O que é a Chrome Prompt API e por que ela importa
O que é a Chrome Prompt API e por que ela importa
Duas linhas de JavaScript. Um modelo de 4 GB rodando na máquina do visitante. Sem servidor, sem API key, sem conta de centavos por token no fim do mês. A Chrome Prompt API é isso: uma interface nativa do browser que deixa qualquer página web mandar instruções em linguagem natural para um LLM local.
TL;DR
- A Prompt API executa IA localmente no Chrome via Gemini Nano (~4.27GB), sem servidor e sem custo por token
- Suporta texto, imagem e áudio como entrada, com output estruturado via JSON Schema
- Disponível no Chrome 148+ (desktop) desde maio de 2026 — não funciona em mobile
Chegou no Chrome 148, maio de 2026. Expõe o Gemini Nano (~4,27 GB) do Google DeepMind via window.LanguageModel, aceita texto, imagem e áudio na entrada. Parece ficção científica de dois anos atrás, mas tá rodando em stable.
Contexto: o projeto Built-in AI do Chrome
Essa API não brotou do nada. Faz parte de um plano maior — Built-in AI — que o Google vem costurando desde 2024. Começaram pelo caminho seguro: APIs de propósito específico. Summarizer, Writer, Rewriter, Translator, Language Detector. Cada uma com escopo fechado, comportamento previsível, coisa de engenheiro cauteloso.
A Prompt API é o contrário disso. É a interface de propósito geral. As outras são wrappers com defaults pré-cozidos; essa aqui te entrega o modelo cru. Manda qualquer instrução em linguagem natural. Igual ChatGPT ou a Gemini API na nuvem — só que roda no browser do cara.
Eu achei ambicioso demais quando li a proposta. Um LLM de 4 GB no navegador de quem mal sabe limpar cache? Tinha cara de slide bonito que morre no paper. Aí o Chrome 148 saiu. Funciona.
Linha do tempo
| Data | Marco |
|---|---|
| 2024 Q3 | Primeiros experimentos com Built-in AI no Chrome Canary |
| 2025 Q1 | Origin Trial da Prompt API (Chrome 131+) |
| 2025 Q2 | Chrome 138 estabiliza API para Extensions |
| 2025 Q3 | Origin Trial com suporte multimodal (imagem + áudio) |
| 2026 Maio | Chrome 148 lança Prompt API para web pages em stable |
| 2026 Junho | Polyfill oficial publicado pelo Chrome DevRel |
A decisão de mandar no stable foi briga. Mozilla se opôs. Apple WebKit se opôs. W3C TAG se opôs. Microsoft se opôs. O Google foi assim mesmo. Argumento deles: experimentação prática gera dados melhores que debate teórico em comitê. Certo ou errado, a API está na rua.
Como funciona: Gemini Nano on-device
O motor por trás é o Gemini Nano — modelo compacto (v3Nano) do Google DeepMind feito pra rodar local. São ~4,27 GB que o Chrome baixa sozinho quando a máquina dá conta.
Arquitetura de execução
┌─────────────────────────────────────────────┐
│ Página Web (JavaScript) │
│ │
│ const session = await LanguageModel.create()│
│ const resp = await session.prompt("...") │
└──────────────────────┬──────────────────────┘
│ API call (síncrono local)
┌──────────────────────▼──────────────────────┐
│ Chrome Browser Process │
│ ┌─────────────────────────────────────┐ │
│ │ Gemini Nano (on-device, GPU/CPU) │ │
│ │ ~4.27 GB, inferência local │ │
│ └─────────────────────────────────────┘ │
└─────────────────────────────────────────────┘
❌ Sem rede ❌ Sem API key ❌ Sem custoO que importa entender aqui:
- Passou o download inicial, toda inferência é local. Zero rede.
- Modelo é compartilhado — baixou uma vez, qualquer site usa.
- Usa WebGPU por baixo pra inferência mais rápida.
- Dados não saem do dispositivo. Privacidade vem de fábrica, não é checkbox.
