Erros comuns
O que faz a IA responder devagar, sair rasa, inventar citação ou queimar seu limite — e o que fazer no lugar.
Quase todo problema de qualidade no chat e na redação de peças vem de um destes oito. Nenhum é bug: são jeitos de pedir que trabalham contra o modelo.
1. Lentidão
Três causas, quase sempre:
- Tráfego no modelo. Em horário de pico o provedor demora mais para responder. Não é o seu computador nem a sua conexão.
- Modelo maior. Modelo mais capaz pensa mais e escreve mais devagar — o Cognifyx Max, por exemplo, é declaradamente lento. Ver modelos
- Muitas tarefas de uma vez. "Pesquise, analise, resuma e redija" na mesma mensagem faz a IA percorrer todas as etapas antes de devolver qualquer coisa.
No lugar: quebre em tarefas menores e deixe no contexto só os arquivos daquela etapa. Quatro pedidos curtos terminam antes de um pedido gigante — e você corrige o rumo no meio do caminho.
2. Tentar conversar no modo Redação
A Redação não conversa: a próxima resposta já é a peça. Escrever "o que você achou dos documentos?" ali dentro devolve um documento, não uma resposta.
No lugar: converse no Chat, decida a estratégia, e só então troque para a Redação. Ver a diferença
3. Pedido genérico
"Melhore a peça." "Reescreva tudo." Sem critério, a IA reescreve o que já estava bom, perde os seus ajustes manuais e consome o dobro.
No lugar: diga o quê e onde. "Encurte a fundamentação do dano moral para dois parágrafos." "Troque a preliminar por ilegitimidade passiva." "Acrescente um tópico sobre inversão do ônus da prova, depois do item III."
4. Modelo pequeno em caso complexo
Modelo leve é ótimo para o dia a dia e faz o limite render — mas em tese difícil, com muitos documentos e argumentos que se cruzam, ele simplifica: perde nuance, mistura teses, ignora detalhe do contrato.
No lugar: suba de modelo (ou de nível de Raciocínio, na Redação) quando o caso for realmente complexo. Comece leve, suba quando a resposta não der conta.
5. Arquivos gigantes
Perto do limite de contexto do modelo, a qualidade cai: ele passa a "enxergar" pior o que está no meio do material, e detalhes se perdem. E acima de certo volume o custo por palavra lida dobra.
No lugar: selecione as páginas que decidem a causa, use uma conversa por peça e, para casos realmente grandes, trabalhe no aplicativo de computador — ele lida muito melhor com volume. Ver arquivos grandes
6. Imagem em modelo que não enxerga
Nem todo modelo lê imagem. Mandar um print, uma foto do documento ou um PDF digitalizado para um modelo sem capacidade visual devolve resposta genérica — ou a IA simplesmente ignora o anexo.
No lugar: use um modelo com visão, ou envie o documento em texto — PDF com texto selecionável, ou passe o arquivo pelo reconhecimento de texto antes. Ver anexos
7. Pedir para a IA "validar as citações"
Este é o mais contraintuitivo — e o que mais gera citação inventada.
Pedir "confira se essas jurisprudências existem", "valide as citações" ou "só cite jurisprudências verdadeiras" aumenta a chance de erro. O modelo não tem como verificar nada sozinho: diante do pedido, ele responde do jeito que o pedido sugere — confirmando de memória, ou produzindo uma citação com cara de verdadeira para atender à instrução. Pedir garantia de veracidade não cria verificação; cria texto confiante.
O mesmo vale para o inverso: dizer "não invente jurisprudência" coloca o tema na mesa e tende a puxar exatamente o comportamento que você quer evitar.
No lugar:
- Ligue a pesquisa jurídica — aí a citação vem de uma base real de decisões, com link para o inteiro teor.
- Use o Verificar citações — o botão verde na barra do editor. Ele extrai as citações do documento e checa cada uma contra as fontes, marcando as que não foram encontradas.
- Abra e leia os precedentes que forem para a peça.
Atenção
Nenhuma instrução escrita no chat substitui a conferência. A garantia vem da ferramenta de verificação e da sua leitura — nunca da promessa do modelo. Ver como conferir
8. Queimar o limite sem perceber
O consumo não é por mensagem: é pelo tamanho da tarefa. Os padrões que estouram o ciclo antes da hora são sempre os mesmos — conversa quilométrica com o processo inteiro anexado, nível Ultra ligado para tudo, todas as pesquisas ligadas em pedido simples, "reescreva a peça" repetido, e voltar dias depois numa conversa gigante — nesse caso a IA precisa reler todo o material do zero, no preço cheio, porque a leitura que ela tinha guardada já expirou. Entenda o cache
No lugar: conversa nova por peça, anexo enxuto, Ultra só no que é realmente difícil, ajuste cirúrgico em vez de reescrita, e olho na barra de consumo. Ver limites e consumo
Regra geral
Um pedido por vez, contexto enxuto, tese explícita — e verificação por ferramenta, não por promessa. É o mesmo que funciona com um estagiário novo: quanto mais claro o comando e mais limpo o material, melhor o resultado, e mais barato.