Em boa parte, o preço se explica por uma pergunta que todo cliente faz: para onde vão os documentos dele? O Harvey e o Legora vendem fluxos de trabalho jurídicos, bases de pesquisa e integrações, e isso tem valor. Também vendem uma resposta a essa pergunta, garantida em contrato. Se seu escritório de advocacia consegue respondê-la sozinho, a escolha de uma alternativa ao Harvey passa a depender só das funcionalidades.
Os mesmos modelos que você pode contratar
O Harvey começou com modelos da OpenAI. Em maio de 2025, passou a usar também modelos da Anthropic e do Google, acessados pelo AWS Bedrock e pelo Google Vertex. Em março de 2026, informou que usava Claude Opus 4.6, Sonnet 4.6, GPT-5.2 e Gemini 3 Flash.
Qualquer escritório pode assinar esses modelos diretamente. Por isso, é justo perguntar o que justifica o preço. A resposta tem duas partes, e ambas pesam.
O que está incluído no preço
A primeira parte é o produto jurídico. O Harvey e o Legora oferecem fluxos de trabalho pensados para a advocacia, conteúdo de pesquisa e integrações.
A segunda parte é uma garantia de segurança. O Harvey exige três coisas de cada fornecedor de modelo: retenção zero, nenhuma revisão humana dos dados e nenhum treinamento com eles. Esse compromisso é importante. Com ele, o escritório sabe dizer ao cliente onde os documentos ficam e quem pode lê-los.
Esse compromisso faz parte de um contrato. Segundo um porta-voz do Harvey citado pela Fast Company em 2025, um grande escritório compra ao menos 100 licenças, por no mínimo um ano. O Harvey não publica preços, e os valores que circulam são estimativas de terceiros. O escritório fica preso ao Harvey não pela tecnologia, mas sim pelo contrato.
O que os testes mostram
Em outubro de 2025, a Vals AI comparou o ChatGPT com três ferramentas jurídicas em 210 perguntas sobre direito americano. Segundo o LawSites, o ChatGPT acertou 80%, e as ferramentas jurídicas ficaram entre 79% e 81%. Os quatro ficaram a menos de quatro pontos de distância entre si.
Os advogados que responderam às mesmas perguntas acertaram 71% em média. O teste tem um limite importante: Thomson Reuters, LexisNexis e vLex não participaram. Além disso, mede apenas pesquisa em direito dos Estados Unidos. Nesse teste, um assistente de uso geral ficou no mesmo nível das ferramentas especializadas.
Plataformas jurídicas e assistentes de uso geral já convivem
Entre maio e outubro de 2026, quatro grandes empresas de IA lançaram produtos para o setor jurídico. A Anthropic lançou o Claude for Legal em 12 de maio. Em 25 de agosto, o Google lançou uma versão prévia do Gemini Enterprise for Legal. A OpenAI lançou o Astra for Law em 17 de setembro, só para grandes escritórios selecionados por meio do Trusted Access Program.
A Microsoft lançou o Copilot for Legal em 15 de outubro. O Harvey já roda dentro do Microsoft 365 Copilot desde junho de 2026. Segundo o ABA Journal, o Claude for Legal se conecta a cerca de 20 plataformas jurídicas. Entre elas estão Westlaw e CoCounsel, da Thomson Reuters, além de iManage, NetDocuments e do próprio Harvey.
Na prática, o escritório pode combinar as ferramentas. A plataforma especializada e o assistente de uso geral já funcionam no mesmo ambiente.
O que o sigilo profissional cobre
No Brasil, violar o sigilo profissional sem justa causa é infração disciplinar. A regra está no art. 34, VII, do Estatuto da Advocacia (Lei nº 8.906/1994). O sigilo abrange os fatos que o advogado conhece no exercício da profissão. Isso inclui estratégia, valores de um acordo e fatos que, por si sós, revelam quem é o cliente.
