Como Criar uma Ferramenta de Escrita com IA: Prompts, Chaves, Custos e Limites

Para criar uma ferramenta de escrita com IA, escolha uma tarefa de escrita específica, como descrições de produtos, cartas de apresentação ou resumos de reuniões, e transforme-a em um formulário: os campos que o usuário preenche, um modelo de prompt que você testou e um resultado mostrado em um editor que ele pode alterar e salvar. O texto em si vem de um modelo de linguagem que você chama por uma API com sua própria chave, a partir do seu servidor, nunca do navegador. O que torna a ferramenta valiosa é o quanto você entende da tarefa, não o modelo.

Por que “uma tarefa” importa

Assistentes de chat de uso geral já escrevem qualquer coisa, então uma nova ferramenta que “ajuda você a escrever” concorre diretamente com eles. Uma ferramenta voltada a uma tarefa estreita vence porque:

Pede as entradas certas. Um redator de anúncios de imóveis pergunta número de quartos, localização e diferenciais, para que o usuário não precise se lembrar deles.
Esconde o prompt. Você passa horas acertando as instruções uma vez; o usuário se beneficia com um clique.
Produz um formato consistente. A mesma estrutura, tamanho e tom sempre, o que importa quando o resultado vai direto para um site ou um CRM.
Se encaixa em um fluxo de trabalho. Rascunhos salvos, modelos por cliente, um botão de copiar que cola no formato certo.

Bons primeiros trabalhos são repetitivos, têm uma versão “boa” e uma “ruim” claras e são feitos por um grupo que você consegue alcançar: corretores de imóveis, recrutadores, lojistas, professores que escrevem comentários em boletins.

Do que é feita uma ferramenta de escrita com IA

Parte	O que faz
Formulário de entrada	Os campos dessa tarefa: tema, público, tom, tamanho, fatos-chave, exemplos
Modelo de prompt	Instruções mais as entradas do usuário, montadas no servidor
Chamada à API do modelo	Seu servidor envia o prompt ao provedor usando sua chave
Saída em streaming	O texto aparece conforme é gerado, para que o usuário não fique olhando para um carregando
Editor	O usuário edita o resultado; o rascunho da IA é um ponto de partida
Documentos salvos	Rascunhos, histórico e modelos reutilizáveis, guardados em um banco de dados
Contas e limites	Quem é o usuário e quanto ele pode gerar
Cobrança (se for pago)	Planos ou créditos, geralmente por meio de um provedor de pagamentos como o Stripe

Decisões a tomar antes de começar

Qual provedor de modelo

Você traz sua própria chave de API de um provedor como OpenAI, Anthropic ou Google. Escolha com base na qualidade de escrita para a sua tarefa, velocidade e preço, e teste dois ou três com o mesmo conjunto de entradas reais antes de decidir. Mantenha o provedor atrás de uma única função no código para poder trocar depois. Nosso guia sobre como usar APIs de LLM explica tokens, chaves e modelos de preço; para a configuração de cada provedor, veja integrando a API da OpenAI e integrando a API do Claude.

Como controlar os custos

Cada geração custa dinheiro, e um plano gratuito pode ser abusado. Defina um limite mensal de gastos no painel do provedor, limite as gerações por usuário por dia no seu app, restrinja o tamanho da entrada e da saída e escolha um modelo mais barato para tarefas simples. Não informe ao usuário um custo por geração antes de medir o uso real a partir das faturas do seu provedor.

Gratuito, pago ou créditos

Uma pequena cota gratuita ajuda as pessoas a experimentar. Depois disso, um plano mensal com um teto generoso é fácil de entender; créditos servem bem em ferramentas nas quais algumas gerações são muito maiores que outras. Veja como precificar um SaaS.

O que você armazena

Usuários podem colar material confidencial: dados de clientes, planos de produto não lançados, informações de alunos. Decida o que guardar, por quanto tempo e se isso é enviado ao provedor de um jeito que possa ser retido. Leia a política de dados do seu provedor e resuma-a de forma simples na sua política de privacidade.

Escreva o modelo de prompt como um briefing

O prompt define a maior parte da qualidade do resultado. Trate-o como um briefing para um redator freelancer:

Papel e tarefa: “Você escreve anúncios para imóveis residenciais no Brasil.”
Regras: tamanho, estrutura, o que evitar (“sem inventar características”, “sem superlativos como ‘deslumbrante’”).
As entradas do usuário, claramente rotuladas.
Um exemplo de uma boa saída, se você tiver um.
O formato: títulos, tópicos, texto simples ou Markdown.

Monte um conjunto de teste com dez a vinte entradas reais e confira as saídas sempre que mudar o prompt. Pequenas mudanças de redação podem corrigir um caso e quebrar outros três.

Um primeiro prompt para um construtor com IA

Crie um app web chamado ListingWriter que escreve descrições de anúncios de imóveis para corretores. Depois do login, o usuário vê seus anúncios salvos e um formulário “Novo anúncio” com os campos: tipo de imóvel, quartos, banheiros, área, principais características (uma por linha), comodidades próximas, tom (profissional, acolhedor ou conciso) e tamanho (curto ou longo). Ao enviar, o servidor monta um prompt com esses campos e chama o provedor de IA usando a chave secreta AI_API_KEY; transmita o texto para um editor na página. O usuário pode editar, salvar, copiar e gerar novamente. Salve os anúncios em um banco de dados, e cada usuário vê apenas os seus. Limite cada usuário a 30 gerações por dia, aplicado no servidor, e mostre quantas restam. Nunca envie a chave de API para o navegador. Design limpo e simples.

