma ferramenta de programação é uma coisa, mas monitorizar os agentes de IA de que os seus clientes e equipas internas dependem todos os dias requer uma solução completamente diferente.

Plataformas como a eesel AI fornecem soluções completas de IA, como agentes de suporte, copilots e chatbots, com análises e relatórios poderosos incorporados desde o primeiro dia.

A abordagem da eesel AI vira o jogo da monitorização:

• Pode começar em minutos, não em meses. Esqueça as configurações complexas de OTel e as linguagens de consulta. O painel de análise da eesel AI funciona automaticamente no momento em que liga o seu helpdesk ou fontes de conhecimento.

• Os relatórios têm realmente significado para o negócio. Os painéis de controlo vão além de simples contagens de tokens. Foram concebidos para lhe dar informações de negócio, como destacar lacunas na sua base de conhecimento, identificar os principais problemas dos clientes que são perfeitos para automação e até prever taxas de resolução.

• Pode ver o que fará antes de o ativar. Antes mesmo de ativar o seu agente de IA, a eesel AI pode executar uma simulação em milhares dos seus tickets anteriores. Isto dá-lhe uma previsão precisa da sua eficácia e de como poderá ser o seu ROI, algo que nenhuma ferramenta local ou plataforma de observabilidade genérica pode fazer.

Para além de monitorizar o Claude Code: Monitorizar a IA para equipas de suporte

As dores de cabeça da monitorização do Claude Code são, na verdade, apenas uma versão em pequena escala de um desafio muito maior que os líderes de suporte, TI e operações enfrentam quando implementam agentes de IA. Estes líderes precisam de respostas a questões críticas de negócio que as ferramentas focadas em programadores simplesmente não foram criadas para responder:

• Qual é o verdadeiro ROI do nosso agente de suporte de IA?

• Que tickets de clientes estão a ser automatizados com sucesso e quais continuam a falhar?

• Como podemos encontrar e corrigir as lacunas na nossa documentação que estão a fazer com que a nossa IA desista e escale os tickets para agentes humanos?

É aqui que as ferramentas de monitorização genéricas ficam aquém. Um painel do Grafana pode mostrar-lhe a latência da API, mas não lhe pode dizer que a sua IA está com dificuldades porque os seus documentos de integração estão desatualizados. Precisa de uma plataforma que ligue o desempenho da IA diretamente às suas operações de negócio.

Uma plataforma como a eesel AI foi criada especificamente para isso. Unifica todo o seu conhecimento de negócio, desde tickets e macros do Zendesk a páginas do Confluence e Google Docs, para dar à sua IA uma visão completa. O seu motor de fluxo de trabalho personalizável e os relatórios incorporados dão-lhe total controlo e visibilidade sobre as suas operações de IA. Além disso, os preços são transparentes e previsíveis, sem taxas surpresa por resolução que o penalizam por automatizar mais trabalho com sucesso.

O objetivo passa de apenas vigiar uma ferramenta para gerir e melhorar ativamente toda uma parte do seu negócio alimentada por IA.

Escolher a ferramenta certa para monitorizar o Claude Code

Em última análise, dominar a utilização do seu Claude Code começa com uma visão clara do que está a acontecer. O método certo depende apenas das suas necessidades.

1. Ferramentas locais: Ótimas para um programador a solo que apenas precisa de uma verificação rápida e em tempo real da sua utilização pessoal para evitar atingir esses limites frustrantes.

2. Pilhas OTel: A escolha certa para equipas de engenharia de plataformas que necessitam de uma observabilidade profunda e personalizada sobre como as ferramentas de desenvolvimento são utilizadas em toda a empresa e que têm os recursos para construir e manter tal sistema.

3. Plataformas integradas: A solução ideal para líderes de negócio que precisam de gerir, monitorizar e otimizar toda uma operação orientada por IA, como o suporte ao cliente, com informações acionáveis e sem a sobrecarga de configuração.

Embora monitorizar a utilização seja o primeiro passo, o verdadeiro objetivo é obter informações que melhorem o desempenho, provem o valor e impulsionem melhores resultados de negócio.

Se está pronto para ir além do simples acompanhamento de utilização e obter informações verdadeiras e acionáveis sobre a sua IA de serviço ao cliente, veja como a eesel AI fornece relatórios, simulação e automação de fluxos de trabalho prontos a usar para lhe dar o controlo. Comece o seu teste gratuito hoje mesmo.