Construímos o Ztract para quem ainda redigita documentos na mão.

Por que começamos

A gente viu contadores em escritórios de contabilidade trabalhando em pilhas de notas fiscais linha por linha — digitando nome do fornecedor, datas, totais e códigos tributários em planilhas, uma tecla de cada vez. Vimos equipes de operações de despachantes redigitarem os mesmos quinze campos de uma fatura comercial no portal aduaneiro, depois de novo no TMS e mais uma vez no formulário de reserva da transportadora. Vimos times de operações lidarem com milhares de recibos por trimestre do mesmo jeito que fariam em 1995.

A tecnologia para ler esses documentos já é boa o suficiente há anos. O que faltava era uma ferramenta que as pessoas pudessem realmente usar sem escrever código, sem implantar um modelo e sem comprar uma licença corporativa de seis dígitos.

Então, em maio de 2026, alguns de nós começaram o Ztract. A premissa é simples: um serviço de extração de documentos que uma pessoa não-engenheira consegue colocar de pé em uma tarde, que devolve dados estruturados prontos para entrar nas ferramentas que você já usa e que não cobra uma mensalidade que você vai esquecer de cancelar.

O que o Ztract faz

Você envia um documento — PDF, Word, Excel, PowerPoint, imagem ou escaneado. Você define o que quer extrair — escolhe um template, descreve em linguagem comum ou solta um exemplo e deixa o motor inferir um schema a partir dele. Você recebe de volta JSON, CSV ou Excel estruturado, com cada valor extraído ancorado à posição dele no documento original, para que você possa conferir em segundos. Se algo estiver fora, você corrige em um clique. Sem treinamento de modelo. Sem regex. Sem reexecução custando mais do que a primeira passada.

É, de propósito, um produto pequeno. Focamos nos casos de uso que vimos causar mais dor — notas fiscais, recibos, extratos bancários, contratos, identidades, currículos, laudos laboratoriais, papelada de alfândega — e preferimos fazer esses bem feitos do que fazer tudo mal feito.

Como trabalhamos

Somos um time pequeno, baseado em Hong Kong. Somos totalmente bootstrapped — sem investidores externos, sem relógio de crescimento a qualquer custo. Parece nota de rodapé, mas molda muitas decisões. Podemos manter os preços simples e estáveis em vez de aumentá-los a cada trimestre para bater uma meta. Podemos lançar funcionalidades só quando elas estão prontas de fato, em vez de inflar uma apresentação de release. Podemos dizer não a coisas — como treinar com dados de clientes — que outras empresas vão dizer mais tarde.

Uma palavra sobre seus dados

A gente não treina modelos com os documentos que você envia. Nem o nosso motor, nem os LLMs de terceiros que usamos no caminho. As APIs comerciais que utilizamos (OpenAI, Anthropic, Google) proíbem treinamento com dados enviados via API, e contamos com esses compromissos. Quando você apaga um documento, ele é apagado — imediatamente do armazenamento ativo e em até 14 dias dos backups de rotina.

Se quiser o quadro completo de para onde seus dados vão e por quanto tempo ficam, nossa Política de Privacidade e o Contrato de Processamento de Dados explicam tudo sem rodeios.