Chatbot em Python: Tutorial Completo 2026

📅 25 de janeiro de 2024 ✍️ Felipe Zanoni

📚 Série: Automação & Marketing Digital → Evolution API | Automação WhatsApp | CRM Vendas

O que é Chatbot em Python?

Chatbot em Python é um programa automatizado que responde mensagens WhatsApp usando Flask/FastAPI + Evolution API + OpenAI GPT-4. Crie sistemas completos de atendimento, suporte e vendas com código 100% customizável. Empresas reduzem custos de atendimento em 65% (3 atendentes → 1), atendem 500+ clientes/dia sem limite e resolvem 73% tickets sem intervenção humana.

Principais benefícios:

✅ Economia de custos: Reduz 65% custo atendimento (R$ 6.000/mês)
✅ Escalabilidade infinita: Atende 1 ou 1.000 clientes simultâneos (mesmo custo)
✅ 100% customizável: Código próprio, zero dependência de plataformas
✅ Deploy produção: 2-3 horas (VPS + PM2 + Nginx)

Volume de busca: 1.300+ buscas/mês no Brasil Tendência: +52% interesse últimos 12 meses

Por que Python para chatbots

Python vs Alternativas (no-code, JavaScript, PHP)

Python vence para chatbots porque:

Bibliotecas IA maduras: OpenAI, LangChain, Transformers (melhor ecossistema)
Sintaxe limpa: Código 40% mais conciso que JavaScript
Comunidade IA: 80% projetos IA mundo usam Python
Deploy simples: PM2 roda Python tão fácil quanto Node.js

Quando usar Python vs No-Code:

✅ Python: Lógica complexa, IA avançada, integrações custom
✅ No-Code (N8N): Workflows simples, rapidez urgente

Vantagens vs plataformas prontas (Manychat, MobileMonkey):

Custo: R$ 0 vs R$ 300-800/mês (plataformas cobram por contato)
Controle: 100% código próprio vs limitado a templates
Dados: Seu servidor (LGPD Brasil) vs servidores EUA

Arquitetura chatbot Python completo

Stack tecnológica

WhatsApp ← → Evolution API ← → Webhook ← → Flask (Python) ← → OpenAI GPT-4
                                           ↓
                                    PostgreSQL/SQLite (histórico conversas)

Componentes:

Evolution API: Conecta WhatsApp (recebe/envia mensagens)
Flask: Framework web Python (recebe webhooks)
OpenAI GPT-4: IA responde perguntas
Banco dados: Salva histórico conversas (contexto)
PM2 + Nginx: Deploy produção (mantém rodando 24/7)

Tutorial: Criar chatbot Python do zero (3 horas)

Passo 1: Setup Evolution API (30min)

Pré-requisito: VPS Ubuntu (Contabo R$ 60/mês)

Instalar Evolution API via Docker:

# SSH no VPS
ssh root@seu-ip

# Docker Evolution
docker run -d --name evolution-api \
  -p 8080:8080 \
  atendai/evolution-api:latest

Conectar WhatsApp:

Acessar http://seu-ip:8080
Criar instance: “chatbot-instance”
Escanear QR Code com WhatsApp
Salvar API Key gerada

Testar: Enviar mensagem pro WhatsApp conectado (deve aparecer no painel).

Passo 2: Estrutura básica Flask (40min)

Criar projeto:

mkdir chatbot-python
cd chatbot-python
python3 -m venv venv
source venv/bin/activate
pip install flask requests openai python-dotenv

Arquivo .env (credenciais):

EVOLUTION_API_URL=http://localhost:8080
EVOLUTION_API_KEY=sua-chave-aqui
EVOLUTION_INSTANCE=chatbot-instance
OPENAI_API_KEY=sk-sua-chave-openai

Arquivo app.py (servidor básico):

from flask import Flask, request, jsonify
import requests
import os
from dotenv import load_dotenv

load_dotenv()

app = Flask(__name__)

# Credenciais
EVOLUTION_URL = os.getenv('EVOLUTION_API_URL')
EVOLUTION_KEY = os.getenv('EVOLUTION_API_KEY')
INSTANCE = os.getenv('EVOLUTION_INSTANCE')

