Qual é a melhor IA para resumir PDFs? Colocamos as principais frente a frente

A seleção das cinco ferramentas partiu dos seguintes critérios: disponibilidade para o público geral, suporte a upload de PDFs, popularidade e modelos de uso acessíveis. ChatGPT, Gemini, do Google, Claude, Perplexity e Microsoft Copilot são hoje algumas das ferramentas de IA generativa mais usadas, com capacidade de processamento de documentos, cada uma com abordagens técnicas distintas.

O ChatGPT, da OpenAI, opera sobre a arquitetura GPT-4o e se destaca pelo equilíbrio entre criatividade e precisão. O Gemini utiliza a família de modelos Gemini 2.5, com ênfase em raciocínio profundo e integração com o ecossistema Google. O Claude, da Anthropic, é reconhecido pela segurança e pela capacidade de memória estendida em planos pagos. O Perplexity combina modelos especializados com busca em tempo real e citação de fontes. Já o Copilot, criado pela Microsoft, se integra nativamente ao ecossistema Microsoft Office 365, sendo ideal para produtividade.

Para este teste, o TechTudo utilizou as versões gratuitas, respeitando os limites de cada ferramenta. O suporte a upload de PDFs é nativo em todas elas, seja por meio da interface de chat ou por integração com serviços de armazenamento, como Google Drive e OneDrive.

Para garantir uma comparação justa, utilizamos o mesmo conjunto de três arquivos em todas as plataformas: um artigo acadêmico curto (para avaliar resumos rápidos), um livro em PDF (para testar a capacidade de lidar com documentos longos) e um artigo acadêmico com dados na área da saúde (para verificar a precisão na interpretação de termos técnicos). Todas as IAs receberam exatamente o mesmo prompt: "Resuma este documento destacando objetivos, metodologia (se aplicável), principais pontos e conclusão. Mantenha termos técnicos relevantes." Cada resumo foi comparado com o documento original.

Avaliamos os resumos com base em 5 critérios:

No primeiro teste, utilizamos o artigo acadêmico intitulado "McLuhanaíma: apropriação e novos sentidos de Makunaima/Macunaíma" escrito pelos pesquisadores Alrilene Martins Pinheiro e Fábio Almeida de Carvalho, da Universidade Federal de Roraima (UFRR). O ChatGPT e o Claude.AI foram os mais precisos, capturando corretamente a essência do artigo: a trajetória do herói desde as narrativas orais Pemon até a apropriação satírica de Richard Morse. Ambos preservaram termos técnicos como "circulação literária", "transculturação" e "rapsódia/fuga", além de detalharem corretamente a estrutura da obra de Morse, mencionada no documento.

O Perplexity também foi preciso, mas com um nível de detalhamento intermediário, enquanto o Gemini apresentou boa precisão conceitual, mas menos didático. O Copilot foi o menos detalhado, colocando a resposta em tópicos. Por outro lado, usou de emojis antes de cada um deles, o que ajuda visualmente na compreensão do assunto. Em relação à organização didática, o ChatGPT e o Perplexity se destacaram, sobretudo ao incluírem um ponto que não foi pedido: o de Conceitos-chave do artigo e o de Exemplo ilustrativo, respectivamente. Os resumos mais extensos e detalhados ficaram por conta do Gemini, do Perplexity e do chatbot da OpenAI e as IAs se igualaram em relação ao tempo de resposta. Um ponto negativo é a linkagem exagerada do mesmo documento e, pela ausência deles, o Claude e o Copilot pareceram mais organizados visualmente.

Para este e para o próximo tópico, usamos o mesmo documento: a 2ª edição do livro História da Cidade do Rio de Janeiro, disponível no site da prefeitura, com 132 páginas. O arquivo é escaneado (algo comum, por exemplo, no meio acadêmico), o que dificultou a leitura para algumas das IAs.

O ChatGPT, mais uma vez, foi o mais completo e bem estruturado, organizando o resumo por eixos temáticos (fundação, vida cotidiana, reformas urbanas) e preservando todos os pontos centrais, mas pecou pela demora na resposta (foi o último a responder). Segundo o próprio chat, por ser uma digitalização em imagem, sua leitura foi realizada a partir do prefácio, da nota introdutória e da estrutura geral da obra.

Já o Claude se destacou pela precisão técnica e pela capacidade de extrair informações específicas, como os nomes dos capítulos. A ferramenta também realizou uma leitura a partir da rasterização. O Gemini e o Copilot foram os mais rápidos e organizados, com bom equilíbrio entre síntese, detalhamento e linguagem clara que facilitam a compreensão.

O Perplexity, por fim, não conseguiu processar o PDF escaneado, apresentando erro de parsing (quando os dados de entrada não seguem as regras de estrutura ou gramática esperadas pelo sistema), sugerindo o resumo do documento se o usuário reenviasse uma versão legível do PDF ou colasse o texto principal. Mesmo com o link do arquivo, a IA não conseguiu formular uma resposta.

