diff --git a/__pycache__/master_export2translate.cpython-310.pyc b/__pycache__/master_export2translate.cpython-310.pyc
new file mode 100644
index 0000000..398c29a
Binary files /dev/null and b/__pycache__/master_export2translate.cpython-310.pyc differ
diff --git a/llm_translate_text.py b/llm_translate_text.py
index 2133f91..c72b0fc 100644
--- a/llm_translate_text.py
+++ b/llm_translate_text.py
@@ -1,11 +1,12 @@
 import pandas as pd
-import openai
+from openai import OpenAI
 import os
 import re
-import argparse
+import logging
 from openai_api_key import api_key
+from master_export2translate import transformar_texto
 
-openai_api_key = api_key()
+client = OpenAI(api_key=api_key())
 
 # Diccionario de idiomas
 IDIOMAS = {
@@ -14,90 +15,147 @@ IDIOMAS = {
     3: ("Spanish", "es"),
     4: ("Russian", "ru"),
     5: ("French", "fr"),
-    6: ("German", "de")
+    6: ("German", "de"),
 }
 
+
+def configurar_logger():
+    logger = logging.getLogger("translate_logger")
+    logger.setLevel(logging.DEBUG)  # Cambiado a DEBUG para más información
+    fh = logging.FileHandler("translate_log.log", encoding="utf-8")
+    fh.setLevel(logging.DEBUG)
+    formatter = logging.Formatter("%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s")
+    fh.setFormatter(formatter)
+    logger.addHandler(fh)
+    return logger
+
+
+logger = configurar_logger()
+
+
 def mostrar_idiomas():
     print("Selecciona el idioma de destino:")
     for numero, (nombre, _) in IDIOMAS.items():
         print(f"{numero}: {nombre}")
 
+
 def translate_text(text, source_lang, target_lang):
-    response = openai.Completion.create(
-        engine="davinci",
-        prompt=f"Translate the following text from {source_lang} to {target_lang} while preserving special fields like <> and <#>: {text}",
-        max_tokens=150,  # Ajusta esto según tus necesidades
-        n=1,
-        stop=None,
-        temperature=0.3
+    logger.info(
+        f"Solicitando traducción de {source_lang} a {target_lang} para el texto: {text}"
     )
-    return response.choices[0].text.strip()
+    response = client.chat.completions.create(
+        model="gpt-3.5-turbo",
+        messages=[
+            {"role": "system", "content": f"You are a translator."},
+            {
+                "role": "user",
+                "content": f"Translate the following text from {source_lang} to {target_lang} while preserving special fields like <> and <#>. This texts are for an HMI industrial machine: {text}",
+            },
+        ],
+        max_tokens=150,
+        temperature=0.3,
+    )
+    translated_text = response.choices[0].message.content.strip()
+    logger.info(f"Respuesta recibida: {translated_text}")
+    return translated_text
+
 
 def translate_batch(texts, source_lang, target_lang):
     joined_text = "\n".join(texts)
-    response = openai.Completion.create(
-        engine="davinci",
-        prompt=f"Translate the following texts from {source_lang} to {target_lang} while preserving special fields like <> and <#>:\n\n{joined_text}",
-        max_tokens=1500,  # Ajusta esto según tus necesidades
-        n=1,
-        stop=None,
-        temperature=0.3
+    logger.info(
+        f"Solicitando traducción de {source_lang} a {target_lang} para el lote de textos:\n{joined_text}"
     )
-    translations = response.choices[0].text.strip().split('\n')
+    response = client.chat.completions.create(
+        model="gpt-3.5-turbo",
+        messages=[
+            {"role": "system", "content": f"You are a translator."},
+            {
+                "role": "user",
+                "content": f"Translate the following texts from {source_lang} to {target_lang} while preserving special fields like <> and <#>:\n\n{joined_text}",
+            },
+        ],
+        max_tokens=1500,
+        temperature=0.3,
+    )
+    translations = response.choices[0].message.content.strip().split("\n")
+    logger.info(f"Respuestas recibidas:\n{translations}")
     return translations
 
+
 def texto_requiere_traduccion(texto):
-    # Comprobar si hay una palabra con más de 3 letras y si no es solo campos especiales
-    palabras = re.findall(r'\b\w{4,}\b', texto)
-    campos_especiales = re.findall(r'<.*?>', texto)
-    return len(palabras) > 0 and len(campos_especiales) < len(re.findall(r'<#>', texto))
+    palabras = re.findall(r"\b\w{4,}\b", texto)
+    campos_especiales = re.findall(r"<.*?>", texto)
+    requiere_traduccion = len(palabras) > 0 or len(campos_especiales) != len(
+        re.findall(r"<#>", texto)
+    )
+    logger.debug(
+        f"Decisión de traducción para texto '{texto}': {'Sí' if requiere_traduccion else 'No'} (palabras > 3 letras: {len(palabras) > 0}, solo campos especiales: {len(campos_especiales) == len(re.findall(r'<#>', texto))})"
+    )
+    return requiere_traduccion
+
 
 def main(file_path, target_lang_code, traducir_todo, batch_size=10):
-    # Cargar el archivo master_export2translate.xlsx
     df = pd.read_excel(file_path)
-
-    # Identificar la columna clave y la columna de destino
     source_col = "it-IT"
     target_col = f"{target_lang_code} Translated"
 
