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@@ -102,12 +102,16 @@ def _falar_live(segredo: str, texto: str):
         if _RAPIDO["tts"] is None:
             import torch
             from rapido import Rapido
-            torch.set_num_threads(max(1, os.cpu_count() or 2))
+            # Poucos núcleos: a CPU do Space é dividida, e núcleos demais brigam.
+            torch.set_num_threads(max(1, min(4, os.cpu_count() or 2)))
             _RAPIDO["tts"] = Rapido.from_pretrained(device="cpu")
         import base64, io, time as _t, wave
         import numpy as np
         t0 = _t.time()
-        r = _RAPIDO["tts"].synthesize(texto)
+        # 4 passos e não 8: na CPU deste Space a frase levava ~6 s, e numa
+        # conversa falada isso é silêncio. Medido: 4 passos cortam o tempo da
+        # difusão quase pela metade, com a mesma fala.
+        r = _RAPIDO["tts"].synthesize(texto, steps=4)
         audio, taxa = r.output["audio"], r.output["sample_rate"]
         if taxa == 48000:
             audio = audio[: len(audio) // 2 * 2].reshape(-1, 2).mean(axis=1)
@@ -117,7 +121,7 @@ def _falar_live(segredo: str, texto: str):
         with wave.open(buf, "wb") as w:
             w.setnchannels(1); w.setsampwidth(2); w.setframerate(taxa); w.writeframes(pcm.tobytes())
         return {"audio_base64": base64.b64encode(buf.getvalue()).decode(), "mime": "audio/wav",
-                "segundos": round(_t.time() - t0, 2)}
+                "segundos": round(_t.time() - t0, 2), "nucleos": os.cpu_count()}
     except Exception as e:
         return {"erro": f"{type(e).__name__}: {str(e)[:200]}"}