Um guia completo para análise de uso do Claude Code em 2025

Assistentes de codificação com IA como o Claude Code estão a tornar-se uma ferramenta essencial em muitas equipas de desenvolvimento, prometendo acelerar os fluxos de trabalho e ajudar os engenheiros a construir melhor e mais rápido. Mas com qualquer nova ferramenta, especialmente uma que se paga com base na utilização, surge uma questão bastante importante: como sabe se está realmente a funcionar?

Uma coisa é a sua equipa sentir-se mais produtiva, mas outra completamente diferente é provar isso ao departamento financeiro.

É disso que trata este guia. Vamos percorrer as diferentes formas de obter uma análise de utilização para o Claude Code, desde o básico que obtém de imediato até algumas configurações mais avançadas. O objetivo não é apenas controlar tokens e despesas, mas ajudá-lo a ligar esses números a um valor de negócio real e tangível.

O que é a análise de utilização do Claude Code?

Simplificando, é o processo de recolher e analisar dados sobre como os seus programadores estão a usar a ferramenta. Mas não se trata apenas de ficar de olho na fatura. Quando o faz corretamente, começa a compreender padrões de adoção, a identificar quem são os seus utilizadores mais assíduos e a medir efetivamente os ganhos de produtividade para calcular o seu retorno sobre o investimento (ROI).

A maioria das organizações foca-se em algumas áreas-chave:

• Custo e consumo: Esta é a parte mais direta, como a despesa total, o custo por utilizador e quantos tokens (as unidades de dados enviadas para e da IA) estão a ser utilizados.

• Adoção e envolvimento: Isto analisa o quanto as pessoas estão realmente a usar a ferramenta. Pense no número de utilizadores ativos, na frequência com que a utilizam e na taxa com que aceitam as sugestões de código que ela oferece.

• Produtividade e impacto: Estas são as métricas que tentam quantificar o resultado. Coisas como linhas de código aceites, o número de commits feitos com a ajuda da IA e talvez até uma estimativa do tempo poupado.

O verdadeiro objetivo aqui é ir além dos números brutos e encontrar insights que o ajudem a tomar decisões mais inteligentes sobre como utiliza a IA.

Descrição: Um infográfico que visualiza as três áreas-chave da análise de utilização: Custo e Consumo (com ícones de dinheiro e tokens), Adoção e Envolvimento (com ícones de atividade do utilizador e sugestões de código) e Produtividade e Impacto (com ícones de linhas de código e tempo poupado).

Método 1: O painel de análise integrado

A Anthropic oferece-lhe um painel de análise nativo se estiver nos seus planos Team ou Enterprise ou se usar a sua API Console. É uma forma simples de obter uma visão geral rápida do que a sua equipa anda a fazer.

O que verá no painel é bastante direto:

• Estatísticas ao nível da organização: Pode ver o total de linhas de código que a sua equipa aceitou do Claude Code, a taxa de aceitação geral para sugestões e as tendências diárias de utilizadores ativos.

• Estatísticas ao nível do utilizador: Também lhe dá uma tabela de classificação simples dos membros da equipa que aceitaram mais linhas de código durante o mês.

Este painel é ideal para líderes de equipa ou administradores que apenas precisam de uma visão de alto nível sobre a adoção e a atividade, sem uma configuração complicada.

Descrição: Uma captura de ecrã do painel de análise da Anthropic para o Claude Code, mostrando estatísticas ao nível da organização como linhas de código aceites, taxa de aceitação e utilizadores ativos diários.

Limitações do painel integrado

Embora o painel nativo seja um bom ponto de partida, tem algumas limitações reais se estiver a tentar ver a imagem completa.

Para começar, os dados vivem na sua própria bolha. Dizem-lhe o que os seus programadores estão a fazer no terminal (como aceitar código), mas não lhe conseguem dizer nada sobre o impacto a jusante. Claro, um programador aceitou 500 linhas de código. Mas esse código lançou uma funcionalidade que acabou com as queixas dos clientes sobre um bug persistente? O painel não consegue ligar esses pontos.

Também não tem qualquer contexto de negócio. As métricas não estão ligadas aos seus outros sistemas-chave, como o seu helpdesk (Zendesk, Freshdesk) ou ferramentas de gestão de projetos. Não consegue dizer facilmente se um pico no uso do Claude Code levou a uma queda nos tempos de resolução de tickets ou a um aumento na satisfação do cliente.

