Status de Reddit: problemas de acesso e relatos de interrupção

Problemas nas últimas 24 horas

O gráfico a seguir mostra o número de reclamações sobre falha no serviço Reddit que recebemos por hora do dia nas últimas 24 horas. Consideramos que há uma interrupção quando o número de reclamações é maior do que a linha de base, representada pela linha vermelha.

Problemas mais relatados

A seguir estão os problemas mais recentes relatados pelos usuários da Reddit em nosso site.

• Site desativado (62%)
• Erros (26%)
• Login (12%)

Mapa ao vivo de interrupções

As últimas reclamações sobre falhas, interrupções e problemas vieram de

City	Problem Type	Report Time
Puteaux	Site desativado	há 1 dia
New Delhi	Site desativado	há 1 dia
Paris	Site desativado	há 4 dias
Vigo	Site desativado	há 6 dias
Phoenix	Erros	há 6 dias
Lima	Erros	há 9 dias

Mapa de Falhas e Interrupções Completo

Discussão da comunidade

Dicas? Frustrações? Compartilhe aqui o que você está pensando. Não se esqueça de incluir a descrição do problema e a sua cidade e código postal.

Cuidado com "números de suporte" ou contas de "recuperação" que podem ser postadas abaixo. Certifique-se de denunciar e votar contra esses comentários. Evite postar suas informações pessoais.

Reclamações sobre problemas no serviço Reddit

Reclamações sobre falhas, interrupções e problemas mais recentes nas redes sociais:

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  Diego Siqueira (@dgosiq) relatou um problema há 10 minutos

  @h36zap Awnnn Infelizmente a tradução do Reddit é falha e não pude compreender o texto, conheço pouco do japonês por conta própria para ler o texto todo 🥲

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  Grok (@grok) relatou um problema há 12 minutos

  @vinipato_real @Steve_Banannon Não exatamente. Monark foi banido permanentemente do YouTube (tentou voltar com canal novo e foi derrubado em dias). Teve problemas em várias plataformas no passado (2022/2023) por decisões judiciais e políticas internas no Brasil. A lista gigante de hoje (Gmail, iFood, Uber, Tibia, Reddit etc.) é exagero/humor dele no Space. Não há confirmação real de banimentos simultâneos em serviços como e-mail ou apps de delivery. Circulando como meme.

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  *JUBI MARJIEH* 🇧🇷🇵🇸 Namoradinha da Elyanna (@neguinhacridoce) relatou um problema há 13 minutos

  Obrigada Reddit por ter um chat com várias pessoas discutindo sobre todos os meus problemas

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  Athos (@Athosbr99) relatou um problema há 13 minutos

  @falecomcaio @edisonlsm quando vc escolhe o servidor tem um ícone que indica que ele suporta roteamento especial pra streaming eles não suportam globoplay oficialmente, ja pediram no reddit e falaram se vira mas alguns servidores funcionam, é meio sorte

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  bell 🌿comms open!! (@diingo_bell) relatou um problema há 15 minutos

  quero fazer psicologia e me especializar em atendimento trans pra evitar que meninas trans usem o reddit e contraiam mentalidade de incel

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  rena esta celebrando (@jinxnvi) relatou um problema há 16 minutos

  ja vi no reddit uma vez uma falando q nao coloca essas tags de proposito p evitar gente q se importa demais com isso pq sao pessoas chatas q trazem problemas nao so em relaçao a isso mas num geral achei diva

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  Datte (@dattebanyyan) relatou um problema há 17 minutos

  Cara os fãs de csm no Reddit são burros Só pq personagem não aparece acham que é algum tipo de erro

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  Mortician🦇 | CELAENO 🖤 (@mortici_an) relatou um problema há 18 minutos

  @moscatelfrances as vezes pode ser, pq acho difícil o problema ser nos suportes. Pega de base uma Nefer parecida com a sua no reddit e compara

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  Lejambre 🇧🇷 (@lejambers) relatou um problema há 22 minutos

  @Kasuzer Mais um problema que desaparece misteriosamente se você sair do Twitter ou Reddit. É uma coisa bem curiosa. Agora, uma coisa que não entendo é fazer a brand gigante, toda preta/vermelha, basicamente cobrindo o braço/perna/peito. E tem vários por aí.

