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@@ -3,8 +3,10 @@ import re
 from reportlab.lib.pagesizes import letter
 from reportlab.pdfgen import canvas
 from reportlab.pdfbase.pdfmetrics import stringWidth
+import backoff
 
-def generate_premisa():
+@backoff.on_exception(backoff.expo, openai.RateLimitError)
+def generate_premisa_serie():
     response = openai.ChatCompletion.create(
         model="gpt-4-1106-preview",
         messages=[
@@ -20,12 +22,30 @@ def generate_premisa():
     premisa = output.split("Premisa:")[1]
     return titulo, premisa
 
+@backoff.on_exception(backoff.expo, openai.RateLimitError)
+def generate_premisa_episodio(prem_serie, keywords):
+    response = openai.ChatCompletion.create(
+        model="gpt-4-1106-preview",
+        messages=[
+            {"role": "system", "content": "Eres el comediante Bill Burr, un guionista de comedia de televisión chistoso, creativo y original. Eres especialista en sit-coms de sarcasmo. Te dan una premisa de una serie y palabras clave para que generes la premisa de un episodio. Sigue el formato Título: \n Premisa:"},
+            {"role": "user", "content": "La serie trata de"+prem_serie+". El episodio debe tratar de "+keywords+". Inventa una premisa para el episodio."}
+        ],
+        temperature=0.4,
+    )
+    output = response.choices[0].message.content
+
+    titulo = output.split("Premisa:")[0]
+    titulo = titulo.split('"')[1]
+    premisa = output.split("Premisa:")[1]
+    return titulo, premisa
+
+@backoff.on_exception(backoff.expo, openai.RateLimitError)
 def generate_outline(premisa):
     response = openai.ChatCompletion.create(
         model="gpt-4-1106-preview",
         messages=[
-            {"role": "system", "content": "Eres un guionista de comedia de televisión especializado en crear conflictos interesantes y comedia de situación. El usuario te dará una premisa y tú te encargas de desarrollarla con la siguiente estructura: 1. Incidente incitante:... \n2. Desarrollo del problema:... \n3. Clímax:... \n4. Resolución:..."},
-            {"role": "user", "content": "Desarrolla una situación cómica para una serie de comedia situacional. La serie tiene la siguiente premisa:"+ premisa} 
+            {"role": "system", "content": "Eres un guionista de comedia de televisión especializado en crear conflictos interesantes y comedia de situación. No uses estilos como negritas, itálicas, subrayado. El usuario te dará una premisa y tú te encargas de desarrollarla con la siguiente estructura: 1. Incidente incitante:... \n2. Desarrollo del problema:... \n3. Clímax:... \n4. Resolución:..."},
+            {"role": "user", "content": "Desarrolla una situación cómica para una serie de comedia situacional. El episodio tiene la siguiente premisa:"+ premisa} 
         ],
         temperature=0.5,
     )
@@ -40,6 +60,7 @@ def separar_escenas(outline):
 
     return outline_list
 
+@backoff.on_exception(backoff.expo, openai.RateLimitError)
 def generate_characters(outline):
     response = openai.ChatCompletion.create(
         model="gpt-4-1106-preview",
@@ -51,6 +72,7 @@ def generate_characters(outline):
     )
     return response.choices[0].message.content
 
+@backoff.on_exception(backoff.expo, openai.RateLimitError)
 def generate_scenes(outline):
     response = openai.ChatCompletion.create(
         model="gpt-4-1106-preview",
@@ -62,6 +84,7 @@ def generate_scenes(outline):
     )
     return response.choices[0].message.content
 
+@backoff.on_exception(backoff.expo, openai.RateLimitError)
 def generate_dialogues_all(chars,scenes):
     response = openai.ChatCompletion.create(
         model="gpt-4-1106-preview",
@@ -73,6 +96,7 @@ def generate_dialogues_all(chars,scenes):
     )
     return response.choices[0].message.content
 
+@backoff.on_exception(backoff.expo, openai.RateLimitError)
 def generate_dialogues1(chars,scene1):
     response = openai.ChatCompletion.create(
         model="gpt-4-1106-preview",
@@ -84,6 +108,7 @@ def generate_dialogues1(chars,scene1):
     )
     return response.choices[0].message.content
 
+@backoff.on_exception(backoff.expo, openai.RateLimitError)
 def generate_dialogues2(chars,scene1,dial1,scene2):
     response = openai.ChatCompletion.create(
         model="gpt-4-1106-preview",
@@ -97,6 +122,7 @@ def generate_dialogues2(chars,scene1,dial1,scene2):
     )
     return response.choices[0].message.content
 
+@backoff.on_exception(backoff.expo, openai.RateLimitError)
 def generate_dialogues3(chars,scene1,dial1,scene2,dial2,scene3):
     response = openai.ChatCompletion.create(
         model="gpt-4-1106-preview",
@@ -112,6 +138,7 @@ def generate_dialogues3(chars,scene1,dial1,scene2,dial2,scene3):
     )
     return response.choices[0].message.content
 
+@backoff.on_exception(backoff.expo, openai.RateLimitError)
 def generate_dialogues4(chars,scene1,dial1,scene2,dial2,scene3,dial3,scene4):
     response = openai.ChatCompletion.create(
         model="gpt-4-1106-preview",
@@ -129,6 +156,7 @@ def generate_dialogues4(chars,scene1,dial1,scene2,dial2,scene3,dial3,scene4):
     )
     return response.choices[0].message.content
 
+@backoff.on_exception(backoff.expo, openai.RateLimitError)
 def generate_dialogues5(chars,scene1,dial1,scene2,dial2,scene3,dial3,scene4,dial4,scene5):
     response = openai.ChatCompletion.create(
         model="gpt-4-1106-preview",
@@ -148,6 +176,7 @@ def generate_dialogues5(chars,scene1,dial1,scene2,dial2,scene3,dial3,scene4,dial
     )
     return response.choices[0].message.content
 
+@backoff.on_exception(backoff.expo, openai.RateLimitError)
 def generate_dialogues6(chars,scene1,dial1,scene2,dial2,scene3,dial3,scene4,dial4,scene5,dial5,scene6):
     response = openai.ChatCompletion.create(
         model="gpt-4-1106-preview",
@@ -169,8 +198,12 @@ def generate_dialogues6(chars,scene1,dial1,scene2,dial2,scene3,dial3,scene4,dial
     )
     return response.choices[0].message.content
 
-def dramatron(premisa):
-    outline = generate_outline(premisa)
+def dramatron(premisa_serie,keywords):
+    prem_ep = generate_premisa_episodio(premisa_serie, keywords)
+    titulo = prem_ep[0]
+    prem_ep = prem_ep[1]
+    print(titulo+': '+prem_ep)
+    outline = generate_outline(prem_ep)
     print('Outline: '+outline)
     chars = generate_characters(outline)
     print('Characters: '+chars)
@@ -190,7 +223,7 @@ def dramatron(premisa):
     esc5 = generate_dialogues6(chars,scenes_sep[0],esc0,scenes_sep[1],esc1,scenes_sep[2],esc2,scenes_sep[3],esc3,scenes_sep[4],esc4,scenes_sep[5])
     print('Scene 6: '+esc5)
     all_esc = esc0 + '\n' + esc1 + '\n' + esc2 + '\n' + esc3 + '\n' + esc4 + '\n' + esc5
-    return all_esc
+    return titulo, prem_ep, outline, chars, scenes, all_esc
 
 
 def ajustar_linea(linea, max_ancho, fuente, tamano_fuente):