Saiba dividir tarefas entre diferentes modelos, reaproveitar resultados e criar fluxos mais eficientes para reduzir gastos e agilizar trabalhos complexos com inteligência artificial
Combinar IAs pode ser uma forma de economizar tokens, tempo e dinheiro ao usar ferramentas de inteligência artificial no dia a dia. Em vez de fazer uma tarefa inteira em um único chatbot, o usuário pode dividir o processo entre ferramentas como ChatGPT, Perplexity, Gemini, Gemini Notebook (antigo NotebookLM) e Claude, aproveitando os recursos de cada uma. É possível, por exemplo, pesquisar com uma IA, organizar documentos com outra e usar uma terceira para escrever ou revisar o resultado. A seguir, o TechTudo mostra como combinar diferentes IAs em cinco fluxos práticos para reduzir o uso de tokens sem comprometer a qualidade das respostas. Confira.
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ChatGPT, Claude, Gemini, Perplexity e NotebookLM podem ser combinados para dividir tarefas e aproveitar melhor os recursos de cada IA — Foto: Imagem gerada por IA/OpenAI
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Índice
- ChatGPT + Perplexity: pesquise com uma IA e escreva com outra
- Gemini Notebook (NotebookLM) + ChatGPT: transforme documentos longos em respostas
- Gemini + ChatGPT: organize informações antes de criar um texto
- Claude + ChatGPT: analise conteúdos longos e refine o resultado
- Como combinar IAs sem desperdiçar tokens
1. ChatGPT + Perplexity: pesquise com uma IA e escreva com outra
Para entender como esse fluxo funciona na prática, imagine que a tarefa seja escrever uma redação sobre os impactos da inteligência artificial na educação. Usando apenas o ChatGPT, o usuário pode pedir que a ferramenta pesquise o tema, encontre dados e estudos, reúna argumentos favoráveis e contrários e, na sequência, produza a redação. Nesse cenário, pesquisa e escrita ficam concentradas na mesma conversa, que precisa carregar todo o contexto levantado durante a apuração.
Prompt utilizado:
“Pesquise sobre os impactos da inteligência artificial na educação e escreva uma redação dissertativo-argumentativa sobre o tema. Antes de escrever, consulte fontes confiáveis, reúna dados e estudos relevantes e considere argumentos favoráveis e contrários ao uso de IA por estudantes. Depois da pesquisa, produza uma redação de aproximadamente 800 palavras, com introdução, dois parágrafos de desenvolvimento e conclusão. O texto deve apresentar argumentos bem fundamentados e linguagem clara, adequada para um público geral.”
Texto produzido e apurado totalmente pelo ChatGPT — Foto: Diedrich Bader/TechTudo
Com Perplexity + ChatGPT, o processo pode ser dividido em duas etapas. Primeiro, o Perplexity pesquisa o tema e reúne dados, estudos e argumentos relevantes. Depois, o usuário seleciona as informações mais importantes e leva somente esse material ao ChatGPT, que fica responsável por estruturar e escrever a redação. Dessa forma, a segunda IA não precisa receber todo o conteúdo pesquisado, apenas o contexto necessário para realizar a tarefa.
Prompt utilizado no Perplexity:
“Pesquise os impactos da inteligência artificial na educação, priorizando estudos acadêmicos, pesquisas recentes e fontes institucionais confiáveis. Reúna dados e informações relevantes sobre o uso de IA por estudantes e apresente argumentos favoráveis e contrários. Organize os principais achados de forma objetiva e indique as fontes utilizadas.”
Pesquisa inicial, informações e fontes encontradas pelo Perplexity — Foto: Diedrich Bader/TechTudo
Prompt utilizado no ChatGPT:
“Com base exclusivamente nessas informações, escreva uma redação dissertativo-argumentativa de aproximadamente 500 palavras sobre os impactos da inteligência artificial na educação. O texto deve ter introdução, dois parágrafos de desenvolvimento e conclusão, apresentar argumentos bem fundamentados e utilizar linguagem clara, adequada para um público geral.”
Conteúdo produzido pelo ChatGPT com as informações captadas e resumidas pelo Perplexity — Foto: Diedrich Bader/TechTudo
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2. NotebookLM + ChatGPT: transforme documentos longos em respostas
O Gemini Notebook (antigo NotebookLM) pode assumir a etapa de consulta quando a tarefa envolve PDFs, relatórios, pesquisas ou outros documentos extensos. Em vez de enviar um arquivo de dezenas de páginas ao ChatGPT junto com várias instruções, o usuário pode adicionar o material ao Notebook e fazer perguntas específicas para encontrar os dados e os pontos mais importantes.
Depois, o ChatGPT recebe apenas os achados relevantes para realizar a etapa seguinte. Se a tarefa for produzir um resumo executivo, por exemplo, o usuário pode pedir ao Gemini Notebook que identifique os principais resultados, conclusões e dados do documento e, em seguida, levar esse material para a ferramenta da OpenAI, que transforma as informações em um texto estruturado. Assim, o segundo modelo trabalha com um contexto mais enxuto, sem precisar processar novamente todo o documento original.
