10 ideias de SaaS IA com WhatsApp lucrativas

A geração de imagens com IA está revolucionando o modo como criamos conteúdo visual. Saber como usar o DALL-E é hoje uma habilidade extremamente valiosa para criadores, freelancers, empreendedores e curiosos em tecnologia.

Neste guia completo, você vai entender como funciona essa ferramenta da OpenAI, aprender a usá-la passo a passo e descobrir maneiras práticas de aplicar o DALL-E em projetos reais, mesmo sem saber programar.

O que é o DALL-E e como ele funciona

O DALL-E é um modelo de inteligência artificial desenvolvido pela OpenAI capaz de gerar imagens a partir de descrições textuais. A ferramenta evoluiu consideravelmente desde sua primeira versão, e hoje pode ser acessada tanto de forma direta quanto integrada ao ChatGPT com plano Plus, oferecendo opções de edição, variação e geração por prompts.

Ele entende o contexto da descrição e transforma palavras em imagens coerentes, estilizadas ou hiper-realistas.

Além disso, é possível editar imagens existentes usando recursos como “inpainting” (substituição de partes da imagem) diretamente na interface visual integrada ao ChatGPT.

Onde usar o DALL-E na prática

Dentro do ChatGPT

Se você assina o plano ChatGPT Plus, já pode usar o DALL-E diretamente na interface. Basta escrever um prompt detalhado, como por exemplo:

“Uma cidade futurista ao entardecer, em estilo steampunk, com pessoas andando de bicicleta voadora.”

Após a geração, você pode clicar na imagem para abrir a ferramenta de edição, substituir elementos ou gerar variações.

Usando o DALL-E via API e ferramentas no-code

Para quem deseja automatizar ou integrar a geração de imagens em apps, é possível conectar o DALL-E via API usando plataformas como:

• Make (Integromat): Permite criar fluxos automáticos de geração de imagens em resposta a eventos, planilhas ou formulários.
  
• Dify: Construa interfaces que usam prompts para gerar imagens diretamente com IA.
  
• Curso de Agentes com OpenAI: Crie agentes que recebem comandos de voz ou texto e retornam imagens automaticamente.
  

Exemplos práticos de como usar o DALL-E

Criando thumbnails para YouTube com IA

Ao descrever a ideia do vídeo (tema, cor, expressões), o DALL-E pode gerar uma imagem ilustrativa que se destaca no feed. Por exemplo:

“Homem surpreso com laptop na frente de gráfico em alta, fundo colorido, estilo cartoon.”

Com pequenas edições posteriores no Canva ou Photoshop, você tem uma thumbnail profissional gerada em minutos.

Mockups de produtos

Empreendedores podem usar o DALL-E para criar representações visuais de produtos que ainda não existem. Um prompt como:

“Garrafa inteligente com tela LED, em cima de uma mesa de madeira minimalista, fundo desfocado.”

é suficiente para validar ideias visualmente antes de investir em design profissional.

Geração de imagens em escala com N8N

Imagine um fluxo onde, ao preencher uma planilha com descrições de produtos, você gera automaticamente uma imagem para cada um. Isso é possível com N8N + API da OpenAI. Ideal para e-commerce ou catálogos digitais.

Como criar um app com gerador de imagens por IA

Bubble

O Bubble é uma das plataformas no-code mais completas para quem deseja criar aplicativos web com lógica de negócio sofisticada. Com ele, é possível estruturar workflows personalizados e integrar a API do DALL-E para permitir que o usuário final insira descrições e receba imagens geradas em tempo real.

Essa abordagem é ideal para criar ferramentas internas, produtos SaaS ou MVPs visuais com grande agilidade.

WeWeb

WeWeb se destaca pelo design responsivo e pela excelente experiência de usuário. Ele permite construir a interface visual do app com grande liberdade criativa, enquanto o backend pode ser conectado via Xano ou outras APIs, incluindo o DALL-E.

O diferencial do WeWeb é sua capacidade de criar apps altamente otimizados para dispositivos móveis e desktop, tornando-o ideal para apps voltados ao público final.

