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@@ -78,10 +78,22 @@ def buscar_combinacoes(credito_desejado, entrada_desejada, parcela_desejada, adm
     if df_filtrado.empty:
         return "🚫 Nenhuma cota encontrada com os filtros aplicados. Tente ajustar os parâmetros."
 
-    # Define faixas de tolerância
-    credito_min, credito_max = credito_desejado * 0.93, credito_desejado * 1.07
-    entrada_min, entrada_max = entrada_desejada * 0.93, entrada_desejada * 1.07
-    parcela_min, parcela_max = parcela_desejada * 0.75, parcela_desejada * 1.25
+     # TOLERÂNCIAS INTELIGENTES BASEADAS NO VALOR
+    if credito_desejado > 2000000:
+        # Para valores MUITO altos (> 2M): tolerâncias ainda mais amplas
+        credito_min, credito_max = credito_desejado * 0.85, credito_desejado * 1.15
+        entrada_min, entrada_max = entrada_desejada * 0.85, entrada_desejada * 1.15
+        parcela_min, parcela_max = parcela_desejada * 0.60, parcela_desejada * 1.40
+    elif credito_desejado > 1000000:
+        # Para valores altos (1M-2M): tolerâncias mais amplas
+        credito_min, credito_max = credito_desejado * 0.90, credito_desejado * 1.10
+        entrada_min, entrada_max = entrada_desejada * 0.90, entrada_desejada * 1.10
+        parcela_min, parcela_max = parcela_desejada * 0.70, parcela_desejada * 1.30
+    else:
+        # Para valores normais (< 1M): tolerâncias padrão
+        credito_min, credito_max = credito_desejado * 0.93, credito_desejado * 1.07
+        entrada_min, entrada_max = entrada_desejada * 0.93, entrada_desejada * 1.07
+        parcela_min, parcela_max = parcela_desejada * 0.75, parcela_desejada * 1.25
 
     grupos = agrupar_por_administradora(df_filtrado)
     resultados = []