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+import os
+import io
+import base64
+import pandas as pd
+import matplotlib.pyplot as plt
+from flask import Flask, render_template, request, send_file
+from matplotlib.ticker import FuncFormatter
+from xhtml2pdf import pisa
+from datetime import datetime
+import openai
+
+app = Flask(__name__)
+
+openai.api_key = os.getenv("OPENAI_API_KEY")
+
+def formatar_brl(valor):
+    return f"R$ {valor:,.2f}".replace(",", "X").replace(".", ",").replace("X", ".")
+
+def gerar_analise(investimentos_finais, capital, patrimonio_studio_final):
+    melhor = max(investimentos_finais, key=investimentos_finais.get)
+    valor_melhor = investimentos_finais[melhor]
+    retorno_pct = ((valor_melhor - capital) / capital) * 100
+    texto = f"""
+    Após análise dos cenários projetados para 5 anos, o investimento <strong>{melhor}</strong> apresenta o melhor desempenho,
+    com um valor final estimado de <strong>{formatar_brl(valor_melhor)}</strong>, equivalente a um retorno de <strong>{retorno_pct:.1f}%</strong>.
+    <br><br>
+    O valor patrimonial do Studio, conforme normas contábeis e profissionais de investimento, representa o valor acumulado do imóvel sem considerar a renda gerada,
+    ou seja, é o aumento do patrimônio bruto estimado. Neste cenário, o valor patrimonial final do Studio é <strong>{formatar_brl(patrimonio_studio_final)}</strong>.
+    """
+    return texto
+
+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"
+
+    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.
+    """
+
+    resposta = openai.ChatCompletion.create(
+        model="gpt-4o",
+        messages=[
+            {"role": "system", "content": "Você é um analista financeiro experiente."},
+            {"role": "user", "content": prompt}
+        ]
+    )
+    return resposta.choices[0].message.content
+
+def render_pdf(template_src, context_dict):
+    html = render_template(template_src, **context_dict)
+    result = io.BytesIO()
+    pisa_status = pisa.CreatePDF(io.StringIO(html), dest=result)
+    if not pisa_status.err:
+        result.seek(0)
+        return result
+    return None
+
+@app.route("/", methods=["GET", "POST"])
+def index():
+    if request.method == "POST":
+        capital = float(request.form["capital"])
+        studio_ret = float(request.form["studio_ret"])
+        valorizacao = float(request.form["valorizacao"])
+        franquia_ret = float(request.form["franquia_ret"])
+        acoes_ret = float(request.form["acoes_ret"])
+        renda_fixa = float(request.form["renda_fixa"])
+        inflacao = float(request.form["inflacao"])
+
+        anos = list(range(1, 6))
+
+        patrimonio_studio = [capital * ((1 + valorizacao / 100) ** ano) for ano in anos]
+        renda_acumulada_studio = [capital * (((1 + studio_ret / 100) ** (12 * ano)) - 1) for ano in anos]
+        studio_total = [p + r for p, r in zip(patrimonio_studio, renda_acumulada_studio)]
+
+        franquia = [capital + (franquia_ret * ano) for ano in anos]
+        acoes = [capital * ((1 + acoes_ret / 100) ** ano) for ano in anos]
+        renda_fixa_valores = [capital * ((1 + renda_fixa / 100) ** ano) for ano in anos]
+
+        dados = {
+            "Ano": anos,
+            "Studio (Patrimônio + Renda)": studio_total,
+            "Franquia": franquia,
+            "Ações": acoes,
+            "Renda Fixa": renda_fixa_valores
+        }
+        df = pd.DataFrame(dados)
+
+        investimentos_finais = {
+            "Studio": studio_total[-1],
+            "Franquia": franquia[-1],
+            "Ações": acoes[-1],
+            "Renda Fixa": renda_fixa_valores[-1],
+        }
+
+        plt.figure(figsize=(8, 5))
+        plt.plot(anos, studio_total, label="Studio (Patrimônio + Renda)", marker="o")
+        plt.plot(anos, franquia, label="Franquia", marker="o")
+        plt.plot(anos, acoes, label="Ações", marker="o")
+        plt.plot(anos, renda_fixa_valores, label="Renda Fixa", marker="o")
+        plt.title("Projeção de Investimentos (5 anos)")
+        plt.xlabel("Ano")
+        plt.ylabel("Valor (R$)")
+        plt.legend()
+        plt.grid(True)
+        plt.gca().yaxis.set_major_formatter(FuncFormatter(lambda x, _: f"R${x:,.0f}".replace(",", ".")))