FlutterFlow

FlutterFlow é uma plataforma poderosa para criação de aplicativos mobile com performance nativa, usando a base do Flutter do Google. Ao integrar o DALL-E com FlutterFlow, você pode construir apps para Android e iOS que geram imagens com IA a partir de descrições do usuário.

É uma escolha ideal para quem deseja distribuir o app em lojas como Google Play ou App Store com funcionalidades visuais impressionantes.

Tendências futuras e usos avançados do DALL-E

A tendência é que a geração visual com IA se torne ainda mais personalizada, responsiva e interativa. Algumas inovações em curso incluem:

• Geração em tempo real com base em comandos de voz.
  
• Customização com estilos de marcas e identidade visual própria.
  
• Integração com Realidade Aumentada (AR) e Metaverso.
  

Essas inovações abrem portas para quem dominar ferramentas como o DALL-E desde agora.

Por que você deve começar a usar o DALL-E hoje mesmo

Saber como usar o DALL-E é uma das formas mais rápidas e acessíveis de entrar no universo da IA aplicada. Você pode gerar imagens profissionais, inovar em projetos, economizar com design e até criar novos produtos digitais.

Independentemente do seu perfil ou objetivo, o DALL-E é uma ponte poderosa entre ideias e visualização, permitindo explorar o mundo da IA criativa com rapidez e eficiência.

Para se aprofundar e aplicar de forma profissional, explore os cursos:

• Curso Make: Automatize sua criação de imagens com IA
  
• Curso Agentes OpenAI: Comandos de voz que geram imagens
  
• Curso Dify: Construa apps com IA generativa
  

A engenharia de prompt – ou prompt engineering – é, hoje, a habilidade‑chave para extrair inteligência prática de modelos generativos como o GPT‑4o. Quanto melhor a instrução, melhor o resultado: mais contexto, menos retrabalho e respostas realmente úteis.

Dominar esse tema expande a criatividade, acelera produtos digitais e abre vantagem competitiva. Neste guia, você entenderá fundamentos, metodologias e tendências, com exemplos aplicáveis e links que aprofundam cada tópico.

O que é Engenharia de Prompt?

A engenharia de prompt consiste em projetar instruções cuidadosamente estruturadas para conduzir inteligências artificiais rumo a saídas precisas, éticas e alinhadas ao objetivo.

Em outras palavras, é o “design de conversa” entre humano e IA. O conceito ganhou força à medida que empresas perceberam a relação direta entre a clareza do prompt e a qualidade da entrega.

Desde chatbots simples, como o histórico ELIZA, até sistemas multimodais, a evolução sublinha a importância das boas práticas. Quer um panorama acadêmico? O guia oficial da OpenAI mostra experimentos de few‑shot learning e chain‑of‑thought em detalhes

Fundamentos Linguísticos e Cognitivos

Modelos de linguagem respondem a padrões estatísticos; portanto, cada palavra carrega peso semântico. Ambiguidade, polissemia e ordem dos tokens influenciam a compreensão da IA. Para reduzir ruído:

— Use termos específicos em vez de genéricos.

— Declare idioma, formato e tom esperados.

— Dívida contexto em blocos lógicos (strategy chaining).

Esses cuidados diminuem respostas vagas, algo comprovado por pesquisas da Stanford HAI que analisaram a correlação entre clareza sintática e acurácia de output.

Quer treinar essas práticas com zero código? A Formação Gestor de Agentes e Automações IA traz exercícios guiados que partem do básico até projetos avançados.

Metodologias Práticas de Construção de Prompts

Prompt‑Sandwich

A técnica Prompt-Sandwich consiste em estruturar o prompt em três blocos: introdução contextual, exemplos claros de entrada e saída, e a instrução final pedindo que o modelo siga o padrão.

Esse formato ajuda a IA a entender exatamente o tipo de resposta desejada, minimizando ambiguidades e promovendo consistência na entrega.

