A OpenAI lançou o Astra for Law, conectando o GPT-6 Astra a um índice de pesquisa jurídica dos EUA construído internamente, voltado para escritórios de advocacia e empresas de legal tech. O modelo recebe a identificação GPT-6 Astra Law e chega primeiro ao ChatGPT e ao Codex em regime de Trusted Access, para escritórios selecionados testarem; a API será liberada depois, com opção de retenção zero de dados. Latham & Watkins, Ropes & Gray, Cooley e Sullivan & Cromwell estão na primeira leva.
Os números oficiais vêm do conjunto de validação privado Legal Research Bench, da Vals AI. Nas 200 perguntas de pesquisa jurídica dos EUA, os dois sistemas rodaram no nível máximo de raciocínio: o Astra for Law teve taxa de acerto geral de 54,0%, enquanto o GPT-6 Astra apoiado só em busca na web ficou em 38,7%, uma alta relativa de 40%. Em questões predominantemente de jurisprudência, o primeiro encontrou 24% mais precedentes de referência; em conjuntos de trechos-alvo auditados manualmente, no mesmo nível de raciocínio, o ganho chegou a 54% mais trechos relevantes recuperados.
A novidade está na camada de busca
A parte que mais chama atenção desta vez é a busca. O índice jurídico construído pela própria OpenAI cobre mais de 230 milhões de URLs, reunindo jurisprudência, leis, regulamentos administrativos, regras de tribunais e decisões administrativas dos EUA, atualizado diariamente segundo a empresa. Também há parceria com o Free Law Project para acessar o banco de dados CourtListener, que reúne mais de 99,9% das decisões precedentes públicas nos EUA. Some-se a isso 26 plugins de parceiros e 47 plugins da comunidade, conectando produtos da Relativity, Clio, iManage, Intapp, DeepJudge e Thomson Reuters ao fluxo de trabalho.
Os modelos genéricos sempre travam no mesmo ponto ao fazer pesquisa jurídica: as fontes de jurisprudência obtidas por busca na web são heterogêneas, com versões inconsistentes e cadeias de citação que se rompem facilmente, e o custo da revisão do advogado muitas vezes supera o tempo que o modelo economiza. Construir o próprio índice transfere esse risco do advogado para o fornecedor. O valor absoluto de 54,0% também mostra o outro lado: mais da metade das perguntas ainda é respondida errado, e a própria OpenAI afirma que os advogados precisam verificar cada fonte, mantendo o processo de governança em casos de alto risco.
Quem vende índice e quem vende fluxo de trabalho
Na corrida da IA jurídica, a Harvey já está avaliada em US$ 11 bilhões, e a Thomson Reuters tem o CoCounsel; em ambos os casos, o diferencial não está no modelo em si, mas no contexto dos casos, na gestão de permissões e no rastro de auditoria. Desta vez, a OpenAI entra numa camada mais baixa: não faz gestão de projetos para escritórios, apenas empacota busca e raciocínio como uma base que outros podem integrar — e a Thomson Reuters já aparece na lista de 26 plugins parceiros.
A resposta da Thomson Reuters foi direta, reforçando que o CoCounsel continua sendo um sistema profissional confiável, projetado para o trabalho jurídico. Do lado da Harvey, o elogio é à capacidade de busca; a Cooley fala sobre agilidade no processo. Juntando essas falas, o limite da divisão de trabalho fica claro: a capacidade na camada do modelo pode ser terceirizada, mas quem assume a conformidade e a responsabilidade continua sendo vendido separadamente por cada um.
Por enquanto, um assunto distante para os escritórios chineses
O índice do Astra for Law cobre apenas fontes jurídicas dos EUA, sem nenhuma referência ao sistema legal chinês. O que os escritórios chineses podem aproveitar no curto prazo é o formato, não o produto: transformar decisões judiciais, bancos de leis e regulamentos locais em uma camada de busca que o modelo possa acessar diretamente, para só então discutir precisão. Já existem iniciativas semelhantes no país, mas com dados de benchmark divulgados publicamente muito menores do que os deste caso, o que torna a comparação direta inviável por ora.
A OpenAI não divulgou preços, nem quantos escritórios o Trusted Access cobre, nem em qual faixa a API será liberada. As perguntas da Vals AI vêm de um conjunto de validação privado, então essa comparação não pode ser reproduzida por terceiros. Entre os primeiros clientes, nenhum revelou a escala real de uso.
Fontes: página oficial de lançamento da OpenAI, Vals AI Legal Research Bench, CocoLoop, Artificial Lawyer, Neowin; taxa de acerto, tamanho do índice e número de plugins conferidos conforme os dados divulgados pela OpenAI.