@app.route('/webhook', methods=['POST'])
def webhook():
    """Recebe mensagens do WhatsApp via Evolution API"""
    data = request.json

    # Extrair dados da mensagem
    message = data.get('data', {})
    sender = message.get('key', {}).get('remoteJid', '')
    text = message.get('message', {}).get('conversation', '')

    # Ignorar mensagens do próprio bot
    if message.get('key', {}).get('fromMe'):
        return jsonify({'status': 'ignored'}), 200

    # Processar mensagem
    response_text = processar_mensagem(text, sender)

    # Enviar resposta
    enviar_whatsapp(sender, response_text)

    return jsonify({'status': 'ok'}), 200

def processar_mensagem(texto, remetente):
    """Lógica do chatbot (será substituída por IA depois)"""
    texto_lower = texto.lower()

    # Comandos simples
    if 'oi' in texto_lower or 'olá' in texto_lower:
        return "Olá! Como posso ajudar?"
    elif 'preço' in texto_lower or 'valor' in texto_lower:
        return "Nossos preços variam. Digite !tabela para ver valores."
    elif '!tabela' in texto_lower:
        return """📋 TABELA DE PREÇOS:\n\n✅ Plano Básico: R$ 99/mês\n✅ Plano Pro: R$ 199/mês\n✅ Plano Premium: R$ 399/mês"""
    elif 'contato' in texto_lower or 'humano' in texto_lower:
        return "Transferindo para atendente humano. Aguarde..."
    else:
        return "Desculpe, não entendi. Digite 'ajuda' para ver comandos disponíveis."

def enviar_whatsapp(numero, mensagem):
    """Envia mensagem via Evolution API"""
    url = f"{EVOLUTION_URL}/message/sendText/{INSTANCE}"
    headers = {
        'apikey': EVOLUTION_KEY,
        'Content-Type': 'application/json'
    }
    payload = {
        'number': numero,
        'text': mensagem
    }

    try:
        response = requests.post(url, json=payload, headers=headers)
        return response.json()
    except Exception as e:
        print(f"Erro ao enviar: {e}")
        return None

if __name__ == '__main__':
    app.run(host='0.0.0.0', port=5000, debug=True)

Testar localmente:

python app.py
# Servidor rodando em http://localhost:5000

Configurar webhook Evolution API:

curl -X POST http://seu-ip:8080/webhook/set/chatbot-instance \
  -H "apikey: SUA_CHAVE" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "enabled": true,
    "url": "http://seu-ip:5000/webhook",
    "events": ["messages.upsert"]
  }'

Testar: Enviar “oi” pro WhatsApp → Bot responde “Olá! Como posso ajudar?”

Passo 3: Integrar OpenAI GPT-4 (1 hora)

Instalar OpenAI SDK:

pip install openai

Arquivo ai_handler.py (lógica IA):

import openai
import os
from dotenv import load_dotenv

load_dotenv()
openai.api_key = os.getenv('OPENAI_API_KEY')

# Histórico de conversas (memória curta)
conversas = {}

def responder_com_ia(mensagem_usuario, numero_remetente):
    """Gera resposta usando GPT-4 com contexto"""

    # Inicializar histórico do usuário (se primeira mensagem)
    if numero_remetente not in conversas:
        conversas[numero_remetente] = []

    # System prompt (personalidade do bot)
    system_prompt = """
    Você é um assistente virtual de vendas chamado Bot Vendas.
    Empresa: Loja de Roupas Elegância
    Seu objetivo: Ajudar clientes, responder dúvidas sobre produtos e facilitar vendas.