Chain‑of‑Thought Manifesto

Essa abordagem induz o modelo a pensar em etapas. Ao pedir explicitamente que a IA “raciocine em voz alta” ou detalhe os passos antes de chegar à conclusão, aumentam-se significativamente as chances de precisão – especialmente em tarefas lógicas e analíticas.

Pesquisas da Google Research comprovam ganhos de até 30 % na acurácia com essa técnica.

Critérios de Autoavaliação

Aqui, o próprio prompt inclui parâmetros de avaliação da resposta gerada. Instruções como “verifique se há contradições” ou “avalie a clareza antes de finalizar” fazem com que o modelo execute uma espécie de revisão interna, entregando saídas mais confiáveis e refinadas.

Para ver esses métodos dentro de uma aplicação mobile, confira o estudo de caso no nosso curso FlutterFlow, onde cada tela reúne prompts reutilizáveis integrados à API da OpenAI.

Ferramentas e Recursos Essenciais

Além do Playground da OpenAI, ferramentas como PromptLayer fazem versionamento e análise de custo por token. Já quem programa encontra na biblioteca LangChain uma camada prática para compor pipelines complexos.

Se prefere soluções no‑code, plataformas como N8N permitem encapsular instruções em módulos clicáveis – tutorial completo disponível na nossa Formação N8N.

Vale também explorar repositórios open‑source no Hugging Face, onde a comunidade publica prompts otimizados para modelos como Llama 3 e Mistral. Essa troca acelera a curva de aprendizado e amplia o repertório.

Casos de Uso em Diferentes Setores

Customer Success: prompts que resumem tíquetes e sugerem ações proativas.

Marketing: geração de campanhas segmentadas, explorando personas construídas via SaaS IA NoCode.

Saúde: triagem de sintomas com validação médica humana, seguindo diretrizes do AI Act europeu para uso responsável.

Educação: feedback instantâneo em redações, destacando pontos de melhoria.

Perceba que todos os cenários começam com uma instrução refinada. É aí que a engenharia de prompt revela seu valor.

Tendências Futuras da Engenharia de Prompt

O horizonte aponta para prompts multimodais capazes de orquestrar texto, imagem e áudio em uma mesma requisição. Paralelamente, surge o conceito de prompt‑programming, onde a instrução se transforma em mini‑código executável.

Arquiteturas open‑source como Mixtral estimulam comunidades a compartilhar padrões, enquanto regulamentações exigem transparência e mitigação de vieses.

O estudo da Google Research sinaliza ainda que prompts dinâmicos, ajustados em tempo real, impulsionarão agentes autônomos em tarefas complexas.

Resultados Práticos com Engenharia de Prompt e Próximos Passos Profissionais

A engenharia de prompt deixou de ser detalhe técnico para se tornar fator estratégico. Dominar princípios linguísticos, aplicar metodologias testadas e usar ferramentas certas multiplica a produtividade e a inovação – seja você fundador, freelancer ou intraempreendedor.

Pronto para elevar suas habilidades ao próximo nível? Conheça a Formação SaaS IA NoCode da No Code Start Up – um programa intensivo onde você constrói, lança e monetiza produtos equipados com prompts avançados.

Não é exagero dizer que DeepSeek se tornou uma das novidades mais comentadas do universo de modelos de linguagem em 2025. Mesmo que você já acompanhe a explosão dos LLMs (Large Language Models), há muito que descobrir sobre a proposta desta iniciativa chinesa – e, principalmente, sobre como aproveitar essas tecnologias hoje mesmo em seus projetos NoCode e IA.

Resumo rápido: O DeepSeek oferece uma família de modelos open‑source (7 B/67 B parâmetros) licenciados para pesquisa, um braço especializado em geração de código (DeepSeek Coder) e uma variante de raciocínio avançado (DeepSeek‑R1) que rivaliza com pesos‑pesados, como GPT‑4o, em lógica e matemática. Ao longo deste artigo você descobrirá o que é, como usar, por que ele importa e oportunidades no Brasil.

O que é o DeepSeek?

