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 import gradio as gr
-import requests
-import os
+from transformers import pipeline
 
-# Modelo confiable en español tipo tutor
-API_URL = "https://api-inference.huggingface.co/models/mrm8488/t5-small-spanish-summarization"
-headers = {"Authorization": f"Bearer {os.getenv('HF_TOKEN')}"}
-
-def query(payload):
-    response = requests.post(API_URL, headers=headers, json=payload)
-    result = response.json()
-    # Manejo si el modelo está cargando
-    if isinstance(result, dict) and "error" in result:
-        return {"error": "Modelo cargando, intenta otra vez"}
-    return result
+# Modelo pequeño, confiable y en español
+chatbot = pipeline("text-generation", model="datificate/gpt2-small-spanish")
 
 def respond(message, history):
     if not message:
         return "Pregúntame algo 😊"
 
-    output = query({
-        "inputs": "Explica claramente y paso a paso en español como un tutor: " + message
-    })
+    prompt = "Responde en español de forma clara y amigable: " + message
+    response = chatbot(prompt, max_length=100, do_sample=False)
 
-    if isinstance(output, list) and "generated_text" in output[0]:
-        return output[0]["generated_text"]
-    else:
-        return "La IA está ocupada 😭 intenta otra vez en unos segundos"
+    return response[0]["generated_text"]
 
 demo = gr.ChatInterface(fn=respond)
 demo.launch()