O material que circulou em 2025 descrevia uma interface que não existe mais. Temperature saiu do painel. Top K desapareceu. Surgiram thinking level, URL context, grounding no Maps e agentes autônomos. Este guia foi montado abrindo o AI Studio e conferindo campo por campo.
A versão anterior deste material foi escrita quando o modelo padrão era o gemini-2.5-pro-preview-05-06 e o painel lateral trazia um controle de Temperature como estrela principal. Quinze meses depois, o modelo padrão é o gemini-3.7-flash, lançado em 13 de agosto de 2026, e o controle de Temperature simplesmente não aparece mais na tela.
Isso não é cosmético. A Temperature era o controle de aleatoriedade da escolha da próxima palavra. Ela fazia sentido em uma geração de modelos que não raciocinava antes de responder. Os modelos Gemini 3 raciocinam, e a própria documentação do Google agora recomenda manter a temperatura no padrão 1.0 para evitar comportamento errático em tarefas complexas. O controle que sobrou no lugar dela responde a outra pergunta, muito mais útil para advogado: quanto esforço de raciocínio esta tarefa merece?
Todo prompt, treinamento interno ou procedimento do seu escritório que instrua "coloque a temperatura em 0.2 para pesquisa de jurisprudência" está desatualizado. A instrução equivalente hoje é "thinking level high e grounding ligado". Se o seu manual interno de IA foi escrito em 2025, ele precisa de revisão.
Os blocos marcados como camada 2 são opcionais. Pule na primeira leitura e volte quando quiser entender o mecanismo.
A barra lateral esquerda do AI Studio hoje divide a ferramenta em três blocos. Saber em qual você está evita metade da confusão inicial.
| Bloco | Itens | O que é | Prioridade para advogado |
|---|---|---|---|
| Explore | Playground, History | A tela de conversa com o modelo e o histórico de sessões salvas. | Comece aqui |
| Build | New app, My apps, Gallery | Construção de aplicativos por descrição em linguagem natural, incluindo apps Android nativos. É o antigo "vibe coding". | Depois |
| Manage | Dashboard, Documentation | Consumo, limites de requisição e documentação técnica da API. | Só se usar API |
Ao clicar no nome do modelo, dentro do painel Run settings, abre-se a janela Model selection. Ela tem filtros por categoria: All, Featured, Gemini, Live, Images, Video, Audio, Music, Agents e Gemma. A aba Agents é a novidade que mais muda o trabalho jurídico, e é a que quase ninguém abriu ainda.
| Agente | Identificador | O que faz | Uso jurídico direto |
|---|---|---|---|
| Deep Research Preview | deep-research-preview-04-2026 | Agente de coleta e síntese de contexto em tarefas longas. | Levantamento de estado da arte sobre uma tese, com varredura ampla e relatório consolidado. |
| Deep Research Max | deep-research-max-preview-04-2026 | Versão máxima, otimizada para exaustividade de busca e abrangência do relatório. | Parecer que exige mapear divergência entre tribunais, doutrina e alterações normativas. |
| Antigravity Agent | antigravity-preview-05-2026 | Agente autônomo de uso geral rodando em ambiente Linux hospedado pelo Google. | Automação de rotinas com arquivos, planilhas e scripts, sem instalar nada na máquina do escritório. |
Os três agentes aparecem marcados como Paid na interface. Eles não estão no nível gratuito. O Antigravity permite escolher qual modelo Gemini roda por baixo, e a cobrança segue o modelo configurado. Os dois Deep Research usam preço de Gemini 3.1 Pro e Gemini 3 Flash, e o desenvolvedor pode ver os dois itens na fatura.
A mudança de nome acompanha uma separação de propósito. Até 2025, o AI Studio era essencialmente um campo de prompt com controles ao lado, e a saída natural era copiar o código para outro lugar. Hoje há duas trilhas explícitas: a trilha de experimentação, onde você testa comportamento do modelo antes de padronizar um procedimento, e a trilha de construção, onde a mesma conversa vira um aplicativo publicável.
Para o escritório, essa separação tem uma leitura de gestão. A trilha Playground é onde o sócio testa se a IA resolve determinada etapa do fluxo. A trilha Build é onde essa etapa vira ferramenta interna que o time júnior usa sem precisar saber prompt nenhum. São dois níveis de maturidade diferentes, e tentar pular direto para o segundo é o erro mais comum que vejo em escritórios.