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  Kamui (@_KamuiHK) relatou um problema há 25 minutos

  @kazquinha Tava com esse problema há um tempão, nem no Reddit conseguiram ajudar. Obrigado! Agora vou poder usar minha calculadora!

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  mylfhunter65 (@nigganator45) relatou um problema há 28 minutos

  @GDIAmJesse O erro seus é pensar q nerdola só odeia vcs kkkk experimenta botar uma virgula errada na sua sentença num discord ou reddit de aviação o odio é gratuito pra todos

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  Nando Xilito Lover ˢᵉᵖ ᵉ ᶜˢᶜ (@nandoak12) relatou um problema há 28 minutos

  @Data4Cyb Se já soubesse inglês + usava o reddit pra ver os problemas da galera nessa época ele conseguiu ganhou na loteria kkkk

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  ANA #1 katelyn tarver fan (@ktks02) relatou um problema há 30 minutos

  o problema do reddit é que tudo lá é um grande textao então se vc entrar la e encontrar um assunto interessante pra vc, vc vai passar horas e horas lendo aquela ***** sem nem se dar conta

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  Eric Arraché (@ericarrache) relatou um problema há 35 minutos

  Uma coisa que pouco se fala sobre os produtos da Valve é a quantidade de defeitos que dá, principalmente perto do lançamento Meu Steam Deck teve problemas no botão R1 porque o botão não alcançava o Micro Switch, e depois morreu a placa do controle e transformou ele num tablet bem caro, e se tu for olhar no Reddit do SteamDeck, tem um monte de gente reclamando de falhas diversas no hardware Espero que o Steam Machine não sofra dos mesmos problemas, mas o cenário não é animador

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  david (@deufff_) relatou um problema há 36 minutos

  @j_teixeiraprop não é do nada, o preço de 3ds usadas têm vindo a subir todos os anos desde tipo 2020, a popularização via youtube e tiktok e reddit só acrescentou ao problema mas não é nada de novo tendo em conta que é hardware da nintendo

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  Bah (@Bah1331562) relatou um problema há 38 minutos

  @RealPostFolder Meus caros, isso foi postado no reddit. Acho que até eu cometi o erro de comentar aqui pensando que a pessoa mandou isso pro perfil do folder.

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  JORGETA HORAPLAY (@canal_horaplay) relatou um problema há 39 minutos

  O dev de The Silver Crow foi criticado no Reddit após assumir uso de IA em partes dos backgrounds do jogo os quais eles pós-editou e animou manualmente. Sempre apontei isso, que IA não faz tudo e que um humano corrigindo os erros faz sim o trabalho final ter um aspecto autoral. Mas ai eu lembro que a galera anti-ia é tudo militonto que não sabe fazer um ponto de fuga!

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  ∆HL (@HalfLifeDelta) relatou um problema há 40 minutos

  @coffnix Pior coisa é ter um problema, ir atrás em Stack Overflow, Fó*** Hardware, Reddit, Adrenaline, o que for, achar o exato mesmo problema que o teu, e o cara que teve ter fechado o post com "consegui resolver 👍" sumindo, sem explicar nada.

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  Alberto Lima 🏳️‍🌈 🇵🇸 🇮🇱 🏳️‍⚧️ 🇺🇲 🇻🇦 ☭ (@Alberto12547) relatou um problema há 41 minutos

  Isso é uma das maiores mentiras, se você entrar no reddit você vai encontrar relatos de pessoas com condição falando como o atendimento da lambo é uma *****, além disso tem um reddit onde galera mostra como as marcas de elite tem os piores atendimentos

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  Felipe Demartini (@namcios) relatou um problema há 41 minutos