Por isso, tirar nomes e números de um documento não encerra a questão. O documento anonimizado continua confidencial e protegido pelo sigilo. A LGPD também segue valendo para os dados pessoais que restarem no texto, sob fiscalização da ANPD.
Nos Estados Unidos, a ABA tratou o tema na Formal Opinion 512, de 29 de julho de 2024. Ela exige consentimento informado do cliente antes que informações do caso entrem numa ferramenta de IA que aprende com o uso. Uma cláusula padrão no contrato de honorários não basta. A regra é americana, mas mostra como uma entidade de classe da advocacia enxerga a questão.
Responder ao cliente sem intermediário
Para responder ao cliente por conta própria, o escritório precisa de duas camadas de proteção. A primeira é tirar os identificadores antes que o documento saia do computador. A segunda é usar uma conta empresarial que não treina modelos com o que você envia.
A OpenAI informa que, por padrão, não treina modelos com o que é enviado e recebido no ChatGPT Enterprise, do Business, do Edu e da API. A Anthropic diz o mesmo de seus produtos comerciais. Essa conta protege o que sobra no texto depois que os nomes saem. Sobre os tipos de conta, veja o que acontece quando você cola documentos no ChatGPT.
Com as duas camadas, seu escritório responde ao cliente por conta própria. A partir daí, você contrata uma plataforma especializada só pelas funcionalidades que ela oferece. Você pode contratá-la só para quem vai usar esses recursos, com menos licenças. Para transformar isso em regra interna, veja como montar a política de IA de um escritório pequeno.
Onde o promptShield entra
Somos parte interessada: vendemos uma ferramenta para a primeira camada. A função Codificar troca nomes, endereços, números de conta e outros identificadores por códigos curtos. A primeira letra do código indica o tipo de dado. O formato é algo como [P0ABCD], e esse código serve só de exemplo.
Dentro de uma mesma pasta, o mesmo valor recebe sempre o mesmo código. Assim, o modelo reconhece as mesmas partes do caso em documentos diferentes. Em outra pasta, o mesmo valor recebe outro código. A função Decodificar restaura os valores reais a partir do Registro de códigos, no seu computador, num arquivo ou num texto colado.
A detecção, o reconhecimento de texto e a ocultação rodam no seu computador por padrão. Há uma exceção: a Análise profunda é opcional e pode usar um modelo remoto. Nesse modo, o texto das páginas sai do computador e vai para o serviço configurado. Para os detalhes, veja como funcionam os códigos e a decodificação.
Perguntas frequentes
Um escritório pode usar ChatGPT ou Claude com documentos de clientes?
Depende do que sai do escritório. Tire os identificadores antes de enviar e use uma conta empresarial que não treina com o que você envia. O que sobra no texto continua coberto pelo sigilo profissional.
Quais modelos o Harvey e o Legora usam?
O Harvey usa modelos da Anthropic, do Google DeepMind e da OpenAI. Em março de 2026, informou que usava Claude Opus 4.6, Sonnet 4.6, GPT-5.2 e Gemini 3 Flash. As fontes deste artigo não trazem a lista do Legora.
Documento anonimizado continua protegido pelo sigilo profissional?
Sim, porque o sigilo abrange os fatos que o advogado conhece no exercício da profissão, como estratégia e termos do negócio. Tirar os nomes reduz o risco, mas o documento continua confidencial.
Uma conta empresarial do fornecedor de IA é suficiente?
Resolve só parte do problema. OpenAI e Anthropic informam que, por padrão, não treinam modelos com o conteúdo das contas comerciais. Mesmo assim, o documento sai do escritório com os nomes, e por isso vale tirar os identificadores antes.
Antes da próxima proposta
Antes de assinar um contrato de licenças, faça ao fornecedor a pergunta do cliente: para onde vão os documentos? Se seu escritório já tem uma resposta própria, compare as plataformas pelas funcionalidades que sua equipe vai usar. Assim, você paga só pelo que o escritório realmente precisa.