LLM: o que é, como funciona e como escolher o melhor modelo para marketing

LLM é a tecnologia que todo time de marketing já usa no ChatGPT, no Gemini ou no Claude, mesmo sem chamá-la por esse nome. A dúvida que aparece logo depois é outra: qual dessas ferramentas faz mais sentido para a rotina do time?

O uso cresceu rápido. Segundo o AI Index 2025, da Universidade Stanford, 71% das organizações usaram IA generativa em pelo menos uma área do negócio em 2024. Um ano antes, eram 33%.

Neste conteúdo, vamos explicar o que é um LLM, como ele funciona e como é treinado. Depois, vamos comparar ChatGPT, Gemini e Claude com critérios práticos de marketing. Se vocês ainda estão estruturando o uso de IA generativa no marketing, este guia ajuda a escolher com mais segurança.

O que é LLM (Large Language Model)

LLM, ou grande modelo de linguagem, é um modelo de inteligência artificial treinado com volumes enormes de texto para entender e gerar linguagem humana. É a tecnologia por trás de ferramentas como ChatGPT, Gemini e Claude.

Na prática, o LLM recebe uma instrução em texto e devolve uma resposta, um resumo, uma tradução ou até um código. O “grande” do nome vem de dois fatores: a quantidade de dados usada no treinamento e o número de parâmetros do modelo, que pode chegar a centenas de bilhões.

Como um LLM funciona

Um LLM funciona prevendo a próxima palavra mais provável de uma sequência, com base nos padrões que aprendeu no treinamento. Ele quebra o texto em pequenas unidades, analisa a relação entre elas e monta a resposta parte por parte.

Tokens e previsão da próxima palavra

O modelo não lê palavras inteiras como nós. Ele divide o texto em tokens, que podem ser uma palavra, parte de uma palavra ou um sinal de pontuação.

A partir daí, o processo segue sempre a mesma lógica:

• Entrada: o texto do usuário é convertido em tokens
• Cálculo: o modelo estima qual token tem mais chance de vir em seguida
• Geração: o token escolhido entra na resposta, e o cálculo recomeça
• Repetição: o ciclo continua até a resposta ficar completa

Arquitetura transformer

Quase todos os LLMs atuais usam a arquitetura transformer, apresentada por pesquisadores do Google em 2017. Foi ela que permitiu o salto de qualidade dos modelos de linguagem.

O ponto central dessa arquitetura é o mecanismo de atenção. Com ele, o modelo avalia quais partes do texto são mais importantes para entender cada trecho:

• Contexto: o modelo entende que “banco” significa coisas diferentes em “banco de dados” e “banco da praça”
• Relações: palavras distantes na frase continuam conectadas no cálculo
• Escala: o processamento acontece em paralelo, o que viabiliza treinar com volumes gigantes de texto

Parâmetros e janela de contexto

Dois conceitos aparecem em quase toda comparação entre LLMs. Os parâmetros são os ajustes internos que o modelo aprende no treinamento e, em geral, indicam a capacidade dele. Já a janela de contexto é a quantidade de texto que o modelo consegue considerar de uma vez, somando a pergunta, os anexos e a resposta.

Tamanho, porém, já não garante desempenho. Segundo o mesmo relatório de Stanford, em 2022 o menor modelo a passar de 60% no teste MMLU tinha 540 bilhões de parâmetros. Em 2024, um modelo com 3,8 bilhões de parâmetros alcançou a mesma marca, uma redução de 142 vezes.

Como os LLMs são treinados

Os LLMs são treinados em quatro etapas principais: preparação dos dados, pré-treinamento, ajuste fino e alinhamento com feedback humano. Antes de chegar ao público, ainda passam por testes de desempenho e segurança.

Cada etapa resolve um problema diferente, e juntas elas explicam por que dois modelos de tamanho parecido podem se comportar de jeitos tão diferentes.

Preparação dos dados

Tudo começa pela base de dados. A qualidade do que entra no treinamento define boa parte da qualidade do que sai nas respostas.

• Coleta: textos de sites públicos, livros, artigos científicos e repositórios de código
• Limpeza: remoção de duplicados, spam e conteúdo de baixa qualidade
• Filtragem: exclusão de dados sensíveis e de conteúdo nocivo
• Tokenização: conversão de todo o material em tokens, a unidade que o modelo entende

Pré-treinamento

O pré-treinamento é a etapa mais longa e mais cara do processo. É nela que o modelo aprende a linguagem, a partir de bilhões de exemplos.