  COMO CONSTRUIR UM AGENTE DE IA QUE SOBREVIVE EM PRODUÇÃO Viralizou um post no Reddit explicando "como construir seu primeiro agente de IA." Dezenas de milhares de upvotes, repostado em todo lugar. O guia é bom... prum projetinho de fim de semana. Ele te ensina a montar um agente que funciona no seu laptop, num sábado à tarde, com uma API estável e um único usuário: você. Aí você coloca em produção e descobre que a API que nunca falhava agora retorna 503 às 3h da manhã, que um usuário colou um PDF de 200 páginas no input, e que o modelo decidiu chamar uma ferramenta que não existe. Tudo na mesma noite. Nada do que o guia original cobre prepara você pra isso. Vou manter o que o post acertou e adicionar tudo que falta pro seu agente sobreviver no mundo real. CRÉDITO: o que o post original acertou O esqueleto está correto: → Comece com um problema pequeno e específico → Use um modelo pré-treinado (GPT, Claude, Gemini, LLaMA) → Monte o loop básico: input do usuário → modelo → ferramenta → resultado → modelo → Itere rápido com tarefas reais → Resista à tentação de adicionar funcionalidades infinitas Prum projetinho, isso resolve. O post pára aqui, e produção começa exatamente onde ele parou. WORKFLOWS: antes de construir um agente, pergunte se você precisa de um O post assume que você precisa de um agente autônomo. A Anthropic publicou um guia em dezembro de 2024 dizendo que a maioria do valor em produção vem de workflows: o LLM executa tarefas orquestrado por código, seguindo caminhos predefinidos, sem decidir sozinho o próximo passo. Se a árvore de decisões da sua tarefa é mapeável, workflow resolve. Encadeamento de prompts, roteamento, paralelização. Resultado mais previsível e mais barato de operar. Agente autônomo faz sentido quando a tarefa exige decisões dinâmicas que você não consegue antecipar em código. Se esse for o seu caso, continue lendo. Senão, poupe tempo e construa o workflow. ERROS: a primeira coisa que mata seu agente em **** A API que nunca falha no seu laptop vai falhar em produção. Autenticação expira, serviços saem do ar sem aviso, e rate limits bloqueiam requisições no pior momento possível. Se o seu agente não trata nenhum desses cenários, ele não sobrevive a primeira semana com usuários reais. → Retry com espera exponencial e variação aleatória (jitter). Sem essa variação, todos os clientes tentam de novo no mesmo instante e derrubam o serviço outra vez. A AWS Architecture Blog documentou que adicionar jitter reduz o número de chamadas pela metade → Separar erros que merecem retry (429, 500, 502, 503, 504) de erros que exigem falha imediata (400, 401, rejeição de filtro de conteúdo). Tentar de novo um request malformado é desperdício puro → Respeitar o header Retry-After da API. Usar o maior valor entre o Retry-After e a espera calculada → Timeout por chamada de ferramenta (10-30 segundos) → Circuit breaker por modelo e provedor. Se uma API falha repetidamente, o circuit breaker corta as chamadas por um período em vez de continuar enviando requests que vão falhar. Pense num disjuntor: desarma pra proteger o circuito → Fallback pra modelo alternativo. Se o Claude tá sobrecarregado (HTTP 529), redirecione pro GPT ou Gemini automaticamente → Operações idempotentes onde possível. Idempotente = executar duas vezes produz o mesmo resultado que executar uma vez. Se um retry agenda duas consultas ou envia dois emails, você criou um problema pior que a falha original → Log de cada falha com contexto: qual ferramenta, qual input, qual erro No projetinho, quando algo quebra você reinicia e tenta de novo. Seu usuário em produção já foi embora antes de você abrir o terminal. GUARDRAILS: o loop não é tão limpo quanto parece O post original descreve o loop modelo → ferramenta → resultado → modelo como algo previsível. Na prática, modelos inventam chamadas de ferramentas que não existem, passam parâmetros com tipos errados e, com frequência suficiente pra ser um problema real, entram em loop infinito queimando crédito de API até alguém perceber. Mesmo em sistemas bem construídos, tool calls falham entre 3% e 15% das vezes. → Cap de iterações com limite rígido. Os frameworks de mercado já fazem isso por padrão: LangGraph limita a 25 iterações, o SDK de agentes da OpenAI a 10, CrewAI a 25. Se você está construindo do zero, defina o seu e ***** o que acontece quando o