diff --git a/main.py b/main.py
index 2f745c9..1ccf7db 100644
--- a/main.py
+++ b/main.py
@@ -27,9 +27,11 @@ import re
 from langid.langid import LanguageIdentifier
 from langid.langid import  model as modellangid
 import time
-model="Modelo_embedding_Mexico_Puebla/all-mpnet-base-v2/model"
+from anthropic import Anthropic, HUMAN_PROMPT, AI_PROMPT
+import json
+model="Modelo_embedding_Mexico_Puebla/paraphrase-multilingual-mpnet-base-v2/model"
 entrenamiento="V1.3"
-
+keyanthropic=""
 
 
 class CustomEmbedding(Embeddings, BaseModel,):
@@ -199,7 +201,83 @@ def calculate_api(response: Response):
             id.append(i[0])
     return {"ids": id,"DC":dis,"modelo":versionL}
 
-
+@app.post("/angela-api-claude/")
+def calculate_api_claude(response: Response):
+    anthropic = Anthropic(api_key=keyanthropic)
+    query = response.query
+    try:
+        filtred = response.filtred
+    except:
+        filtred = -9.0
+    
+    AllData=FinderDbs(query,[db2,db],filtred)
+    versionL="_".join([model,entrenamiento])
+    if AllData:
+        AllData = list(AllData)
+        dis=[]
+        id=[]
+        for k,i in enumerate(AllData[0].items()):
+            dis.append(str(i[1]['d']))
+            id.append(i[0])
+    if len(id)<1:
+        return {"text": {"completion": "No tengo información sobre este tema",
+    "model": "claude-2.1",
+    "stop_reason": "stop_sequence",
+    "type": "completion",
+    "id": "1",
+    "stop": "\n\nHuman:",
+    "log_id": "1"
+  },"text2": {
+    "completion":"No tengo información sobre este tema",
+    "model": "claude-2.1",
+    "stop_reason": "stop_sequence",
+    "type": "completion",
+    "id": "1",
+    "stop": "\n\nHuman:",
+    "log_id": "1"
+    }
+    }
+    pathsqlite="/opt/web2py/applications/MotorAngela/databases/storage.sqlite"
+    con = sqlite3.connect(pathsqlite)
+    copies_df = pd.read_sql_query("SELECT * from copies WHERE intentionality IS NOT NULL", con)
+    copie = copies_df[copies_df["id"]==id[0]]["copy_message"].values[0]
+    promptF=f"""{HUMAN_PROMPT} Tengo un contexto  por favor generame un resumen, el resumen deben ser con lenguaje amable para un publico mexicano y como si fuera una conversacion con la persona.
+    """
+    promptF3=promptF+f"""
+<contexto>%s</contexto>
+{AI_PROMPT}<resumen>"""%(copie)
+    completion = anthropic.completions.create(
+                model="claude-2",
+                max_tokens_to_sample=600,
+                prompt=promptF3,
+    )
+
+    pregunta=query
+    promptFv2=f"""Tu eres un asistente de IA en chatbot llamado Angela, como asistente tu labor es  ayudar a los usuarios de la pagina web de la alcaldia de puebla respondiendo sus preguntas.
+Aqui te dare las reglas que debes seguir durante la conversacion:
+<reglas>
+- Siempre te mantendras en el personaje Angela.
+- Si no estas seguro de la respuesta basada en el contexto responde el suigiente texto: "Lo siento, podrias formular la pregunta de nuevo es que no entendi tu pregunta por que soy un sistema que esta en mejora en este momento".
+- No menciones el contexto si la pregunta no puede ser contestada con el.
+- Siempres responderas de manera amable pero formal.
+</reglas>
+<contexto>
+%s
+</contexto>
+{HUMAN_PROMPT} Tengo la siguiente pregunta entre la etiqueta <pregunta></pregunta> y basandote en el contexto que esta en la etiqueta <contexto></contexto> responde la pregunta entre la etiqueta <respuesta></respuesta>:
+<pregunta>
+%s
+</pregunta>
+"""%(copie,pregunta)
+
+    promptF3v2=promptFv2+f"""
+{AI_PROMPT}<respuesta>"""
+    completionv2 = anthropic.completions.create(
+                model="claude-2.1",
+                max_tokens_to_sample=600,
+                prompt=promptF3v2,
+    )
+    return {"text":completion,"text2":completionv2}