+        plt.tight_layout()
+
+        buf = io.BytesIO()
+        plt.savefig(buf, format="png")
+        buf.seek(0)
+        grafico_base64 = base64.b64encode(buf.getvalue()).decode("utf-8")
+        buf.close()
+        plt.close()
+
+        df_formatado = df.copy()
+        for col in df.columns:
+            if col != "Ano":
+                df_formatado[col] = df_formatado[col].apply(formatar_brl)
+        tabela = df_formatado.to_html(index=False, classes="table table-striped table-sm text-end", border=0)
+
+        analise_final = gerar_analise(investimentos_finais, capital, patrimonio_studio[-1])
+
+        return render_template(
+            "index.html",
+            capital=capital,
+            tabela=tabela,
+            grafico=grafico_base64,
+            analise_final=analise_final
+        )
+
+    return render_template("index.html")
+
+@app.route("/gerar-pdf", methods=["POST"])
+def gerar_pdf():
+    capital = float(request.form["capital"])
+    studio_ret = float(request.form["studio_ret"])
+    valorizacao = float(request.form["valorizacao"])
+    franquia_ret = float(request.form["franquia_ret"])
+    acoes_ret = float(request.form["acoes_ret"])
+    renda_fixa = float(request.form["renda_fixa"])
+    inflacao = float(request.form["inflacao"])
+
+    anos = list(range(1, 6))
+
+    patrimonio_studio = [capital * ((1 + valorizacao / 100) ** ano) for ano in anos]
+    renda_acumulada_studio = [capital * (((1 + studio_ret / 100) ** (12 * ano)) - 1) for ano in anos]
+    studio_total = [p + r for p, r in zip(patrimonio_studio, renda_acumulada_studio)]
+    franquia = [capital + (franquia_ret * ano) for ano in anos]
+    acoes = [capital * ((1 + acoes_ret / 100) ** ano) for ano in anos]
+    renda_fixa_valores = [capital * ((1 + renda_fixa / 100) ** ano) for ano in anos]
+
+    dados = {
+        "Ano": anos,
+        "Studio (Patrimônio + Renda)": studio_total,
+        "Franquia": franquia,
+        "Ações": acoes,
+        "Renda Fixa": renda_fixa_valores
+    }
+    df = pd.DataFrame(dados)
+
+    investimentos_finais = {
+        "Studio": studio_total[-1],
+        "Franquia": franquia[-1],
+        "Ações": acoes[-1],
+        "Renda Fixa": renda_fixa_valores[-1],
+    }
+
+    buf = io.BytesIO()
+    plt.figure(figsize=(8, 5))
+    plt.plot(anos, studio_total, label="Studio (Patrimônio + Renda)", marker="o")
+    plt.plot(anos, franquia, label="Franquia", marker="o")
+    plt.plot(anos, acoes, label="Ações", marker="o")
+    plt.plot(anos, renda_fixa_valores, label="Renda Fixa", marker="o")
+    plt.title("Projeção de Investimentos (5 anos)")
+    plt.xlabel("Ano")
+    plt.ylabel("Valor (R$)")
+    plt.legend()
+    plt.grid(True)
+    plt.tight_layout()
+    plt.savefig(buf, format="png")
+    buf.seek(0)
+    grafico_base64 = base64.b64encode(buf.read()).decode("utf-8")
+    buf.close()
+    plt.close()
+
+    df_formatado = df.copy()
+    for col in df.columns:
+        if col != "Ano":
+            df_formatado[col] = df_formatado[col].apply(formatar_brl)
+    tabela_html = df_formatado.to_html(index=False, classes="tabela", border=0)
+
+    analise_final_ia = gerar_analise_ia(investimentos_finais, capital, patrimonio_studio[-1])
+
+    context = {
+        "capital": capital,
+        "grafico": grafico_base64,
+        "tabela": tabela_html,
+        "analise_final": analise_final_ia,
+        "data_hoje": datetime.now().strftime("São Paulo, %d de %B de %Y")
+    }
+
+    pdf = render_pdf("relatorio.html", context)
+    if pdf:
+        return send_file(pdf, mimetype="application/pdf", as_attachment=True, download_name="relatorio_investimento.pdf")
+    else:
+        return "Erro ao gerar PDF", 500
+
+if __name__ == "__main__":
+    app.run(host="0.0.0.0", port=int(os.environ.get("PORT", 7860)))