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llms.txt: o que é, como escrever e como validar

O llms.txt é um arquivo Markdown curto que diz aos modelos de linguagem o que é o seu site e quais páginas importam. Aqui está o formato como a proposta o define, expectativas honestas sobre quem o lê, exemplos para três tipos de site e correções passo a passo para arquivos que falham na validação.

Searvia · 24/10/2026 · Leitura de 7 min

Um redator técnico desenhando à mão, em uma única folha de papel sobre a mesa da cozinha, um mapa simples de caixas e setas

Resumindo: o llms.txt é um arquivo Markdown proposto, publicado em /llms.txt, que dá aos modelos de linguagem um mapa curto do seu site: um título # Nome do site (a única parte obrigatória), um resumo opcional de uma linha em um blockquote > e seções ## listando as páginas mais úteis como links em Markdown. Ele não controla o rastreamento, não é um sinal de ranqueamento do Google e os principais crawlers de IA não documentam a leitura dele. Mesmo assim, é barato de publicar e útil para ferramentas e agentes apontados para o seu site. Escreva em dez minutos, sirva como texto simples com status 200 e valide.

Poucos arquivos da web atraíram tanta atenção com tão pouco efeito documentado. Plugins adicionam o llms.txt com um clique, guias prometem que ele vai "colocar você no ChatGPT" e muitos donos de site publicam um sem saber o que ele deveria conter. Este guia se limita ao que a proposta define, ao que os provedores de IA disseram e não disseram, e a como escrever um arquivo correto e realmente útil. Ele também explica exatamente o que o nosso verificador de llms.txt gratuito valida e como corrigir cada problema que ele relata.

O que é o llms.txt

A proposta do llms.txt foi publicada por Jeremy Howard em 3 de setembro de 2024. Ela se descreve como "a proposal to standardise on using an /llms.txt file to provide information to help agents use a website" (uma proposta para padronizar o uso de um arquivo /llms.txt que forneça informações para ajudar agentes a usar um site), e a página observa que ela já está na segunda versão e aberta a contribuições da comunidade.

A ideia: as páginas HTML estão cheias de navegação, scripts e layout que desperdiçam o contexto limitado de um modelo. Um arquivo Markdown curto, escrito por uma pessoa, pode dizer ao modelo o que é o site e onde está o conteúdo útil. A proposta diz que o llms.txt "would mainly be useful for inference rather than training" (seria útil principalmente para inferência, e não para treinamento), ou seja, quando um modelo ou agente está respondendo a uma pergunta e lê o seu site em tempo real.

O formato, seção por seção

A proposta define as seções em uma ordem fixa:

OrdemSeçãoObrigatóriaO que vai nela
1H1 (# Nome)Sim, a única seção obrigatóriaO nome do site ou do projeto
2Blockquote (> ...)NãoUm resumo curto com as informações principais
3Texto livreNãoParágrafos ou listas de detalhes; sem títulos
4Seções H2 (## Docs)Não"Listas de arquivos": links em Markdown para páginas-chave
5## OptionalNãoLinks secundários que uma ferramenta pode pular quando o contexto é curto

Cada item de uma lista de arquivos é um item de lista em Markdown com um link obrigatório [nome](url), opcionalmente seguido de dois-pontos e uma observação sobre a página. A proposta também sugere oferecer uma versão em Markdown de cada página na mesma URL com .md acrescentado, por exemplo page.html.md, ou com a extensão substituída (page.md).

O arquivo costuma ficar na raiz do site, mas a proposta o permite em qualquer caminho, cobrindo as páginas sob esse caminho, o que serve para documentações que ficam em /docs/. A documentação do Next.js, por exemplo, indica aos leitores um índice em /docs/llms.txt.

O que o llms.txt não é

Por que publicar um mesmo assim

Três motivos se sustentam sem exagero:

O que ele não faz é consertar um site que os crawlers de IA não conseguem acessar. Se o OAI-SearchBot recebe um 403 do seu firewall, nenhum arquivo de texto muda isso. Verifique o acesso primeiro com o verificador de crawlers de IA e leia nosso guia de crawlers de IA para os detalhes.

Exemplos de llms.txt prontos para copiar

Um produto de software

# Tallyboard

> Tallyboard is time tracking and invoicing software for agencies of 5 to 200 people. Plans start at $12 per user per month; a 14-day trial needs no card.

Tallyboard runs in the browser and on iOS and Android, and integrates with QuickBooks, Xero and Slack.

## Product
- [Features](https://www.example.com/features): timers, timesheets, approvals, invoicing
- [Pricing](https://www.example.com/pricing): plans, limits and annual discount
- [Integrations](https://www.example.com/integrations): QuickBooks, Xero, Slack, Jira

## Help
- [Getting started](https://www.example.com/help/getting-started): set up a workspace in 10 minutes
- [API reference](https://www.example.com/docs/api.md): REST API, authentication and rate limits

## Optional
- [Changelog](https://www.example.com/changelog)
- [Company](https://www.example.com/about)

Um negócio local

# North Street Bakery

> Family bakery in Springfield, Illinois, baking sourdough, pastries and custom cakes since 2009. Open Monday to Saturday.

