Update main.py

main.py

@@ -369,7 +369,7 @@ Se o contexto enviado pelo usuário não for verdadeiro ou estiver impreciso, ig
         print(f"🧠 Enviando para Gemini ({request.model})...")
         
         # Envio do prompt + arquivo (vídeo) pro Gemini 
-        response_gemini = await client.generate_content(prompt, files=[video_path_to_analyze], model=model_obj, stall_timeout=120)
+        response_gemini = await client.generate_content(prompt, files=[video_path_to_analyze], model=model_obj)
         
         titles_data = extract_json_from_text(response_gemini.text)
         if not titles_data:
@@ -490,7 +490,10 @@ async def generate_subtitle(request: GeminiSubtitleRequest):
         # Contexto padrão solicitado caso não haja
         default_context = "Separe as legendas quando houver muito texto concentrado em apenas uma. Divida o conteúdo de forma adequada e faça a tradução com precisão. Se necessário, use o timing das falas (palavra por palavra) como referência para separar as legendas corretamente. Quando houver música, legende a letra colocando ♪ no início e no fim, e pesquise a tradução correta da música. Quando não houver música, legende apenas as falas."
         
-        contexto_final = request.context if request.context and request.context.strip() != "N/A" else default_context
+        if request.context and request.context.strip() != "N/A":
+            contexto_final = f"{default_context}\n\nCONTEXTO ADICIONAL DO USUÁRIO:\n{request.context.strip()}"
+        else:
+            contexto_final = default_context
              
         prompt = f"""
 IDIOMA: A legenda traduzida DEVE ser inteiramente em PORTUGUÊS DO BRASIL (pt-BR). Independente do idioma original do vídeo.
@@ -581,7 +584,7 @@ INSTRUÇÕES/CONTEXTO DO USUÁRIO (OPCIONAL): {contexto_final}
 {word_level_text}
 """     
         model_obj = get_gemini_model(request.model)
-        response_gemini = await client.generate_content(prompt, files=[processed_audio_path], model=model_obj, stall_timeout=120)
+        response_gemini = await client.generate_content(prompt, files=[processed_audio_path], model=model_obj)
         cleaned_srt = clean_and_validate_srt(response_gemini.text)
         
         if request.time_start and request.time_start > 0: