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+import openai
+import os
+
+from openai import OpenAI
+client = OpenAI(
+    api_key= os.environ["gptkey"]
+)
+def ideagen(context):
+    total_prompt_tokens_used = 0
+    total_completion_tokens_used = 0
+
+    #print(context)
+
+    messages_base = [
+        {"role": "system", "content": "請扮演行銷策略的大師，善於觀察社會巨觀的的發展和人與人之間微觀的互動，從中挖掘出不為人察覺的行為洞察，好的洞察可以幫助找出問題背後的問題，透過一層層深入的分析，幫助找出問題的核心。"},
+        ]
+        messages_base.extend([{"role": "user", "content":  f"請幫助我分析{context}問題的成因。"}])
+        messages_base.extend([{"role": "user", "content":  "請用以下的格式回答：我'問題A'，因為'理由A'，之後將'理由A'變成新的問題，重複以上的分析：我'理由A'，因為'理由B'，請重複以上的動作五次，每次都挖掘更深入的心理動機，但第三次請給我一個出乎意料的理由，理由來自於更尖銳、深刻的人群觀察，接露這些人不為人知的一面，請用markdown格式回覆我，包含'編號'、'問題'、'理由'欄位"}])
+        messages_base.extend([{"role": "user", "content":  "請發揮你的創意跟想像並盡可能描述更多細節，必須要讓看到的人有驚豔的感覺。請使用繁體中文。"}])
+
+    full_text = ""
+    total_price = 0
+
+
+    #for _ in range(loop):
+    response = client.chat.completions.create(
+       model='gpt-4-0125-preview',
+       max_tokens=2000,
+       temperature=0.7,
+       messages=messages_base
+     )
+    completed_text = response.choices[0].message.content
+    total_prompt_tokens_used += response.usage.prompt_tokens
+    total_completion_tokens_used += response.usage.completion_tokens
+    price = total_prompt_tokens_used*0.03/1000 + total_completion_tokens_used*0.06/1000
+
+    full_text += completed_text + "\n\n----------\n\n"
+    total_price += price
+
+
+    price = "price:" + str(total_prompt_tokens_used*0.03/1000 + total_completion_tokens_used*0.06/1000) + "$"
+
+    full_text += "\n\n" + "price:" + str(total_price)
+
+
+    #return response.choices[0].message.content
+    return full_text