@page @model IndexModel @{ ViewData["Title"] = "Seu chatbot está gravando 'Bom Dia' como nome"; ViewData["Description"] = "NALU AI extrai dados reais de diálogos agente/usuário. CPF, nome, CEP, parcelas. A partir de R$ 0,0019 por validação."; }
13 validadores · MCP + REST · 3.000 créditos grátis

Seu chatbot está gravando
"Bom Dia" como nome do cliente.

NALU AI extrai o que o usuário realmente disse — nome, CPF, CEP, parcelas — sem confundir saudação com dado. Integra em 30 segundos.

R$ 0,0019 por validação no plano Starter.

Menos de 1 centavo para nunca mais gravar "Bom Dia" como nome.

O problema (que todo mundo já teve)

BOT TRADICIONAL
Agente: Olá! Qual o seu nome?
Usuário: Bom dia! Me chamo João Silva
❌ Gravou: "Bom Dia Me Chamo João Silva"
COM NALU AI (validate_name)
extracted_value: "João Silva"
certain: true
confidence: "high"
Custo: R$ 0,0039 (2 créditos)
BOT TRADICIONAL
Agente: Posso parcelar em 20x de R$100. Topa?
Usuário: Bora em 48?
❌ Bot entendeu: R$ 48,00
COM NALU AI (validate_reply) 5 créditos
reply_type: counter_proposal
extracted_value: "48 parcelas"
suggestion: "Cliente propõe 48 parcelas..."
Custo: R$ 0,0097 (5 créditos)
BOT TRADICIONAL
Agente: Qual seu CEP?
Usuário: É o 01310-100
❌ Regex falhou: "É o 01310-100" não é só dígitos
COM NALU AI (validate_cep)
extracted_value: "01310-100"
cidade: "São Paulo"
bairro: "Bela Vista"
Custo: R$ 0,0019 (1 crédito)

Como funciona

📨

1. Envie o diálogo

Agente + resposta do usuário. Dois campos. Nada mais.

🧠

2. NALU extrai

Regras determinísticas primeiro. LLM só quando necessário. Resultado normalizado.

3. Use o dado limpo

obtained: true + valor validado. Sem regex, sem alucinação.

Quadrinho: bot gravando Bom Dia como nome

13 validadores prontos

Determinísticos + LLM leve + análise de contexto (70B)

@foreach (var v in Model.Validators) {
@v.Icon @v.Name
@if (v.IsNew) { NEW } @v.Credits cr

@v.Description

}

Máquina de estados inteligente

Validadores podem ser encadeados em fluxos completos.

[validate_name]     → confirma identidade              (2 créditos)
    ↓
[validate_reply]    → "20x de R$100, topa?"            (5 créditos)
    ↓ reply_type: counter_proposal
    → extracted: 48 parcelas
    → agente avalia se pode oferecer 48x
    ↓ reply_type: confirmation → prossegue
    ↓ reply_type: rejection    → oferece alternativa
    ↓ reply_type: handoff      → transfere para humano

Custo total: 7 créditos = R$ 0,0133 no Starter.
Mais barato que perder a venda.

Com o validate_reply do NALU AI, o bot entende que "48" no contexto de uma oferta de parcelas é uma contraproposta — não um valor. Custo por análise: R$ 0,0097. Menos que o cafezinho.

Quadrinho: 48 parcelas vs R$48

Integração em 30 segundos

curl https://api.naluai.com/v1/extract/name \
  -H "Authorization: Bearer SEU_TOKEN" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "agent_input": "Qual o seu nome?",
    "user_input": "Bom dia! Me chamo João Silva",
    "language": "pt-BR"
  }'

# Resposta:
# {
#   "obtained": true,
#   "extracted_value": "João Silva",
#   "confidence": "high",
#   "certain": true
# }

Preços

R$ 0,0019 por validação no plano Starter.

Free
R$ 0
3.000 créditos/mês
Começar grátis
Popular
Starter
R$ 0,0019
por validação
R$ 29/mês · 15.000 créditos
Assinar →
Indie
R$ 0,0014
por validação
R$ 69/mês · 50.000 créditos
Assinar →
Pro
R$ 0,0008
por validação
R$ 199/mês · 250.000 créditos
Assinar →
💡 Fazendo a conta

Um chatbot de cobrança faz ~500 validações por mês. Com o plano Starter, isso custa R$ 0,95. Menos que um café. Para nunca mais perder um cliente por um bot que confundiu 48 parcelas com R$ 48.

Qual o custo de perder uma venda por um erro do bot?

FAQ

@foreach (var faq in Model.Faqs) {
@faq.Q
@faq.A
}

Pare de perder dados (e clientes) por regex ruim.

3.000 créditos grátis por mês. Sem cartão. Setup em 30 segundos.

Começar grátis →

A partir de R$ 0,0019 por validação. Menos que uma gota de café.

@section Scripts { }