LexGPT vs. Magnar

Uma IA jurídica pode escrever em português e, ainda assim, deixar boa parte da pesquisa brasileira para o advogado. A questão aparece quando a resposta exige mais que citar uma lei: localizar um tema, conferir uma tese, abrir o julgado e entender uma regra do tribunal. É nesse trabalho que vale comparar Magnar e LexGPT.

Magnar tem origem chilena e já apresenta uma oferta para o Brasil. O LexGPT nasce voltado ao trabalho brasileiro como uma suíte que liga jurisprudência, legislação e escrita em fases do mesmo projeto. Ainda estamos construindo o produto. A comparação precisa acompanhar esse trabalho até o documento final, levando a sério o que Magnar também oferece ao leitor brasileiro.

O que a oferta brasileira de Magnar permite avaliar

A página brasileira de pesquisa de Magnar anuncia consulta a jurisprudência, normas e documentos oficiais, com links para conferir as fontes. É uma proposta relevante: a pesquisa precisa permitir que o advogado volte ao material que sustenta a resposta. O site ressalva que a disponibilidade de fontes, tribunais e períodos depende da jurisdição.

O próximo passo é abrir esse acervo. Nas páginas públicas consultadas, não conseguimos delimitar as coleções brasileiras com detalhe suficiente para confirmar bases dedicadas de repercussão geral, repetitivos, súmulas e regimentos. Isso deixa a cobertura por verificar, sem demonstrar que os materiais estejam ausentes.

Uma demonstração pode esclarecer bastante se começar por uma tarefa conhecida do escritório. Por exemplo: encontrar o tema de um recurso repetitivo, chegar à tese e conferir os processos associados. Uma resposta bem escrita é só o começo; importa quanto trabalho sobra para localizar e revisar suas fontes.

Há uma referência externa útil no guia da Academia Judicial do Chile. A instituição descreve Magnar como assistente de pesquisa e documentos, com foco em legislação e jurisprudência chilenas, e orienta a revisão crítica dos resultados. A página não apresenta data, plano ou método de teste. Ela ajuda a entender a proposta original do produto, mas não comprova desempenho no Brasil nem constitui um endosso institucional à contratação. Também não informa eventual relação comercial com o fornecedor.

O recorte brasileiro do LexGPT é concreto e tem limites

O acervo do LexGPT, conferido em 29/09/2026, reúne jurisprudência e decisões de STJ, TJDFT, CVM, CRSFN e CRSNSP. Há também bases próprias de repercussão geral do STF, precedentes qualificados do STJ, incluindo repetitivos, e súmulas do STF, comuns e vinculantes, e do STJ. São camadas diferentes: ter os temas de repercussão geral não significa oferecer uma coleção geral de todos os julgados do STF.

A legislação vem de fontes do Senado. Entre os regimentos, confirmamos o Regimento Interno do STJ, de fonte BDJur; não encontramos o do STF no acervo servido. Documentos privados fornecidos pelo escritório compõem uma coleção separada, dependente do material e das permissões de acesso. O artigo sobre a origem das fontes explica por que essas distinções fazem diferença.

Esse conjunto pode ser relevante para uma banca que pesquisa precedentes ou atua em matéria regulatória. Ele não cobre todos os tribunais, nem demonstra completude histórica ou atualização imediata de cada coleção. A conferência da presença das bases tampouco substitui um teste da resposta, de suas citações e do inteiro teor disponível.

É por isso que o país de origem não decide este confronto. O foco brasileiro dá ao LexGPT uma direção para desenvolver o produto; sua utilidade precisa aparecer na pesquisa. Magnar merece a mesma oportunidade de demonstrar o que sua oferta local já faz.

Quanto trabalho cabe nos créditos?

Os valores abaixo estavam nas páginas de Magnar e LexGPT consultadas em 29/09/2026:

O Plus de Magnar anunciava 30 créditos por semana, biblioteca de documentos e Google Drive. Mas 30 créditos não significam 30 perguntas. A central de ajuda explica que o desconto varia com complexidade, volume de informação, ferramentas e modo do assistente. Preparar um arquivo e depois analisá-lo podem gerar consumos distintos.

Há exemplos concretos do fornecedor: indexar um contrato de cerca de 30 páginas consome de 0,05 a 0,1 unidade, e a consulta posterior é cobrada à parte. Revisar 100 documentos em uma tabela com uma coluna aparece com consumo de 0,3 a 0,5 unidade; com quatro a seis colunas, de 2 a 5. São ilustrações oficiais, não medições nossas. A ajuda usa um plano de 500 unidades e nomes de modos diferentes dos cartões brasileiros. Sem confirmar a correspondência, não dá para aplicar esses números aos 30 créditos semanais do Plus e prometer uma quantidade de contratos.

