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@@ -4,20 +4,33 @@ from transformers import pipeline
 # Modelo español
 model_name = "flax-community/gpt-2-spanish"
 
-# Inicializa el pipeline
+# Inicializa Pipeline configurado
 generator = pipeline(
     "text-generation",
-    model=model_name,
+    model=model_name,               # Puedes cambiar a otro modelo compatible
+    max_new_tokens=40,                 # Suficiente para ~26 palabras sin desbordarse
+    temperature=1.1,                   # Favorece creatividad y metáforas
+    top_p=0.9,                         # Diversidad controlada
+    do_sample=True,                    # Permite variación creativa
+    repetition_penalty=1.3,            # Reduce repeticiones
+    num_return_sequences=1,            # Solo una respuesta
     device=-1  # CPU, recomendado en HuggingFace Spaces
 )
 
+# Prompt base para moldear el estilo y tono
+def generar_respuesta_reflexiva(pregunta):
+    prompt = f"""
+Eres una voz femenina que responde con aire conversacional y reflexivo.
+Hablas con metáforas, analogías y juegos de contrarios.
+Tu estilo es poesía en prosa mezclada con aforismo.
+Genera exactamente una respuesta breve, cercana a 26 palabras.
+Evita repeticiones. Termina siempre con una pregunta abierta.
+Pregunta: {pregunta}
+Respuesta:
+""".strip()
+
 def gpt(texto: str):
-    result = generator(
-        texto,
-        do_sample=True,
-        pad_token_id=50256,
-        max_length=30
-    )[0]["generated_text"]
+    result = generator(prompt)[0]["generated_text"]
     return result
 
 # Crear app FastAPI