    Regras:
    - Seja educado, prestativo e objetivo
    - Responda em até 3 linhas (WhatsApp, seja conciso)
    - Se cliente perguntar sobre produto específico, sugira visitar a loja
    - Se não souber algo, transfira para humano: "Deixe eu chamar um atendente!"
    - NUNCA invente informações (preços, estoque)

    Produtos que você CONHECE:
    - Camisetas básicas: R$ 49,90
    - Calças jeans: R$ 129,90
    - Vestidos: R$ 159,90

    Horário atendimento: Seg-Sex 9h-18h, Sáb 9h-13h
    """

    # Adicionar mensagem do usuário ao histórico
    conversas[numero_remetente].append({
        'role': 'user',
        'content': mensagem_usuario
    })

    # Manter apenas últimas 10 mensagens (economizar tokens)
    if len(conversas[numero_remetente]) > 10:
        conversas[numero_remetente] = conversas[numero_remetente][-10:]

    # Chamar OpenAI API
    try:
        response = openai.ChatCompletion.create(
            model='gpt-4',  # ou 'gpt-3.5-turbo' (mais barato)
            messages=[
                {'role': 'system', 'content': system_prompt}
            ] + conversas[numero_remetente],
            temperature=0.7,  # Criatividade moderada
            max_tokens=150  # Limitar tamanho resposta
        )

        resposta_ia = response['choices'][0]['message']['content']

        # Adicionar resposta ao histórico
        conversas[numero_remetente].append({
            'role': 'assistant',
            'content': resposta_ia
        })

        return resposta_ia

    except Exception as e:
        print(f"Erro OpenAI: {e}")
        return "Desculpe, estou com problemas técnicos. Tente novamente em instantes."

def limpar_historico(numero_remetente):
    """Limpar histórico de conversa (resetar contexto)"""
    if numero_remetente in conversas:
        del conversas[numero_remetente]

Atualizar app.py para usar IA:

# Adicionar import
from ai_handler import responder_com_ia, limpar_historico

# Substituir função processar_mensagem
def processar_mensagem(texto, remetente):
    """Processar mensagem com IA"""

    # Comandos especiais (bypass IA)
    if texto.lower() == '!reset':
        limpar_historico(remetente)
        return "Conversa resetada! Como posso ajudar?"

    # Processar com IA
    return responder_com_ia(texto, remetente)

Testar IA:

python app.py

Enviar mensagens:

“Olá” → Bot: “Olá! Sou o Bot Vendas da Loja Elegância. Como posso ajudar?”
“Quanto custa a camiseta?” → Bot: “Nossas camisetas básicas custam R$ 49,90. Gostaria de saber mais?”
“Tem desconto?” → Bot: “Consulte nossos atendentes para promoções atuais!”

Passo 4: Persistir histórico (banco dados) - 30min

Instalar SQLite:

pip install sqlite3

Arquivo database.py:

import sqlite3
import json
from datetime import datetime

def init_db():
    """Criar tabela conversas"""
    conn = sqlite3.connect('chatbot.db')
    cursor = conn.cursor()

    cursor.execute('''
        CREATE TABLE IF NOT EXISTS conversas (
            id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT,
            numero TEXT,
            mensagem TEXT,
            resposta TEXT,
            timestamp DATETIME DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP
        )
    ''')

    conn.commit()
    conn.close()

def salvar_conversa(numero, mensagem, resposta):
    """Salvar mensagem e resposta no banco"""
    conn = sqlite3.connect('chatbot.db')
    cursor = conn.cursor()

    cursor.execute('''
        INSERT INTO conversas (numero, mensagem, resposta)
        VALUES (?, ?, ?)
    ''', (numero, mensagem, resposta))

    conn.commit()
    conn.close()

def buscar_historico(numero, limite=10):
    """Buscar últimas conversas de um número"""
    conn = sqlite3.connect('chatbot.db')
    cursor = conn.cursor()

    cursor.execute('''
        SELECT mensagem, resposta, timestamp
        FROM conversas
        WHERE numero = ?
        ORDER BY timestamp DESC
        LIMIT ?
    ''', (numero, limite))

    rows = cursor.fetchall()
    conn.close()

    return rows[::-1]  # Inverter ordem (mais antiga primeiro)

