Update utils.py

utils.py

@@ -8,42 +8,51 @@ def detect_language(passage):
     greek_chars = re.findall(r'[\u0370-\u03FF\u1F00-\u1FFF]', passage)
     return 'greek' if len(greek_chars) > len(passage) * 0.1 else 'latin'
 
-# SUBSTITUA DAQUI PARA BAIXO PELA VERSÃO DE "LOTES" (BATCHES)
 def call_openrouter(passage, mode, category):
     api_key = os.getenv("OPENROUTER_API_KEY")
     lang = detect_language(passage)
     
-    # 1. Busca a URL no dicionário que está no seu config.py
     url_doc = DOCS.get(category)
-    
     try:
         resp = requests.get(url_doc, timeout=15)
         resp.raise_for_status()
-        # Filtra as perguntas (linhas terminadas em ?)
         questions = [l.strip() for l in resp.text.splitlines() if l.strip().endswith('?')]
     except Exception as e:
         return f"Erro ao acessar Google Docs: {str(e)}", "Nenhum"
 
-    if not questions:
-        return "Nenhuma pergunta encontrada no documento.", "Nenhum"
-
     model_chain = MODEL_PRIORITY_A if "Alta" in mode else MODEL_PRIORITY_B
-    model = model_chain[0]
     
     full_report = [f"--- ANÁLISE FILOLÓGICA: {category.upper()} ---", f"Texto: {passage}\n"]
-    
-    # 2. PROCESSAMENTO POR LOTES (O segredo para o Claude não ter 'preguiça')
     batch_size = 5
+    
+    # --- Lógica de Seleção de Modelo com Fallback ---
+    working_model = None
+    for model_candidate in model_chain:
+        try:
+            # Teste rápido para ver se o modelo responde
+            test_resp = requests.post(
+                url="https://openrouter.ai/api/v1/chat/completions",
+                headers={"Authorization": f"Bearer {api_key}"},
+                json={"model": model_candidate, "messages": [{"role": "user", "content": "test"}], "max_tokens": 1},
+                timeout=10
+            )
+            if test_resp.status_code == 200:
+                working_model = model_candidate
+                break
+        except:
+            continue
+    
+    if not working_model:
+        return "Erro: Nenhum modelo da lista está disponível no momento (OpenRouter Offline?).", "Falha"
+
+    # --- Execução dos Lotes com o Modelo que Funcionou ---
     for i in range(0, len(questions), batch_size):
         batch = questions[i:i + batch_size]
-        
         prompt = f"""Atue como um Filólogo especialista em {lang}. 
 Passagem: "{passage}"
-
 Responda detalhadamente em PORTUGUÊS. 
 OBRIGATÓRIO: Escreva a PERGUNTA completa antes de cada resposta.
-
-QUESTÕES DESTE LOTE:
+QUESTÕES:
 {chr(10).join(batch)}"""
 
         try:
@@ -51,7 +60,7 @@ QUESTÕES DESTE LOTE:
                 url="https://openrouter.ai/api/v1/chat/completions",
                 headers={"Authorization": f"Bearer {api_key}"},
                 json={
-                    "model": model,
+                    "model": working_model,
                     "messages": [{"role": "user", "content": prompt}],
                     "temperature": 0.1,
                     "max_tokens": 4000
@@ -59,12 +68,10 @@ QUESTÕES DESTE LOTE:
                 timeout=120
             )
             if response.status_code == 200:
-                batch_result = response.json()['choices'][0]['message']['content']
-                full_report.append(batch_result)
+                full_report.append(response.json()['choices'][0]['message']['content'])
             else:
                 full_report.append(f"\n[Erro no lote {i//batch_size + 1}: Status {response.status_code}]")
         except Exception as e:
-            full_report.append(f"\n[Falha de conexão no lote {i//batch_size + 1}: {str(e)}]")
+            full_report.append(f"\n[Falha de conexão: {str(e)}]")
 
-    # Junta todos os lotes em um único relatório final
-    return "\n\n".join(full_report), model
+    return "\n\n".join(full_report), working_model