O contador de tokens que aparecia de forma destacada no painel de 2025, no formato 3.419 / 1.048.576, não é mais um elemento fixo do Run settings na tela inicial. Isso reflete uma mudança de premissa: com janelas de contexto de 1 milhão de tokens e modelos que gerenciam o próprio contexto, a preocupação diária de "estou estourando o limite" deixou de ser o gargalo típico.
O que ficou no lugar, e que agora importa mais, é o Output length no bloco Advanced settings, que no padrão vem em 65536 tokens, e o painel Dashboard, no bloco Manage, para acompanhar consumo agregado quando há chave de API em uso.
History guarda cada sessão. Nomeie a conversa pelo caso ou pela tese, não pelo assunto genérico. "Prescrição intercorrente, execução fiscal, TRF3" recupera em segundos. "Pesquisa" não recupera nada.
Clear chat limpa o histórico mas mantém as configurações. É útil para isolar casos, mas não apaga o que já foi enviado aos servidores do Google.
Abaixo está uma réplica funcional do painel Run settings. Ela não conversa com o Google e não gasta nada. O que ela faz é traduzir, em tempo real, o efeito de cada combinação de controles em linguagem de escritório: profundidade do raciocínio, tempo de resposta, custo relativo e risco de a resposta conter afirmação inventada. Mexa nos controles e leia o diagnóstico ao lado.
Clique em uma receita para aplicá-la no painel acima e ver por que ela é assim.
O modelo não escolhe a próxima palavra por certeza absoluta. Ele produz uma lista de candidatas com probabilidades. O Top P define até onde essa lista é considerada: em 0.95, o modelo soma as candidatas mais prováveis até atingir 95% de probabilidade acumulada e sorteia dentro desse conjunto. Em 0.2, o conjunto fica minúsculo e a resposta tende ao previsível.
A tentação é abaixar o Top P para "deixar o modelo mais preciso em texto jurídico". Isso é uma leitura equivocada. Precisão factual não é função da largura do leque de palavras, é função de o modelo ter acesso à fonte certa. Um Top P baixo com grounding desligado devolve alucinação previsível, não verdade. Um Top P padrão com grounding ligado devolve resposta ancorada. A alavanca certa é a segunda.
Onde mexer no Top P faz sentido: geração de variações estilísticas de uma mesma cláusula, quando você quer que as três versões saiam de fato diferentes entre si, e não três parafraseamentos da mesma frase. Nesse caso, subir para 1.0 ajuda.
A documentação do Gemini API descreve quatro níveis de thinking: minimal, low, medium e high. Nem todo modelo expõe os quatro. O Gemini 3.1 Pro não aceita minimal e vem com high como padrão. O Gemini 3.1 Flash-Lite aceita os quatro e vem com minimal como padrão, porque a proposta dele é volume e velocidade. Na interface do AI Studio com o Gemini 3.7 Flash selecionado, o seletor mostra três opções, Low, Medium e High, com Medium marcado.
Esse parâmetro substituiu o antigo thinking_budget, que pedia um número de tokens de raciocínio. A troca foi por previsibilidade: um número absoluto de tokens significa coisas diferentes em modelos diferentes, um nível nomeado não. Usar os dois na mesma chamada de API retorna erro 400.
Output length é um corte cego. Atingido o teto, o texto para onde estiver, inclusive no meio de uma frase. Serve como trava de segurança e de custo, não como recurso de formatação.
Add stop sequence é um corte semântico. Você define uma string, e o modelo interrompe assim que a produz. O uso jurídico elegante é combiná-la com uma instrução de estrutura: peça ao modelo que escreva a ementa e depois a linha ###FIM_EMENTA, e registre essa string como stop sequence. Você recebe só a ementa, sem o resto do parecer, sem precisar editar.
Aplicação em série: para gerar cem resumos de acórdão em formato idêntico, a stop sequence garante que nenhum deles derrape para uma seção extra que os outros não têm. Isso importa quando a saída vai alimentar uma planilha.