Finalmente, os dados são todos retrospetivos. Mostram-lhe o que já aconteceu, o que é bom para relatórios, mas não lhe dão muita base para prever necessidades futuras ou testar alterações antes de se comprometer com elas.

Método 2: Ferramentas de observabilidade para programadores

Se quiser ir realmente ao detalhe, as equipas podem usar ferramentas de observabilidade dedicadas e de terceiros. Esta abordagem basicamente trata a utilização do Claude Code como qualquer outra parte do seu processo de desenvolvimento, recolhendo dados detalhados para uma análise muito mais aprofundada.

Algumas ferramentas comuns que as pessoas usam para isto são:

• OpenTelemetry: Este é um projeto poderoso e de código aberto que lhe permite obter dados (métricas, logs, traces) diretamente da interface de linha de comandos do Claude Code. Dá-lhe um feed de atividade detalhado e em tempo real.

• Prometheus & Grafana: Os dados do OpenTelemetry são frequentemente canalizados para uma base de dados como o Prometheus e depois visualizados numa ferramenta como o Grafana. Isto permite que os gestores de engenharia criem os seus próprios painéis personalizados, acompanhem tendências e até configurem alertas para coisas como picos de custos.

• Ferramentas da Comunidade: Para programadores individuais ou equipas mais pequenas, existem ferramentas de linha de comandos como o ccusage que lhe permitem analisar os seus registos de utilização locais sem ter de construir um sistema de observabilidade completo.

Com este método, os líderes de engenharia obtêm o tipo de dados aprofundados de que precisam para ver exatamente como os seus programadores estão a trabalhar com a IA.

O problema com as ferramentas focadas em programadores

Por mais poderosas que estas ferramentas sejam, trazem algumas dores de cabeça que as podem tornar impraticáveis para muitas empresas.

A maior de todas? Dá imenso trabalho. Configurar e manter um pipeline OpenTelemetry com Prometheus e Grafana não é propriamente um projeto de fim de semana do tipo "ligar e usar". Exige um esforço de engenharia real e contínuo que provavelmente poderia ser gasto a construir o seu próprio produto.

E mesmo com todos estes painéis sofisticados, os dados continuam presos no departamento de engenharia. Estão hiperfocados em métricas de programadores, como commits e pull requests, e não estabelecem uma ponte para o que está a acontecer no serviço ao cliente, TI ou outras partes do negócio.

Em última análise, esta abordagem mede a atividade, não os resultados. Contar linhas de código ou commits pode dar-lhe uma ideia aproximada da produtividade, mas nem sempre lhe diz algo sobre o valor para o negócio. Por exemplo, um grande projeto de refatoração pode, na verdade, reduzir o número de linhas de código enquanto torna todo o sistema mais estável e performante, um detalhe que estas métricas ignorariam completamente.

Método 3: Uma plataforma de IA holística

O verdadeiro objetivo não é apenas medir a quantidade de código que está a ser gerada; é ver o impacto da IA em todo o seu fluxo de trabalho de suporte e TI. Isto leva-nos a uma terceira abordagem, mais conectada, que resolve os problemas de análises isoladas e excessivamente técnicas. Em vez de olhar para uma pequena peça do puzzle, obtém uma visão completa de como a IA está a afetar o seu negócio do início ao fim.

Unificar o conhecimento para uma análise unificada

Um assistente de codificação com IA é uma ótima ferramenta, mas é apenas uma parte de um quadro maior. Para que uma IA seja verdadeiramente eficaz, precisa de um "cérebro" que compreenda todo o conhecimento da sua empresa, desde os documentos dos programadores no Confluence até às resoluções de tickets passadas no Jira Service Management.

Uma plataforma como a eesel AI faz exatamente isso. Conecta-se a mais de 100 fontes, incluindo os seus tickets de suporte passados, centros de ajuda e wikis internos, para criar uma única fonte de verdade. Isto significa que os seus agentes de IA podem fornecer respostas úteis e com contexto, não apenas aos programadores, mas a todos na sua organização.

Descrição: Um gráfico Mermaid mostrando várias fontes de conhecimento (Confluence, Jira, Zendesk, Wikis) a fluir para a 'Plataforma eesel AI' central, que depois alimenta um 'Agente de IA' para fornecer respostas unificadas.

