Método aberto
Bancada de tokens: Advoclaude contra o jeito de sempre
Medido em 28/09/2026. Foram 10 tarefas típicas de advogado, as mesmas nos três jeitos, no mesmo modelo (Claude Sonnet, claude-sonnet-5-5) e com o mesmo processo fictício de consumo, com 8.885 palavras e 32 folhas. O roteiro, o processo fictício e cada uma das 30 respostas ficam guardados e podem ser pedidos por e-mail.
O número
| Comparação | Tokens lidos (entrada) | Tokens escritos (saída) | Total |
|---|
| Contra abrir conversa nova e colar o processo a cada tarefa | 64% a menos | 45% a menos | 60% a menos |
| Contra fazer tudo numa conversa só | 84% a menos | 39% a menos | 79% a menos |
| Pior caso: contando em dobro a leitura do Advoclaude, pelo passo extra que a skill leva pra carregar no Claude | | | 31% a menos que a conversa nova e 65% a menos que a conversa única |
A frase que pode ir pra página, pelas regras da revisão jurídica (método, amostra e data):
Em 10 tarefas de um processo de consumo, medidas pela Lumos em setembro de 2026 no mesmo modelo, o Advoclaude leu 64% menos tokens do que colar o processo numa conversa nova a cada tarefa, e 84% menos do que fazer tudo numa conversa só. O seu resultado varia com o plano, o tamanho dos processos e o jeito como você usa a IA.
O número de entrada é o mais firme: ele depende do que se manda, não do humor do modelo. O de saída varia de uma rodada pra outra (veja os limites).
Os três jeitos
- De sempre, conversa nova: cada tarefa abre uma conversa, cola o processo inteiro e explica o escritório num parágrafo. A correção pede a peça de novo, na mesma conversa. É o cenário mais favorável ao jeito de sempre, e por isso é a comparação principal.
- De sempre, conversa única: o processo é colado uma vez, e as 10 tarefas seguem na mesma conversa.
- Advoclaude: o perfil do escritório vai nas instruções, junto com a lista das 5 skills e o corpo da skill da tarefa. A ficha é gerada uma vez, e o custo dela entra na conta. As tarefas seguintes usam a ficha no lugar do processo, e a correção pede só o trecho.
Por tarefa (tokens de entrada / saída, já sem a sobrecarga fixa do programa de medição)
| Tarefa | De sempre, conversa nova | De sempre, conversa única | Advoclaude |
|---|
| Resumo / ficha do caso | 24.841 / 14.171 | 24.841 / 9.387 | 27.376 / 6.093 |
| Manifestação sobre a perícia | 24.918 / 19.303 | 34.355 / 11.167 | 5.456 / 11.407 |
| Petição de reiteração de ofício | 24.912 / 4.965 | 52.088 / 7.095 | 5.450 / 4.597 |
| WhatsApp: situação do processo | 24.855 / 1.378 | 59.247 / 1.580 | 5.240 / 1.205 |
| WhatsApp: o que é a perícia | 24.865 / 1.835 | 60.901 / 1.175 | 5.250 / 1.299 |
| WhatsApp: recurso não julgado | 24.879 / 1.468 | 62.164 / 1.030 | 5.264 / 1.290 |
| Triagem de 5 intimações | 1.059 / 4.143 | 64.061 / 8.010 | 2.949 / 1.531 |
| Memorial ao relator | 24.887 / 7.698 | 72.167 / 9.831 | 5.425 / 6.252 |
| Correção: 3 quesitos novos | 44.285 / 8.643 | 45.586 / 6.381 | 16.937 / 1.598 |
| Correção: dois trechos do memorial | 32.655 / 4.061 | 82.068 / 5.411 | 11.771 / 1.967 |
| Total | 252.156 / 67.665 | 557.478 / 61.067 | 91.118 / 37.239 |
De onde vem a economia:
- Uma mensagem de WhatsApp de 5 linhas custava cerca de 25 mil tokens de leitura no jeito de sempre, porque o processo inteiro ia junto. Com a ficha, custa cerca de 5 mil.
- Na conversa única, cada mensagem relê tudo o que veio antes. A última correção já lia 82 mil tokens.
- A correção só no trecho escreveu de 2 a 5 vezes menos que a peça refeita.
- Onde o Advoclaude gasta mais: a ficha custa um pouco mais que o resumo comum (27 mil contra 25 mil de leitura), porque leva o perfil e a skill junto. Na triagem, que não usa o processo, ela também lê mais (2.949 contra 1.059). Esse custo se paga a partir da segunda tarefa do mesmo caso.
O que a bancada mostrou além do número
- As peças do Advoclaude saíram mais curtas: 6.580 palavras entregues no total, contra 12.250 no jeito de sempre. Uma parte vem da correção só no trecho, que é de propósito. A outra vem do perfil, que fixa o tamanho da peça (o memorial saiu com 1.255 palavras contra 1.675). Se o advogado quiser peça do mesmo tamanho, a economia de saída diminui. A de leitura não muda.
- O jeito de sempre calculou prazo sozinho na triagem ("Contei prazos em dias úteis"). O Advoclaude registrou o prazo como veio e deixou a contagem pro advogado, que é a regra do kit. É um argumento de venda, não só uma questão de token.
- A primeira rodada foi descartada (a rodada descartada está guardada e pode ser pedida por e-mail). Duas tarefas pediam peças que os autos já davam como feitas: o agravo e a especificação de provas. O Advoclaude parou pra perguntar em vez de escrever, e isso deixava a conta injusta a nosso favor. Na rodada 2, as tarefas foram trocadas por outras coerentes com a fase do processo, as duas pontas ganharam a mesma frase ("se faltar informação, marque [A CONFIRMAR] e siga") e todas as 30 peças saíram completas.
Limites do método
- Uma rodada por jeito. A saída inclui o raciocínio interno do modelo, que varia muito: o mesmo resumo gastou 9.546 tokens de saída na rodada 1 e 14.171 na rodada 2. Por isso a página usa o número de entrada.
- Um processo só, e curto (32 folhas). Processo maior aumenta a economia da ficha. Um caso com uma tarefa só quase não economiza.
- Só o Claude foi medido, pela linha de comando da Anthropic. O ChatGPT não mostra tokens no aplicativo. O método é o mesmo, mas não há número próprio pra ele.
- O cache da Anthropic (a parte repetida da conversa, que fica guardada e custa menos) entrou como leitura normal. Como o plano conta o uso desse cache no limite não é público.
- O passo extra da skill no Claude.ai foi estimado, não medido: o teto de 31% conta toda a leitura do Advoclaude em dobro.
- Qualidade não foi julgada aqui. A bancada mede tokens. Uma leitura rápida das 30 peças mostrou todas completas e no formato pedido.
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