Trellis

O que é

Trellis é uma plataforma de pesquisa e analytics para os tribunais estaduais de primeira instância dos Estados Unidos: os autos, moções, decisões e veredictos que nunca viram acórdãos de apelação publicados e, por isso, nunca aparecem direito nas buscas de jurisprudência do Westlaw ou do Lexis. Foi fundada por Nicole Clark, ex-advogada litigante, e afirma ter o maior conjunto de dados de tribunais estaduais de primeira instância do país: mais de 2,5 bilhões de registros de mais de 3.500 tribunais em 2.500 condados de 45 estados. Litigantes usam a plataforma para responder perguntas que a jurisprudência não responde: como este juiz decidiu pedidos de julgamento sumário, o que o advogado da parte contrária protocola e ganha neste condado, quanto veredictos comparáveis de responsabilidade por imóveis realmente pagaram.

A comparação mais próxima é o Lex Machina, da LexisNexis, e não uma ferramenta de jurisprudência. O Lex Machina construiu a reputação com analytics federal e adicionou os tribunais estaduais depois; a Trellis começou nos tribunais estaduais de primeira instância e ficou lá.

2026 é o ano em que ela deixou de ser um destino e virou fonte de dados para assistentes de IA. A Trellis lançou um conector MCP para o Claude em 12 de maio de 2026, no mesmo dia em que a Anthropic lançou o Claude for Legal. Em 28 de julho de 2026, adicionou um plugin para o ChatGPT e o Trellis Chat, um agente dentro do produto que planeja pesquisas em várias etapas sobre os dados de primeira instância e devolve uma resposta com fontes. Por baixo de tudo, há uma API.

Por que aparece nos stacks de Legal Ops

• Cobre a parte do contencioso onde a maior parte do trabalho acontece. Pelo número da própria Trellis, 98% do contencioso cível dos EUA passa pelos tribunais estaduais de primeira instância. Westlaw e Lexis são construídos em torno de decisões publicadas; uma decisão de primeira instância sobre uma moção in limine num tribunal de condado quase nunca é uma delas.
• Analytics de juízes e da parte contrária no nível do condado. Taxas de deferimento de moções por juiz, histórico de advogados, histórico litigioso das partes e registros de peritos: os insumos de um memorando de foro ou de estratégia que, de outra forma, vêm de perguntar a colegas que já atuaram ali.
• É o conector de primeira instância num deploy do Claude for Legal. O Claude raciocina e redige; a Trellis fornece o registro no nível do condado. Nossa página do Claude for Legal cita a ferramenta ao lado de CourtListener e Midpage como os conectores de pesquisa que impedem que as citações voltem sem verificação. Veja as melhores ferramentas MCP para legal ops.
• Alertas sobre juízes, partes e temas. Novas ações contra um cliente, um concorrente ou uma parte contrária recorrente chegam por email: um alerta antecipado barato para um time jurídico interno de contencioso.

Preço na prática

A Trellis publica os planos self-service na central de ajuda (a página de preços fica atrás de um cadastro gratuito):

Duas coisas decidem quanto você paga de verdade. Primeiro, todo plano self-service é limitado a um único estado. Um escritório que litiga na Califórnia e no Texas já está no plano sob consulta. Segundo, tudo é medido em Content Views: buscas, alertas, páginas de juízes, atualizações de processos e cada pergunta ao Trellis Chat, que consome uma view ou mais quando a pergunta é ampla ou tem várias partes. Os conectores do Claude e do ChatGPT vêm incluídos em qualquer assinatura, mas consomem a mesma cota. Os add-ons dos planos mensais vão de $23 por 20 views extras a $100 por 100.

O número realista para um advogado solo ou boutique que quer o motivo pelo qual a maioria compra, o analytics de juízes, é de cerca de $2,000 por ano para um estado. Licenças multiestaduais para escritórios são só sob cotação; orce como um contrato de dados enterprise, não como um assento.

Ideal para

Litigantes e equipes de suporte ao contencioso em escritórios de autores, escritórios de defesa de seguradoras e departamentos jurídicos internos cujos casos estão em tribunais estaduais de primeira instância, que precisam de inteligência sobre juízes, moções e a parte contrária para um foro específico, e que querem esses dados dentro do Claude ou do ChatGPT em vez de em mais uma aba de pesquisa.

Não é para: práticas em tribunais federais, trabalho recursal, times transacionais ou quem precise de fontes secundárias, doutrina ou pesquisa de leis e regulamentos; a Trellis não tem nada dessa profundidade. Ela complementa uma plataforma de pesquisa principal; não a substitui.

Alternativas e quando escolher cada uma

• Thomson Reuters CoCounsel com Westlaw Litigation Analytics: o incumbente líder em participação de mercado. Escolha quando o escritório já paga o Westlaw e suas perguntas sobre tribunais estaduais são ocasionais; o analytics vem com o contrato que você já tem.
• LexisNexis Protégé com Lex Machina: o outro incumbente. O Lex Machina cobre mais de 1.300 tribunais estaduais em 34 estados e DC, com analytics federal mais profundo. Escolha quando a prática se divide entre federal e estadual e você quer um único fornecedor de analytics para os dois.
• Midpage: o entrante AI-native mais combinado com o Claude para pesquisa de contencioso. Escolha quando o trabalho é jurisprudência e checagem de citações dentro do Claude a $100 por usuário por mês. Ele responde «o que diz a lei»; a Trellis responde «o que este juiz faz com ela». Muitos deploys do Claude for Legal querem os dois.
• UniCourt ou Docket Alarm: escolha um deles quando a necessidade é acompanhamento processual e pipelines de dados judiciais em tribunais estaduais e federais, mais do que analytics de juízes no nível do condado.
• CourtListener: gratuito, do Free Law Project, com autos federais via RECAP e um servidor MCP. Escolha quando o orçamento é zero e os casos são federais.

Pontos de atenção

• A cobertura é desigual por estado e condado. 45 estados não são 50, e a profundidade por condado depende do que cada tribunal publica. Proteção: antes de comprar, procure na conta gratuita cinco casos seus já encerrados e três juízes perante os quais você atuou, e confirme que os autos e as decisões estão mesmo lá.
• Um agente consome Content Views mais rápido que uma pessoa. Uma pergunta ampla no Claude ou no Trellis Chat pode consumir várias views, e os planos Research trazem 900 por ano, cerca de 75 por mês. Proteção: rode um teste de duas semanas com o volume real do agente, meça as views consumidas por caso e dimensione o plano, ou negocie uma cota de plano de escritório, a partir desse número.
• O analytics só é tão bom quanto a codificação dos autos. Taxas de deferimento e resultados são derivados de como os cartórios de cada condado registram os protocolos, e a Trellis não publica nenhuma auditoria independente de precisão. Proteção: puxe as decisões por trás de qualquer estatística que entre num memorando para o cliente ou numa decisão de foro, e cite as decisões, não o percentual.
• Avaliações de terceiros apontam suporte lento. Uma avaliação de março de 2026 registrou reclamações sobre o tempo de resposta do suporte. Proteção: numa licença de escritório, exija um contato de conta nomeado e um compromisso de tempo de resposta no pedido de compra.

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