A ajuda diz ainda que o saldo não acumula e que o painel mostra o desconto por ação. Ao esgotar um plano sem excedentes, novas operações de IA são bloqueadas até renovação ou mudança de plano. Já a página brasileira menciona cobrança extra. Não encontramos ali uma tarifa numérica suficiente para calcular esse adicional; a reposição do plano gratuito também aparece com períodos divergentes. O orçamento exige confirmar qual regra se aplica à conta, além de observar o consumo de uma tarefa representativa.

No LexGPT Individual, o LexGPT-5 tem 10 milhões de tokens mensais em prioridade normal, seguidos de uso humano e profissional com prioridade reduzida. Automação e processamento em massa ficam fora. O Flex cobra R$ 20 por milhão de tokens, sem mensalidade. Tokens contabilizam o texto processado: pergunta, instruções, documentos e resposta. Também aqui o tamanho do material e o trabalho realizado mudam o consumo; não existe um número fixo de pesquisas por milhão de tokens.

A diferença entre as mensalidades é visível. A diferença no custo do trabalho só aparece depois de considerar limites, consumo adicional e revisão. Não existe uma conversão direta entre créditos de Magnar e tokens do LexGPT que permita anunciar uma economia equivalente.

O modelo e os documentos também entram na escolha

Magnar oferece modos chamados General, Light e Pro. Esses nomes, por si sós, não informam se o cliente pode escolher um LLM específico ou usar uma chave própria. Não encontramos essas possibilidades suficientemente descritas na documentação consultada.

No LexGPT, o usuário pode escolher entre modelos habilitados nos fluxos suportados e utilizar BYOK, com a própria chave de API. O provedor cobra seu consumo; o LexGPT cobra à parte uma taxa de plataforma equivalente a 40% do custo de tokens calculado pela plataforma. O cálculo usa as tarifas e a cotação homologadas pelo LexGPT. Os créditos BYOK são saldo pré-pago para essa taxa; quando acabam, é preciso recarregar para voltar a usar os modelos externos. Essa flexibilidade interessa a quem quer decidir como contratar e usar os modelos, desde que também esteja disposto a acompanhar a configuração e as cobranças. Explicamos a conta no artigo sobre BYOK. A chave própria não torna o processamento local nem resolve automaticamente o tratamento dos documentos.

Para um escritório, integrar o acervo pode pesar tanto quanto escolher o modelo. Magnar já anuncia Google Drive no Plus; NetDocuments e iManage apareciam como futuros na matriz consultada. No Enterprise do LexGPT, conectores customizados são um caminho a discutir com a equipe: dependem de viabilidade, permissões, implantação e manutenção contratadas. O plano custa R$ 6.000 mensais, com até 50 usuários no pacote inicial, e trabalho sob medida cobrado separadamente.

Se o documento precisa sair de um sistema, entrar em outro e receber correções antes de cada uso, esse esforço pode consumir boa parte do benefício esperado. Vale pedir que a avaliação inclua essa passagem, usando material público ou sintético.

Qual merece entrar na rotina?

Magnar merece uma avaliação de quem quer reunir pesquisa e trabalho documental e vê utilidade nas integrações já oferecidas. O que ainda precisa ser esclarecido para o comprador brasileiro é a cobertura que sua contratação habilita e o rendimento dos créditos no uso cotidiano.

O LexGPT merece atenção quando suas bases brasileiras coincidem com a prática do escritório ou quando BYOK e escolha de modelos têm valor concreto. Ainda precisamos ampliar o produto e demonstrar sua utilidade em mais rotinas. A direção é atender demandas brasileiras que continuem mal resolvidas, inclusive nas ferramentas estrangeiras; isso orienta o desenvolvimento, sem antecipar uma entrega.

Assinar ambos pode fazer sentido se cada um melhorar uma etapa do trabalho. Se forem usados para repetir a mesma tarefa, a segunda conta dificilmente se justifica. Também é possível pesquisar no LexGPT e copiar os acórdãos para continuar no editor preferido ou no ChatGPT. A cópia leva ementas ou trechos disponíveis e os identificadores, sem equivaler ao inteiro teor de todos os julgados. Se outro ambiente for mais conveniente ou econômico para trabalhar com grande volume, não há motivo para obrigar o usuário a concluir tudo aqui.

Comece por um trabalho recorrente e siga até a escrita, observando o resultado, o consumo e o esforço de revisão. Nosso guia de compra de IA jurídica ajuda a organizar essa decisão antes da contratação.

Nota editorial: análise da equipe LexGPT, com fontes consultadas em 29/09/2026. Comparamos documentação e o escopo das bases servidas pelo LexGPT; não realizamos um teste comparativo das respostas. Não encontramos uma avaliação externa substantiva do LexGPT ou um teste independente reproduzível de Magnar no direito brasileiro. A referência chilena tem finalidade educativa e não descreve as condições de uma avaliação prática. Preços e recursos devem ser reconfirmados antes da contratação.