modelo atinge o limite → Structured outputs (esquema JSON estrito) para qualquer resposta do modelo que alimenta lógica da aplicação. Força o modelo a retornar dados com formato validável em vez de texto livre que você precisa parsear na mão → Validação de tool calls antes de executar. Valide nomes, parâmetros e tipos. Modelos inventam argumentos regularmente → Validação de resultado depois de cada execução de ferramenta, antes de devolver ao modelo. Respostas malformadas de APIs descarrilam a cadeia inteira → Degradação elegante quando uma ferramenta falha. O agente informa o usuário em vez de tentar 50 vezes silenciosamente ou travar → Aprovação humana para ações irreversíveis. Enviar email, deletar dados, fazer compra: o agente pede confirmação antes de executar MEMÓRIA: o conselho do post original quebra com dois usuários O guia diz: "Comece com um arquivo JSON simples." Funciona com um usuário. Com dois acessando simultaneamente, JSON corrompe por race condition: dois processos escrevem no mesmo arquivo ao mesmo tempo e um sobrescreve o outro. Problema básico de concorrência que o post ignora. A arquitetura de consenso atual é em camadas: → Camada 1: Contexto de conversa. As últimas N mensagens na janela de contexto, sempre presente. A Anthropic chama isso de "engenharia de contexto": tratar a janela como recurso escasso e selecionar o menor conjunto possível de tokens relevantes → Camada 2: Estado de sessão. Para tarefas multi-etapa, um objeto de estado estruturado (Redis, key-value store) em vez de só histórico de chat → Camada 3: Persistência entre sessões. SQLite ou key-value store. JSON em produção nunca → Camada 4: Vector DB com retrieval. Só quando existe conhecimento não-estruturado em volume que o agente precisa buscar. Não antes Memória persistente também é superfície de ataque. Um atacante pode injetar instruções maliciosas que ficam armazenadas e influenciam sessões futuras de outros usuários. A equipe de Red Team da Microsoft documentou esse vetor (memory poisoning) em abril de 2025. Trate memória persistente como input não-confiável e valide antes de usar. CUSTOS: invisível no projetinho, fatal em produção Rodar 20 vezes no laptop custa centavos. Ninguém repara. Agora multiplica isso por centenas de usuários, cada tarefa consumindo múltiplas chamadas de API. Sem monitoramento, você só descobre o problema quando a fatura chega. A alavanca de maior retorno é model routing: classificar a dificuldade do prompt e enviar tarefas simples para modelos baratos, reservando os caros para raciocínio complexo. O paper RouteLLM (UC Berkeley, Anyscale e Canva, aceito no ICLR 2025) documentou economia de 40% a 85% mantendo 95% da qualidade do GPT-4. → Prompt caching (disponível em Anthropic, OpenAI e Gemini). System prompts longos e repetidos consomem tokens em cada chamada. Caching corta esse custo entre 50% e 90% → Compactação de contexto. Um loop de 5 etapas que reenvia todo o histórico em cada passo multiplica o custo por 5. Resuma outputs longos com modelo barato antes de passar pro modelo caro → Orçamento de tokens por requisição e limites de gasto por usuário → Monitoramento de custo por tarefa. Sem visibilidade no custo unitário, qualquer otimização é chute SEGURANÇA: a omissão mais perigosa O post original não menciona segurança uma única vez. A OWASP atualizou o Top 10 para aplicações LLM em novembro de 2025 e colocou prompt injection como risco #1. A maioria dos desenvolvedores conhece injeção direta: o usuário manipula o prompt pra forçar um comportamento inesperado. É o vetor mais perigoso, e quase ninguém protege contra isso. São instruções maliciosas escondidas dentro de um documento, página web ou output de ferramenta que o agente processa. O agente obedece as instruções do atacante achando que são parte da tarefa. A posição da OWASP: nem RAG nem fine-tuning eliminam o risco. A mitigação exige camadas de defesa sobrepostas. → Valide todo input do usuário antes de passar para parâmetros de ferramentas → Permissões mínimas por ferramenta. Leitura separada de escrita, escrita separada de deleção → Isolamento de execução (sandboxing). Restrinja filesystem e rede pra que, mesmo que uma injeção tenha sucesso, o dano fique contido. O Claude Code da Anthropic faz exatamente isso → Aprovação humana pra operações sensíveis → Rate-limit por usuário → ***** seu próprio