Este campo não existia em 2025 e é o que mais impacta quem trabalha com PDF, ou seja, todo advogado. Ele define quantos tokens o modelo gasta por imagem ou por frame de vídeo, o que na prática significa quantos tokens gasta por página digitalizada.
A documentação recomenda medium para documentos em PDF, porque a qualidade da leitura tipicamente satura nesse nível. Traduzindo para o escritório: subir para high em um processo de 800 páginas quadruplica o custo de entrada sem melhorar a extração. Para imagem isolada onde o detalhe importa, como uma assinatura contestada ou um laudo com gráfico, aí sim high se justifica.
Em vídeo a compressão é mais agressiva: low e medium consomem 70 tokens por frame, high consome 280.
O bloco Tools é onde está a diferença real entre usar o AI Studio como um chat bonito e usá-lo como instrumento de trabalho. As seis chaves aparecem duas vezes na interface: no painel Run settings à direita e no menu Tools ao lado do campo de digitação. São as mesmas chaves.
| Ferramenta | O que faz | Aplicação no escritório | Ligar quando |
|---|---|---|---|
| Grounding with Google Search | O modelo consulta o Google antes de responder e cita as fontes. | Verificar se uma súmula foi cancelada, se uma lei foi alterada, se um julgado ainda é o precedente vigente. | Quase sempre |
| URL context | Você cola endereços e o modelo lê o conteúdo daquelas páginas. Até 20 URLs por consulta, 34 MB por URL. | Mandar o modelo ler três acórdãos publicados no site do tribunal e comparar as rationes decidendi, sem baixar nada. | Sempre que houver link |
| Structured outputs | Força a resposta a sair em um formato fixo definido por você, em JSON. | Extrair de cem contratos os mesmos oito campos: partes, objeto, vigência, multa, foro, reajuste, rescisão, garantia. | Trabalho em série |
| Code execution | O modelo escreve código e executa, devolvendo o resultado calculado. | Atualização monetária, cálculo de sucumbência, projeção de custas, conferência de tabela de honorários. | Quando há número |
| Function calling | O modelo aciona sistemas externos que você declarou. | Consultar o andamento no sistema interno do escritório, gravar no CRM jurídico, disparar tarefa no gerenciador. | Exige desenvolvedor |
| Grounding with Google Maps | Ancora a resposta em dados geográficos do Google Maps. | Competência territorial, distância entre comarcas, localização de imóvel em ação possessória, endereço para citação. | Casos específicos |
Grounding with Google Search ligado, URL context ligado, thinking level em high. Nessa configuração você pode escrever: "Leia os três acórdãos nestes links, identifique a ratio decidendi de cada um, aponte onde divergem e me diga se há tese firmada em recurso repetitivo sobre o ponto. Cite a fonte de cada afirmação." O modelo lê os documentos reais, busca o contexto atual e devolve com referências verificáveis. Sem essas duas chaves, a mesma pergunta produz um texto plausível e potencialmente falso.
A pergunta que todo escritório faz é "como faço a IA responder com base nas minhas peças, nos meus pareceres, na minha jurisprudência selecionada". A resposta do Google se chama File Search, e ela existe na API mesmo não aparecendo como chave no painel do Playground.
O funcionamento tem três etapas. Você cria um File Search store, que é um repositório de embeddings. Envia os arquivos, que são automaticamente fatiados em trechos, convertidos em vetores e indexados. Depois consulta, e o sistema faz busca semântica, por sentido e não por palavra exata, recuperando os trechos mais relevantes.
Três detalhes que importam para decisão de gestão:
Para um escritório de porte médio, isso significa que a base de conhecimento interna, aquela pasta de modelos e pareceres que ninguém acha, pode virar um índice consultável em uma tarde de trabalho de um desenvolvedor.
Ligar a chave é o passo fácil. O que faz diferença é o esquema que você define no botão Edit ao lado. Um esquema mal desenhado devolve campos vazios; um esquema bem desenhado devolve dado limpo pronto para colar no Excel.
Três regras práticas para desenhar o esquema de um contrato:
No Gemini 3 é possível combinar structured outputs com ferramentas ao mesmo tempo, o que não era suportado antes. Na prática: extrair campos estruturados de um contrato e, na mesma chamada, buscar no Google se a norma citada na cláusula de reajuste continua vigente.
