ChatQuote

Software de orçamentos com IA para empresas de serviços

A maioria das empresas de serviços não consegue publicar uma tabela de preços, porque cada trabalho exige algumas perguntas antes de ser orçado. O ChatQuote faz essas perguntas no próprio site da empresa, a qualquer hora, e depois redige um orçamento detalhado e uma proposta com a marca dela a partir dos preços da própria empresa.

Site chatquote.app

ChatQuote — estudo de caso: Aplicação web

Pedido entra. Orçamento detalhado sai.

A CodeLeap projetou, construiu e opera o ChatQuote: o assistente que conduz a conversa no site da empresa, o motor que redige orçamentos detalhados e propostas em PDF com a marca a partir dos preços daquela empresa, a configuração que aprende sobre o negócio com o site e com orçamentos anteriores, e o painel em que a equipe revisa cada lead.

Empreiteiros, eletricistas, empresas de mudança, pintores, telhadistas, empresas de limpeza e agências web e de marketing orçam o trabalho da mesma forma: cada serviço precisa de algumas respostas antes que alguém consiga dar um preço. Esses pedidos costumam chegar à noite, nos fins de semana ou enquanto o dono está num serviço, e o orçamento é escrito depois, muitas vezes fora do horário. O ChatQuote é o produto que a CodeLeap construiu para essa lacuna. Ele fica no site da empresa como um chat com a marca dela, faz as perguntas que a empresa faria numa reunião inicial, coleta os dados de contato do interessado ao longo da conversa e deixa um rascunho de orçamento e de proposta à espera da equipe.

O ChatQuote foi lançado em setembro de 2026. Por ser novo, esta página descreve o que o produto faz, e não resultados de clientes.

Funcionalidades do produto

Uma reunião inicial no próprio site

O assistente faz as perguntas que definem escopo e preço, poucas por vez, aprendidas com os orçamentos anteriores da empresa e com as regras dela aplicadas primeiro, como sempre perguntar sobre o acesso ao local. Ele coleta nome, e-mail e telefone durante a conversa, em vez de usar um formulário, e a empresa decide se ele pode dar uma estimativa não vinculante com base nos preços dela ou manter os valores totalmente fora do chat.
Orçamentos detalhados e propostas com a marca

Cada conversa concluída gera um rascunho de orçamento com preços calculados do jeito que a empresa cobra, seja por dia, por unidade, como valor fixo ou mensal, com premissas, exclusões, prazo e condições de pagamento por escrito. Junto vem uma proposta em PDF com a marca, e qualquer linha pode ser alterada digitando o que mudar, com cada linha editada destacada.
Aprende sobre o negócio sozinho

No cadastro, ele lê o site da empresa e escreve um briefing e um catálogo de serviços; depois aprende preços, o imposto sobre vendas (VAT), condições de pagamento e as perguntas a fazer a partir de alguns orçamentos que a empresa já enviou. Ele mostra o que aprendeu e aceita correções em linguagem simples, listando cada mudança que fez.
As pessoas decidem o que é enviado

Cada proposta aguarda um “Approve & send” (aprovar e enviar), a menos que a empresa ative o envio automático. Antes de entrar no ar, a equipe pode fazer o papel do cliente em conversas simuladas que não enviam e-mail a ninguém, e o chat continua fechado para os visitantes até que alguém ative a chave de go-live.
Leads, transcrições e perfis de equipe

Cada pedido chega com um resumo de uma linha, a transcrição completa e um e-mail para os administradores quando o orçamento fica pronto. Pedidos feitos por telefone e e-mail podem ser incluídos a partir de anotações ou documentos para gerar o mesmo rascunho de orçamento, e os membros trabalham os leads enquanto orçamentos, preços e configurações ficam com os administradores.
Privacidade e segurança desde a concepção

Os dados das empresas ficam armazenados em Londres, embora parte do processamento, incluindo os modelos de IA, aconteça fora do Reino Unido. O assistente público nunca vê os orçamentos anteriores com que aprendeu, toda requisição é verificada no servidor de acordo com a organização e o perfil, o chat público tem limite de requisições e roda isolado no próprio frame, e excluir um lead remove junto o chat, os orçamentos e os documentos.

Desafio

Orçar trabalhos sob medida é lento de um jeito que custa contratos. Chega um pedido e, antes de dar qualquer preço, surgem perguntas sobre tamanho, prazo e escopo, que podem virar dias de troca de e-mails. Depois, o orçamento é montado fora do horário, copiando um antigo e conferindo os impostos, para um trabalho que a empresa talvez nem ganhe, e quando ele é enviado o cliente muitas vezes já pediu orçamento a outras empresas.

Automatizar isso vinha com três restrições. O orçamento tinha de sair dos preços e da forma de orçar da própria empresa, e não da ideia genérica de um modelo sobre quanto um trabalho custa, e nada com preço poderia chegar a um cliente sem o aval da empresa, a menos que ela decidisse o contrário. A configuração tinha de ser quase automática, porque uma empresa sem tempo para escrever orçamentos também não tem tempo para escrever prompts ou manuais de regras. E um chat aberto ao público no site de outra empresa precisava ser seguro para ficar rodando: com limite de requisições, isolado e incapaz de revelar o material privado com que aprendeu.

Solução

A CodeLeap construiu o ChatQuote como um produto web multi-tenant, em que cada empresa tem seu próprio assistente, treinado com o próprio material. A configuração leva quatro passos: informar o endereço do site para que ele aprenda o que a empresa vende, enviar alguns orçamentos anteriores para que aprenda como a empresa cobra, testá-lo fazendo o papel do cliente e, por fim, ativá-lo. O assistente roda no site da empresa com uma linha de código ou por um link compartilhável, com o nome, o logo e as cores da empresa, sem a marca ChatQuote no chat nem nas propostas.

Por trás do chat, papéis de IA separados cuidam da pesquisa no site, do aprendizado com orçamentos anteriores, da conversa e do detalhamento do orçamento, cada um rodando como um workflow durável que pode ser retomado após uma etapa com falha. O assistente que conversa com os clientes trabalha a partir do que foi aprendido, e não dos orçamentos originais, e cada rascunho chega à página do lead para revisão, onde a equipe pode aprová-lo, alterá-lo digitando ou deixá-lo ser enviado automaticamente, se tiver optado por isso.

Stack tecnológica

A tecnologia escolhida foi a nossa própria base de SaaS, permitindo desenvolver rapidamente um produto multi-tenant e seguro.

Frontend

Next.js e React
Backend

Supabase (Postgres e autenticação), hospedado em Londres
Hospedagem

Vercel, com funções de servidor em Londres
Serviços

E-mail via Resend, monitoramento de erros com Sentry, propostas em PDF com a marca
IA

Modelos Claude, da Anthropic, via Vercel AI SDK, executados como workflows duráveis e rastreados com Langfuse