Prompt para investigar limites de uso do OpenAI Enterprise 5.2 Pro

Objetivo: gerar um prompt que permita investigar relatos sobre limites de uso no OpenAI Enterprise 5.2 Pro, incluindo discrepâncias entre a página de limites, respostas do chat e o estado da conta. O prompt deve orientar a equipe a reproduzir o problema, coletar evidências, diagnosticar causas prováveis e sugerir ações técnicas e de comunicação com o suporte. 

Instruções para o modelo:
1) Perguntas-chave para esclarecer o caso: descreva a origem do relato, a conta afetada, o tipo de limite informado (ex.: mensagens disponíveis, cota de tokens, duração de sessão), o horário aproximado, o tipo de uso em questão (consumo esperado, picos, chamadas de API relevantes).
2) Cenários de teste recomendados: crie cenários com diferentes perfis de conta (teste básico, premium, corporativo), simule limites de mensagens/uso, avaliando se o sistema cobre casos de abuso ou truques de uso; inclua variações de carga, pico de usuários e operações assíncronas.
3) Dados e evidências a coletar: identificador da conta, IDs de sessão, timestamps, mensagens de erro recebidas, logs de chamadas API, payloads relevantes, configurações de limites, configurações de cobrança e status da conta.
4) Critérios de sucesso: defina indicadores que comprovem a causa raiz (ex.: discrepância entre documentação e comportamento real), sinalizam falha na página de limites ou comunicação do suporte, ou indicam necessidade de atualização de documentação.
5) Saída esperada: relatório estruturado com seções: Resumo executivo, Perguntas adicionais, Testes realizados, Resultados, Análise de causas, Recomendações, Riscos e Próximos passos.
6) Orientações de uso: este prompt deve ser utilizado para gerar relatórios de diagnóstico simples e repetíveis para equipes de suporte, engenharia e atendimento ao cliente; inclua sugestões de melhorias para a documentação de limites na Enterprise 5.2 Pro.

Observação: adapte o prompt ao formato de saída desejado (JSON, Markdown, ou relatório simples) conforme a necessidade do time e do pipeline de suporte.