O namespace window.LanguageModel
Tudo acontece pelo objeto global LanguageModel:
// Verificar disponibilidade
const status = await LanguageModel.availability();
// Retorna: 'available' | 'downloading' | 'downloadable' | 'unavailable'
// Criar sessão
const session = await LanguageModel.create({
expectedInputs: [{ type: 'text', languages: ['en'] }],
expectedOutputs: [{ type: 'text', languages: ['en'] }]
});
// Enviar prompt
const resposta = await session.prompt('Resuma este texto em 2 frases: ...');Isso. Três chamadas e você tem IA rodando client-side. Na prática funciona bem — desde que você calibre expectativas. Não é GPT-4. Mas pra tarefa curta e focada, resolve.
Capacidades da API
O que me surpreendeu foi quanto cabe num modelo on-device desse tamanho:
Entradas suportadas (input)
| Tipo | Formatos aceitos | Exemplo de uso |
|---|---|---|
| Texto | String simples | Classificação, resumo, extração |
| Imagem | Blob, HTMLImageElement, HTMLCanvasElement, ImageBitmap | Alt text, busca visual, comparação |
| Áudio | AudioBuffer, Blob, ArrayBuffer | Transcrição, classificação de som |
Saídas suportadas (output)
| Tipo | Descrição |
|---|---|
| Texto | Resposta em linguagem natural |
| Structured output | JSON Schema ou Regex via responseConstraint |
Idiomas suportados
Hoje: inglês (en), espanhol (es), japonês (ja), alemão (de) e francês (fr). Português tá “em desenvolvimento” — sem data. Na prática, prompts em PT às vezes funcionam (o modelo viu português no treinamento), mas a qualidade vai e vem. Não dá pra confiar.
Funcionalidades que valem destaque
- Streaming:
session.promptStreaming()retorna umReadableStreampara respostas incrementais - Structured output: JSON Schema em
responseConstraintgarante formato da resposta - Prefix mode: pré-preencher resposta do assistente para guiar formato
- Multimodal: processar imagens e áudio junto com texto
- Session management: contexto conversacional com
contextUsage/contextWindow - Clone/Destroy: gerenciar ciclo de vida de sessões
Casos de uso práticos
Onde essa API brilha: cenários em que latência baixa, privacidade e custo zero importam mais que qualidade máxima. Vou ser concreto.
1. Busca inteligente em conteúdo
Responder perguntas com base no que está na página. Sem mandar nada pra servidor nenhum. O dado fica onde nasceu.
2. Classificação e filtragem
Categorizar artigos, comentários, produtos — em tempo real, direto no browser. O tipo de feature que antes exigia um backend inteiro só pra classificar string.
3. Extração de dados estruturados
Pegar informação de texto bagunçado (nomes, endereços, eventos) e devolver JSON limpo via Schema. Funciona bem pra textos curtos em inglês. Surpreendentemente bem.
4. Geração de alt text
Analisar imagem e gerar descrição acessível. Esse é o caso de uso que mais me anima — acessibilidade quase de graça, rodando no client. Sem desculpa pra não ter alt text.
5. Transcrição e classificação de áudio
Transcrever gravação de voz ou classificar som direto no browser. Precisa de GPU. Mas quando funciona, parece magia barata.
6. Assistente contextual
Um chat que entende a página onde está, sem vazar dado nenhum. FAQ inteligente 100% client-side. Sem GDPR pra resolver.
Requisitos de hardware
Aqui a brincadeira fica cara. A Prompt API não roda em qualquer máquina:
| Requisito | Especificação |
|---|---|
| Sistema operacional | Windows 10/11, macOS 13+, Linux, ChromeOS (Chromebook Plus) |
| Armazenamento | Mínimo 22 GB livres no volume do perfil Chrome |
| GPU | >4 GB de VRAM |
| CPU (fallback) | 16 GB RAM + 4 cores (sem GPU) |
| Áudio | Requer GPU obrigatoriamente |
| Rede | Conexão não-medida para download inicial |
| Mobile | ❌ Não suportado (Android, iOS) |
Se o espaço cair abaixo de 10 GB depois do download, o Chrome apaga o modelo. Volta quando tiver espaço de novo.
E aí mora o problema sério: mobile fica de fora. A maioria da web brasileira é mobile. Quem acessa pelo celular — que é quase todo mundo aqui — simplesmente não tem acesso. É uma limitação que pesa antes de apostar ficha.
