Jurídico · ERP & Fiscal · On-premise

O acórdão tem 1.570 tokens.
O seu LLM só precisa ler 218.

O HANE lê acórdãos, contratos e documentos fiscais e extrai só o que importa — partes, valores, prazos, base legal — entregando ao seu modelo um contexto 86% menor. Os documentos nunca saem do seu ambiente.

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Demo aberta, sem cadastro. O teste grátis cria sua conta — 14 dias · 1M tokens.

85,9%menos tokens

148 mspor acórdão

1,0recall crítico

0 bytespara fora

JURÍDICO PT

Documento bruto — 1.570 tokens

EMENTA: APELAÇÃO CÍVEL. INDENIZAÇÃO POR DANOS MORAIS. RESPONSABILIDADE CIVIL DO ESTADO. SERVIDOR PÚBLICO. VALOR ARBITRADO EM R$ 15.000,00. RECURSO PARCIALMENTE PROVIDO.

… + 48 páginas de relatório, fundamentação e voto …

HANE · −86%

Contexto extraído — 218 tokens

tipoacórdão · apelação cível

partesEstado de Goiás × Ana Ferreira

relatorDes. Roberto Alves · 2ª Câmara

valorR$ 15.000,00 · danos morais

resultadorecurso parcialmente provido

base legalCF art. 37 §6º

Documento bruto — 4.200 tokens

CONTRATO DE PRESTAÇÃO DE SERVIÇOS DE TECNOLOGIA. CONTRATANTE: PREFEITURA MUNICIPAL DE GOIÂNIA. CONTRATADA: EMPRESA ALFA TECNOLOGIA LTDA. VIGÊNCIA: 12 MESES. VALOR GLOBAL: R$ 480.000,00.

… + cláusulas boilerplate (82 páginas) …

HANE · −84%

Contexto extraído — 670 tokens

tipocontrato · prestação de serviços

contratantePrefeitura de Goiânia

contratadaEmpresa Alfa Tecnologia Ltda

vigência12 meses · renovável

valorR$ 480.000,00 · parcelas de R$ 40k

multa20% do total · cláusula 8.2

Documento bruto — 3.800 tokens

|C100|1|55|12345678000195|GO|62|004821| · |3/1/2025|6102||480000,00| · |C170|1|8471.30.19|NOTEBOOK|100|UN|4800,00|

… + 1.200 registros C, D, E, G, H …

HANE · −74%

Contexto extraído — 988 tokens

tipoSPED EFD · escrituração digital

emitente12.345.678/0001-95 · UF GO

notaNF-e 004821 · CFOP 6.102

produtoNCM 8471.30.19 · R$ 480.000,00

alertabase reduzida conv. 52/91 não aplicada

Benchmark real · maio 2026

Números medidos, não estimados

63 acórdãos reais do TJ-GO, processados em ambiente isolado. Sem GPU dedicada.

85,9%

menos tokens no prompt

1.570 → 218 por acórdão

148 ms

latência mediana E2E

P95 = 1 s · em CPU

1,0

recall de entidades críticas

nenhuma parte ou valor perdido

−86%

de custo no GPT-4o

$62 → $9 / 10k acórdãos·mês

AdaptiveHANEPipeline v1.5.1 · PyMuPDF 1.27.2 · domínio juridico_pt auto-detectado · dados brutos auditáveis

Para quem é

Do tribunal à fábrica

O HANE se adapta ao vocabulário de cada setor editando um arquivo de ontologia — sem retreinar modelo, sem enviar dados para fora.

Tribunais e órgãos públicos

Acórdãos, sentenças e editais processados com sigilo total — deploy on-premise, zero transferência externa.

Validado: 63 acórdãos TJ-GO · mediana 148 ms

Jurídico privado

Contratos, petições e jurisprudência em volume — partes, prazos, valores e cláusulas de risco extraídos de forma estruturada.

