diff --git a/supabase/functions/create-chat-conversation/plan/crear.ts b/supabase/functions/create-chat-conversation/plan/crear.ts
index bfbd398..74673a0 100644
--- a/supabase/functions/create-chat-conversation/plan/crear.ts
+++ b/supabase/functions/create-chat-conversation/plan/crear.ts
@@ -1,34 +1,90 @@
 // ./plan_mensajes_ia/index.ts
-import { getSupabaseServiceClient } from "../_shared/supabase.ts";
+import type { OpenAI } from "openai";
 
-export async function handlePlanMensajesResponse(response: any) {
-  const supabase = getSupabaseServiceClient();
-  const { mensaje_id, is_structured } = response.metadata;
+import type { Json } from "../../_shared/database.types.ts";
+import { ResponseMetadata } from "../../_shared/utils.ts";
+import { supabase } from "../../openai-webhook-responses/supabase.ts";
 
-  // Extraer el texto de la respuesta (usando tu lógica de filtrado de output)
-  const outputText = response.output_text || ""; // Ajustar según cómo venga el objeto
-  const respuestaJSON = JSON.parse(outputText || "{}");
 
-  const is_refusal = !!respuestaJSON.is_refusal || respuestaJSON["is-refusal"] === true;
-  
-  let recommendations = [];
-  if (is_structured) {
-    recommendations = Object.entries(respuestaJSON)
-      .filter(([k]) => k !== "ai-message" && k !== "is-refusal")
-      .map(([campo, valor]) => ({
-        campo_afectado: campo,
-        texto_mejora: valor,
-        aplicada: false,
-      }));
+function extractOutputText(response: OpenAI.Responses.Response): string {
+  const direct = (response as unknown as { output_text?: unknown }).output_text;
+  if (typeof direct === "string") return direct;
+
+  const output = (response as unknown as { output?: unknown }).output;
+  if (!Array.isArray(output)) return "";
+
+  // Fallback similar al usado en index.ts
+  try {
+    return output
+      .filter((item) => (item as { type?: unknown })?.type === "message")
+      .flatMap((item) => (item as { content?: unknown })?.content ?? [])
+      .filter((c) => (c as { type?: unknown })?.type === "output_text")
+      .map((c) => String((c as { text?: unknown })?.text ?? ""))
+      .join("");
+  } catch {
+    return "";
+  }
+}
+
+export async function handlePlanMensajesResponse(
+  response: OpenAI.Responses.Response,
+): Promise<void> {
+  const metadata = response.metadata as any;
+  const mensajeId = metadata?.mensaje_id;
+console.log("ya entre aqui");
+
+  const isStructured = metadata?.is_structured === "true" || metadata?.is_structured === true;
+  if (!mensajeId) {
+    console.warn("No se recibió mensaje_id en la metadata del webhook");
+    return;
   }
 
-  await supabase
-    .from("plan_mensajes_ia")
-    .update({
-      respuesta: respuestaJSON["ai-message"] || "",
-      propuesta: { recommendations },
-      is_refusal,
-      estado: "COMPLETADO",
-    })
-    .eq("id", mensaje_id);
+  try {
+    const outputText = extractOutputText(response);
+    if (!outputText) {
+      throw new Error("La respuesta de OpenAI está vacía");
+    }
+
+    let respuestaJSON: any;
+    try {
+      respuestaJSON = JSON.parse(outputText);
+    } catch (e) {
+      throw new Error(`Error parseando JSON de OpenAI: ${e.message}`);
+    }
+
+    const is_refusal = !!respuestaJSON.is_refusal || respuestaJSON["is-refusal"] === true;
+    
+    let recommendations = [];
+    if (isStructured && !is_refusal) {
+      recommendations = Object.entries(respuestaJSON)
+        .filter(([k]) => k !== "ai-message" && k !== "is-refusal" && k !== "is_refusal")
+        .map(([campo, valor]) => ({
+          campo_afectado: campo,
+          texto_mejora: valor,
+          aplicada: false,
+        }));
+    }
+
+    const { error } = await supabase
+      .from("plan_mensajes_ia")
+      .update({
+        respuesta: respuestaJSON["ai-message"] || "",
+        propuesta: { recommendations },
+        is_refusal,
+        estado: "COMPLETADO",
+      })
+      .eq("id", mensajeId);
+
+    if (error) {
+      throw error;
+    }
+
+  } catch (e) {
+    console.error("Error procesando handlePlanMensajesResponse:", { mensajeId, e });
+    // Opcional: Marcar el mensaje como fallido en la tabla si tienes ese estado
+    await supabase
+      .from("plan_mensajes_ia")
+      .update({ estado: "ERROR" })
+      .eq("id", mensajeId);
+  }
 }
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diff --git a/supabase/functions/openai-webhook-responses/index.ts b/supabase/functions/openai-webhook-responses/index.ts
index 6ed7d7d..9a43c11 100644
--- a/supabase/functions/openai-webhook-responses/index.ts
+++ b/supabase/functions/openai-webhook-responses/index.ts
@@ -8,7 +8,8 @@ import OpenAI from "openai";
 import { ResponseMetadata } from "../_shared/utils.ts";
 import { handlePlanesEstudioResponse } from "./planes_estudio/index.ts";
 import { handleAsignaturasResponse } from "./asignaturas/index.ts";
-import { handlePlanMensajesResponse } from "./planes_estudio/crear.ts";
+import { handlePlanMensajesResponse } from "../create-chat-conversation/plan/crear.ts";
+
 
