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@@ -36,17 +36,25 @@ def gerar_analise(investimentos_finais, capital, patrimonio_studio_final):
 
 def gerar_analise_ia(investimentos_finais, capital, patrimonio_studio_final):
     prompt = f"""
-    Faça uma análise profissional e detalhada em linguagem clara e acessível sobre os seguintes dados financeiros:
-    - Capital inicial: R$ {capital:,.2f}
-    - Valor patrimonial final do Studio: R$ {patrimonio_studio_final:,.2f}
-    - Investimentos finais após 5 anos:
-    """
-    for nome, valor in investimentos_finais.items():
-        prompt += f"    - {nome}: R$ {valor:,.2f}\n"
+Você é um analista financeiro experiente, e está redigindo um relatório para um cliente com capital inicial de R$ {capital:,.2f}. Após 5 anos, os resultados dos investimentos foram:
 
-    prompt += """
-    Destaque qual foi o melhor investimento, o retorno percentual sobre o capital, e comente sobre possíveis estratégias e perfis de risco. Seja objetivo, claro e com tom consultivo.
-    """
+- Studio (imóvel com renda e valorização): R$ {investimentos_finais['Studio']:,.2f}
+- Franquia: R$ {investimentos_finais['Franquia']:,.2f}
+- Ações: R$ {investimentos_finais['Ações']:,.2f}
+- Renda Fixa: R$ {investimentos_finais['Renda Fixa']:,.2f}
+
+O valor patrimonial isolado do Studio (sem a renda gerada) ficou em R$ {patrimonio_studio_final:,.2f}.
+
+Com base nesses dados, escreva um relatório claro, didático e consultivo, com no máximo 10 linhas, contendo:
+
+1. Identificação do investimento com melhor desempenho e retorno percentual.
+2. Análise do perfil de risco e tipo de investidor ideal para cada investimento.
+3. Estratégias por trás de cada modelo.
+4. Vantagens e desvantagens.
+5. Sugestão de diversificação balanceada para perfil moderado.
+
+Use quebras de linha para separar os tópicos.
+"""
 
     resposta = openai.ChatCompletion.create(
         model="gpt-4o",
@@ -54,12 +62,13 @@ def gerar_analise_ia(investimentos_finais, capital, patrimonio_studio_final):
             {"role": "system", "content": "Você é um analista financeiro experiente."},
             {"role": "user", "content": prompt}
         ],
-        temperature=0.7,
-        max_tokens=500
+        max_tokens=200,
+        temperature=0.7
     )
-
-    # Corrige quebras de linha para HTML
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 def render_pdf(template_src, context_dict):
     html = render_template(template_src, **context_dict)