.

src/main/java/kz/konturai/parser/service/MarketingAnalysisService.java

@@ -680,10 +680,10 @@ public class MarketingAnalysisService {
                     + "3) Используй реальные цифры/темпы роста/проценты из evidence (researchPack). Если конкретных цифр нет — сделай Analytical Extrapolation, "
                     + "но НИКОГДА не пиши «данных нет/не найдено/недоступно».\n"
                     + "4) Соблюдай типы:\n"
-                    + "   - проценты/строки формата \"76/100\", \"+27%\", \"1.34x\" => string\n"
+                    + "   - проценты/рейтинги/коэффициенты (форматы: +N%, A/B, Kx) => string\n"
                     + "   - monthly_online_index.* => number (double)\n"
                     + "   - funnel_metrics.leads/bookings/payments => integer\n"
-                    + "   - market_overview.geography => object with city names as keys and interest_index as integer values: {\"Алматы\": 20, \"Астана\": 30}\n"
+                    + "   - market_overview.geography => object: ключ=город, значение=целое число (индекс интереса, 0..100)\n"
                     + "5) Пиши на русском языке.\n"
                     + "6) НИКОГДА не копируй значения из примера. В примере намеренно стоят плейсхолдеры, "
                     + "которые начинаются с 'EXAMPLE__' и числа -9999/-9999.0 — в твоем ответе их быть НЕ должно."
@@ -697,6 +697,7 @@ public class MarketingAnalysisService {
 
             // 3) Call OpenAI (sleep to reduce 429 rate-limit bursts) + guard against
             // copying placeholders
+            // ВАЖНО: Для генерации V2 отчёта ВСЕГДА используется gpt-4o (textModelName)
             String lastCleaned = null;
             for (int attempt = 1; attempt <= 2; attempt++) {
                 try {
@@ -714,11 +715,12 @@ public class MarketingAnalysisService {
                             + " Верни ТОЛЬКО JSON.";
                 }
 
+                // Для V2 всегда используется gpt-4o (textModelName), независимо от detailLevel
                 String aiResponse = openAIAnalyticsService.generateWithInstructionWithModel(
                         contextJson,
                         attemptInstruction,
                         "ru",
-                        textModelName,
+                        textModelName, // gpt-4o - всегда для V2
                         systemPrompt,
                         15000,
                         180000L);