 
 console.log("Starting OpenAI webhook responses function");
@@ -36,9 +37,7 @@ async function handleCompletedResponse(
     case "asignaturas":
       await handleAsignaturasResponse(response);
       break;
-    case "plan_mensajes_ia": // <-- Nueva tabla añadida
-    console.log("entre aqui");
-    
+    case "plan_mensajes_ia": 
       await handlePlanMensajesResponse(response);
       break;
     default:
diff --git a/supabase/functions/openai-webhook-responses/planes_estudio/crear.ts b/supabase/functions/openai-webhook-responses/planes_estudio/crear.ts
index 966607f..6f133bf 100644
--- a/supabase/functions/openai-webhook-responses/planes_estudio/crear.ts
+++ b/supabase/functions/openai-webhook-responses/planes_estudio/crear.ts
@@ -106,66 +106,3 @@ export async function handleCrearPlanEstudio(
     return;
   }
 }
-
-export async function handlePlanMensajesResponse(
-  response: OpenAI.Responses.Response,
-): Promise<void> {
-  const metadata = response.metadata as any;
-  const mensajeId = metadata?.mensaje_id;
-console.log("ya entre aqui");
-
-  const isStructured = metadata?.is_structured === "true" || metadata?.is_structured === true;
-  if (!mensajeId) {
-    console.warn("No se recibió mensaje_id en la metadata del webhook");
-    return;
-  }
-
-  try {
-    const outputText = extractOutputText(response);
-    if (!outputText) {
-      throw new Error("La respuesta de OpenAI está vacía");
-    }
-
-    let respuestaJSON: any;
-    try {
-      respuestaJSON = JSON.parse(outputText);
-    } catch (e) {
-      throw new Error(`Error parseando JSON de OpenAI: ${e.message}`);
-    }
-
-    const is_refusal = !!respuestaJSON.is_refusal || respuestaJSON["is-refusal"] === true;
-    
-    let recommendations = [];
-    if (isStructured && !is_refusal) {
-      recommendations = Object.entries(respuestaJSON)
-        .filter(([k]) => k !== "ai-message" && k !== "is-refusal" && k !== "is_refusal")
-        .map(([campo, valor]) => ({
-          campo_afectado: campo,
-          texto_mejora: valor,
-          aplicada: false,
-        }));
-    }
-
-    const { error } = await supabase
-      .from("plan_mensajes_ia")
-      .update({
-        respuesta: respuestaJSON["ai-message"] || "",
-        propuesta: { recommendations },
-        is_refusal,
-        estado: "COMPLETADO",
-      })
-      .eq("id", mensajeId);
-
-    if (error) {
-      throw error;
-    }
-
-  } catch (e) {
-    console.error("Error procesando handlePlanMensajesResponse:", { mensajeId, e });
-    // Opcional: Marcar el mensaje como fallido en la tabla si tienes ese estado
-    await supabase
-      .from("plan_mensajes_ia")
-      .update({ estado: "ERROR" })
-      .eq("id", mensajeId);
-  }
-}
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