Conteúdo pago, vídeos do YouTube, arquivos do Google Workspace, áudio e vídeo. Portal de tribunal com login não será lido.
O erro clássico é escolher sempre o modelo mais potente, do mesmo jeito que se escolhe o sócio mais experiente para conferir uma minuta de procuração. Custa caro e não melhora o resultado. Filtre pela tarefa abaixo e veja qual modelo a lista recomenda, com os preços reais lidos na interface do AI Studio em 19 de agosto de 2026, em dólar por milhão de tokens.
Traduz a tabela de preços em decisão de escritório. Os tokens por página seguem os valores oficiais do parâmetro media resolution: 280 em low, 560 em medium, 1120 em high. Informe a cotação do dia no último campo, porque este guia não busca câmbio em tempo real.
Rode a calculadora com 50 contratos de 40 páginas em Gemini 3.7 Flash e resolução medium. Compare com o custo de uma hora de advogado júnior lendo os mesmos 2000 páginas. A diferença não é argumento para substituir ninguém, é argumento para redesenhar onde a hora do júnior é gasta. Triagem é onde a IA ganha. Julgamento sobre o achado da triagem é onde o júnior ganha, e é o que ele deveria estar fazendo.
O Gemini 3.1 Pro Preview e o Gemini 3.1 Flash Lite exibem corte de conhecimento em janeiro de 2025 na própria lista de modelos do AI Studio. Nos modelos mais recentes, o campo remete ao model card em vez de trazer a data. Em qualquer caso, o princípio é o mesmo: existe uma data a partir da qual o modelo não viu mais nada, e ela é sempre anterior ao dia em que você está usando. A conclusão está certa e a preocupação é legítima, mas a solução não é esperar um modelo mais novo.
A solução é arquitetural, e é exatamente o que as ferramentas de grounding resolvem. Com Google Search ligado, o modelo não responde de memória, ele busca e cita. Com URL context, ele lê a fonte que você indicou. Com File Search, ele consulta a base do escritório. O corte de conhecimento vira irrelevante quando a resposta é ancorada em documento externo.
O que permanece relevante é isto: com todas as ferramentas desligadas, o modelo responde de memória de treinamento, e essa memória tem data de corte. É esse o cenário que produz a citação de julgado inexistente que já rendeu sanção a advogado em mais de um país. O erro nunca foi o modelo. Foi usar o modelo com as chaves desligadas para uma pergunta que exigia fonte.
A numeração confunde porque as linhas Flash e Pro evoluem em ritmos diferentes. O Gemini 3.7 Flash é de 13 de agosto de 2026. O Gemini 3.1 Pro Preview é de 12 de fevereiro de 2026. O Flash é mais recente, o Pro é mais profundo. Não são versões do mesmo produto, são produtos diferentes com finalidades diferentes.
A descrição oficial do 3.1 Pro fala em modelo de raciocínio de estado da arte, com profundidade e nuance. A do 3.7 Flash fala em execução confiável de múltiplas etapas, trabalho agêntico e código. Traduzindo para o escritório: o Pro é para quando a qualidade do raciocínio é o produto, como em um parecer sobre tese controvertida. O Flash é para quando a confiabilidade da execução é o produto, como em processar cem documentos aplicando o mesmo critério a todos sem variar.
Há ainda uma diferença de preço relevante. O Pro cobra em duas faixas conforme o tamanho do contexto: até 200 mil tokens, 2 dólares de entrada e 12 de saída por milhão; acima disso, 4 e 18. Ou seja, mandar um processo inteiro para o Pro dobra o preço unitário no meio do caminho. O Flash cobra 0,75 e 3,75 em qualquer tamanho de contexto, em preço promocional válido até 31 de dezembro de 2026.
Está nos termos de uso, e ela decide se o que você digita pode ser lido por uma pessoa que trabalha no Google. Esta é a seção que faltava no material de 2025 e a que mais deveria mudar o comportamento de quem lê.