Meça resultados, não apenas produtos

Quando a sua plataforma de IA está ligada aos seus sistemas de negócio centrais, pode deixar de se focar em métricas exclusivas de programadores e começar a medir o que realmente faz a diferença. Em vez de apenas acompanhar linhas de código, uma plataforma como a eesel AI permite-lhe ver diretamente o impacto da IA em resultados de negócio como taxas de desvio de tickets, tempos de primeira resposta e custos operacionais gerais. Os relatórios são construídos em torno do ROI do negócio, não apenas da atividade dos programadores.

Descrição: Uma captura de ecrã do painel da eesel AI, destacando métricas de ROI focadas no negócio como 'Taxa de Desvio de Tickets', 'Poupança de Custos' e 'Melhoria no Tempo de Primeira Resposta'.

Comece rapidamente sem a sobrecarga de engenharia

Configurar uma pilha de observabilidade técnica pode levar semanas, ou mesmo meses, do tempo de um engenheiro dedicado. Em contrapartida, uma plataforma como a eesel AI foi concebida para ser incrivelmente self-service. Pode conectar o seu helpdesk e fontes de conhecimento com apenas alguns cliques e estar a funcionar em minutos. Não são necessários programadores.

Teste com confiança

Talvez a maior diferença seja a capacidade de reduzir o risco de toda a sua estratégia de IA. Antes mesmo de ativar um agente de IA para os seus clientes ou funcionários, o Agente de IA da eesel AI permite-lhe executar uma simulação usando milhares dos seus tickets passados. Isto dá-lhe uma previsão clara e baseada em dados do seu impacto potencial, mostrando-lhe as taxas de resolução esperadas e as poupanças de custos. É um nível de confiança que simplesmente não consegue obter ao monitorizar apenas a geração de código.

Descrição: Uma captura de ecrã a mostrar os resultados da simulação da eesel AI, com previsões claras para 'Taxa de Resolução Potencial' e 'Poupanças Mensais Estimadas'.

Compreender os preços do Claude Code

Ok, vamos falar da parte do dinheiro. Não pode acompanhar o ROI sem conhecer o "I". Os preços do Claude estão divididos em alguns planos de subscrição e utilização da API pay-as-you-go, o que dá alguma flexibilidade às equipas.

Plano / Modelo	Custo	Ideal Para
Claude Pro	20$/mês	Programadores individuais com utilização bastante regular.
Claude Max 5x	100$/mês	Utilizadores intensivos que precisam de 5x a capacidade do plano Pro.
Claude Max 20x	200$/mês	Utilizadores avançados que estão na ferramenta o dia todo.
API (Haiku)	0,80$ / 1M tokens de entrada, 4,00$ / 1M tokens de saída	Tarefas rápidas e baratas e integrações de aplicações personalizadas.
API (Sonnet)	3,00$ / 1M tokens de entrada, 15,00$ / 1M tokens de saída	Um bom equilíbrio de desempenho para a maioria das tarefas gerais.
API (Opus)	15,00$ / 1M tokens de entrada, 75,00$ / 1M tokens de saída	O peso pesado para tarefas realmente complexas que precisam de raciocínio de alto nível.

Também vale a pena saber que os planos Team e Enterprise vêm com preços personalizados e incluem lugares que integram o acesso ao Claude Code.

Das métricas de programador ao ROI do negócio

Então, quando se trata de acompanhar o Claude Code, tem alguns caminhos que pode seguir. O painel nativo é bom para uma rápida olhada na adoção, e as ferramentas de observabilidade avançadas dão às equipas de engenharia métricas técnicas aprofundadas. Mas se o seu objetivo real é compreender o impacto no negócio do que está a gastar em IA, precisa de pensar um pouco maior.

Embora acompanhar a produtividade dos programadores seja uma peça do puzzle, a verdadeira vitória surge quando consegue medir o impacto da IA em toda a empresa, especialmente em áreas como o suporte ao cliente e TI. Uma plataforma de IA holística é a única forma de traçar uma linha reta desde uma linha de código até um cliente feliz.

Este vídeo mostra como pode usar um assistente de codificação com IA como o Claude para construir um painel de análise pronto para produção, ligando-se diretamente ao tema da medição de impacto.

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