• Como aprende: o modelo tenta prever o próximo token de cada trecho e corrige os próprios erros, sem rótulos humanos
• O que aprende: gramática, fatos, estilos de escrita e relações entre conceitos
• Infraestrutura: o processo leva semanas ou meses em milhares de processadores especializados
• Resultado: um modelo base, que completa textos com fluidez, mas ainda não segue instruções com precisão

Ajuste fino (fine-tuning)

No ajuste fino, o modelo base aprende a conversar e executar tarefas. O treinamento passa a usar exemplos selecionados e bem mais específicos.

• Instruções: pares de pergunta e resposta ensinam o modelo a seguir pedidos
• Formato: o modelo aprende a responder em diálogo, com estrutura e clareza
• Especialização: versões ajustadas para áreas como direito, saúde ou programação
• Uso empresarial: empresas também podem ajustar modelos com dados próprios, para tarefas muito específicas

Alinhamento com feedback humano (RLHF)

O aprendizado por reforço com feedback humano, conhecido pela sigla RLHF, refina o comportamento do modelo. É aqui que ele aprende quais respostas são mais úteis para as pessoas.

• Avaliação humana: pessoas comparam respostas diferentes para a mesma pergunta e indicam a melhor
• Modelo de recompensa: essas preferências viram um sistema que pontua cada resposta
• Reforço: o LLM é treinado para buscar as respostas com maior pontuação
• Resultado: respostas mais úteis, claras e seguras

Testes e avaliação

Antes do lançamento, cada modelo passa por baterias de testes. Essa etapa continua depois da publicação, com atualizações frequentes.

• Benchmarks: testes padronizados medem raciocínio, conhecimento e programação
• Testes de segurança: equipes tentam provocar respostas nocivas para corrigir falhas
• Atualizações: novas versões chegam com dados mais recentes e ajustes de comportamento

No fim, os dados escolhidos e o ajuste fino definem boa parte da “personalidade” de cada modelo. Por isso, ChatGPT, Gemini e Claude respondem de jeitos diferentes à mesma pergunta.

LLM, IA generativa e agentes de IA: qual a diferença

IA generativa é a categoria ampla de sistemas que criam conteúdo, como texto, imagem, áudio e vídeo. O LLM é o tipo de IA generativa especializado em linguagem. Já o agente de IA usa um LLM como base para planejar e executar tarefas de várias etapas, com acesso a ferramentas e sistemas.

Os três conceitos funcionam como camadas, e a tabela abaixo mostra onde cada um atua:

Na prática, a IA generativa é o guarda-chuva, o LLM é o motor de linguagem e o agente é quem coloca esse motor para trabalhar dentro de um processo. Para entender como essa última camada já aparece nas operações, vale conhecer o uso de agentes de IA para empresas.

Principais LLMs do mercado

Os LLMs mais usados hoje se dividem em dois grupos. Os proprietários incluem GPT (OpenAI), Gemini (Google) e Claude (Anthropic). Os abertos, como Llama (Meta) e parte dos modelos da Mistral, liberam os pesos para que a própria empresa instale e adapte.

Para times de marketing, os três proprietários concentram a maior parte do uso. Eles chegam prontos em aplicativos fáceis de usar e evoluem a cada poucos meses.

O custo também ajudou a popularizar a tecnologia. O mesmo relatório mostra que usar um modelo com desempenho equivalente ao GPT-3.5 ficou mais de 280 vezes mais barato entre novembro de 2022 e outubro de 2024. O preço caiu de US$ 20 para US$ 0,07 por milhão de tokens.

Como escolher um LLM para marketing

A escolha depende de cinco critérios: qualidade de escrita, acesso a informações atualizadas, análise de dados, integração com as ferramentas do time e privacidade. O melhor teste é a tarefa que o time mais repete na semana.

Qualidade de escrita e controle de tom

Para quem produz conteúdo, este costuma ser o critério decisivo. Afinal, um texto genérico exige tanta revisão que o ganho de tempo desaparece.

Na avaliação, observem principalmente:

• Naturalidade: o texto soa humano ou cheio de fórmulas repetidas?
• Aderência ao tom: o modelo segue o guia de voz da marca sem escorregar?
• Textos longos: a qualidade se mantém do começo ao fim do material?

Pesquisa e acesso a informações atualizadas

O acesso à web faz diferença para pautas de tendência ou análise de concorrentes, porque todo LLM tem uma data de corte no treinamento.

Os pontos para comparar são:

• Busca em tempo real: a ferramenta consulta a internet durante a resposta?
• Citação de fontes: os links aparecem para conferência?
• Pesquisa aprofundada: existe um modo que monta relatórios com várias fontes?

