Rode o NameQuick totalmente local

Renomeie arquivos com um modelo de IA local via Ollama, LM Studio ou MLX. Sem chave de API e sem nuvem. O conteúdo dos arquivos nunca sai do seu Mac.

4 min readUpdated 10 de jun. de 2026Configuração e provedores

A qualidade depende do seu Mac e do modelo que você escolher. Modelos locais são menores que os modelos de nuvem e rodam no seu próprio hardware, então os resultados podem variar.

O NameQuick pode rodar inteiramente no seu Mac. Aponte para um modelo local servido pelo Ollama, LM Studio ou MLX, e o conteúdo dos arquivos é analisado no seu próprio hardware. Nada é enviado para nenhum provedor de nuvem. Sem chave de API, sem custo por renomeação, funciona offline.

Essa é a configuração certa se você renomeia material confidencial (contratos, documentos médicos ou financeiros, arquivos de clientes) ou só quer uma compra única sem custos recorrentes.

O que esperar: modelos locais são mais lentos que os de nuvem, e os pequenos produzem nomes de arquivo mais simples. Em Apple Silicon com um modelo de tamanho médio, a qualidade dá conta do recado para documentos; para trabalho com muitas imagens, você vai precisar de um modelo com visão. Teste com seus arquivos reais durante o período de teste e tire suas próprias conclusões.


Opção 1: Ollama (o ponto de partida recomendado)#

O Ollama é o jeito mais fácil de rodar modelos locais em um Mac.

  1. Baixe o Ollama em ollama.com e instale.
  2. No Terminal, baixe um modelo. Para documentos e imagens, escolha um modelo com visão, por exemplo: ollama pull gemma3 (modelos com visão conseguem ler digitalizações e fotos; modelos só de texto lidam apenas com documentos).
  3. Abra NameQuick → Configurações → IA e selecione Ollama. O endereço padrão do servidor (http://127.0.0.1:11434) corresponde à configuração padrão do Ollama, então normalmente você não precisa mudar nada.
  4. Escolha o modelo que você baixou e renomeie um arquivo de teste.

Se o seu modelo for só de texto, o NameQuick ainda consegue renomear documentos pelo texto extraído, mas imagens e PDFs digitalizados precisam de um modelo com visão. Você vai ver uma mensagem avisando.

Opção 2: LM Studio#

O LM Studio oferece um app gráfico para navegar e rodar modelos.

  1. Instale o LM Studio, baixe um modelo dentro dele e inicie o servidor local (por padrão, o servidor do LM Studio roda em localhost:1234).
  2. Em NameQuick → Configurações → IA, selecione LM Studio e confirme o endereço do servidor.
  3. Escolha o modelo carregado e teste com um arquivo.

Opção 3: MLX (Apple Silicon)#

O MLX é o framework de machine learning da Apple, otimizado para os chips da série M. Selecione MLX em Configurações → IA e o NameQuick cuida do runtime para você, sem app de servidor separado para instalar. Exige um Mac com Apple Silicon.


Local x nuvem, de relance#

Local (Ollama / LM Studio / MLX)Nuvem (sua própria chave)Managed
PrivacidadeO conteúdo nunca sai do seu MacEnviado ao provedor que você escolheuRoteado na UE, em conformidade com o GDPR
Custo por renomeaçãoGrátisFrações de centavo, cobradas pelo provedorRenomeações a partir de US$ 12/mês
ConfiguraçãoInstalar um executor de modelos uma vezCriar uma chave uma vezNenhuma
Velocidade e qualidadeDepende do seu Mac e do modeloA mais altaA mais alta
Funciona offlineSimNãoNão

Valores em dólar americano (USD).

Você pode trocar de provedor quando quiser em Configurações → IA. Muita gente usa um modelo local nas pastas sensíveis e um modelo de nuvem em todo o resto. Para saber exatamente o que sai do seu Mac em cada modo, veja Privacidade e seus dados.


Problemas comuns#

O NameQuick não consegue alcançar o modelo: confira se o Ollama está rodando (ícone na barra de menus) ou se o servidor do LM Studio foi iniciado, e se o endereço em Configurações → IA está igual.

Imagens ou digitalizações não estão sendo renomeadas: seu modelo é só de texto. Baixe um modelo com visão e selecione esse modelo.

As renomeações estão lentas: modelos maiores são mais lentos; tente um menor, ou feche outros apps pesados. Nesse ponto, o Apple Silicon é muito mais rápido que o Intel.

Mais detalhes em Solução de problemas.

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