# Inicializar DB ao importar
init_db()

Atualizar app.py para salvar conversas:

from database import salvar_conversa

# Dentro da função webhook, após enviar resposta:
salvar_conversa(sender, text, response_text)

Caso real: E-commerce atendeu 500 clientes/dia com 1 chatbot Python

Empresa: E-commerce roupas (10 funcionários, Curitiba-PR)

Situação anterior:

3 atendentes WhatsApp (R$ 2.000/mês cada = R$ 6.000 total)
150 conversas/dia (limite capacidade humana)
Horário limitado: 9h-18h (clientes fora do horário não atendidos)
Taxa conversão: 8% (muitos leads esquecidos)

Problema principal: Final de semana e noite chegavam 200+ mensagens. Segunda de manhã, atendentes passavam 3 horas respondendo acumulado. Leads esfriavam, conversão caía 40%.

Implementação:

Ferramenta: Chatbot Python + Flask + OpenAI GPT-3.5-turbo
Tempo desenvolvimento: 8 horas (1 dev júnior)
Investimento: R$ 100 (VPS) + R$ 150/mês (OpenAI API)

Lógica chatbot criada:

# System prompt específico e-commerce
"""
Você é assistente de vendas da [Loja].

Produtos principais:
- Camisetas: R$ 49-89
- Calças: R$ 129-199
- Vestidos: R$ 159-299

Respostas rápidas:
- Frete: Grátis acima R$ 150
- Troca: 30 dias garantia
- Pagamento: PIX/Cartão até 3x sem juros

Se cliente perguntar sobre produto específico (cor, tamanho, estoque):
→ Transferir para humano: "Vou chamar um especialista!"

Se cliente quiser comprar:
→ Enviar link catálogo: [URL]
"""

Fluxo automação:

Cliente envia mensagem → Chatbot responde em <5 segundos
Perguntas simples (preço, frete, troca) → IA responde sozinha
Perguntas complexas (estoque, combinação cores) → Transfere humano
Cliente fora de horário → IA atende mesmo assim (disponível 24/7)

Resultados (6 meses):

✅ Atendimentos/dia: 150 → 500 (+233% - chatbot sem limite)
✅ Custo atendimento: R$ 6.000/mês → R$ 2.150/mês (-64%)
- 3 atendentes → 1 atendente (casos complexos) = R$ 2.000
- VPS + OpenAI API = R$ 150
✅ Resolvido sem humano: 73% (chatbot responde sozinho)
✅ Tempo resposta: 15min → 5seg (-99%)
✅ Taxa conversão: 8% → 12% (+50% - resposta imediata)
✅ Vendas noturnas: R$ 0 → R$ 4.500/mês (bot 24/7)
✅ ROI: 480% (economizou R$ 23.100/ano, investiu R$ 4.800)
✅ Payback: 62 dias

Depoimento:

“Antes, final de semana chegavam 200 mensagens e a gente só via segunda. Cliente já tinha comprado do concorrente. Hoje o chatbot responde NA HORA, 24/7. Economizamos R$ 4.000/mês de atendentes e vendemos mais R$ 4.500/mês de madrugada. ROI absurdo.” — Fundador, E-commerce Curitiba

Melhores práticas (checklist produção)

1. System prompt eficaz (crucial!)

❌ Erro: Prompt genérico “Você é um assistente” ✅ Correto: Prompt específico com personalidade, regras e fallback

Template prompt vencedor:

Você é [nome bot] da [empresa].
Objetivo: [vender/suportar/qualificar]

Personalidade:
- Tom: [amigável/profissional/descontraído]
- Limite: 3 linhas por resposta (WhatsApp)

Você CONHECE:
- Produto A: Preço X, característica Y
- Produto B: Preço Z, característica W

Você NÃO SABE:
- Estoque em tempo real
- Promoções específicas de hoje
→ Transferir humano: "Deixe eu chamar especialista!"

Horário atendimento humano: [quando]
Fora do horário: "Atendimento retorna às [hora]. Deixe sua dúvida que respondo amanhã!"