Quando o construtor precisar da chave, adicione-a como segredo nas configurações do projeto, e não colada no texto do chat ou no código.

Construa passo a passo

Faça o ciclo principal funcionar: formulário, chamada ao servidor, saída em streaming, editor. Teste com as suas entradas reais.
Ajuste o prompt com o seu conjunto de teste até que a maioria das saídas precise apenas de pequenas edições.
Adicione o banco de dados para os rascunhos salvos, depois as contas, e confira se um usuário não consegue ver os rascunhos de outro trocando um ID na URL.
Adicione limites: cotas diárias por usuário, tamanho máximo de entrada e uma mensagem clara quando um limite for atingido.
Trate as falhas: o provedor ocasionalmente terá tempo limite ou devolverá um erro. Mostre uma mensagem amigável e não conte as gerações com falha contra o usuário.
Adicione cobrança se for cobrar; construa primeiro em modo de teste. Veja como adicionar pagamentos ao seu app.
Revisão de segurança. Confirme que a chave não está em nenhum código do navegador e que o endpoint de geração recusa usuários não logados.
Coloque a ferramenta na frente de cinco pessoas que fazem esse trabalho e observe-as usando.

Erros comuns

Construir um “redator de IA” genérico. É difícil de explicar e difícil de superar os assistentes de chat que as pessoas já usam.
Chamar o modelo a partir do navegador. Qualquer pessoa pode copiar sua chave e gastar o seu dinheiro.
Não ter limites de uso. Um único script pode gerar uma conta grande da noite para o dia.
Apresentar a saída como fato. Modelos inventam detalhes. Oriente os usuários a conferir os fatos e escreva prompts que proíbam acrescentar informações que não estão nas entradas.
Prometer “enganar detectores de IA” ou produzir textos “livres de plágio”. Você não pode garantir nenhum dos dois, e isso atrai uso indevido.
Alterar o prompt sem um conjunto de testes, e descobrir depois que a qualidade caiu para metade dos usuários.

Quando um produto pronto é a melhor escolha

Se a tarefa de escrita é geral, como e-mails, rascunhos de blog ou reescrita de textos, os assistentes de IA e os recursos de escrita já embutidos em softwares de escritório e de e-mail provavelmente bastam, e costumam ser mais baratos do que construir. Ferramentas consolidadas de copywriting com IA também cobrem formatos comuns de marketing com recursos de equipe. Construa a sua própria quando a tarefa é específica de um setor ou fluxo de trabalho, quando você precisa dos seus dados ou do estilo da sua casa em cada resultado, ou quando quer vender uma ferramenta focada para um grupo que você conhece bem.

Construindo com a Mythex

A Mythex é um construtor de apps com IA: você descreve a ferramenta, e ela cria o formulário, a chamada do lado do servidor, o editor e os rascunhos salvos em uma prévia ao vivo, depois publica em uma URL pública. A IA dentro da sua ferramenta usa a sua própria chave do provedor, guardada como segredo do projeto (a Mythex mostra um cartão de segredos no chat quando precisa dele), e o uso é cobrado na sua conta no provedor, não nos créditos de construção da Mythex. A Mythex não inclui tokens para os usuários do seu app nem limites de uso prontos; você pede os limites e os testa.

Quando você pede para salvar rascunhos, a Mythex adiciona um banco de dados Postgres ao projeto. O login dos seus usuários usa uma abordagem de autenticação que você escolhe, e os planos pagos usam a sua própria conta do Stripe. As documentações sobre adicionar IA com suas próprias chaves de API e IA dentro do seu app trazem prompts iniciais, e como adicionar recursos de IA ao seu app cobre recursos de IA menores que você pode acrescentar a um produto existente.

Perguntas

Preciso treinar um modelo próprio para criar uma ferramenta de escrita com IA?

Não. Quase todas as ferramentas de escrita com IA chamam um modelo de linguagem existente por meio de uma API e agregam valor com prompts, estrutura, contexto e um fluxo de trabalho construído em torno de uma tarefa. Treinar um modelo raramente compensa em uma primeira versão.

Quanto custa manter uma ferramenta de escrita com IA funcionando?

Você paga ao provedor do modelo por token, aproximadamente por palavra lida e escrita, então os custos crescem com o uso e com o tamanho da saída. Confira a tabela de preços atual do provedor, defina um limite mensal de gastos no painel dele e limite o uso por usuário no seu app.

Em que uma ferramenta de escrita com IA é diferente de apenas usar um chatbot?

Uma boa ferramenta de escrita faz um trabalho específico com as entradas certas já solicitadas, um prompt testado por trás dos panos, um formato de saída consistente e um lugar para salvar, editar e reutilizar rascunhos. O usuário preenche um formulário em vez de escrever um prompt.

Consigo manter minha chave de API segura em um app de escrita?

Sim, desde que o modelo seja chamado apenas pelo seu servidor. Guarde a chave como segredo no servidor, nunca no código do navegador, e faça o navegador chamar um endpoint seu, que verifica o usuário e os limites dele antes de chamar o provedor.