Análise de dados e documentos longos

Para analisar dados e documentos longos, o que mais pesa é a janela de contexto e a capacidade de leitura de arquivos. Relatórios de campanha, planilhas e apresentações fazem parte da rotina de marketing.

Antes de decidir, testem com materiais reais do time:

• Volume: o modelo lê um relatório inteiro sem perder informações?
• Planilhas: ele calcula, cruza dados e gera gráficos?
• Precisão: os números citados batem com o arquivo original?

Integração com as ferramentas do time

Um LLM rende mais quando fica perto de onde o trabalho acontece. Se o time precisa copiar e colar o tempo todo, a adoção cai.

Por isso, vale avaliar a integração com o pacote de escritório que vocês usam, seja Google Workspace ou Microsoft 365.

Também pesam os conectores com drives, CRM e ferramentas de gestão, além da possibilidade de criar fluxos e assistentes personalizados para tarefas recorrentes.

Privacidade e uso corporativo

Quando o time trabalha com dados de clientes, propostas e números internos, a versão gratuita não oferece a proteção necessária. Os planos corporativos existem justamente para isso.

Antes de contratar, confiram nos termos de uso:

• Treinamento: os dados da empresa ficam fora do treinamento dos modelos?
• Administração: existe painel para gerenciar usuários e permissões?
• Conformidade: o plano atende às exigências da LGPD e às políticas internas?

Mesmo com o plano certo, a ferramenta funciona melhor quando vem acompanhada de regras internas claras. Uma política de governança de IA define quem usa, para quê e com quais dados.

ChatGPT, Gemini e Claude: pontos fortes de cada um

Os três estão próximos em desempenho geral, e o que muda é onde cada um se destaca. O ChatGPT é o mais versátil, o Gemini é o mais integrado ao ecossistema Google, e o Claude se sobressai em escrita e documentos longos. Como os modelos são atualizados a cada poucos meses, vale conferir a versão vigente de cada ferramenta antes de decidir.

ChatGPT

O ChatGPT, da OpenAI, é o assistente com o ecossistema mais amplo. Ele funciona bem como ferramenta “para tudo” e costuma ser a porta de entrada dos times.

Os destaques para marketing são:

• Versatilidade: dá conta de textos, análises, pesquisas e ideias de campanha
• Recursos visuais: gera imagens dentro da própria conversa
• Personalização: permite criar assistentes próprios para tarefas recorrentes
• Integrações: conecta-se a muitas ferramentas de terceiros

Gemini

Se vocês já trabalham no Google Workspace, o Gemini, do Google, é a escolha natural. Ele aparece dentro do Gmail, do Docs, do Sheets e do Meet.

Os destaques para marketing são:

• Integração: acessa arquivos e e-mails do time sem sair do ambiente Google
• Multimodalidade: lida bem com texto, imagem, áudio e vídeo
• Janela de contexto: está entre as maiores do mercado, o que ajuda com materiais extensos
• Pesquisa: usa a busca do Google como base, com acesso direto aos resultados mais recentes

Claude

O Claude, da Anthropic, ganhou espaço entre quem prioriza qualidade de texto. Se esse é o foco de vocês, ele se destaca pela escrita natural e pelo bom controle de tom.

Os destaques para marketing são:

• Escrita: textos mais fluidos e com menos fórmulas repetidas
• Documentos longos: mantém a coerência em análises e materiais extensos
• Instruções complexas: segue briefings detalhados com bastante precisão
• Limitação: não gera imagens de forma nativa, então precisa de outra ferramenta para peças visuais

Qual LLM usar em cada tarefa de marketing

O caminho mais comum é combinar ferramentas por tarefa, de acordo com o ponto forte de cada uma e com o ambiente em que o time já trabalha, já que cada LLM se destaca em atividades diferentes.

Uma divisão prática ajuda a começar:

• Artigos, roteiros e textos longos: Claude, pela qualidade de escrita
• Revisão de textos com guia de estilo: Claude, pelo controle de tom em instruções longas
• Pesquisa de tendências e concorrentes: qualquer um dos três com busca na web ativada; o Gemini leva vantagem para quem já usa o ecossistema Google
• Análise de planilhas e relatórios: Gemini para quem usa Google Workspace; ChatGPT para arquivos variados
• Criação de imagens e peças rápidas: ChatGPT ou Gemini

Essa divisão é um ponto de partida, e cada time precisa validar com as próprias tarefas. Em textos persuasivos, por exemplo, a qualidade do resultado depende tanto do modelo quanto do método, como mostramos no conteúdo sobre IA para copywriting.

