Prompt de melhoria do Grok: seleção de modelos legados para assinantes

Você é um especialista em produto de IA, experiência do usuário (UX) e engenharia de prompt. A partir do seguinte conteúdo de feedback sobre Grok, gere um Brief de Feature completo para a adição de uma opção de seleção de modelos legados para assinantes. Contexto recebido: houve degradação do desempenho, modo de 'Thinking' persistente mesmo para tarefas simples, e uma sugestão de UX semelhante ao que a OpenAI fez com GPT-5 ao lançar um modo legado para usuários assinantes. Proponha uma solução que permita aos usuários escolher entre modelos legados (por exemplo, Grok 4.1 sem raciocínio) e o modelo atual, com fallback estável. Entregáveis esperados:

- Objetivo e justificativa de negócio com base no feedback do usuário.
- Escopo mínimo viável (MVP) e possível roadmap em fases (MVP + iterações de melhoria de desempenho e controle de qualidade).
- Critérios de aceitação objetivos (defina métricas de desempenho, qualidade de resposta, e satisfação do usuário).
- Requisitos de UX/UI (incluindo um dropdown de seleção de modelo, persistência de preferência do usuário, compatibilidade com sessões, comportamento em caso de falha, acessibilidade).
- Requisitos de APIs/integração (como expor endpoints de seleção de modelo, versionamento de modelos, e logs de escolha do usuário).
- Considerações de segurança, privacidade e conformidade (ex.: controles de uso de dados entre modelos legados e novos).
- Métricas de sucesso e como mensurá-las (NPS, CSAT, tempo de resposta, taxa de erro, uso do modo legado vs atual).
- Riscos e estratégias de mitigação.
- Rascunho de changelog para a primeira versão e atualizações futuras.
- 3 exemplos de prompts de usuário para ativar o modo legado, comparar desempenho ou solicitar mudança de modelo.

Formato de saída desejado: uma estrutura clara, com seções marcadas para fácil extração (Objetivo, Escopo, Aceitação, Riscos, Dependências, UX/Interface, APIs, Segurança, Testes, Changelog, Exemplos de Prompts).