--- title: "Como criar um chatbot de IA com a API da OpenAI para responder no WhatsApp" description: "Um webhook, uma chamada à API da OpenAI e uma resposta pela WAME API: o código completo de um chatbot de IA que atende WhatsApp, Instagram e Messenger." url: "https://wame.api.br/blog/chatbot-ia-openai-whatsapp" language: "pt-BR" og:type: "article" published_time: "2026-09-10" modified_time: "2026-09-10" author: "Raphael Serafim" keywords: "chatbot ia whatsapp, openai api whatsapp, gpt no whatsapp, chatgpt whatsapp api, bot de ia whatsapp, integrar openai com whatsapp, assistente virtual whatsapp" reading_time: "10 min de leitura" --- # Como criar um chatbot de IA com a API da OpenAI para responder no WhatsApp > Um webhook, uma chamada à API da OpenAI e uma resposta pela WAME API: o código completo de um chatbot de IA que atende WhatsApp, Instagram e Messenger. **Um chatbot de IA no WhatsApp são três peças: receber a mensagem, perguntar ao modelo, devolver a resposta.** Nenhuma delas é difícil — o que costuma dar trabalho é o meio de campo: o formato do webhook, a memória da conversa e saber quando a IA *não* deve responder. Este artigo mostra o código completo, em Node.js, e trata das três coisas. ## O que você precisa 1. Uma instância na [WAME API](https://dash.wame.api.br/) — a não oficial conecta por QR Code em segundos e serve para testar. 2. Uma chave da [API da OpenAI](https://openai.com/pt-BR/index/openai-api). 3. Uma URL pública para o webhook. Em desenvolvimento, `ngrok` ou similar. ## Peça 1: receber a mensagem Aponte o webhook da sua instância (formato `meta`) para a sua URL. Todo evento chega no envelope padrão da Meta Cloud API, e o campo `provider` diz o canal: ```json { "object": "wame", "provider": "whatsapp", "entry": [{ "id": "", "changes": [{ "field": "messages", "value": { "messages": [{ "from": "5566996852025", "id": "wamid.XXXX", "type": "text", "text": { "body": "vocês entregam em Cuiabá?" } }] } }] }] } ``` Isso importa mais do que parece: como os três canais chegam no mesmo envelope, o bot que você escrever para o WhatsApp já atende Instagram e Messenger. É o [padrão único de webhook](/blog/webhook-whatsapp-instagram-messenger-padrao-meta) da plataforma. O extrator, com as guardas que evitam 90% dos bugs: ```js function extrair(body) { const msg = body?.entry?.[0]?.changes?.[0]?.value?.messages?.[0]; // Status de entrega ("delivered", "read") também chega aqui. // Sem esta guarda, o bot responde a si mesmo em loop. if (!msg || msg.type !== 'text') return null; return { de: msg.from, texto: msg.text.body, canal: body.provider, messageId: msg.id, }; } ``` ## Peça 2: perguntar ao modelo A API da OpenAI **não guarda estado**. Cada chamada é independente, então a memória é sua: ```js import OpenAI from 'openai'; const openai = new OpenAI({ apiKey: process.env.OPENAI_API_KEY }); // Em produção use Redis ou banco. Em memória, some no restart. const historico = new Map(); const SYSTEM = `Você é o atendente da Loja Exemplo, no WhatsApp. Regras: - Responda em português, em no máximo 3 frases curtas. - Nunca invente prazo, preço ou disponibilidade. - Se a pergunta exigir dado que você não tem, responda exatamente com o texto [HUMANO] e nada mais.`; async function responder(de, texto) { const anterior = historico.get(de) ?? []; // Últimas 10 mensagens: o suficiente para o contexto e // o bastante para o custo não crescer sem limite. const mensagens = [ { role: 'system', content: SYSTEM }, ...anterior.slice(-10), { role: 'user', content: texto }, ]; const r = await openai.chat.completions.create({ model: 'gpt-4o-mini', messages: mensagens, max_tokens: 300, temperature: 0.3, }); const resposta = r.choices[0].message.content.trim(); historico.set(de, [ ...anterior.slice(-10), { role: 'user', content: texto }, { role: 'assistant', content: resposta }, ]); return resposta; } ``` Três decisões nesse código valem explicação: **`temperature: 0.3`** — atendimento não quer criatividade. Temperatura baixa deixa a resposta mais previsível e reduz invenção. **`max_tokens: 300`** — WhatsApp não é lugar de parágrafo longo. Além de melhorar a leitura, limita o custo por resposta. **`slice(-10)`** — o custo da OpenAI é por token, e o histórico inteiro vai em **toda** chamada. Sem corte, uma conversa longa fica progressivamente mais cara. Dez mensagens costumam bastar. ## Peça 3: devolver pelo WhatsApp ```js async function enviar(para, texto, canal) { await fetch(`https://server.wame.api.br/${process.env.WAME_KEY}/message/text`, { method: 'POST', headers: { 'Content-Type': 'application/json' }, body: JSON.stringify({ to: para, text: texto, channel: canal }), }); } ``` ## Juntando tudo ```js import express from 'express'; const app = express(); app.use(express.json()); app.post('/webhook/wame', async (req, res) => { // Responda 200 IMEDIATAMENTE. A OpenAI leva segundos, e um // webhook que demora a responder é reenviado — o cliente // receberia a mesma resposta duas ou três vezes. res.sendStatus(200); const msg = extrair(req.body); if (!msg) return; try { const resposta = await responder(msg.de, msg.texto); if (resposta.includes('[HUMANO]')) { await enviar(msg.de, 'Só um instante, vou chamar alguém do time.', msg.canal); await avisarAtendente(msg); // sua fila, seu CRM, seu Chatwoot return; } await enviar(msg.de, resposta, msg.canal); } catch (e) { console.error('falha ao responder', msg.de, e); await enviar(msg.de, 'Tive um problema aqui. Já chamo um atendente.', msg.canal); await avisarAtendente(msg); } }); app.listen(3000); ``` Pronto — cerca de 60 linhas para um bot de IA que atende nos três canais. ## O detalhe que separa demo de produção **Responder 200 antes de processar.