agente com payloads de injeção direta e indireta antes de ir pra produção Prompt injection é um problema em aberto. Nenhuma defesa elimina o risco por completo hoje. Calibre a autonomia do agente pelo dano máximo que uma falha de segurança causaria. AVALIAÇÃO: como saber se o agente realmente funciona Testar manualmente funciona no projetinho. Com dezenas de cenários, variações de input e casos extremos, testar na mão vira deploy de vibes. Antes de escrever código, defina 10 a 20 casos de ***** concretos. Formato: dado este input, qual é o output esperado? Exemplo: "Dado 'agendar dentista terça 15h', o agente deve verificar disponibilidade no calendário, encontrar o prestador, submeter o agendamento, retornar confirmação." → Taxa de conclusão de tarefas → Precisão de tool calls (chamou as ferramentas certas com os argumentos certos?) → Tokens totais e custo por tarefa → Latência ponta a ponta → Distribuição de modos de falha Integre os testes no CI/CD. Ferramentas como Braintrust rodam avaliações automaticamente em cada pull request e bloqueiam merge se a pontuação cair. Cada bug que você corrige vira um novo caso de *****. Sua bateria de testes cresce com cada falha. É assim que agentes ficam confiáveis. Inclua testes adversariais. O que acontece quando uma ferramenta falha no meio de uma tarefa multi-etapa? E quando o modelo recebe informações conflitantes de duas fontes diferentes? Se você não testou esses cenários, seu usuário vai testar por você. OBSERVABILIDADE: a diferença entre debugar e adivinhar Quando um usuário reporta "não funcionou" e você não tem logs, não tem como saber o que aconteceu. Em sistemas de IA, saber que uma requisição retornou 200 não basta. Você precisa reconstruir a cadeia completa de raciocínio: o contexto que o modelo tinha quando tomou a decisão, a ferramenta que ele chamou, os parâmetros que enviou e o que veio de volta. A indústria está convergindo para o OpenTelemetry como padrão. As convenções GenAI do OTel definem estruturas para rastrear chamadas de LLM, execução de ferramentas e invocação de agentes, com métricas de tokens e custo por request. Datadog, New Relic, LangChain, CrewAI e AutoGen já suportam nativamente. → Contexto completo que o modelo tinha quando tomou a decisão → Ferramenta chamada, parâmetros enviados, resultado recebido → Validação do resultado (output válido e utilizável, HTTP 200 sozinho não garante que funcionou) → Tokens consumidos e custo → Resultado final (sucesso / falha / timeout / escalação para humano) Ferramentas pra começar: LangSmith, Braintrust, Arize Phoenix (open-source), Langfuse, Helicone. DEPLOY: o que não existe no projetinho → Ambientes separados (dev/staging/****) com API keys distintas. Tráfego de dev consome cota de **** se compartilharem chave → Versionamento de prompts, configs de ferramentas e regras de guardrails no controle de versão. Uma mudança pequena no prompt pode alterar o comportamento em milhares de interações → Rollout progressivo: canary (5-10% do tráfego com rollback automático se métricas degradarem) ou blue-green (rollback instantâneo). Nunca 100% de uma vez → Rollback documentado e praticado, com meta de menos de 5 minutos, incluindo transações compensatórias pra ações que já modificaram estado → Health checks com shutdown elegante que drena requests ativos antes de encerrar o processo → Alertas sobre taxa de erro, latência, custo e taxa de escalação. Monitore de perto nas primeiras 2-4 horas após cada deploy CONCLUSÃO: os números confirmam O Gartner prevê que mais de 40% dos projetos de IA agêntica serão cancelados até o final de 2027 por custos crescentes e controles de risco inadequados. O MIT analisou mais de 300 deployments no relatório NANDA (julho 2025) e encontrou que apenas 5% dos pilotos de IA integrados extraem valor mensurável no P&L. A equipe de Red Team da Microsoft documentou por que tantos projetos falham silenciosamente: falhas de agentes frequentemente são invisíveis até se manifestarem como consequências de negócio. Um registro corrompido, uma ação autônoma inadequada, uma decisão errada tomada em velocidade de máquina. O guia do Reddit ensina a montar um agente que funciona na sua máquina. Esse guia cobre tudo que falta pra ele aguentar o mundo real. Se você está construindo um agente pra alguém além de você mesmo, construa pra produção desde o começo.

