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+import streamlit as st
+from typing import Generator
+from groq import Groq
+
+st.set_page_config(page_icon="💬", layout="wide",
+                   page_title="Groq Vai Zummm...")
+
+def icon(emoji: str):
+    """Mostra um emoji como um ícone de página no estilo Notion."""
+    st.write(
+        f'<span style="font-size: 78px; line-height: 1">{emoji}</span>',
+        unsafe_allow_html=True,
+    )
+
+icon("🏎️")
+
+st.subheader("Aplicativo Groq Chat Streamlit", divider="arco-íris", anchor=False)
+
+client = Groq(
+    api_key=st.secrets["GROQ_API_KEY"],
+)
+
+# Inicializar histórico de chat e modelo selecionado
+if "messages" not in st.session_state:
+    st.session_state.messages = []
+
+if "selected_model" not in st.session_state:
+    st.session_state.selected_model = None
+
+# Definir detalhes dos modelos
+modelos = {
+    "gemma-7b-it": {"name": "Gemma-7b-it", "tokens": 8192, "developer": "Google"},
+    "llama2-70b-4096": {"name": "LLaMA2-70b-chat", "tokens": 4096, "developer": "Meta"},
+    "llama3-70b-8192": {"name": "LLaMA3-70b-8192", "tokens": 8192, "developer": "Meta"},
+    "llama3-8b-8192": {"name": "LLaMA3-8b-8192", "tokens": 8192, "developer": "Meta"},
+    "mixtral-8x7b-32768": {"name": "Mixtral-8x7b-Instruct-v0.1", "tokens": 32768, "developer": "Mistral"},
+}
+
+# Layout para seleção do modelo e controle deslizante de max_tokens
+col1, col2 = st.columns(2)
+
+with col1:
+    opcao_modelo = st.selectbox(
+        "Escolha um modelo:",
+        options=list(modelos.keys()),
+        format_func=lambda x: modelos[x]["name"],
+        index=4  # Padrão para mixtral
+    )
+
+# Detectar mudança de modelo e limpar histórico de chat se o modelo mudou
+if st.session_state.selected_model != opcao_modelo:
+    st.session_state.messages = []
+    st.session_state.selected_model = opcao_modelo
+
+intervalo_max_tokens = modelos[opcao_modelo]["tokens"]
+
+with col2:
+    # Ajustar controle deslizante de max_tokens dinamicamente com base no modelo selecionado
+    max_tokens = st.slider(
+        "Máximo de Tokens:",
+        min_value=512,  # Valor mínimo para permitir alguma flexibilidade
+        max_value=intervalo_max_tokens,
+        # Valor padrão ou máximo permitido, se for menor
+        value=min(32768, intervalo_max_tokens),
+        step=512,
+        help=f"Ajuste o número máximo de tokens (palavras) para a resposta do modelo. Máximo para o modelo selecionado: {intervalo_max_tokens}"
+    )
+
+# Exibir mensagens do chat do histórico na reexecução do aplicativo
+for message in st.session_state.messages:
+    avatar = '🤖' if message["role"] == "assistant" else '👨‍💻'
+    with st.chat_message(message["role"], avatar=avatar):
+        st.markdown(message["content"])
+
+def generate_chat_responses(chat_completion) -> Generator[str, None, None]:
+    """Gera conteúdo de resposta do chat a partir da resposta da API Groq."""
+    for chunk in chat_completion:
+        if chunk.choices[0].delta.content:
+            yield chunk.choices[0].delta.content
+
+if prompt := st.chat_input("Digite seu prompt aqui..."):
+    st.session_state.messages.append({"role": "user", "content": prompt})
+
+    with st.chat_message("user", avatar='👨‍💻'):
+        st.markdown(prompt)
+
+    # Buscar resposta da API Groq
+    try:
+        chat_completion = client.chat.completions.create(
+            model=opcao_modelo,
+            messages=[
+                {
+                    "role": m["role"],
+                    "content": m["content"]
+                }
+                for m in st.session_state.messages
+            ],
+            max_tokens=max_tokens,
+            stream=True
+        )
+
+        # Usar a função geradora com st.write_stream
+        with st.chat_message("assistant", avatar="🤖"):
+            chat_responses_generator = generate_chat_responses(chat_completion)
+            full_response = st.write_stream(chat_responses_generator)
+    except Exception as e:
+        st.error(e, icon="🚨")
+
+    # Adicionar a resposta completa ao st.session_state.messages
+    if isinstance(full_response, str):
+        st.session_state.messages.append(
+            {"role": "assistant", "content": full_response})
+    else:
+        # Lidar com o caso em que full_response não é uma string
+        combined_response = "\n".join(str(item) for item in full_response)
+        st.session_state.messages.append(
+            {"role": "assistant", "content": combined_response})