API REST + MCP · −85,9% tokens ao LLM

ERP & fiscal (TOTVS)

Manuais Protheus, SPED, NF-e e código ADVPL — acelerando implantações, auditorias fiscais e suporte técnico.

28 manuais TOTVS · F1 0,853 · recall 1,0

Cartórios & serventias

Escrituras, certidões e procurações em volume — partes, imóveis, matrículas e valores estruturados sem o dado sair da serventia.

juridico_pt · PDF, DOCX · 0 bytes para fora

Como funciona

De documento bruto a contexto em 3 passos

Seis camadas adaptativas por baixo — você só vê três etapas. Sem chamar nenhum LLM internamente.

Envia o documento

PDF, DOCX ou TXT. O HANE detecta o domínio e as seções (ementa, fundamentação, dispositivo) automaticamente.

O pipeline comprime

Seleção semântica, NER hierárquico, budget adaptativo e cache de padrões extraem só as entidades que importam.

Recebe o contexto

Entidades estruturadas, ~86% menores, prontas para o seu modelo — via API REST ou servidor MCP.

Integração

Conecta no seu fluxo em uma chamada

API RESTFastAPI com API Key. POST /annotate/file aceita PDF, DOCX, XLS, JSON, XML.

Servidor MCPPlugue direto no Claude Code e outros LLMs. Memória de contexto entre turnos inclusa.

On-premiseDeploy Docker no seu ambiente. Licença assinada, sem chamada externa no processamento.

Jurídico PT-BRAcórdãosContratosEditaisSPED & EFDProtheusFiscalADVPLCódigoMédico

POST /annotate/file200 OK · 41 ms

# resposta — contexto comprimido
domain     : "juridico_pt"
entidades  : 14
tokens_in  : 1570
tokens_out : 218
savings    : "85.9%"
partes     : ["Estado de Goiás",
              "Ana Ferreira"]
valor      : "R$ 15.000,00"
on_premise : true

A empresa

Engenharia brasileira, registro próprio

Razão social: HANEIA TECNOLOGIA E INOVAÇÃO LTDA · CNPJ 66.370.086/0001-52
Sede: Goiânia · GO — Brasil
Produto: HANE — Hierarchical Adaptive NER Encoder · v1.5.1
Contato: contato@haneia.com.br · haneia.com.br

INPI Software BR 51 2026 002247-9 · RPI 2883 Google Cloud for Startups — aprovada Benchmark 63 acórdãos TJ-GO · 28 manuais TOTVS · auditável

Jacion Silva

Fundador & CEO · Cientista de Dados & Engenheiro de IA

Cientista de dados e analista de sistemas com foco em IA aplicada, NLP e automação de processos. MBA em Ciência de Dados pela PUC Goiás. Na TOTVS Brasil Central liderou um ETL orientado a dados para automatizar implantações do Protheus via leitura do SPED Fiscal — 2º lugar no Desafio de Inovação TBC, hoje adotado pela TOTVS Matriz. Criador do pipeline HANE.

2º lugar · Desafio de Inovação TBCETL com leitura de SPED Fiscal para acelerar implantações Protheus · adotado pela TOTVS Matriz

Criador do pipeline HANEExtração semântica hierárquica para documentos ERP, fiscal e jurídico

Google Cloud for StartupsHaneIA aprovada no programa — infraestrutura e suporte técnico para escalar o HANE

IA AplicadaNLP / NERERP ProtheusSPED FiscalADVPLPythonFastAPI

Estimativa

Quanto você economizaria por mês

Projeção a partir do benchmark medido — ajuste para o seu volume.

Documentos por mês1.000

Tipo de documento

—

tokens economizados / mês

—

economia estimada / mês

—

economia estimada / ano

—

Premissa: GPT-4o input a US$ 2,50 / 1M tokens · câmbio US$ 1 = R$ 5,40. Estimativa para o seu volume — não é medição. O benchmark medido (85,9%) está na seção acima.

O acórdão tem 1.570 tokens.O seu LLM só precisa ler 218.