Comparação rápida: Prompt API vs. APIs cloud
| Aspecto | Prompt API (on-device) | APIs Cloud (OpenAI, Gemini) |
|---|---|---|
| Latência | ~50-200ms (local) | 300-2000ms (rede) |
| Custo | Gratuito | $0,15-60/milhão tokens |
| Privacidade | Dados nunca saem do device | Dados vão ao servidor |
| Qualidade | Boa para tarefas simples | Superior (modelos maiores) |
| Offline | ✅ Funciona sem internet | ❌ Requer conexão |
| Interoperabilidade | Só Chrome (148+) | Qualquer navegador/plataforma |
| Multilingual | 5 idiomas | Dezenas de idiomas |
| Multimodal output | Só texto | Texto, imagem, áudio, vídeo |
Não substitui cloud. Complementa. O padrão mais inteligente: on-device pras tarefas rápidas e privadas, fallback pra cloud quando precisa de qualidade maior ou suporte multilingual de verdade.
Limitações atuais
Vou ser direto no que não funciona — ou funciona mal:
- Qualidade inferior a modelos cloud: Gemini Nano dá conta de classificação e extração, mas não briga com GPT-4o ou Gemini 1.5 Pro em tarefa complexa
- Só Chrome: nenhum outro browser implementou em stable — Edge mantém preview com Phi-4-mini
- Sem mobile: Android e iOS ficam de fora
- Download silencioso: o modelo é baixado sem o usuário saber (controvérsia legítima)
- Português não suportado: só EN, ES, JA, DE, FR por enquanto
- Não-determinístico: mesmo prompt pode dar resposta diferente entre sessões
A controvérsia política
Esse lançamento não é só técnico. É político. O Google decidiu sozinho baixar 4,27 GB na máquina do usuário sem pedir, expor uma API amarrada à Generative AI Prohibited Uses Policy, e passar por cima da oposição formal de Mozilla, Apple, W3C TAG e Microsoft.
Quem tem ~65% do mercado de browsers pode fazer o que quiser? Pode. Deveria? Aí é outra história.
Pra análise completa, leia o artigo Google vs. Mozilla: a controvérsia por trás da IA no browser.
Conclusão
A Chrome Prompt API é mudança real. Primeira vez que qualquer site pode rodar inferência de IA localmente, sem depender de nuvem. Privacidade, custo, performance — tudo melhora quando o dado não viaja.
Mas não é paraíso. Só Chrome desktop. Sem mobile. Sem português. Modelo bom, não ótimo. Pra quem desenvolve no Brasil, o momento é de experimentar, entender os limites, e ficar de olho — pra quando (se) PT-BR chegar, já estar pronto.
Próximos passos:
- Como testar a Prompt API no seu Chrome hoje — tutorial passo a passo
- 5 demos práticos que você pode copiar — código funcional
- Prompt API vs. OpenAI: quando usar cada uma — comparativo detalhado
FAQ
O que é a Chrome Prompt API?
É uma interface JavaScript nativa do Chrome 148+ que permite enviar instruções em linguagem natural ao modelo Gemini Nano, executado localmente no dispositivo do usuário. Não requer API key, servidor ou custo por token.
A Prompt API funciona offline?
Sim. Após o download inicial do modelo Gemini Nano (~4,27 GB), toda inferência é local e funciona sem conexão à internet.
Quais navegadores suportam a Prompt API?
Atualmente apenas o Google Chrome 148+ em desktop (Windows, macOS, Linux, ChromeOS). Microsoft Edge mantém uma implementação como developer preview com modelo Phi-4-mini. Mozilla Firefox e Apple Safari não implementaram e se opõem formalmente à API.
A Prompt API suporta português?
Não oficialmente. A versão atual suporta inglês, espanhol, japonês, alemão e francês. Suporte a idiomas adicionais está em desenvolvimento, mas sem data.
Preciso de GPU para usar a Prompt API?
Não obrigatoriamente para texto — é possível usar com CPU (16 GB RAM + 4 cores). Porém, funcionalidades com áudio exigem GPU, e a performance é bem melhor com GPU >4 GB VRAM.