2. Fallback para humano (sempre!)

Gatilhos transferência automática:

Cliente digita “falar com humano”, “atendente”, “gerente”
IA não sabe responder (3 tentativas falhas)
Cliente reclama/xinga (sentiment analysis negativo)
Venda valor alto (>R$ 500 - confirmar com humano)

Código fallback:

def detectar_fallback(mensagem):
    keywords_humano = ['humano', 'atendente', 'gerente', 'pessoa']
    if any(k in mensagem.lower() for k in keywords_humano):
        return True
    return False

# No webhook
if detectar_fallback(text):
    enviar_whatsapp(sender, "Transferindo para atendente. Aguarde...")
    notificar_atendente(sender, text)  # Notifica humano via Slack/Telegram

3. Limitar contexto (economizar tokens OpenAI)

Problema: Guardar histórico infinito = custo OpenAI explode Solução: Manter apenas últimas 5-10 mensagens

# Limitar histórico
if len(conversas[numero]) > 10:
    conversas[numero] = conversas[numero][-10:]  # Últimas 10 apenas

Economia: R$ 300/mês → R$ 50/mês (GPT-3.5-turbo com limite)

4. GPT-4 vs GPT-3.5-turbo (custo x qualidade)

Modelo	Custo/1k tokens	Qualidade	Quando usar
GPT-4	US$ 0,03	Excelente	Vendas complexas, suporte técnico
GPT-3.5-turbo	US$ 0,002	Boa	Atendimento simples, FAQ

Estratégia híbrida (melhor custo-benefício):

Primeiras 3 mensagens: GPT-3.5-turbo (triagem)
Se conversa>10min ou valor>R$ 500: GPT-4 (fechar venda)

5. Monitorar custos OpenAI (alerta R$ 100/mês)

import openai

# Configurar limite gasto
openai.organization_limit = 100  # Máximo US$ 100/mês

# Dashboard OpenAI: https://platform.openai.com/usage
# Revisar 1x/semana (sexta 17h)

Deploy produção (VPS + PM2 + Nginx) - 1 hora

Passo 1: Preparar VPS

# SSH VPS
ssh root@seu-ip

# Instalar dependências
apt update
apt install -y python3 python3-pip python3-venv nginx

# Clonar projeto
cd /root
git clone seu-repositorio chatbot
cd chatbot
python3 -m venv venv
source venv/bin/activate
pip install -r requirements.txt

Passo 2: PM2 (manter rodando 24/7)

# Instalar PM2
npm install -g pm2

# Criar arquivo ecosystem.config.js
cat > ecosystem.config.js << 'EOF'
module.exports = {
  apps: [{
    name: 'chatbot-whatsapp',
    script: 'venv/bin/python',
    args: 'app.py',
    cwd: '/root/chatbot',
    instances: 1,
    autorestart: true,
    watch: false,
    max_memory_restart: '500M',
    env: {
      FLASK_ENV: 'production'
    }
  }]
}
EOF

# Iniciar
pm2 start ecosystem.config.js
pm2 save
pm2 startup  # Auto-start na reinicialização VPS

Passo 3: Nginx (reverse proxy)

# Configurar Nginx
cat > /etc/nginx/sites-available/chatbot << 'EOF'
server {
    listen 80;
    server_name seu-dominio.com;

    location / {
        proxy_pass http://localhost:5000;
        proxy_set_header Host $host;
        proxy_set_header X-Real-IP $remote_addr;
    }
}
EOF

# Ativar
ln -s /etc/nginx/sites-available/chatbot /etc/nginx/sites-enabled/
nginx -t
systemctl restart nginx

Pronto! Chatbot rodando em http://seu-dominio.com

Ferramentas complementares

1. Evolution API

Por quê: Melhor API WhatsApp open-source brasileira Custo: Grátis (VPS R$ 60/mês) Alternativas: Baileys (mais técnico), Z-API (pago R$ 60/mês)

2. Python WhatsApp

Por quê: Biblioteca oficial WhatsApp Business API Quando usar: Empresas grandes (volume >10k msgs/mês)

3. HubSpot CRM

Por quê: Salvar leads capturados pelo chatbot Integração: Webhook chatbot → HubSpot API (criar contato)

Erros comuns (e como evitar)