Aqui, utilizamos o arquivo mencionado no tópico 4. Para descobrir qual IA encontra informações específicas, enviamos as seguintes perguntas no mesmo chat: "Qual é a principal conclusão do texto? Quais dados estatísticos foram apresentados? O documento cita valores, tabelas ou datas? Em quais páginas é possível encontrar imagens?"

Neste caso, o Claude foi o mais preciso e completo, conseguindo extrair corretamente a tabela populacional de 1920 com todos os dados (distritos, área em hectares, data de criação e população), além de listar dezenas de datas históricas com precisão e indicar que as imagens estão distribuídas ao longo da obra, oriundas de acervos como AGCRJ, MIS, MHN e IHGB. Copilot também se saiu bem, identificando a conclusão correta (foco no cotidiano dos cariocas) e citando datas importantes, porém errou ao afirmar que "não há dados estatísticos", quando na verdade há uma tabela populacional completa no Capítulo VIII — ou seja, cometeu uma omissão relevante. Gemini acertou ao afirmar que havia páginas com imagens (mas não as especificou) e mencionar a conclusão sobre o custo social das reformas, mas não encontrou a tabela populacional, limitando-se a dizer que não havia dados estatísticos nos trechos iniciais.

Nesse teste, o ChatGPT foi o que teve o pior desempenho, pois se limitou a dizer que não conseguiria "responder com segurança a essas perguntas a partir do arquivo que foi disponibilizado". Isso indica uma limitação técnica do chatbot na versão gratuita. Como o Perplexity não conseguiu ler nem o arquivo nem o link, ele também não pôde responder às perguntas.

Agora, além do prompt comum, incluímos o pedido de manter os termos técnicos relevantes, "mas como se fosse explicar para alguém que não conhece nada sobre o assunto". O PDF escolhido foi um estudo sobre “Impacto e relevância da Inteligência Artificial (IA) no diagnóstico médico", para avaliar as respostas com base na clareza da linguagem, didatismo e capacidade de simplificação sem perder precisão.

A aplicação da OpenAI foi o que respondeu de forma mais didática e completa, explicando conceitos como Machine Learning e Deep Learning com analogias simples ("a máquina aprende com exemplos", "redes neurais imitam o cérebro"), e ainda detalhou aplicações práticas, benefícios e desafios éticos de forma acessível, mantendo a precisão técnica. Porém, a resposta foi relativamente longa e pode cansar quem busca apenas uma visão geral.

O Claude foi claro e didático, incluindo dados de publicação (como o nome da revista e dos autores) e respondeu com uma estrutura que mistura linguagem técnica e explicações simples, além de destacar os desafios legais e éticos de forma equilibrada e de fácil compreensão para quem não está por dentro do assunto.

O Copilot, mais uma vez, foi o mais acessível e visualmente organizado, com uso de emojis e divisões claras, mas pecou pela superficialidade em alguns conceitos — por exemplo, não explicou adequadamente a diferença entre Machine Learning e Deep Learning, limitando-se a citá-los sem aprofundamento.

Já o Perplexity ganha pontos em relação à objetividade, com boa estrutura em tópicos. Mas diferentemente dos anteriores, não houve uma tentativa de simplificação dos termos ou de explicações com exemplos no dia a dia. Por fim, a IA do Google teve bom equilíbrio entre simplificação e precisão, explicando os conceitos de forma clara e incluindo exemplos práticos (como o uso de smartwatches), porém a resposta foi longa e com algumas repetições, o que pode dificultar a leitura.

Considerando todos os testes realizados nota-se que, em alguns casos, o problema foi incapacidade de leitura do arquivo e não necessariamente geração de informações incorretas. Assim, o Perplexity foi a ferramenta que apresentou mais limitações práticas, já que não conseguiu processar o PDF escaneado utilizado em duas das avaliações, ou seja, em vez de produzir respostas incorretas, a ferramenta simplesmente não conseguiu executar parte significativa da tarefa.

Entre as IAs que efetivamente leram os documentos, o ChatGPT registrou a principal omissão ao não conseguir extrair informações específicas do arquivo analisado, enquanto Copilot e Gemini apresentaram falhas pontuais, sobretudo na identificação de dados estatísticos. O Claude foi o modelo mais consistente em precisão e recuperação de informações ao longo dos testes.

A resposta para essa pergunta depende diretamente do seu perfil de uso e das suas necessidades específicas. Se você pode precisa de máxima precisão, escolha o Claude (essa IA se saiu melhor nos testes e a adaptação do prompt pode fazer ela ter um desempenho ainda melhor e mais alinhado com o desejo do usuário).

Se quer uma ferramenta gratuita e integrada ao Google, opte pelo Gemini. Se é estudante e valoriza didatismo, o ChatGPT é o ideal. Essa também é a melhor ferramenta para o usuário comum que busca o melhor equilíbrio entre qualidade e custo. Se o objetivo é realizar pesquisas que exigem verificação de fontes, o Perplexity é indispensável, devido à sua função de linkagem. Já o Copilot é mais adequado para ambientes corporativos com Microsoft 365, apesar de sua superficialidade em documentos técnicos.

*Preços referentes à data de produção da matéria, junho de 2026

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