** É a linha mais importante do arquivo. A chamada à OpenAI leva de 1 a 5 segundos; se o seu handler esperar por ela para responder ao webhook, a entrega é considerada falha e reenviada. O resultado é o cliente recebendo a mesma resposta três vezes — e você pagando três vezes por ela. **Ter uma saída para o humano.** O `[HUMANO]` do system prompt existe para isso. Um bot que responde "não sei" é ruim; um bot que inventa o prazo de entrega é pior, porque vira reclamação. Modelo instruído a admitir o limite e código que trata esse caso resolvem os dois. Como o `avisarAtendente` funciona do outro lado — fila, atribuição e o bot saindo de cena — está em [vários atendentes no mesmo número](/blog/multiatendimento-mesmo-numero-whatsapp). **Tratar o erro como caminho normal.** A OpenAI vai falhar em algum momento — timeout, limite, indisponibilidade. O `catch` acima não deixa o cliente no vácuo. Do lado do WhatsApp, [cada erro pede um tratamento diferente](/blog/erros-api-whatsapp-como-tratar): alguns valem nova tentativa, outros não. **Não responder a si mesmo.** A guarda em `extrair` cuida disso: status de entrega e leitura também chegam no webhook, e sem o filtro o bot entra em loop. ## E se o webhook não chegar? Acontece, e quase sempre é uma das mesmas causas. Antes de mexer no código, aponte o webhook da instância para uma URL do [webhook.site](https://webhook.site) e mande uma mensagem: se o evento aparecer lá, o problema é o seu servidor; se não aparecer, é a configuração da instância. Esse teste de 30 segundos separa os dois mundos e evita horas de depuração no lado errado. Há um guia completo em [webhook não chega: as 7 causas](/blog/webhook-whatsapp-nao-chega-como-testar). ## Quando usar n8n em vez de código Se você quer o fluxo montado visualmente, ou já opera n8n, existe um [template pronto de bot de IA com memória por contato](/blog/bot-ia-n8n-whatsapp-instagram-messenger) — cinco nós, sem escrever nada. O código faz sentido quando você precisa de controle: regra de negócio no meio da conversa, consulta ao seu banco antes de responder, custo medido por cliente, ou o bot rodando dentro de um sistema que você já mantém. Se você [entrega software para clientes](/api-whatsapp-para-software-house), normalmente é esse o caso. E se o que você quer não é um bot atendendo cliente, mas um agente de IA operando o WhatsApp *para você* — ler a caixa de entrada, achar quem ficou sem resposta, mandar um documento —, o caminho é outro: [o servidor MCP da WAME](/blog/mcp-agente-ia-whatsapp), que dispensa escrever integração. ## Conclusão O chatbot em si é a parte fácil. O que decide se ele fica no ar é o entorno: responder o webhook na hora, cortar o histórico, ter saída para o humano e tratar erro como caminho esperado. Comece com uma instância não oficial e um número de teste. Quando o comportamento estiver bom, [migre para a API oficial](/blog/migrar-whatsapp-api-oficial-sem-perder-numero) — o webhook e o SDK são os mesmos, então o código do bot não muda. ## Perguntas frequentes ### Como conectar a API da OpenAI ao WhatsApp? São três peças: um webhook que recebe a mensagem do WhatsApp pela WAME API, uma chamada à API da OpenAI com o histórico da conversa, e um POST para /{key}/message/text devolvendo a resposta. O webhook recebe todos os canais no mesmo formato, então o mesmo código atende WhatsApp, Instagram e Messenger. ### Preciso de n8n para fazer um bot de IA no WhatsApp? Não. O n8n é conveniente quando você quer montar o fluxo visualmente ou já usa a ferramenta, e existe um template pronto da WAME para isso. Mas em código são cerca de 60 linhas, e você ganha controle total sobre memória, custo e regras de quando não responder. ### Quanto custa rodar um chatbot de IA no WhatsApp? Dois custos separados: o da OpenAI, cobrado por token consumido, e o da mensagem. Na API não oficial da WAME a mensagem tem preço fixo por instância; na oficial, a Meta cobra por conversa. O custo da IA é o que mais varia, e ele depende do tamanho do histórico que você envia a cada chamada — por isso limitar a memória importa. ### Como fazer o bot lembrar da conversa anterior? A API da OpenAI não guarda estado: cada chamada é independente. Você mantém as últimas mensagens por contato num armazenamento seu (Redis, banco ou memória) e as envia como histórico a cada requisição. Guardar as últimas 10 costuma bastar e mantém o custo previsível. ### O que fazer quando a IA não souber responder? Instrua o modelo no system prompt a devolver um marcador combinado quando não tiver certeza, e trate esse marcador no seu código transferindo para um atendente humano. Bot de IA que inventa resposta em atendimento custa mais caro que bot que passa a bola.