Em essência, o DeepSeek é um LLM open‑source desenvolvido pela DeepSeek‑AI, laboratório asiático focado em pesquisa aplicada. Lançado inicialmente com 7 bilhões e 67 bilhões de parâmetros, o projeto ganhou notoriedade ao liberar checkpoints completos no GitHub, permitindo que a comunidade:

1. Baixe os pesos sem custo para fins de pesquisa;
   
2. Faça fine‑tuning local ou em nuvem;
   
3. Incorpore o modelo em aplicativos, agentes autônomos e chatbots.
   

Isso o coloca no mesmo patamar de iniciativas que priorizam transparência, como LLaMA 3 da Meta. Se você ainda não domina os conceitos de parâmetros e treinamento, confira nosso artigo interno “O que é um LLM e por que ele está mudando tudo” para se situar.

A inovação do DeepSeek LLM Open‑Source

O diferencial do DeepSeek não está apenas na abertura do código. O time publicou um processo de pré‑treino em 2 trilhões de tokens e adotou técnicas de curriculum learning que priorizam tokens de maior qualidade nas fases finais. Isso resultou em:

• Perplexidade inferior a modelos equivalentes de 70 B parâmetros;
  
• Desempenho competitivo em benchmarks de raciocínio (MMLU, GSM8K);
  
• Licença mais permissiva que rivaliza com Apache 2.0.
  

Para detalhes técnicos, veja o paper oficial no arXiv e o repositório DeepSeek‑LLM no GitHub

DeepSeek‑R1: o salto em raciocínio avançado

Poucos meses após o lançamento, surgiu o DeepSeek‑R1, uma versão “refined” com reinforcement learning from chain‑of‑thought (RL‑CoT). Em avaliações independentes, o R1 atinge 87 % de acurácia em prova de matemática básica, superando nomes como PaLM 2‑Large.

Esse aprimoramento posiciona o DeepSeek‑R1 como candidato ideal para tarefas que exigem lógica estruturada, planejamento e explicação passo a passo – requisitos comuns em chatbots especialistas, assistentes de estudo e agentes autônomos IA.

Se você deseja criar algo parecido, vale dar uma olhada na nossa Formação Gestor de Agentes e Automações IA, onde mostramos como orquestrar LLMs com ferramentas como LangChain e n8n.

DeepSeek Coder: geração e compreensão de código

Além do modelo de linguagem geral, o laboratório lançou o DeepSeek Coder, treinado em 2 trilhões de tokens de repositórios GitHub. O resultado? Um LLM especializado capaz de:

• Completar funções em múltiplas linguagens;
  
• Explicar trechos de código legado em linguagem natural;
  
• Gerar testes unitários automaticamente.
  

Para equipes freelancer e agências B2B que prestam serviços de automação, isso significa aumentar produtividade sem inflar custos. Quer um caminho prático para integrar o DeepSeek Coder aos seus fluxos? No curso Xano para Back‑ends Escaláveis mostramos como conectar um LLM externo ao pipeline de build e gerar endpoints inteligentes.

Como usar o DeepSeek na prática

Mesmo que você não seja um engenheiro de machine learning, há formas acessíveis de experimentar o DeepSeek hoje.

1. Via Hugging Face Hub

A comunidade já espelhou os artefatos no Hugging Face, permitindo inferência gratuita por tempo limitado. Basta um token HF para rodar chamadas transformers locais:

Dica: Se o modelo não couber na sua GPU, use quantização 4‑bit com BitsAndBytes para reduzir memória.

2. Integração NoCode com n8n ou Make

Ferramentas de automação visual como n8n e Make permitem chamadas HTTP em poucos cliques. Crie um workflow que:

1. Recebe input de formulário Webflow ou Typeform;
   
2. Envia o texto ao endpoint do DeepSeek hospedado na própria nuvem da empresa;
   
3. Retorna a resposta traduzida para PT‑BR e envia via e‑mail ao usuário.
   

Essa abordagem dispensa backend dedicado e é perfeita para founders que desejam validar uma ideia sem investir pesado em infraestrutura.

