Entre 2024 e 2025, o ChatGPT e seus modelos similares deixaram de ser LLMs puramente conversacionais para oferecer soluções completas de ponta a ponta. pesquisa profunda Funcionalidades: recuperação assistida por navegador, síntese de textos longos, extração de evidências multimodais e controles de segurança rigorosamente integrados. Agora discutiremos o que é pesquisa aprofundada e onde podemos obtê-la.
O que é "Pesquisa Profunda" no ChatGPT?
A "Pesquisa Profunda" é um recurso integrado ao ChatGPT que vai além de uma simples sessão de perguntas e respostas: você fornece um tema de pesquisa (por exemplo, "analise os trabalhos mais recentes sobre XX, resuma os principais métodos e forneça citações reproduzíveis") e o sistema recupera documentos da web de forma autônoma, lê e extrai evidências, agrega pontos de vista conflitantes e retorna um relatório estruturado e referenciado. O recurso integra navegação, recuperação de documentos e síntese em um único fluxo, proporcionando ao usuário uma experiência semelhante à de um assistente de pesquisa humano, em vez de uma simples resposta automática.
Por que essa escolha no momento? Dados, computação, modelos e demanda de produtos.
Três tendências convergentes tornaram a Pesquisa Profunda viável em 2024–2025:
- Modelos multimodais e de raciocínio aprimorados. Os modelos básicos mais recentes (série o, GPT-4o e, posteriormente, a família GPT-5) oferecem raciocínio mais robusto e capacidade de seguir instruções com várias etapas. Isso permite uma análise mais aprofundada das evidências obtidas.
- Ferramentas para navegação e recuperação de dados seguras. Interfaces de ferramentas aprimoradas (sandboxes, navegação interativa, módulos de recuperação) e padrões arquitetônicos como a geração aumentada por recuperação (RAG) permitiram que os modelos consultassem fontes externas durante uma sessão. O resultado: conhecimento mais rico e atualizável sem necessidade de novo treinamento.
- Demanda por produtos que necessitem de automação para economizar tempo. Organizações e indivíduos desejam assistentes de pesquisa automatizados que produzam resultados estruturados e citáveis em minutos, em vez de horas — o que leva os fornecedores a transformar fluxos de trabalho de pesquisa em recursos. O lançamento, pela OpenAI, de uma ferramenta dedicada à "pesquisa profunda" e, posteriormente, de variantes mais leves, reflete essa demanda do mercado.
Onde está a pesquisa aprofundada em chatgpt?
ChatGPT web/aplicativo:
A Pesquisa Profunda é um recurso integrado do ChatGPT. agente (uma ferramenta/modo dedicado) que navega, lê e sintetiza autonomamente páginas da web, PDFs, imagens e arquivos carregados em um relatório de pesquisa citado. Aparece na interface do ChatGPT como o Pesquisa Profunda opção (ou através do “Modo Agente” / seletor de agente) e está disponível em diferentes níveis (uma versão paga completa e uma variante “leve” mais barata, disponibilizada para mais usuários). É um recurso integrado. opção no compositor ChatGPT - escolha “Pesquisa aprofundada” Na lista suspensa de ferramentas/compositor (ou no “modo agente” em atualizações mais recentes da interface do usuário), digite sua consulta de pesquisa.
Os planos Plus/Team/Enterprise/Edu permitem 25 tarefas por mês; os usuários Pro podem executar 250 tarefas por mês; os usuários gratuitos podem executar 5 tarefas por mês e ativarão o modo de Backup Leve após atingirem o limite de cota.
Passos rápidos:
- Acesse o ChatGPT (chatgpt.com / chat.openai.com) e faça login.
- Inicie um novo chat e observe a área de composição de mensagens (onde você digita). Clique no menu suspenso de modo/ferramentas. Você deverá ver “Pesquisa aprofundada” (ou selecione modo agente para acessar os recursos visuais/de agente atualizados).
- Insira sua solicitação e (opcionalmente) anexe arquivos (PDFs, planilhas, imagens). A Pesquisa Aprofundada será executada (normalmente em 5 a 30 minutos) e retornará um relatório com as referências citadas.
Se você não vir o sinal “+”, digite “/” (apague as aspas “”) na caixa de entrada antes do prompt e, em seguida, verá a análise detalhada.
