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app.py

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 import os
 import asyncio
-import google.generativeai as genai
+from google import genai
+from google.genai import types
 import gradio as gr
 
 # Configuración de la clave de API
 GEMINI_API_KEY = os.getenv("GEMINI_API_KEY")
 if not GEMINI_API_KEY:
     raise ValueError("La clave GEMINI_API_KEY no está configurada correctamente.")
-genai.configure(api_key=GEMINI_API_KEY)
+
+# Se crea el cliente de la SDK para Gemini Developer API
+client = genai.Client(api_key=GEMINI_API_KEY)
 
 # Instrucciones del sistema por defecto
 instruction = """
@@ -72,64 +75,69 @@ La versión revisada del borrador de la resolución judicial, aplicando las corr
 *   La estructura original del borrador, los hechos probados y la fundamentación jurídica son intocables.
 *   Emplee el estilo jurídico imperativo y el estilo de redacción descrito.
 """
-# Configuración del modelo de Google gemini-2.0-flash-exp
-google_flash_exp_model = genai.GenerativeModel(
-    "gemini-2.0-pro-exp-02-05",
-    system_instruction=instruction,
-    generation_config={
-        "temperature": 0.3,
-        "top_p": 0.9,
-        "top_k": 40,
-        "max_output_tokens": 8000,
-        "response_mime_type": "text/plain",
-    },
-)
 
-# Configuración del modelo de Google gemini-exp-1206
-google_gemini_ex_model = genai.GenerativeModel(
-    "gemini-2.0-flash-thinking-exp-01-21",
+# Configuración común de generación para ambos modelos
+generation_config = types.GenerateContentConfig(
     system_instruction=instruction,
-    generation_config={
-        "temperature": 0.3,
-        "top_p": 0.9,
-        "top_k": 40,
-        "max_output_tokens": 8000,
-        "response_mime_type": "text/plain",
-    },
+    temperature=0.3,
+    top_p=0.9,
+    top_k=40,
+    max_output_tokens=8000,
+    response_mime_type="text/plain"
 )
 
-async def generate_content(client, model_name, borrador):
+# Definición de los nombres de modelo a utilizar
+model_flash_exp = "gemini-2.0-pro-exp-02-05"
+model_gemini_ex = "gemini-2.0-flash-thinking-exp-01-21"
+
+# Función asíncrona para generar contenido usando el modelo indicado
+async def generate_content(model_name, borrador):
     try:
-        if not hasattr(client, 'generate_content'):
-            raise AttributeError(f"El cliente {model_name} no tiene implementado el método 'generate_content'.")
-        response = await asyncio.to_thread(client.generate_content, borrador)
+        response = await client.aio.models.generate_content(
+            model=model_name,
+            contents=borrador,
+            config=generation_config
+        )
         return response.text
     except Exception as e:
         return f"Error en {model_name}: {str(e)}"
 
+# Función que combina las respuestas de ambos modelos
 async def combine_responses(borrador):
-    google_flash_exp_task = asyncio.create_task(
-        generate_content(google_flash_exp_model, "Google Gemini flash-exp", borrador)
-    )
-    google_gemini_ex_task = asyncio.create_task(
-        generate_content(google_gemini_ex_model, "Google gemini-exp-1206", borrador)
+    flash_task = asyncio.create_task(generate_content(model_flash_exp, borrador))
+    gemini_ex_task = asyncio.create_task(generate_content(model_gemini_ex, borrador))
+    flash_result = await flash_task
+    gemini_ex_result = await gemini_ex_task
+    combined_result = (
+        f"**Google Gemini flash-exp:**\n{flash_result}\n\n"
+        f"**Google gemini-exp-1206:**\n{gemini_ex_result}"
     )
-    google_flash_exp_result = await google_flash_exp_task
-    google_gemini_ex_result = await google_gemini_ex_task
-    combined_result = f"**Google Gemini flash-exp:**\n{google_flash_exp_result}\n\n**Google gemini-exp-1206:**\n{google_gemini_ex_result}"
     return combined_result
 
+# Función asíncrona principal
 async def predict(borrador):
     return await combine_responses(borrador)
 
+# Función sincrónica que envuelve la llamada asíncrona (para Gradio)
+def predict_sync(borrador):
+    return asyncio.run(predict(borrador))
+
 # Interfaz Gradio
 with gr.Blocks() as demo:
     gr.Markdown("### Mejorador de resoluciones judiciales - Derecho de Familia en Chile")
-    borrador = gr.Textbox(label="Borrador judicial", placeholder="Escribe o pega el texto aquí...", lines=10)
-    output = gr.Textbox(label="Resultado mejorado", placeholder="El resultado aparecerá aquí...", lines=10)
+    borrador_input = gr.Textbox(
+        label="Borrador judicial",
+        placeholder="Escribe o pega el texto aquí...",
+        lines=10
+    )
+    output = gr.Textbox(
+        label="Resultado mejorado",
+        placeholder="El resultado aparecerá aquí...",
+        lines=10
+    )
     submit_btn = gr.Button("Enviar")
-
-    submit_btn.click(fn=predict, inputs=borrador, outputs=output)
+    
+    submit_btn.click(fn=predict_sync, inputs=borrador_input, outputs=output)
 
 if __name__ == "__main__":
     demo.launch()