❌ Erro 1: Bot responde a si mesmo (loop infinito)

Problema: Bot envia mensagem → Evolution envia webhook → Bot responde de novo → Loop Solução: Ignorar mensagens fromMe: true

if message.get('key', {}).get('fromMe'):
    return jsonify({'status': 'ignored'}), 200

❌ Erro 2: Webhook público (sem autenticação)

Problema: Qualquer um pode enviar POST fake pro seu webhook Solução: Validar token Evolution API

@app.route('/webhook', methods=['POST'])
def webhook():
    # Validar token
    token = request.headers.get('X-Evolution-Token')
    if token != EVOLUTION_KEY:
        return jsonify({'error': 'unauthorized'}), 401
    # Processar normalmente...

❌ Erro 3: OpenAI API key exposta (vazamento)

Problema: Commitar .env no Git → Chave vaza → Gasto US$ 500 em 1 dia Solução: .gitignore SEMPRE

# .gitignore
.env
*.env
venv/
__pycache__/

❌ Erro 4: IA sem limites (custo explode)

Problema: Cliente envia 1.000 mensagens em 1h → Custo OpenAI R$ 300 Solução: Rate limit (máximo 10 msgs/hora por cliente)

from time import time

# Rate limit simples
ultima_msg = {}

def verificar_rate_limit(numero):
    agora = time()
    if numero in ultima_msg:
        if agora - ultima_msg[numero] < 6:  # 1 msg a cada 6seg
            return False
    ultima_msg[numero] = agora
    return True

# No webhook
if not verificar_rate_limit(sender):
    enviar_whatsapp(sender, "Aguarde alguns segundos antes de enviar nova mensagem.")
    return jsonify({'status': 'rate_limited'}), 429

Custos realistas (breakdown completo)

Setup inicial (one-time):

Item	Custo	Observação
VPS (Contabo 2vCPU/4GB)	R$ 60	Primeiro mês
Domínio	R$ 40/ano	Registro.br
SSL	R$ 0	Cloudflare grátis
Desenvolvimento	R$ 0-1.500	DIY ou contratar dev
TOTAL	R$ 100-1.600

Custo mensal (recorrente):

Item	Custo/mês	Observação
VPS	R$ 60	Evolution + Flask mesmo servidor
OpenAI API (GPT-3.5)	R$ 30-150	~1.000-5.000 conversas/mês
OpenAI API (GPT-4)	R$ 300-800	Mesmo volume (10x mais caro)
TOTAL (GPT-3.5)	R$ 90-210/mês
TOTAL (GPT-4)	R$ 360-860/mês

ROI esperado (12 meses):

Cenário: Substituir 2 atendentes (R$ 4.000/mês) por chatbot

Investimento total ano 1:

Setup: R$ 100 (DIY)
Recorrente: R$ 150/mês × 12 = R$ 1.800
Total: R$ 1.900

Economia gerada:

Custo atendentes: R$ 4.000/mês → R$ 2.000/mês (1 atendente casos complexos)
Economia: R$ 2.000/mês × 12 = R$ 24.000/ano

ROI: 1.163% (retorno 12x investimento) Payback: 28 dias

Próximos passos

Setup Evolution API - Conectar WhatsApp (30min)
Criar estrutura Flask - Copiar código deste artigo (1h)
Integrar OpenAI GPT-3.5 - Testar IA (30min)
Deploy VPS + PM2 - Produção 24/7 (1h)
Monitorar 1 semana - Ajustar prompts (piloto)

Tempo total setup: 3-4 horas (código pronto acima) Resultado esperado: ROI positivo em 30-60 dias

Recursos adicionais

Código completo GitHub:

Chatbot Python WhatsApp (exemplos open-source)

Documentação oficial:

Comunidades:

Suporte:

Email: contato@agenciacafeonline.com.br
WhatsApp: (11) 94729-2318

Sobre o autor: Felipe Zanoni é especialista em automação e marketing digital, com 500+ implementações realizadas gerando economia de R$ 15M+ e ROI médio de 850% para clientes brasileiros.

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