## Visit
- [Location and hours](https://www.example.com/visit): 120 North Street, opening hours, parking
- [Contact](https://www.example.com/contact): phone, email and order form

## Order
- [Custom cakes](https://www.example.com/cakes): flavors, sizes, prices and lead time
- [Catering](https://www.example.com/catering): office breakfast boxes

Um site de documentação

# Lumen SDK

> Lumen is an open-source JavaScript SDK for building offline-first apps. MIT license.

## Docs
- [Quick start](https://docs.example.com/quick-start.md): install and first sync in five minutes
- [Configuration](https://docs.example.com/config.md): every option with defaults
- [Conflict resolution](https://docs.example.com/conflicts.md): how merges work

## Examples
- [Todo app](https://docs.example.com/examples/todo.md)

## Optional
- [Architecture notes](https://docs.example.com/internals.md)

Regras que tornam o arquivo útil: escreva o resumo com fatos (o quê, para quem, onde, preço), use URLs absolutas de páginas canônicas que retornam 200, mantenha as observações curtas e linke para versões em Markdown quando as tiver.

Como funciona o verificador de llms.txt da Searvia

O verificador de llms.txt usa o mesmo mecanismo do nosso verificador de SEO de sites. Você informa um domínio ou o endereço de uma página; ele lê essa página (a sua home, se você informar só o domínio) e os arquivos do site ao redor, executa 38 verificações em cerca de 20 segundos e coloca no topo as três verificações de que esta ferramenta trata. Veja exatamente o que cada uma faz.

Arquivo llms.txt (prioridade baixa). O verificador segue a página até o endereço final e depois requisita /llms.txt nesse host, seguindo redirecionamentos. O arquivo só conta como presente se:

A verificação passa quando o arquivo, após um byte order mark (BOM) opcional e espaços em branco iniciais, começa com # , que é o H1 exigido pela proposta. O relatório também conta os links em Markdown no formato [texto](url). Ele emite um alerta, em vez de falhar, quando o arquivo não existe ou não tem título, porque o llms.txt é opcional.

O verificador não valida o blockquote, a ordem das seções nem se as páginas linkadas existem, e olha apenas a raiz do host, não /docs/llms.txt. Ele também não procura o llms-full.txt.

Acesso de crawlers de IA (prioridade alta). O mesmo relatório mostra se o robots.txt permite que 10 crawlers de IA e de busca e 2 tokens de opt-out de treinamento de IA busquem a página, e se o seu firewall barra uma requisição que se identifica como GPTBot (um alerta, não uma prova, já que a requisição não vem dos endereços da OpenAI). Ele está no foco desta ferramenta porque um llms.txt que os crawlers não alcançam não serve para nada.

Sitemap XML (prioridade média). O verificador tenta as linhas Sitemap: do robots.txt e depois /sitemap.xml e /sitemap_index.xml, até quatro endereços. Ele passa no primeiro que responde 200 com uma raiz <urlset> ou <sitemapindex> e informa quantas entradas <loc> encontrou. O sitemap e o llms.txt têm funções diferentes, e você quer os dois.

A nota geral de A+ a F cobre as 38 verificações, ponderadas por prioridade, e o relatório pode ser compartilhado por link.

Como ler o resultado

MensagemO que significaCorreção
llms.txt is present with N links.Encontrado, servido como texto, começa com um H1Revise o conteúdo e o número de links
llms.txt exists but does not start with a "# " title.Encontrado e servido corretamente, mas a primeira linha não é um H1Passo 2 abaixo
No llms.txt file was found.404, erro, arquivo vazio ou uma página HTML servida no endereçoPasso 1 ou passo 3 abaixo

Uma aprovação com 0 links significa que o arquivo tem título mas nenhum link em Markdown, então não dá nada para as ferramentas seguirem. Uma aprovação com 300 links significa que você colou um sitemap; reduza para as páginas que importam.

Como corrigir cada problema do llms.txt

1. No llms.txt file was found

2. llms.txt exists but does not start with a "# " title

Os primeiros caracteres não vazios devem ser # seguido de um espaço. Causas comuns:

3. O endereço devolve uma página web em vez do arquivo

Se você enviou um arquivo mas o verificador ainda diz que ele não foi encontrado, consulte os cabeçalhos:

curl -I https://seudominio.com/llms.txt

Depois, defina o content type como texto simples. No Nginx:

location = /llms.txt {
    default_type text/plain;
    charset utf-8;
}

No Apache, AddType text/plain .txt na configuração do site ou no .htaccess faz o mesmo. text/markdown também serve; qualquer coisa que não seja HTML passa.