Quanto custam ChatGPT, Gemini e Claude

Os três oferecem plano gratuito e uma assinatura individual na faixa de US$ 20 por mês, segundo as páginas oficiais do ChatGPT, do Gemini e do Claude. Planos de equipe e empresariais têm valores próprios, cobrados por usuário.

Entre os planos, as diferenças aparecem em três pontos:

• Limites de uso: quantidade de mensagens e arquivos por período
• Acesso a modelos: as versões mais avançadas costumam ficar nos planos pagos
• Recursos corporativos: administração, segurança e controle sobre os dados

Como os valores são cobrados em dólar e mudam com frequência, confirmem os preços nas páginas oficiais antes de aprovar o orçamento.

Como os LLMs escolhem as fontes que citam

Quando consultam a web, os LLMs tendem a dar preferência a fontes claras, confiáveis e fáceis de extrair. Na prática, isso favorece conteúdo com definições diretas, dados com fonte, autoria identificada e boa estrutura técnica.

Entre os sinais que ajudam nessa escolha, estão:

• Resposta direta: seções que entregam a resposta logo no início
• Dados verificáveis: números com fonte, ano e contexto
• Autoridade tópica: vários conteúdos conectados sobre o mesmo tema
• Consistência de marca: a mesma descrição da empresa em todos os canais
• Acesso técnico: páginas rápidas, rastreáveis e sem bloqueios

É essa lógica que ajuda a explicar quais marcas aparecem nas respostas do ChatGPT, do Gemini e do Perplexity. Para aprofundar cada um desses pontos, vejam o guia sobre como aparecer nas IAs.

Limitações e riscos dos LLMs

Os principais riscos dos LLMs são alucinações, vieses, informações desatualizadas e exposição de dados sensíveis. Por isso, revisão humana e regras de uso são indispensáveis no ambiente corporativo.

Cada risco pede um cuidado específico:

• Alucinações: o modelo pode inventar dados com total confiança, então todo número precisa de checagem
• Vieses: os padrões dos dados de treinamento aparecem nas respostas
• Desatualização: sem busca na web, o modelo responde com base na data de corte
• Dados sensíveis: informações de clientes não devem entrar em versões sem proteção corporativa

Esses limites mostram onde o olhar humano continua essencial. O tema aparece com mais detalhes no conteúdo sobre os limites da inteligência artificial.

Como a Layer Up ajuda marcas a ganhar relevância nas respostas das IAs

A Layer Up ajuda marcas a ganhar relevância nas IAs aplicando no conteúdo os critérios de escolha de fontes que mostramos acima, com método e consistência. E começamos testando em casa.

No nosso próprio blog, esse método já aparece nos resultados. Hoje, temos 12 conteúdos citados nas respostas de IA do Google, que posicionam a Layer Up como referência em diferentes segmentos e serviços.

Também temos nota 75 de presença no Gemini e nota 50 no ChatGPT, em uma escala de 0 a 100, segundo o diagnóstico Radar GEO, da RD Station, feito em novembro de 2026.

Para chegar lá, juntamos as frentes de Growth e Conteúdo. Com SEO, CRO e BI, cuidamos da base técnica e da leitura dos dados, como o acompanhamento do tráfego de IA.

Na produção, estruturamos cada conteúdo com resposta direta, fontes identificadas e intenção de busca bem definida. O objetivo é que a marca de vocês seja encontrada, entendida e considerada pelas IAs quando o assunto é o seu mercado.

FAQ – Perguntas Frequentes Sobre LLM

O que significa LLM?

LLM é a sigla de Large Language Model, que em português significa grande modelo de linguagem. O termo se refere a modelos de inteligência artificial treinados com grandes volumes de texto para entender e gerar linguagem.

O ChatGPT é um LLM?

Na prática, sim. Tecnicamente, o ChatGPT é o aplicativo, e os modelos GPT, da OpenAI, são os LLMs que fazem ele funcionar. A mesma lógica vale para o Gemini e o Claude.

Dá para usar mais de um LLM no mesmo time?

Sim, e essa é uma prática cada vez mais comum. Muitos times combinam ferramentas por tarefa, usando um modelo para textos longos e outro para pesquisa ou análise de dados. O importante é definir regras claras de uso para cada ferramenta.

Vale a pena uma empresa criar o próprio LLM?

Para a maioria das empresas, não. Treinar um modelo do zero exige muitos dados, alto investimento e equipe especializada. Na maior parte dos casos, adaptar um LLM existente com boas instruções e acesso aos dados internos já resolve.