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  gabriele ⭐ (@45559597s) relatou um problema há 42 minutos

  Se eu to com um problema é certeza q alguém teve esse mesmo problema ha 5 anos atrás e postou no reddit deus está em todas as coisas

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  Nancy (@HeresNanabitchs) relatou um problema há 42 minutos

  @caios859877 @PortalGlitch Amg. Ela até deletou a conta de Reddit dela, mas nem mesmo isso adiantou. "Desligar" redes sociais enquanto você tá sendo literalmente perseguido NÃO funciona.

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  ⚛︎ (@xlfoa) relatou um problema há 42 minutos

  @OlisilvaFefe Opa felipe, tranquilo mano? teu ps5 já deu algum problema q precisou ir pra assistência? metal líquido ou algo do gênero, tava querendo pegar um mas fiquei meio cabreiro com os relatos do reddit

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  KingRed⚙️#TEAMHUGO (@applepi_o5) relatou um problema há 47 minutos

  Acabei de terminar a série de Devil May Cry (só a primeira temp até então) da Netflix e sinto que buscar opiniões sobre no Reddit foi um erro. Na minha opinião a série é boa, mas devia ter sido algo novo ao invés de algo ligado a dmc

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  Victor Saraiva (@victorosaraiva) relatou um problema há 51 minutos

  @keuts1_ Era o Max? Parece ser um problema crônico dele, muitos, mas muitos relatos no Reddit. Lamentável pra um produto tão caro apresentar esse problema…

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  gatos fofos (@belygatosfofos) relatou um problema há 52 minutos

  nem os manos do reddit conseguem solucionar meu problema pqp

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  jurídico hanni pham (@lontrapham) relatou um problema há 54 minutos

  O problema das IAs hoje em dia é que elas pegam fontes de qualquer lugar e os burros acreditam como se fosse verdade absoluta sem checar nada. Aí um post aleatório do Reddit vira “fonte confiável” kkkkk

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  Sucumba Games (@SucumbaGames) relatou um problema há 56 minutos

  Aparentemente, hoje é dia de vazar jogo LEGO Batman: Legacy of the Dark Knight foi lançado acidentalmente no Xbox enquanto Forza Horizon 6 vazou pra PC. Os 2 por problemas no Pré-Download, no caso Lego Batman o usuário do Reddit "Dramatic-Track-9935" disse que após finalizar o Download tentou iniciar o jogo e ele abriu normalmente, mesmo faltando 12 dias para o lançamento

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  Jefferson e o meu plano çç⁹9poçpp90 (@Herrer4) relatou um problema há 56 minutos

  @jfcoliveira261 Você é um que eu sinto falta dessa rede tóxica, mas me afastei desse antro quando Xandão tirou o cachimbo da minha boca e nunca mais voltei. Problema é que eu migrei pro reddit que você não usa né... :P

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  gabiruta (@sancirse) relatou um problema há 60 minutos

  VEI fui fazer contar uma questao minha um desabafo no reddit e fui massacrada um comentou assim quem nao tem problema precisa arrumar pra ter KKKKKKK