4. O acesso de crawlers de IA falha ou o sitemap está ausente

Esses itens vêm junto com o relatório do llms.txt porque importam mais. Se os crawlers de busca de IA estão bloqueados no robots.txt ou pelo firewall, corrija isso primeiro; nosso guia de crawlers de IA tem os passos. Se nenhum sitemap foi encontrado, publique um com as suas páginas indexáveis, liste-o no robots.txt com uma linha como Sitemap: https://www.example.com/sitemap.xml e envie-o no Google Search Console e no Bing Webmaster Tools.

Mantenha atualizado

Um llms.txt com links quebrados é pior do que nenhum, porque leva as ferramentas a páginas de erro. Três hábitos o mantêm preciso:

Exemplo prático (hipotético)

O exemplo a seguir é hipotético, não são dados reais. A Fernway Travel, uma operadora de turismo inventada, instala um plugin que gera o llms.txt. O verificador diz "No llms.txt file was found." O curl -I mostra status 200 e Content-Type: text/html: a camada de cache do site serviu uma home em cache para o novo endereço. Depois de limpar o cache, o arquivo aparece, mas o verificador agora diz que ele "exists but does not start with a "# " title": o plugin escreve uma linha de comentário primeiro. A equipe muda o plugin para o modo manual e escreve o arquivo à mão:

O verificador aprova com 14 links. No mesmo relatório, a equipe também descobre que o sitemap não constava no robots.txt e adiciona a linha Sitemap:.

Checklist de llms.txt em 10 minutos

Como a Searvia ajuda

O verificador de llms.txt gratuito valida o arquivo junto com o acesso dos crawlers de IA e o seu sitemap em um único relatório compartilhável. O verificador de preparo para busca com IA usa o mesmo mecanismo, com foco em tudo de que os assistentes precisam: acesso de crawlers, conteúdo sem JavaScript, marcação de identidade, conteúdo em formato de resposta e atualização. Dentro de uma conta Searvia, a visibilidade em IA faz toda semana as perguntas reais dos seus clientes a assistentes de IA e mostra se você é mencionado, recomendado ou citado, e o botão Check access testa regras de robots.txt, bloqueios de firewall e o llms.txt para cada bot de IA. Essa é a medição que diz se todo esse trabalho compensa. Para a estratégia mais ampla, veja nosso guia de generative engine optimization.

Perguntas frequentes

O que é o llms.txt?
O llms.txt é um padrão proposto para um arquivo Markdown na raiz de um site, em /llms.txt, que dá aos modelos de linguagem um guia curto do site: um H1 com o nome do site, um resumo opcional de uma linha em um blockquote e seções H2 com listas de links para as páginas mais úteis. Jeremy Howard publicou a proposta em 3 de setembro de 2024. Ele foi pensado principalmente para o momento em que um modelo responde a uma pergunta, não para treinamento.
O llms.txt ajuda no SEO ou na visibilidade em IA?
Não há evidência de que ajude no Google: o Google diz que você não precisa criar novos arquivos legíveis por máquina nem arquivos de texto para IA para aparecer nas AI Overviews ou no AI Mode. A documentação dos crawlers da OpenAI, da Anthropic e da Perplexity também não menciona o llms.txt. Ele ainda pode ajudar ferramentas e agentes apontados para o seu site, como assistentes de código que leem documentação, então trate-o como um arquivo de cortesia de dez minutos, não como uma alavanca de ranqueamento.
O llms.txt é a mesma coisa que o robots.txt?
Não. O robots.txt diz aos crawlers quais URLs eles podem buscar, e crawlers bem-comportados o obedecem. O llms.txt não concede nem nega nada: é um guia de leitura que descreve o seu site e linka para as páginas-chave. A proposta diz que os dois têm finalidades diferentes e que o llms.txt pode complementar o robots.txt ao dar contexto ao conteúdo permitido. Bloquear ou liberar crawlers de IA é feito no robots.txt e no firewall.
O que é o llms-full.txt?
O llms-full.txt é uma convenção que algumas plataformas de documentação usam para um único arquivo com o texto completo de todas as páginas da documentação. Ele não faz parte da proposta do llms.txt no llmstxt.org, que define apenas o /llms.txt e sugere oferecer versões em Markdown de páginas individuais acrescentando .md às URLs.
Como crio um arquivo llms.txt?
Escreva um arquivo de texto simples chamado llms.txt que comece com '# Nome do seu site', adicione um resumo de uma linha como blockquote '> ', depois seções H2 como '## Products' ou '## Docs' com links em Markdown no formato '- [Nome da página](https://example.com/page): observação curta'. Envie-o para a raiz do seu domínio, garanta que seja servido com status 200 como texto e não como HTML, e valide com um verificador.

Fontes

  1. The /llms.txt file – llmstxt.org
  2. AI features and your website – Google Search Central
  3. Overview of OpenAI Crawlers – OpenAI
  4. Does Anthropic crawl data from the web, and how can site owners block the crawler? – Claude Help Center
  5. Perplexity Crawlers – Perplexity
  6. redirects – Next.js documentation
  7. RFC 9309: Robots Exclusion Protocol – IETF
  8. Build and submit a sitemap – Google Search Central

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