A Overchat AI é um kit online que reúne cinco detectores de conteúdo de IA em um só lugar. O detector de texto verifica se a escrita é de IA, o detector de imagens identifica fotos geradas por IA e deepfakes, o detector de código sinaliza código-fonte escrito por IA, o detector de música encontra faixas compostas por IA e o detector de vídeo analisa clipes em busca de geração por IA. Cada detector roda no navegador e devolve uma pontuação de confiança em segundos.
Analisa a escrita para determinar se ela foi produzida por um modelo de linguagem. Funciona com redações, artigos, relatórios e cartas de apresentação, e identifica saídas de GPT-5, Claude Opus 4.7, Gemini 3, Grok 4, Llama 4, DeepSeek V3 e Mistral Large 3. Devolve uma pontuação geral de confiança e destaca frase a frase os trechos com maior probabilidade de serem de IA.
Inspeciona artefatos no nível do pixel e assinaturas de difusão para separar fotos e artes feitas por humanos das geradas por IA. Cobre imagens produzidas por Midjourney v7, Nano Banana 2, Seedream, GPT-Image-1.5, Grok Imagine, Flux 1.1 Pro, Ideogram 3 e os modelos de deepfake de troca de rosto mais comuns. Aceita arquivos PNG, JPG e WEBP de até 10MB.
Compara o estilo e a estrutura de um trecho com padrões típicos de modelos de linguagem. Suporta mais de 20 linguagens de programação e identifica código escrito por GPT-5, Claude Opus 4.7, Gemini 3, Grok 4 e Codex, incluindo saídas produzidas via GitHub Copilot e Cursor. Usado em revisão de código, entrevistas técnicas e avaliação acadêmica.
Examina andamento, estrutura harmônica e assinaturas de produção para determinar se uma faixa foi composta por um modelo de IA. Identifica saídas de Suno v5, Udio v2, Stable Audio 2.5 e ElevenLabs Music. Aceita arquivos MP3, WAV, FLAC, M4A e OGG de até 50MB.
Analisa a consistência do movimento, a iluminação e a geometria facial para identificar imagens geradas por IA e deepfakes. Cobre clipes de Sora 2, Veo 3, Runway Gen-4, Kling 2.5, Hailuo 02 e Seedance, e aceita arquivos MP4, MOV e WEBM de até 100MB ou uma URL de vídeo remoto.
Cada detector usa um modelo treinado em sinais específicos do seu formato, em vez de um único classificador genérico. As seções abaixo descrevem o que diferencia o pacote da Overchat AI.
O detector de imagens observa artefatos no nível do pixel, o detector de texto analisa a distribuição de tokens e a variabilidade, e o detector de música examina assinaturas harmônicas e de produção. Cada modelo é ajustado para os sinais que realmente indicam autoria de IA naquele formato.
Uma análise típica termina em dois a três segundos, independentemente do formato, desde que o arquivo esteja dentro dos limites de tamanho indicados. Não há fila nem plano pago que libere processamento mais rápido.
O conteúdo enviado é processado na hora e descartado em seguida. Ele não é usado para treinar os modelos de detecção, o que torna as ferramentas adequadas para manuscritos inéditos, código-fonte interno e material ainda não publicado.
O pacote é atualizado conforme novos geradores são lançados. Em abril de 2026 ele cobre GPT-5, Claude Opus 4.7, Gemini 3, Nano Banana 2, Seedream, Sora 2, Veo 3, Suno v5 e os demais modelos citados nesta página.
O fluxo é o mesmo para os cinco detectores. Escolha o detector que corresponde ao conteúdo, envie o arquivo ou cole o texto e leia o resultado.
Abra o detector correspondente ao conteúdo que você quer verificar. Texto e código são inseridos em campos de colar. Imagens, áudio e vídeo podem ser enviados como arquivo ou informados por URL remota.
Os campos de texto aceitam até 5.000 caracteres. O envio de imagens é limitado a 10MB, faixas de áudio a 50MB e arquivos de vídeo a 100MB. Documentos maiores podem ser verificados em partes.
Cada detector devolve uma pontuação de confiança e, quando é possível determinar, o provável modelo de origem. O detector de texto também destaca frases específicas com maior probabilidade de terem sido geradas por IA.
A detecção de IA é muito usada em contextos em que a origem do conteúdo afeta a decisão que está sendo tomada — incluindo educação, jornalismo, desenvolvimento de software e publicação de conteúdo.
O detector de texto e o de código são usados para verificar redações, provas para fazer em casa, artigos de pesquisa e trabalhos de programação antes da correção. O destaque frase a frase ajuda a localizar trechos de IA dentro de trabalhos mais longos.
Editores rodam o detector de texto em releases e posts de convidados para identificar textos reescritos por IA. Os detectores de imagem e vídeo são usados para filtrar mídia viral em busca de deepfakes e imagens geradas por IA antes da publicação.
O detector de código é usado na revisão de pull requests e em entrevistas técnicas para identificar código escrito por GPT-5, Claude Opus 4.7, Gemini 3 ou Codex — incluindo saídas produzidas via GitHub Copilot e Cursor. Isso é especialmente relevante para bases de código críticas e desafios de programação feitos em casa.
O detector de música é usado para verificar faixas enviadas como composições originais. O detector de imagens é usado para conferir fotografias e obras de arte antes do licenciamento, da publicação ou da inscrição em concursos com júri.
O detector de texto é o ponto de entrada mais comum. Para imagens, código, música ou vídeo, abra o detector correspondente na lista acima. Cada um devolve um resultado em poucos segundos.