Acesso API
OpenAI parece Fornecer uma API de pesquisa avançada. Como alternativa, você pode escolher CometAPI , que utiliza a API de pesquisa avançada do chatgpt. Esta é uma plataforma de APIs agregadas de terceiros que oferece preços de API mais baixos do que a plataforma oficial. Use a Respostas ponto final para chamar a Pesquisa Profunda.
Existem dois modelos especializados em Pesquisa Profunda a partir de 2025:
- API O3-Deep-Research:
o3-deep-research— o modelo de pesquisa mais robusto e de alta qualidade. - API O4-Mini-Deep-Research:
o4-mini-deep-research— uma versão mais leve e de menor custo para consultas mais rápidas ou frequentes.
A OpenAI cobra pela pesquisa profunda com base em uso de token (tokens de entrada e saída), além do uso de ferramentas (por exemplo, pesquisa na web), semelhante a outros modelos. A CometAPI oferece preços com 20% de desconto sobre o preço oficial. Veja os detalhes:
| Modelo | Custo do Token de Entrada | Custo do Token de Saída |
|---|---|---|
| o3-pesquisa-profunda | US$ 8 por 1 milhão de tokens | US$ 32 por 1 milhão de tokens |
| o4-mini-pesquisa-profunda | US$ 1.6 por 1 milhão de tokens | US$ 6.4 por 1 milhão de tokens |
Minha recomendação
Use a pesquisa avançada do ChatGPT: quando você quer um assistente de pesquisa que não interfere no trabalhoVocê digita uma consulta, o agente navega na web, sintetiza as informações e fornece um relatório com citações. Isso é ideal para pesquisas pontuais, geração de ideias ou exploração acadêmica/empresarial.
Use a API E se:
- Você tem um fluxo de trabalho do desenvolvedor (por exemplo, gerar resumos diários de pesquisa, integrar com ferramentas internas, automatizar fluxos de trabalho de pesquisa).
- Você se sente confortável em lidar com a orquestração de ferramentas: esclarecer dúvidas, rastrear, dividir e pós-processar resultados.
- Você precisa de mais controle: pode ajustar as mensagens, esclarecer dúvidas, conectar ferramentas e integrar com seus próprios sistemas.
Como funciona, na prática, a pesquisa profunda no ChatGPT?
Componentes técnicos principais (visão do pipeline)
Uma execução típica do Deep Research encadeia vários subsistemas:
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Compreensão e decomposição de consultasO sistema primeiro analisa a solicitação do usuário, dividindo-a em subtarefas (por exemplo, definir o escopo, encontrar fontes primárias, extrair números, sintetizar divergências). A decomposição explícita melhora a rastreabilidade em tarefas longas e complexas.
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Recuperação e navegaçãoO assistente utiliza uma combinação de índices em cache, APIs de busca na web e um agente de navegação interno para obter páginas, PDFs, conjuntos de dados e trechos de código. A recuperação não se limita à simples reclassificação dos "k primeiros" resultados; geralmente inclui a reclassificação por autoridade e relevância, além da extração de trechos como evidência. Revisões acadêmicas sobre RAG demonstram que esse padrão híbrido de recuperação e geração é agora padrão para resultados fundamentados.
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Ingestão de documentos e raciocínio de contexto extensoOs documentos são divididos em partes, convertidos em representações vetoriais e inseridos no modelo de raciocínio juntamente com um estímulo de linha de raciocínio ou raciocínio deliberativo. Os métodos de pesquisa modernos exploram janelas de contexto mais longas (e, às vezes, ajustes finos seletivos ou exemplos contextuais) para manter a coerência na síntese de múltiplas fontes.
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Consolidação e citação de evidênciasO modelo identifica afirmações que necessitam de comprovação, atribui informações de origem (URLs, trechos citados ou metadados bibliográficos) e destaca incertezas. Os produtos podem fornecer uma bibliografia e citações embutidas ou um relatório exportável.
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**Segurança, filtragem e verificações com intervenção humana.**Antes de entregar os resultados finais, os módulos de Pesquisa Aprofundada executam políticas de segurança (filtrando alucinações, sinalizando afirmações controversas, adicionando avisos de conteúdo) e, às vezes, encaminham tarefas de alto risco para revisores humanos ou exigem confirmação do usuário.
Quais algoritmos e abordagens são mais importantes neste momento?