-    # Si la columna de destino ya existe, mantenerla o eliminarla según la opción de traducción
     if target_col in df.columns and not traducir_todo:
         df[target_col] = df[target_col]
     else:
         df[target_col] = None
 
-    # Preparar los textos para traducir
+    texts_to_translate = []
+    indices_to_translate = []
+
     if traducir_todo:
-        texts_to_translate = [text for text in df[source_col].astype(str).tolist() if texto_requiere_traduccion(text)]
+        for index, text in df[source_col].astype(str).items():
+            processed_text = transformar_texto(text)
+            if texto_requiere_traduccion(processed_text):
+                texts_to_translate.append(text)
+                indices_to_translate.append(index)
     else:
-        texts_to_translate = [text for text in df.loc[df[target_col].isnull(), source_col].astype(str).tolist() if texto_requiere_traduccion(text)]
+        for index, text in (
+            df.loc[df[target_col].isnull(), source_col].astype(str).items()
+        ):
+            processed_text = transformar_texto(text)
+            if texto_requiere_traduccion(processed_text):
+                texts_to_translate.append(text)
+                indices_to_translate.append(index)
+
+    num_texts = len(texts_to_translate)
+    logger.info(f"Número total de textos a traducir: {num_texts}")
 
-    num_rows = len(texts_to_translate)
     translations = []
-
-    for start_idx in range(0, num_rows, batch_size):
-        end_idx = min(start_idx + batch_size, num_rows)
+    for start_idx in range(0, num_texts, batch_size):
+        end_idx = min(start_idx + batch_size, num_texts)
         batch_texts = texts_to_translate[start_idx:end_idx]
-        batch_translations = translate_batch(batch_texts, 'Italian', target_lang_code)
+        batch_translations = translate_batch(batch_texts, "Italian", target_lang_code)
         translations.extend(batch_translations)
 
-    # Asignar las traducciones al DataFrame
-    if traducir_todo:
-        df[target_col] = [translate_batch([text], 'Italian', target_lang_code)[0] if texto_requiere_traduccion(text) else text for text in df[source_col].astype(str).tolist()]
-    else:
-        indices = df.loc[df[target_col].isnull()].index
-        for i, index in enumerate(indices):
-            if texto_requiere_traduccion(df.at[index, source_col]):
-                df.at[index, target_col] = translations[i]
+    logger.info(f"Número total de traducciones recibidas: {len(translations)}")
 
-    # Guardar el archivo actualizado
-    output_path = os.path.join(os.path.dirname(file_path), 'master_export2translate_translated.xlsx')
+    if len(translations) != len(indices_to_translate):
+        logger.warning(
+            f"Desajuste entre el número de traducciones ({len(translations)}) y el número de índices ({len(indices_to_translate)})"
+        )
+
+    for i, index in enumerate(indices_to_translate):
+        if i < len(translations):
+            df.at[index, target_col] = translations[i]
+        else:
+            logger.error(f"No hay traducción disponible para el índice {index}")
+
+    output_path = os.path.join(
+        os.path.dirname(file_path), "master_export2translate_translated.xlsx"
+    )
     df.to_excel(output_path, index=False)
+    logger.info(f"Archivo traducido guardado en: {output_path}")
     print(f"Archivo traducido guardado en: {output_path}")
 
+
 if __name__ == "__main__":
     batch_size = 10
-    translate_file = 'master_export2translate.xlsx'
+    translate_file = "master_export2translate.xlsx"
 
     mostrar_idiomas()
     seleccion_idioma = int(input("Introduce el número del idioma de destino: "))
@@ -105,5 +163,7 @@ if __name__ == "__main__":
         print("Selección inválida.")
     else:
         _, target_lang_code = IDIOMAS[seleccion_idioma]
-        traducir_todo = input("¿Desea traducir todas las celdas (sí/no)? ").strip().lower() == 'sí'
-        main(translate_file, target_lang_code, traducir_todo, batch_size)
\ No newline at end of file
+        traducir_todo = (
+            input("¿Desea traducir todas las celdas (s/n)? ").strip().lower() == "s"
+        )
+        main(translate_file, target_lang_code, traducir_todo, batch_size)
diff --git a/master_export2translate_translated.xlsx b/master_export2translate_translated.xlsx
deleted file mode 100644
index 0883edf..0000000
Binary files a/master_export2translate_translated.xlsx and /dev/null differ