3. Plugins com FlutterFlow e WeWeb

Caso o objetivo seja um front-end polido, você pode embutir o DeepSeek em FlutterFlow ou WeWeb usando HTTP Request actions. No módulo avançado do Curso FlutterFlow explicamos passo a passo como proteger a API key no Firebase Functions e evitar exposições públicas.

DeepSeek no Brasil: cenário, comunidade e desafios

A adoção de LLMs open‑source por aqui cresce em ritmo acelerado. Células de pesquisa na USP e na UFPR já testam o DeepSeek para resumos de artigos acadêmicos em português. Além disso, o grupo DeepSeek‑BR no Discord reúne mais de 3 mil membros trocando fine‑tunings focados em jurisprudência brasileira.

Curiosidade: Desde março de 2025, a AWS São Paulo oferece instâncias g5.12xlarge a preço promocional, viabilizando fine‑tuning do DeepSeek‑7B por menos de R$ 200 em três horas.

Casos de uso reais

• E‑commerce de nicho usando DeepSeek‑Coder para gerar descrições de produto em lote;
  
• SaaS jurídico que roda RAG (Retrieval‑Augmented Generation) sobre súmulas do STF;
  
• Chatbot de suporte interno em empresas CLT para perguntas sobre RH.
  

Para uma visão prática de RAG, leia nosso guia “O que é RAG – Dicionário IA”.

Pontos fortes e limitações do DeepSeek

Vantagens

Custo zero para pesquisa e prototipagem

Uma das maiores vantagens do DeepSeek é sua licença aberta para uso acadêmico e pesquisa. Isso significa que você pode baixar, testar e adaptar o modelo sem pagar royalties ou depender de fornecedores comerciais. Ideal para startups em estágio inicial e pesquisadores independentes.

Modelos enxutos que rodam localmente

Com versões de 7 bilhões de parâmetros, o DeepSeek pode ser executado em GPUs mais acessíveis, como a RTX 3090 ou mesmo via quantização 4-bit em nuvem. Isso amplia o acesso a desenvolvedores que não têm infraestrutura robusta.

Comunidade ativa e contribuinte

Desde seu lançamento, o DeepSeek acumulou milhares de forks e issues no GitHub. A comunidade vem publicando notebooks, fine-tunings e prompts otimizados para diferentes tarefas, acelerando o aprendizado coletivo e a aplicação em casos reais.

Limitações

• License research‑only ainda impede uso comercial direto;
  
• Ausência de suporte oficial para PT‑BR no momento;
  
• Necessidade de hardware com 16 GB VRAM para inferência confortável.
  

Próximos passos: aprendendo e construindo com o DeepSeek

Entendendo o que você aprendeu

Se você acompanhou este artigo até aqui, já tem uma visão ampla sobre o ecossistema DeepSeek. Conhece os diferentes modelos da família, seus diferenciais em relação a outros LLMs, e tem caminhos claros para aplicação prática, mesmo sem background técnico.

Consolidando os principais conceitos

DeepSeek: o que é?

Trata-se de um LLM open-source com diferentes variantes (7B/67B parâmetros), disponibilizado para pesquisa e experimentação. Ganhou destaque pela combinação de abertura, qualidade de treinamento e foco em especializações como código e raciocínio.

A principal inovação

Sua abordagem de pré-treinamento com 2 trilhões de tokens e estratégias como curriculum learning permitiram que mesmo o modelo de 7B se aproximasse do desempenho de alternativas maiores e mais caras.

Como usar DeepSeek

Desde chamadas diretas por API até fluxos automatizados via Make, n8n ou ferramentas front-end como WeWeb e FlutterFlow. A documentação e a comunidade ajudam a acelerar essa curva.

Oportunidades no Brasil

A comunidade DeepSeek está se consolidando rápido por aqui, com aplicações reais em pesquisa acadêmica, SaaS, e-commerces e times que buscam produtividade via IA.

Avançando com apoio especializado

Se você quer acelerar sua jornada com IA e NoCode, a NoCode Start Up oferece formações robustas com foco em execução real.

Na Formação SaaS IA NoCode, você aprende como usar LLMs como o DeepSeek para criar produtos de verdade, vendê-los e escalar com liberdade financeira..