- Geração Aumentada de Recuperação (RAG) — ainda é fundamental para fundamentar os resultados do modelo em evidências externas. Revisões sistemáticas mostram que o RAG continua sendo uma abordagem dominante para a fundamentação factual, embora os debates sobre custo e robustez persistam.
- Alinhamento deliberativo/de linha de raciocínio — etapas explícitas de raciocínio interno usadas tanto para melhorar a precisão quanto para permitir que os modelos consultem as especificações de segurança ao responder.
- Recuperação estruturada em grafos (GraphRAG e variantes) — integrando conhecimento relacional e conexões de múltiplos saltos para revelar evidências mais relevantes e contextualizadas. Esta é uma área de pesquisa ativa em 2024–2025.
- Estruturas de agentes — Pequenos agentes controladores que orquestram as etapas de navegação, extração, verificação e sumarização são agora comuns em fluxos de pesquisa avançada em produção. Esses controladores reduzem a fragilidade de ponta a ponta.
limitações e preocupações de segurança/éticas
Quão confiáveis são os resultados (alucinação e atribuição errônea)?
Embora a Pesquisa Profunda melhore as taxas de citação em comparação com perguntas simples, os modelos ainda distorcem fatos e atribuem afirmações incorretamente, especialmente para consultas com baixo nível de relevância ou quando fontes confiáveis estão atrás de paywalls. Os anúncios e relatórios do produto reconhecem essas limitações; variantes mais leves e baratas do modelo também aumentam o risco de respostas mais curtas e com menos embasamento quando usadas sem cuidado.
Quais são os riscos para a saúde mental e para a sociedade associados à ampla disponibilidade?
Relatórios da OpenAI e de fontes independentes revelam um conjunto significativo de riscos de danos sociais. Relatos públicos indicam que interações semanais substanciais com o ChatGPT incluem alertas de ideação suicida ou psicose; esse número gerou escrutínio, litígios e atenção regulatória. Esses incidentes ressaltam a necessidade de que a Pesquisa Profunda — especialmente quando usada para aconselhamento ou em contextos terapêuticos — seja combinada com mecanismos de segurança, encaminhamento para especialistas humanos e avisos legais claros.
E quanto ao viés, ao uso indevido e à manipulação adversária?
A pesquisa profunda pode ser manipulada por adversários que otimizam o conteúdo da web para gerar sinais enganosos (SEO, fontes falsas), ou por grupos que disseminam intencionalmente desinformação para influenciar a síntese. Portanto, a pesquisa em recuperação robusta a ataques adversários, verificação de proveniência e treinamento de modelos com reconhecimento de proveniência é crucial.
Questões de privacidade e direitos autorais
A extração, indexação e sumarização de pesquisas protegidas por direitos autorais ou conteúdo pago levantam questões legais e éticas. As equipes de produto estão explorando corpora licenciados, permissões e marcas d'água para lidar com essas preocupações; a pesquisa sobre os limites do uso justo para sumarização automatizada está em andamento.
Conclusão
A pesquisa aprofundada em ChatGPT não se resume a um único laboratório ou técnica isolada; trata-se de um esforço multifacetado que abrange recuperação e ancoragem, alinhamento por raciocínio, interação multimodal e em tempo real, engenharia de modelos eficiente e os sistemas/infraestrutura que viabilizam esses experimentos em larga escala. Lançamentos recentes de produtos (o recurso de "pesquisa aprofundada" e a série GPT atualizada), pesquisas corporativas sobre alinhamento deliberativo, trabalhos acadêmicos ativos em RAG e modelos agentivos, e investimentos maciços em infraestrutura, juntos, delineiam o território onde a área está concentrando seus esforços atualmente.
Atualmente, pesquisas aprofundadas podem ser realizadas por meio do ChatGPT e da API, cada um com suas próprias vantagens e desvantagens.
Os desenvolvedores podem acessar API O4-Mini-Deep-Research e API O3-Deep-Research através do CometAPI, a versão mais recente do modelo está sempre atualizado com o site oficial. Para começar, explore as capacidades do modelo no Playground e consulte o Guia de API para obter instruções detalhadas. Antes de acessar, certifique-se de ter feito login no CometAPI e obtido a chave da API. CometAPI oferecem um preço muito mais baixo que o preço oficial para ajudar você a se integrar.
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