Veja nesse exemplo:
Analisando o documento no NotebookLM
Prompt utilizado:
“Analise este relatório e identifique os cinco principais achados. Para cada um, explique brevemente o que os dados mostram e indique em qual parte do documento essa informação aparece. Com base nisso, quais são as principais conclusões apresentadas pelo relatório? Liste apenas as informações mais relevantes para alguém que precisa entender o documento sem ler todas as páginas.”
Conteúdo de PDF resumido e explicado pelo Gemini Notebook (antigo NotebookLM) — Foto: Diedrich Bader/TechTudo
Levando os principais achados para o ChatGPT
Prompt utilizado:
“Com base nos principais achados e conclusões abaixo, produza um resumo de aproximadamente 300 palavras. Organize o texto para que uma pessoa consiga compreender os resultados mais importantes do relatório. Não invente informações que não estejam no material fornecido.”
Texto gerado pelo ChatGPT com base nas informações repassadas do NotebookLM — Foto: Diedrich Bader/TechTudo
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3. Gemini + ChatGPT: organize informações antes de criar um texto
Na combinação dessas duas ferramentas, o Gemini pode ser usado como uma etapa intermediária para organizar informações antes da produção do conteúdo. Em vez de enviar dados brutos diretamente ao ChatGPT, o usuário pode pedir a IA do Google para classificar, resumir e separar os pontos mais importantes, criando uma estrutura mais enxuta. Depois, esse material pode ser levado a inteligência artificial da OpenAI, que fica responsável por transformar as informações organizadas em um texto, roteiro, explicação ou outro formato desejado.
Neste teste feito pelo TechTudo, simulamos um usuário que possui uma grande quantidade de anotações e precisa transformá-las em uma apresentação.
O papel do Gemini foi identificar informações repetidas, separar os pontos por assunto e criar uma estrutura.
Gemini revisou o conteúdo e separou os pontos por assunto, criando uma estrutura base — Foto: Diedrich Bader/TechTudo
Já o ChatGPT usou essa estrutura enxuta para desenvolver o material final.
Com base na estrutura fornecida pelo Gemini, o ChatGPT desenvolveu o material final — Foto: Diedrich Bader/TechTudo
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4. Claude + ChatGPT: analise conteúdos longos e refine o resultado
Para testar esse fluxo, imagine um contrato extenso que o usuário precisa entender rapidamente seus principais pontos antes de tomar uma decisão. Em vez de enviar todo o documento ao ChatGPT, a ideia é usar o Claude primeiro para analisar o conteúdo e identificar possíveis problemas, obrigações e pontos de atenção. Depois, apenas os principais achados são levados a ferramenta da OpenAI, que pode transformar a análise em uma explicação mais simples e prática.
Prompt utilizado no Claude:
“Analise este contrato e liste os principais pontos de atenção, possíveis problemas e obrigações das partes. Seja objetivo.”
Contrato resumido pelo Claude — Foto: Diedrich Bader/TechTudo
Prompt utilizado no ChatGPT:
“Com base nos pontos abaixo, explique os principais riscos do contrato em linguagem simples e crie uma lista de ações recomendadas.”
Análise do ChatGPT com base no resumo do Claude — Foto: Diedrich Bader/TechTudo
É importante reforçar que a comparação entre as duas ferramentas deve considerar principalmente como o trabalho foi dividido e quanto contexto precisou ser transferido. No fluxo testado, o Claude recebeu o contrato completo e ficou responsável por identificar os principais riscos e pontos de atenção. Já o ChatGPT recebeu apenas os achados extraídos dessa análise, usando um contexto muito menor para transformar as informações em uma explicação simples e em ações recomendadas.
Dessa forma, o objetivo não é determinar qual chatbot produz a melhor resposta, mas mostrar como diferentes IAs podem assumir etapas distintas da mesma tarefa e evitar que um modelo precise processar novamente todo o conteúdo original.
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5. Como combinar IAs sem desperdiçar tokens
- Divida as funções: use uma IA para pesquisar, outra para organizar e outra para escrever, quando fizer sentido.
- Extraia informações antes de trocar de ferramenta: documentos longos podem ser resumidos antes de chegar ao chatbot responsável pela tarefa final.
- Leve apenas o necessário: transfira para a próxima IA os dados, trechos ou conclusões relevantes para o próximo passo.
- Evite repetir o contexto: não copie o mesmo documento inteiro para diferentes conversas quando apenas parte dele será utilizada.
- Não duplique etapas: se duas IAs vão realizar exatamente a mesma tarefa, a combinação pode aumentar o trabalho em vez de economizar tokens.
- Considere a complexidade: para perguntas simples, usar duas ou três ferramentas provavelmente não compensa. O fluxo combinado faz mais sentido em tarefas que exigem pesquisa, análise ou organização de grandes volumes de informação.
A economia não vem simplesmente de usar menos IA, mas de evitar que o mesmo contexto pesado seja enviado várias vezes. A quantidade de tokens economizados varia conforme a ferramenta, o tamanho do conteúdo e a tarefa realizada, por isso não existe uma porcentagem fixa que possa ser aplicada a todos os fluxos.
Com informações de OpenAI, Anthropic e Gemini Google
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