Ithy

O movimento central do Ithy é rodar vários modelos de fronteira na mesma pergunta ao mesmo tempo. Ele puxa recursos do Google, OpenAI, Anthropic, xAI e Meta e distribui entre eles a busca e o raciocínio, para que cada um contribua de um ângulo diferente. A empresa diz que depois concilia as respostas e as junta em uma só, mais completa do que qualquer modelo alcançaria sozinho.

Você decide quanto esforço gastar em cada pergunta. A Busca Rápida é cerca de três vezes mais veloz, segundo a empresa, e serve para consultas pontuais. A Pesquisa Profunda junta vários pesquisadores em paralelo para um resultado mais minucioso. Os dois modos têm versões Pro que liberam recursos extras para quem paga.

As respostas chegam como artigos multimídia, não como balões de chat. Um resultado típico reúne títulos, gráficos, tabelas, botões e vídeo incorporado em uma única página. A empresa vende isso como a grande diferença em relação a um chatbot comum, e é o motivo de esses artigos interativos com IA serem fáceis de ler, citar e reaproveitar.

Você pode colar URLs que começam com https:// para ancorar uma resposta em páginas específicas, ou soltar documentos e arquivos de código inteiros para os modelos analisarem. Isso transforma o Ithy em uma ferramenta de pesquisa que você aponta para o seu próprio material, não apenas em uma respondente de perguntas.

Cada resultado pode ser exportado em PDF, copiado em Markdown ou compartilhado por link. O formato de artigo faz com que o que você compartilha continue parecendo um documento finalizado, o que importa quando você passa conclusões para um colega que não estava na sessão.

O plano gratuito funciona com pontos, e as perguntas mais difíceis rendem mais. Os pontos podem ser trocados por vantagens como o Ithy Pro, então quem usa muito consegue chegar perto dos recursos pagos sem desembolsar antes. A pegadinha é que o acesso grátis é medido: quando os artigos acabam, é preciso esperar ou assinar.

O motor do Ithy coordena o que a empresa descreve como uma das buscas multiagente mais amplas do setor, combinando muitos modelos e fontes web ao vivo. A meta é extrair o consenso entre os modelos em vez de confiar em um só, ainda que a inteligência continue dependendo do que esses modelos conseguem encontrar.