Update utils.py

utils.py

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 import os
 import re
 import requests
+# MANTENHA ESTES IMPORTS (essenciais para ler o config.py)
 from config import DOCS, MODEL_PRIORITY_A, MODEL_PRIORITY_B
 
 def detect_language(passage):
     greek_chars = re.findall(r'[\u0370-\u03FF\u1F00-\u1FFF]', passage)
     return 'greek' if len(greek_chars) > len(passage) * 0.1 else 'latin'
 
+# SUBSTITUA DAQUI PARA BAIXO PELA VERSÃO DE "LOTES" (BATCHES)
 def call_openrouter(passage, mode, category):
     api_key = os.getenv("OPENROUTER_API_KEY")
     lang = detect_language(passage)
     
+    # 1. Busca a URL no dicionário que está no seu config.py
     url_doc = DOCS.get(category)
+    
     try:
         resp = requests.get(url_doc, timeout=15)
         resp.raise_for_status()
+        # Filtra as perguntas (linhas terminadas em ?)
         questions = [l.strip() for l in resp.text.splitlines() if l.strip().endswith('?')]
     except Exception as e:
         return f"Erro ao acessar Google Docs: {str(e)}", "Nenhum"
 
-    # Escolha da cadeia de modelos do config.py
+    if not questions:
+        return "Nenhuma pergunta encontrada no documento.", "Nenhum"
+
     model_chain = MODEL_PRIORITY_A if "Alta" in mode else MODEL_PRIORITY_B
+    model = model_chain[0]
     
-    # NOVO PROMPT: Forçando a repetição da pergunta
-    prompt_completo = f"""Atue como um Professor de Filologia Clássica ({lang}). 
-Analise a passagem: "{passage}"
+    full_report = [f"--- ANÁLISE FILOLÓGICA: {category.upper()} ---", f"Texto: {passage}\n"]
+    
+    # 2. PROCESSAMENTO POR LOTES (O segredo para o Claude não ter 'preguiça')
+    batch_size = 5
+    for i in range(0, len(questions), batch_size):
+        batch = questions[i:i + batch_size]
+        
+        prompt = f"""Atue como um Filólogo especialista em {lang}. 
+Passagem: "{passage}"
 
-INSTRUÇÃO OBRIGATÓRIA: Para cada pergunta abaixo, você deve primeiro ESCREVER A PERGUNTA NA ÍNTEGRA e, logo abaixo, fornecer a sua resposta detalhada em PORTUGUÊS.
+Responda detalhadamente em PORTUGUÊS. 
+OBRIGATÓRIO: Escreva a PERGUNTA completa antes de cada resposta.
 
-PERGUNTAS:
-{chr(10).join(questions)}"""
+QUESTÕES DESTE LOTE:
+{chr(10).join(batch)}"""
 
-    # Tenta os modelos da lista até um funcionar
-    for model in model_chain:
         try:
             response = requests.post(
                 url="https://openrouter.ai/api/v1/chat/completions",
                 headers={"Authorization": f"Bearer {api_key}"},
                 json={
                     "model": model,
-                    "messages": [{"role": "user", "content": prompt_completo}],
+                    "messages": [{"role": "user", "content": prompt}],
                     "temperature": 0.1,
-                    "max_tokens": 5000 # Aumentado para não cortar o final
+                    "max_tokens": 4000
                 },
-                timeout=180
+                timeout=120
             )
             if response.status_code == 200:
-                resultado = response.json()['choices'][0]['message']['content']
-                return resultado, model
-        except:
-            continue
-            
-    return "Falha em todos os modelos da cadeia.", "Erro"
+                batch_result = response.json()['choices'][0]['message']['content']
+                full_report.append(batch_result)
+            else:
+                full_report.append(f"\n[Erro no lote {i//batch_size + 1}: Status {response.status_code}]")
+        except Exception as e:
+            full_report.append(f"\n[Falha de conexão no lote {i//batch_size + 1}: {str(e)}]")
+
+    # Junta todos os lotes em um único relatório final
+    return "\n\n".join(full_report), model