Os termos da Gemini API separam Unpaid Services de Paid Services, e a diferença é categórica.
| Questão | Nível gratuito | Nível pago |
|---|---|---|
| Seus prompts treinam os modelos do Google? | Sim O conteúdo enviado e as respostas geradas são usados para fornecer, melhorar e desenvolver produtos e serviços do Google. | Não O Google declara que não usa seus prompts nem as respostas para melhorar os produtos. |
| Pessoas podem ler o que você digitou? | Sim Revisores humanos podem ler, anotar e processar a entrada e a saída da API. O Google desvincula os dados da conta, da chave e do projeto antes da revisão. | Não Não há revisão humana prevista nesses termos para o serviço pago. |
| Há registro do que foi enviado? | Sim, sem prazo explícito de retenção declarado para conteúdo usado em treinamento. | Sim, por período limitado, com finalidade declarada de detectar e prevenir violação da política de uso. |
| E se eu ligar o grounding? | Com Google Search ou Google Maps ligados, prompts, informações de contexto e saída ficam armazenados por 30 dias, em ambos os níveis. | |
Colar o inteiro teor de um contrato de cliente, uma petição com dados de parte, um laudo médico ou uma proposta de acordo no AI Studio gratuito significa aceitar que aquele conteúdo pode ser lido por um revisor humano e usado no desenvolvimento de produtos do Google. Isso é incompatível com o dever de sigilo do artigo 34, VII, do Estatuto da Advocacia, e cria exposição sob a LGPD quando há dado pessoal envolvido, o que é praticamente sempre.
Os termos dizem que o Google desconecta os dados da conta, da chave de API e do projeto antes de os revisores acessarem. Isso reduz o risco de alguém ligar o conteúdo a você. Não reduz o risco de o conteúdo em si ser identificável.
Um contrato de compra e venda de imóvel contém o número da matrícula. Uma petição contém o número do processo. Um laudo contém a data do procedimento e o CID. Desvincular da conta não remove nenhum desses elementos. O texto continua identificável por quem o lê, e a proteção oferecida é sobre a origem da submissão, não sobre o conteúdo submetido.
Por isso a única barreira confiável é anterior: ou o conteúdo não vai para o nível gratuito, ou ele vai anonimizado de verdade antes de sair da sua máquina.
A distinção nos termos é entre Unpaid Services e Paid Services, e ela se define por haver ou não faturamento ativo associado ao projeto que gera a chave de API. Usar a interface do AI Studio sem chave configurada e sem faturamento é uso de nível gratuito.
Na barra lateral, o bloco Manage traz o Dashboard, onde se acompanha consumo e limites. É de lá que se verifica a situação real do projeto. Confiar na memória de "acho que configurei o pagamento" não é procedimento adequado para uma decisão que envolve sigilo profissional.
Recomendação de gestão: essa verificação deve estar em uma política escrita do escritório, com responsável nomeado, e não na cabeça de quem estiver usando a ferramenta naquele dia.
Nenhum documento de cliente entra em ferramenta de IA gratuita. Sem exceção para urgência, sem exceção para sócio.
System instructions é a caixa logo abaixo do nome do modelo, com o texto de apoio "Optional tone and style instructions for the model". O rótulo é modesto e enganoso: não se trata só de tom e estilo. É onde se define o papel, o método, os limites e o formato padrão de tudo que vier depois, para toda a conversa.
A diferença prática entre um advogado que obtém resultado consistente e um que obtém resultado aleatório costuma estar aqui. O prompt muda a cada pergunta. O system instruction fica. Quatro instruções prontas abaixo, completas, para copiar e colar. Ajuste os nomes de área e de tribunal ao seu caso.
Todas as quatro têm o mesmo esqueleto: papel definido, método em passos numerados, restrições explícitas e formato de saída fixo. E todas têm uma cláusula de admissão de ignorância, aquela linha que manda o modelo dizer que não encontrou em vez de preencher com o que soa provável. É essa cláusula que separa uma ferramenta utilizável de uma máquina de gerar citação falsa. Ela deveria estar em toda instrução de sistema usada em ambiente jurídico.
Um roteiro fechado para a primeira sessão de trabalho de verdade, com um caso real do escritório. Não é demonstração, é produção. Use um caso já encerrado, para poder conferir o resultado contra o que de fato aconteceu.
A mesma pergunta com e sem grounding, lado a lado. Nenhum argumento sobre IA funciona tão bem quanto ver as duas respostas na mesma tela.
O ícone de setas no topo do Playground abre duas respostas lado a lado. É a forma mais rápida de testar duas versões de instrução de sistema.
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